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Comment l'IoT, l'IA et les jumeaux numériques peuvent contribuer à atteindre les objectifs de développement durable
Comment l'IoT, l'IA et les jumeaux numériques peuvent contribuer à atteindre les objectifs de développement durable
Les organisations engagées dans l'amélioration de la durabilité peuvent progresser vers ces objectifs en utilisant l'Internet des objets (IoT) et les technologies d'intelligence artificielle pour surveiller et analyser leur utilisation des ressources et les émissions qui en résultent. Cependant, les entreprises qui adoptent l’IoT pour d’autres raisons améliorent souvent également leur durabilité, ce qui constitue un avantage secondaire.
Près des trois quarts des utilisateurs de l'IoT ayant des objectifs de développement durable à court terme estiment que les solutions IoT sont « très importantes » pour atteindre ces objectifs. La combinaison de capteurs, d'informatique de pointe et de cloud computing, d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique peut fournir des données et des informations analytiques sur la manière dont les ressources sont utilisées, où les fuites ou les pannes se produisent et ont un impact sur la consommation, et où l'efficacité peut être améliorée. De plus, la technologie des jumeaux numériques peut créer des modèles numériques d’appareils, de bâtiments et même de villes intelligentes du monde réel afin d’acquérir une compréhension plus détaillée de la manière de fonctionner de manière plus durable.
Comment la technologie numérique peut contribuer aux efforts de développement durable
Avec une prise de conscience croissante du changement climatique et une réglementation accrue des activités liées aux émissions et à l'utilisation des ressources, les efforts de développement durable deviennent une priorité absolue pour de nombreuses organisations. Microsoft a établi des objectifs de transparence et suit les progrès vers ses opérations neutres en carbone et a fourni une solution logicielle pour aider les autres à enregistrer et signaler l'impact environnemental.
Utilisez les outils de la plateforme Microsoft Azure IoT pour vous aider à trouver des solutions dans les catégories de durabilité suivantes :
- Production et distribution efficaces de l'énergie : Des outils numériques sont appliqués pour aider les centrales électriques - une source importante d'émissions atmosphériques - à fonctionner aussi efficacement et proprement possible. Les services publics utilisent des solutions IoT pour surveiller et gérer les réseaux de transport et de distribution afin d'obtenir une efficacité maximale, allouer de l'énergie supplémentaire lorsque la demande fluctue et détecter plus rapidement les pannes. Il permet également de contrôler à distance les installations d’énergie renouvelable telles que les parcs éoliens. smartPulse fournit une solution conçue pour gérer la distribution et le commerce de l'électricité, permettant aux services publics de gérer les déséquilibres d'une manière économiquement avantageuse.
- Construire des bâtiments plus intelligents et neutres en carbone : La construction et l'exploitation de bâtiments génèrent 38 % des émissions totales de CO2 liées à l'énergie à l'échelle mondiale, créant ainsi d'énormes opportunités pour des solutions de construction intelligente qui peuvent avoir un impact positif sur l'empreinte carbone d'un bâtiment. un impact significatif. La technologie IoT, la modélisation des jumeaux numériques et l'intelligence artificielle se sont révélées particulièrement utiles dans la gestion des bâtiments grâce à des systèmes automatisés d'éclairage et de climatisation, ainsi que dans la modélisation de l'impact environnemental de tout changement de conception ou opérationnel. Vasakronan, un leader mondial en matière de développement durable, a adopté les solutions IoT et Azure Digital Twins pour ses propriétés commerciales et de bureaux en Suède, ce qui a permis de réaliser d'importantes économies sur les coûts énergétiques.
- Amélioration des infrastructures publiques : L'utilisation de la technologie IoT pour mettre à jour les infrastructures peut les rendre plus durables et créer d'autres améliorations de l'habitabilité telles qu'une sécurité accrue et une réduction de la pollution lumineuse excessive. La ville espagnole de Valence l'a constaté lorsque les autorités municipales ont lancé des améliorations en matière d'éclairage public. Le projet comprenait le remplacement de l'éclairage dans un parc national, car trop de lumière pourrait nuire à la faune et aux plantes. Le fournisseur de solutions d'éclairage Schréder et le fournisseur de solutions d'intégration cloud Codit ont uni leurs forces pour mettre à niveau plus de 100 000 luminaires et les intégrer à la technologie Azure IoT. La ville a réduit sa consommation d'électricité et ses émissions de gaz à effet de serre de 80 %, économisant ainsi des millions d'euros chaque année.
- Agriculture et production alimentaire : Les techniques de collecte et d'analyse de données éclairent les décisions qui conduisent à de meilleures pratiques environnementales, notamment la plantation, l'irrigation et l'utilisation de pesticides. La vision par ordinateur peut détecter les mauvaises herbes ou les ravageurs menaçant les zones de culture. À une époque où les pénuries de main-d’œuvre dans l’agriculture sont de plus en plus courantes, les technologies associées permettent de développer davantage d’automatisation. Par exemple, le programme de sciences végétales de Caroline du Nord utilise une gestion des données plus rapide et plus efficace pour relever les plus grands défis de l’agriculture dans le but de créer de meilleures analyses prédictives des aliments, d’améliorer la sécurité alimentaire et d’augmenter les rendements des cultures.
Améliorer les performances de l'entreprise
En plus des avantages liés à la réduction de la consommation de ressources naturelles et au contrôle des émissions, les efforts de développement durable peuvent générer de la valeur commerciale. Dans une enquête récente, 40 % des personnes interrogées ont déclaré qu’elles s’attendaient à ce que les programmes de développement durable de leur entreprise génèrent une valeur modérée ou significative au cours des cinq prochaines années. Cette valeur provient principalement des économies de coûts énergétiques, de la réduction des besoins en matériaux et de l'amélioration de l'efficacité opérationnelle.
Commencez à utiliser des solutions IoT durables
En combinant les objectifs de développement durable avec des solutions innovantes, les entreprises et les particuliers peuvent limiter leur impact quotidien sur les ressources de la Terre. Les solutions IoT peuvent aider les entreprises à se transformer pour accroître leur efficacité, gérer la production d'énergie renouvelable, réduire les déchets ou accélérer le développement et la publication d'applications axées sur le développement durable.
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
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
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
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.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
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
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
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.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
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
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
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.
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
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
Préparant des marchés tels que l'IA, GlobalFoundries acquiert la technologie du nitrure de gallium de Tagore Technology et les équipes associées
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
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
