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Künstliche Intelligenz wird bis 2024 das Hardware-Design revolutionieren
Künstliche Intelligenz wird bis 2024 das Hardware-Design revolutionieren
Künstliche Intelligenz wird sich im Jahr 2024 auf fünf Arten auf das Hardware-Design auswirken, von der Beschleunigung des Brainstorming-Prozesses bis hin zur frühzeitigen Erkennung von Designfehlern.
Die Mission jedes Hardware-Teams besteht darin, Innovationen voranzutreiben, bahnbrechende Produkte zu entwickeln und sicherzustellen, dass die Lieferung pünktlich und innerhalb des Budgets erfolgt. Dieses Ziel ist jedoch häufig aufgrund langer Hardware-Design- und Entwicklungszyklen, ineffizienter Prozesse und fehlender Ressourcen gefährdet.
Obwohl andere Branchen die KI-Technologie schnell einführen, steckt die Anwendung von KI auf dem Hardwaremarkt noch in den Kinderschuhen. Erst seit kurzem zeigen Hardware-Teams ernsthaftes Interesse am Potenzial künstlicher Intelligenz. Bei richtiger Anwendung dürfte künstliche Intelligenz diese Situation ändern. Die Hardware-Welt scheint mehr Zeit und Ressourcen zu benötigen, um sich an diesen Wandel anzupassen. Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie wird die Anwendung künstlicher Intelligenz im Hardwarebereich immer häufiger und ausgereifter. Obwohl die aktuelle Situation nicht ideal ist, haben wir angesichts der Weiterentwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz und der erhöhten Investitionen von Hardware-Teams Grund, optimistisch in die Zukunft zu blicken.
Das Folgende ist die Zukunft der künstlichen Intelligenz im Hardwarebereich.
Wie sich künstliche Intelligenz auf das Hardware-Design auswirkt
1. Effektiveres Brainstorming
Brainstorming ist ein wichtiger Schritt bei der Initiierung aller kreativen Designs. Um jedoch seine Wirksamkeit zu gewährleisten, erfordert der Brainstorming-Prozess ein Team von Ingenieuren mit umfassender Branchenerfahrung und Fachwissen, von denen jeder Stunden oder Tage seiner Zeit investieren kann.
Ein KI-Designassistent kann einem Team einzigartige und umfassende Ideen liefern, die dabei helfen können, den besten Weg zur Lösung eines Problems zu finden. Sie können beispielsweise eine Projektbeschreibung eingeben und die KI um Ideen oder ein Brainstorming bitten.
Auf diese Weise kann das Team mehr Optionen bewerten und sich auf die Optimierung konzentrieren, um eine effektive Lösung zu finden.
Künstliche Intelligenz soll neue Perspektiven in erste Brainstorming-Sitzungen einbringen und so Hardware-Teams dabei unterstützen, Ideen schneller in Prototypen umzusetzen und Produktveröffentlichungen schneller voranzutreiben.
2. Entdecken Sie Konstruktionsfehler frühzeitig
Genau wie andere Konstrukteure kann künstliche Intelligenz dabei helfen, Konstruktionsfehler zu reduzieren, indem sie während der Projektentwicklung Korrekturen und Verbesserungen vorschlägt. Ähnlich wie leitende Ingenieure kann KI Entwürfe überprüfen, Berechnungen verifizieren oder die Grenzen von Komponenten ermitteln. Auf diese Weise können Teams Fehler erkennen, bevor das Design in Produktion geht, und so Zeit- und Geldverschwendung sparen.
Das KI-Tool ermöglicht beispielsweise die Bereitstellung von Voreinstellungen für den KI-Designassistenten, in denen Projektanforderungen wie Betriebstemperatur, Spannung oder Compliance-Standards deklariert werden können. Dadurch kann das Tool den Designprozess verfolgen und das Team benachrichtigen, wenn Fehler auftreten.
3. Schnellere Iterationszeiten
Einer der schwierigsten Aspekte des Hardware-Designs ist, dass die Iteration in der Vergangenheit ein langsamer und mühsamer Prozess war.
Jede Iteration erfordert normalerweise die Erstellung eines neuen Prototyps von Grund auf. Ingenieure müssen jeden Prototyp sorgfältig auf Mängel und Verbesserungsmöglichkeiten testen. Jegliche Änderungen, egal wie klein sie auch sein mögen, müssen möglicherweise noch einmal auf dem Reißbrett vorgenommen werden, was zu weiteren Verzögerungen führt. Bevor man es merkt, vergehen Monate und die angestrebte Frist erscheint zunehmend unerreichbar.
Durch den Einsatz von KI im Design können Teams schnell neue Designideen generieren, verschiedene Designprozessoptionen erkunden und Designs schneller iterieren. KI kann komplexe Komponenten verbinden, Designoptionen identifizieren und eine Stückliste für ein Projekt bereitstellen.
In Zukunft wird künstliche Intelligenz verschiedene Szenarien und Konfigurationen simulieren, um Erkenntnisse für das effizienteste Layout, die optimale Komponentenplatzierung und effektive Signalrouting-Strategien zu liefern. Diese Fähigkeit wird den Designprozess beschleunigen und die Qualität und Leistung des Endprodukts verbessern.
4. Automatisierte Teileauswahl
Eine der mühsamsten und zeitaufwändigsten Phasen des Designprozesses ist die Auswahl von Teilen. Dazu ist es erforderlich, die Projektanforderungen zu verstehen, Hunderte Seiten Datenblätter zu lesen und Hunderte vergleichbarer Optionen auf dem Markt zu vergleichen.
Künstliche Intelligenz hat diesen Prozess völlig verändert. Diese Systeme sind darauf optimiert, riesige Datenmengen zu durchsuchen und wichtige Entscheidungen zu treffen. Design in diesem Kontext ermöglicht es Ihnen, eine umfangreiche Teiledatenbank zu durchsuchen und die spezifischen Komponenten zu finden, die den Anforderungen Ihres Teams am besten entsprechen. Designer müssen der KI lediglich eine Reihe von Designkriterien zur Verfügung stellen, darunter Stromverbrauch, Fläche und Kosten, und die KI einen Teil der trivialen Arbeit erledigen lassen.
5. Beschleunigen Sie den Lernprozess
Wenn ein Team Spitzentechnologie entwickelt, ist das Erlernen der neuen Technologie einer der schwierigsten Teile. Nicht jedes Team wird von einem erfahrenen Experten geleitet.
Künstliche Intelligenz bietet Dienste wie ein Designexperte. Wenn ein Team ein Konzept nicht versteht oder Anleitung benötigt, kann die KI es untersuchen und Erkenntnisse liefern. Ein Hardware-Ingenieur muss lediglich Fragen stellen und klare und detaillierte Antworten erhalten.
Dies ist eine neue Art des Lernens, die Teams hilft, anfängliche Hürden schneller zu überwinden und Produkte in kürzerer Zeit zu liefern.
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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
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
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
SK Hynix wird am 6. August neue KI-bezogene Produkte vorstellen: 12-Layer-HBM3E, 321-High-NAND usw.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht
