


Quelle est la prochaine frontière en matière d'intelligence artificielle et de robotique ?
De la conception centrée sur l'humain à l'imagination robotique, explorez les idées et les innovations qui animent aujourd'hui l'intelligence artificielle et la robotique.
Nous explorons les opportunités de croissance et la valeur ajoutée que l’intelligence artificielle et la robotique peuvent apporter à la vie des gens, que ce soit à la maison ou sur le lieu de travail. Même si la croissance a été considérable, de quelles avancées supplémentaires avons-nous besoin pour favoriser une véritable adoption massive ?
Voici les principales tendances et orientations de l'industrie dans ce secteur :
Conception centrée sur l'humain
Bien que les ordinateurs existaient dès les années 1930, 50 ans plus tard, avec l'avènement des interfaces utilisateur graphiques, les ordinateurs Il est devenu accessible, lançant l’industrie multimilliardaire que nous connaissons aujourd’hui. De même, se concentrer sur la disponibilité de l’IA et de la robotique est essentiel pour favoriser leur adoption.
Dans les milieux industriels, on s'intéresse de plus en plus aux robots conviviaux qui ne nécessitent pas un haut niveau d'expertise pour fonctionner. Par exemple, de nombreux éditeurs de logiciels résolvent ce problème avec leurs plates-formes, qui facilitent la mise en place d'applications robotiques autonomes avec un positionnement minimal et peu ou pas de programmation manuelle. Dans le même temps, il intègre des centaines de marques de robots industriels et permet aux opérateurs de les gérer à l’aide d’une interface de programmation visuelle simple de type organigramme.
L'utilisation de ces technologies augmente et les revenus mondiaux des logiciels d'intelligence artificielle devraient croître de 21,3 % en 2022, pour atteindre une taille de marché de 62,5 milliards de dollars américains.
Robots intelligents universels
Les techniques actuelles d'apprentissage automatique sont utilisées pour enseigner aux robots des tâches spécifiques, mais elles sont rigides et ne gèrent pas bien les changements. Pour un avenir où les robots intelligents pourront effectuer davantage de tâches, les robots doivent comprendre leur environnement et leur environnement.
Les robots vivants doivent être capables d'augmenter les capacités et le potentiel humains, en étant capables d'explorer, d'évaluer, d'expérimenter et d'élargir ce qu'ils savent déjà lorsque nous rencontrons des problèmes inconnus.
Lors de la conférence AIBotics 2022, des chercheurs de l'Université nationale de Singapour et de l'Université Johns Hopkins ont présenté un nouveau cadre qui aide les robots à comprendre les possibilités des choses, plutôt que leur apparence.
Ils ont appris avec succès au robot comment utiliser des chaises pour plus de confort et comment préparer une chaise pour qu'une personne puisse s'y asseoir confortablement. Cette approche, appelée « imagination robotique », pourrait rendre les robots domestiques plus intelligents et plus aptes à résoudre les problèmes de manière autonome.
Robots pour les personnes âgées
De nombreuses sociétés dans le monde sont confrontées à un vieillissement rapide de la population, ce qui suscite des inquiétudes quant au ralentissement de la croissance économique, ainsi que des problèmes sociaux tels que la mobilité et la participation sociale. Certains gouvernements se tournent vers la technologie pour résoudre ces problèmes, en travaillant avec des entreprises privées et des universitaires pour repenser les villes et les sociétés du futur.
Par exemple, la vision japonaise Society 5.0 vise à répondre au vieillissement de la population à travers la numérisation de l’ensemble de la société, en tirant parti de la technologie à distance pour permettre à sa population de travailler plus longtemps tout en confiant les tâches quotidiennes à l’intelligence artificielle.
Le gouvernement s'associe au constructeur automobile japonais Toyota pour construire WeavingCity, une ville expérimentale de 360 habitants, dont la plupart sont des personnes âgées. Le projet testera les innovations en matière de mobilité automatisée et les développements de maisons intelligentes, notamment les systèmes souterrains de livraison de colis et d'élimination des déchets.
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Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine

Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.

Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte

L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes

L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.

Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S

Selon les informations de ce site Web du 5 juillet, GlobalFoundries a publié un communiqué de presse le 1er juillet de cette année, annonçant l'acquisition de la technologie de nitrure de gallium (GaN) et du portefeuille de propriété intellectuelle de Tagore Technology, dans l'espoir d'élargir sa part de marché dans l'automobile et Internet. des objets et des domaines d'application des centres de données d'intelligence artificielle pour explorer une efficacité plus élevée et de meilleures performances. Alors que des technologies telles que l’intelligence artificielle générative (GenerativeAI) continuent de se développer dans le monde numérique, le nitrure de gallium (GaN) est devenu une solution clé pour une gestion durable et efficace de l’énergie, notamment dans les centres de données. Ce site Web citait l'annonce officielle selon laquelle, lors de cette acquisition, l'équipe d'ingénierie de Tagore Technology rejoindrait GF pour développer davantage la technologie du nitrure de gallium. g
