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Möglichkeiten, künstliche Intelligenz zur Reduzierung von Plastikmüll einzusetzen
Möglichkeiten, künstliche Intelligenz zur Reduzierung von Plastikmüll einzusetzen
Der Einsatz künstlicher Intelligenz in der Kunststoffabfallwirtschaft macht den Prozess präziser und schneller.
Kunststoffabfall ist eine der größten Herausforderungen, wenn es um Nachhaltigkeit geht, und für Unternehmen heute ein großes Anliegen. In ihrem Bestreben, die Umweltverschmutzung zu minimieren und zu beseitigen, greifen Unternehmen und Regierungen auf künstliche Intelligenz (KI) als hilfreiches Werkzeug zurück. Weniger als 10 % der jährlich weltweit erzeugten 400 Millionen Tonnen Plastikmüll werden recycelt. Obwohl die Lösung dieses Problems erhebliche und komplexe Änderungen erfordert, kann der Einsatz künstlicher Intelligenz das erforderliche Wissen und die erforderliche Effizienz erlangen.
Optimierte Kunststofflieferkette
Künstliche Intelligenz kann die Effizienz von Lieferkettenabläufen verbessern. Mithilfe von Predictive Analytics können Unternehmen ein klareres Verständnis von Nachfrageänderungen erlangen und Überproduktion verhindern. KI kann Unternehmen dabei helfen, nur die erforderliche Menge an Kunststoff zu verwenden und Abfall zu reduzieren, indem sie die Produktion an sich ändernde Nachfragezyklen anpassen.
Einige Unternehmen versuchen, eine geschlossene Lieferkette zu schaffen, die Recycling und Rückführungen einschließt, um Verschwendung in der Produktion zu vermeiden. Bei der Gestaltung und Implementierung dieser Systeme müssen komplexe Faktoren berücksichtigt werden, aber KI kann dabei helfen.
Analysetools können potenzielle Wiederverwendungsorte für Materialien oder die effizienteste Art der Retourenabwicklung identifizieren. Unternehmen können ihre Lieferketten leichter umstrukturieren, um Plastikmüll zu reduzieren.
Neue Entsorgungsmethoden finden
Künstliche Intelligenz kann kreative umweltfreundliche Lösungen finden, um Plastik loszuwerden. Kürzlich nutzten Forscher maschinelles Lernen, um ein Enzym zu entwickeln, das PET-Polymer in weniger als 24 Stunden in seine chemischen Bestandteile abbauen kann. Unternehmen können diese Inhaltsstoffe in neue Materialien umwandeln und Abfall reduzieren.
Traditionelle Entdeckungstechniken sind arbeits- und ressourcenintensiv und erfordern oft mehrere Laborexperimente. ML-Algorithmen können diesen Prozess beschleunigen, indem sie die Wechselwirkungen verschiedener Verbindungen simulieren. Sie können vielversprechende Kandidaten dann schneller und genauer entdecken als herkömmliche Forschung.
Eine ähnliche KI-gestützte Studie könnte weitere Strategien zum Abbau von Plastik aufdecken. Die Erkenntnisse könnten eine wichtige Rolle bei der Bewirtschaftung des aktuellen Plastikmülls und der Vermeidung zukünftiger Abfälle spielen.
Wege zur Reduzierung des Plastikverbrauchs finden
Erstens ist die Reduzierung des Einsatzes dieses Materials der erste Weg, mit dem künstliche Intelligenz dazu beitragen kann, Plastikmüll zu reduzieren. Einige Unternehmen haben begonnen, mithilfe künstlicher Intelligenz verschiedene Verpackungslayouts zu simulieren und zu analysieren, um zu verstehen, wie sie neu gestaltet werden können, um die gleiche Festigkeit mit weniger Material zu erzielen. Unternehmen, die diese Maßnahmen umsetzen, verwenden weniger Plastik.
Künstliche Intelligenz ist auch in der Lage, den Ersatz von Kunststoffen in Produkten und der Verpackung ihrer Alternativmaterialien zu simulieren. Mit diesem Wissen können Unternehmen auf recycelbarere, umweltfreundlichere Materialien umsteigen, ohne einen zeitaufwändigen und teuren Prototyping-Prozess durchlaufen zu müssen. Das manuelle Finden der besten Modifikationen kann Monate dauern und zu mehreren kostspieligen Fehlern führen, aber künstliche Intelligenz kann dies schnell und effizient erledigen.
Verschwenderische Fehler beseitigen
KI kann auch traditionellere Verarbeitungstechniken verbessern. Recyclinganlagen nutzen oft manuelle Sortiertechniken, um wiederverwertbare Kunststoffe vom Müll zur Deponierung zu trennen. Fehler sind unvermeidlich, da diese repetitive Arbeit für den Menschen oft belastend oder ermüdend ist, aber KI kann das ändern.
Machine-Vision-Systeme sind bei der Trennung von Müll und Wertstoffen schneller und genauer als Menschen. Sie erreichten immer die gleiche Geschwindigkeit und Genauigkeit wie diejenigen, die gelangweilt und abgelenkt waren. Recyclinganlagen können dann Fehler verhindern, die dazu führen könnten, dass wiederverwertbarer Kunststoff auf Mülldeponien entsorgt wird.
Ebenso können industrielle Fehler durch den Einsatz von maschinellem Sehen und anderen Lösungen der künstlichen Intelligenz in Produktionsanlagen vermieden werden. Indem diese Geräte die Fehleranfälligkeit von Kunststoffherstellern verringern, reduzieren sie die Materialverschwendung.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonMöglichkeiten, künstliche Intelligenz zur Reduzierung von Plastikmüll einzusetzen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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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
