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Cinq grandes tendances des robots à intelligence artificielle en 2022
Cinq grandes tendances des robots à intelligence artificielle en 2022
La technologie robotique a fait d’énormes progrès ces dernières années. Des domaines tels que l'automatisation des processus robotisés sont utilisés dans de plus en plus d'entreprises.
Un logiciel RPA est nécessaire pour intégrer les processus d'entreprise aux actions des robots et aux entrées de l'intelligence artificielle. Le logiciel RPA automatise les tâches répétitives, laborieuses et chronophages, minimisant ou éliminant l'implication humaine pour conduire des processus plus rapides et plus efficaces dans toute l'usine. Au lieu de faire appel à des dizaines de travailleurs dans une usine de fabrication, les experts RPA peuvent programmer et exécuter des robots pour effectuer ces tâches. Souvent, une autre personne est nécessaire pour entretenir, entretenir et réparer le matériel. Mais l’intelligence artificielle porte les capacités de la RPA à des niveaux de plus en plus élevés. Voici quelques-unes des principales tendances dans le domaine de la robotique IA :
RPA et intelligence artificielle
La dernière tendance est la RPA combinée à l'intelligence artificielle. Il s’agit d’un élément essentiel pour que la RPA puisse gérer des tâches volumineuses et répétables. En déplaçant ces tâches des humains vers les robots, elles peuvent être gérées de manière appropriée, réduisant les coûts de main-d'œuvre, rendant les flux de travail plus efficaces et accélérant les processus tels que les chaînes d'assemblage.
Cela simplifie également tout le domaine de la robotique. Les environnements industriels peuvent désormais combiner des logiciels RPA et des systèmes d'automatisation d'usine, au lieu que différentes équipes utilisent des logiciels différents. Dans le passé, les équipes de robotique utilisaient des langages de programmation spécifiques pour gérer des domaines tels que la cinématique des robots multi-axes. Les techniciens en automatisation d'usine utilisent différents langages et outils, tels que des automates programmables et des systèmes d'atelier. L’intelligence artificielle contribue à intégrer ces deux mondes, en ajoutant un plus grand degré de mobilité et d’autonomie aux robots. Pour que les robots fixes et mobiles puissent travailler ensemble de manière transparente, ils doivent être capables d’échanger des informations avec précision.
Opérations autonomes
Les robots ont de plus en plus tendance à opérer dans des espaces ouverts et incontrôlés qui sont également habités par des humains. De nombreuses entreprises travaillent dur pour construire des véhicules autonomes à la fois puissants et économiquement viables.
En plus de créer des robots pouvant être utilisés comme produits de consommation (outre le divertissement), l'intelligence artificielle et la robotique sont également confrontées à des défis. L’IA devra prendre en compte des milliers de paramètres et de variables se produisant en temps réel. Beaucoup d’entre eux changent constamment plusieurs fois par seconde.
Intelligence artificielle symbolique neuronale
L'engouement actuel pour l'IA est déclenché par la convergence des données et du calcul qui permet aux réseaux de neurones d'obtenir des résultats très impressionnants sur certaines tâches très difficiles. Alors que d'importantes recherches sont encore en cours pour comprendre toutes les capacités des réseaux de neurones, nous constatons désormais un intérêt croissant pour :
(1) Comprendre leurs limites.
(2) Intégrez-les à d'autres algorithmes d'IA réels éprouvés, y compris des méthodes symboliques et probabilistes.
Dans les années à venir, le domaine des méthodes neurosymboliques hybrides sera largement exploré pour permettre des applications dépassant les capacités d'une seule méthode. Tout comme différentes zones du cerveau humain fonctionnent différemment, les systèmes d’IA de nouvelle génération peuvent intégrer différents modules de fonctionnement. Les recherches dans ce sens seront particulièrement utiles pour le développement de robots de service universel capables d’une perception robuste, d’une communication en langage naturel, d’une planification de tâches et de mouvements pour la manipulation d’objets et d’une interaction naturelle homme-robot pour diverses tâches.
Traitement des réclamations
Au fil du temps, de plus en plus de tâches deviennent automatisées plutôt qu'une simple programmation. Par exemple, les entreprises utilisent la RPA pour automatiser des actions telles que comprendre ce qui se trouve à l'écran, compléter les frappes au clavier, identifier et extraire des données. Les soins de santé sont un bon exemple, où de tels systèmes sont utilisés pour vérifier et traiter les réclamations des patients.
Recrutement en entreprise
Quiconque publie une offre d'emploi recevra généralement des centaines, voire des milliers de CV. Les robots IA peuvent être utilisés pour sélectionner ces candidats et même trouver d’excellents candidats qui ne répondent peut-être pas immédiatement à toutes les exigences. En entraînant l’IA à noter des qualifications et d’autres caractéristiques similaires, il est possible de proposer de meilleurs candidats et de se concentrer sur ceux qui autrement pourraient manquer.
Ainsi, la RPA deviendra à l’avenir une tendance importante dans l’automatisation intersectorielle de l’intelligence artificielle.
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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.
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.
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
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
