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Fünf große Trends bei Robotern mit künstlicher Intelligenz im Jahr 2022
Fünf große Trends bei Robotern mit künstlicher Intelligenz im Jahr 2022
Die Robotertechnologie hat in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht. Bereiche wie die robotergestützte Prozessautomatisierung werden in immer mehr Unternehmen eingesetzt.
RPA-Software wird benötigt, um Unternehmensprozesse mit Roboteraktionen und Eingaben künstlicher Intelligenz zu integrieren. RPA-Software automatisiert sich wiederholende, arbeitsintensive und zeitaufwändige Aufgaben und minimiert oder eliminiert den menschlichen Eingriff, um schnellere und effizientere Prozesse in der gesamten Fabrik voranzutreiben. Anstelle Dutzender Arbeiter in einer Produktionsanlage können RPA-Experten Roboter programmieren und betreiben, um diese Aufgaben auszuführen. Für die Wartung, Wartung und Reparatur der Hardware ist häufig eine weitere Person erforderlich. Aber künstliche Intelligenz hebt die Fähigkeiten von RPA auf ein immer höheres Niveau. Hier sind einige der Top-Trends im Bereich KI-Robotik:
RPA und Künstliche Intelligenz
Der neueste Trend ist RPA kombiniert mit Künstlicher Intelligenz. Dies ist ein wesentliches Element für RPA, um wiederholbare Aufgaben mit hohem Volumen bewältigen zu können. Durch die Verlagerung dieser Aufgaben von Menschen auf Roboter können sie angemessen erledigt werden, wodurch die Arbeitskosten gesenkt, Arbeitsabläufe effizienter gestaltet und Prozesse wie Montagelinien beschleunigt werden.
Dadurch wird auch der gesamte Bereich der Robotik vereinfacht. Industrieumgebungen können jetzt RPA-Software und Fabrikautomatisierungssysteme kombinieren, anstatt dass verschiedene Teams unterschiedliche Software verwenden. In der Vergangenheit verwendeten Robotikteams bestimmte Programmiersprachen, um Bereiche wie die mehrachsige Roboterkinematik abzuwickeln. Techniker für Fabrikautomatisierung verwenden verschiedene Sprachen und Tools, beispielsweise speicherprogrammierbare Steuerungen und Fertigungssysteme. Künstliche Intelligenz trägt dazu bei, diese beiden Welten zu integrieren und Robotern ein höheres Maß an Mobilität und Autonomie zu verleihen. Damit stationäre und mobile Roboter reibungslos zusammenarbeiten können, müssen sie in der Lage sein, Informationen präzise auszutauschen.
Autonomer Betrieb
Roboter operieren zunehmend in offenen, unkontrollierten Räumen, die auch von Menschen bewohnt werden. Viele Unternehmen arbeiten hart daran, autonome Fahrzeuge zu bauen, die sowohl leistungsstark als auch wirtschaftlich sind.
Neben der Entwicklung von Robotern, die als Konsumgüter (neben der Unterhaltung) eingesetzt werden können, stehen auch künstliche Intelligenz und Robotik vor Herausforderungen. KI muss Tausende von Parametern und Variablen berücksichtigen, die in Echtzeit auftreten. Viele von ihnen ändern sich ständig, viele Male pro Sekunde.
Neuronale symbolische künstliche Intelligenz
Der aktuelle KI-Trend wird durch die Konvergenz von Daten und Berechnungen ausgelöst, die es neuronalen Netzen ermöglicht, bei einigen sehr anspruchsvollen Aufgaben sehr beeindruckende Ergebnisse zu erzielen. Während noch erhebliche Forschungsarbeiten im Gange sind, um die vollen Fähigkeiten neuronaler Netze zu verstehen, sehen wir jetzt ein zunehmendes Interesse an:
(1) dem Verständnis ihrer Grenzen.
(2) Integrieren Sie sie mit anderen bewährten echten KI-Algorithmen, einschließlich symbolischer und probabilistischer Methoden.
In den kommenden Jahren wird das Gebiet der hybriden neurosymbolischen Methoden umfassend erforscht, um Anwendungen zu ermöglichen, die über die Möglichkeiten einer einzelnen Methode hinausgehen. So wie verschiedene Bereiche des menschlichen Gehirns unterschiedlich funktionieren, können KI-Systeme der nächsten Generation unterschiedliche Betriebsmodule integrieren. Forschung in dieser Richtung wird besonders nützlich für die Entwicklung von Universaldienstrobotern sein, die zu robuster Wahrnehmung, Kommunikation in natürlicher Sprache, Aufgaben- und Bewegungsplanung für die Objektmanipulation und natürlicher Mensch-Roboter-Interaktion bei einer Vielzahl von Aufgaben fähig sind.
Schadensbearbeitung
Im Laufe der Zeit werden immer mehr Aufgaben automatisiert und nicht nur einfach programmiert. Beispielsweise nutzen Unternehmen RPA, um Aktionen zu automatisieren, z. B. um zu verstehen, was auf dem Bildschirm angezeigt wird, um Tastenanschläge auszuführen oder um Daten zu identifizieren und zu extrahieren. Ein gutes Beispiel ist das Gesundheitswesen, wo solche Systeme zur Überprüfung und Bearbeitung von Patientenansprüchen eingesetzt werden.
Unternehmensrekrutierung
Jeder, der eine Stellenausschreibung veröffentlicht, erhält in der Regel Hunderte oder sogar Tausende von Lebensläufen. Mithilfe von KI-Bots können diese Kandidaten überprüft und sogar gute Kandidaten gefunden werden, die möglicherweise nicht alle Anforderungen auf Anhieb erfüllen. Indem die KI darauf trainiert wird, ähnliche Qualifikationen und andere Merkmale zu erkennen, ist es möglich, bessere Kandidaten zu finden und sich auf diejenigen zu konzentrieren, die sonst möglicherweise übersehen würden.
RPA wird also in Zukunft ein wichtiger Trend in der branchenübergreifenden Automatisierung künstlicher Intelligenz werden.
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Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet
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Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen
Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird
Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren
Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert
Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten
Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist
SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S
GlobalFoundries erschließt Märkte wie KI und erwirbt die Galliumnitrid-Technologie von Tagore Technology und zugehörige Teams
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Laut Nachrichten dieser Website vom 5. Juli veröffentlichte GlobalFoundries am 1. Juli dieses Jahres eine Pressemitteilung, in der die Übernahme der Power-Galliumnitrid (GaN)-Technologie und des Portfolios an geistigem Eigentum von Tagore Technology angekündigt wurde, in der Hoffnung, seinen Marktanteil in den Bereichen Automobile und Internet auszubauen Anwendungsbereiche für Rechenzentren mit künstlicher Intelligenz, um höhere Effizienz und bessere Leistung zu erforschen. Da sich Technologien wie generative künstliche Intelligenz (GenerativeAI) in der digitalen Welt weiterentwickeln, ist Galliumnitrid (GaN) zu einer Schlüssellösung für nachhaltiges und effizientes Energiemanagement, insbesondere in Rechenzentren, geworden. Auf dieser Website wurde die offizielle Ankündigung zitiert, dass sich das Ingenieurteam von Tagore Technology im Rahmen dieser Übernahme mit GF zusammenschließen wird, um die Galliumnitrid-Technologie weiterzuentwickeln. G
