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KI
Umgeschriebene Überschrift: Sieben erstaunliche Anwendungen künstlicher Intelligenz in der Weltraumforschung
Umgeschriebene Überschrift: Sieben erstaunliche Anwendungen künstlicher Intelligenz in der Weltraumforschung
Die Erforschung des Weltraums ist eines der anspruchsvollsten und aufregendsten Unterfangen der Menschheit. Dies erfordert eine Kombination aus wissenschaftlichem Wissen, technologischer Innovation und menschlichem Mut. Allerdings birgt die Entsendung von Menschen und Raumfahrzeugen in weite und unbekannte Regionen des Universums viele Einschränkungen und Risiken. Deshalb ist künstliche Intelligenz (KI) von entscheidender Bedeutung für die Entdeckung neuer Welten und die Erweiterung unseres Horizonts.
Künstliche Intelligenz ist ein Zweig der Informatik, der darauf abzielt, Maschinen und Systeme zu schaffen, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die typischerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie etwa logisches Denken, Lernen, Entscheidungsfindung und Problemlösung. Künstliche Intelligenz kann uns dabei helfen, einige Herausforderungen zu meistern und mehr Möglichkeiten für die Erforschung des Weltraums zu bieten. Im Folgenden sind sieben erstaunliche Anwendungen künstlicher Intelligenz in der Weltraumforschung aufgeführt:
1. Astronautenassistent
Künstliche Intelligenz kann Astronauten bei der Erledigung verschiedener Aufgaben auf einem Raumschiff oder einer Raumstation unterstützen, einschließlich Überwachungssystemen, Steuerung von Geräten, Durchführung von Experimenten oder Bereitstellung von Begleitung. CIMON ist beispielsweise ein Assistent für künstliche Intelligenz, der über Sprach- und Gesichtserkennung mit Astronauten auf der Internationalen Raumstation interagieren kann. CIMON kann Astronauten dabei helfen, Abläufe zu bewältigen, Fragen zu beantworten oder Musik abzuspielen. Ein weiteres Beispiel ist Robonaut, ein humanoider Roboter, der in der Lage ist, Astronauten bei gefährlichen oder routinemäßigen Aufgaben zu unterstützen
2 Missionsdesign und -planung
Durch die Verwendung früherer Missionen und Simulationsdaten kann künstliche Intelligenz bei der Gestaltung und Planung des Weltraums effektiver sein Missionen. KI kann auch Missionsparameter wie Startdatum, Umlaufbahn, Nutzlast und Budget optimieren. Beispielsweise hat die ESA ein künstliches Intelligenzsystem namens MELIES entwickelt, das Missionsanalytikern dabei helfen kann, interplanetare Flugbahnen mithilfe genetischer Algorithmen zu entwerfen. Dies ist besonders bei Weltraummissionen von Vorteil, bei denen es zu erheblichen Kommunikationsverzögerungen kommen kann. Künstliche Intelligenz kann Raumschiffe dabei unterstützen, zu navigieren, Hindernissen auszuweichen, sich an veränderte Umgebungen anzupassen oder auf Notfälle zu reagieren. Beispielsweise verwendet der Marsrover Perseverance der NASA aus dem Jahr 2020 ein künstliches Intelligenzsystem namens Terrain Relative Navigation, das Bilder der Marsoberfläche analysieren und die Landeposition entsprechend anpassen kann.
4 Datenanalyse
Künstliche Intelligenz kann bei der Analyse der riesigen Datenmengen helfen von Weltraummissionen gesammelt, einschließlich Bildern, Signalen, Spektren und Telemetrie. KI kann diese Daten schneller und genauer verarbeiten als Menschen und Muster oder Anomalien erkennen, die Menschen möglicherweise übersehen. Das Kepler-Weltraumteleskop der NASA nutzt beispielsweise ein auf neuronalen Netzen basierendes künstliches Intelligenzsystem, um durch die Erkennung von Transitsignalen neue Exoplaneten zu entdecken zwischen Raumfahrzeugen. Es optimiert die Bandbreite, Frequenz, Leistung und Modulation der Kommunikation. Darüber hinaus kann KI Fehler oder Störungen erkennen und beheben und so die Sicherheit und Zuverlässigkeit von Kommunikationsverbindungen erhöhen. Beispielsweise nutzt das Deep Space Network der NASA ein künstliches Intelligenzsystem namens „Deep Space Network“, das den Status und die Verfügbarkeit von Kommunikationsantennen überwachen und vorhersagen kann zu verlassenen oder weggeworfenen Objekten in der Erdumlaufbahn führen und eine Gefahr für operierende Raumfahrzeuge darstellen. Künstliche Intelligenz kann Radar- oder optische Daten nutzen, um Weltraumschrott zu verfolgen und zu katalogisieren. Darüber hinaus könnte KI dabei helfen, Roboterarme oder -netzwerke zu entwerfen und zu steuern, um Weltraumschrott zu entfernen oder aus der Umlaufbahn zu entfernen. Beispielsweise plant die Deorbit-Mission der Europäischen Weltraumorganisation den Einsatz eines künstlichen Intelligenzsystems, das verlassene Satelliten autonom erfassen kann. Es kann bei der Identifizierung bewohnbarer Planeten oder Monde helfen, indem es ihre physikalischen und chemischen Eigenschaften analysiert. Mithilfe von Spektroskopie- oder Mikroskopietechniken könnte KI auch dabei helfen, mögliche Lebensformen zu erkennen. Beispielsweise plant die Dragonfly-Mission der NASA, Systeme künstlicher Intelligenz zu nutzen, um einen drohnenähnlichen Drehflügler auf dem Saturnmond Titan zu fliegen, Proben zu sammeln und nach Anzeichen präbiotischer Chemie zu suchen
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Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
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
