Jumeaux numériques et construction de la ville du futur
Digital Twin, également connu sous le nom de "Digital Twin", est un processus de simulation qui utilise pleinement les modèles physiques, les mises à jour des capteurs, l'historique des opérations et d'autres données pour intégrer des quantités multidisciplinaires, multi-physiques, multi-échelles. , et la cartographie multi-probabilité est réalisée dans l'espace virtuel pour refléter l'ensemble du processus de cycle de vie de l'équipement physique correspondant.
La signification inspirante la plus importante du jumeau numérique est qu'il réalise le retour d'un système physique réel sur un modèle numérique spatial. Le ministère américain de la Défense a été le premier à proposer l’utilisation de la technologie des jumeaux numériques pour le maintien de la santé et la sécurité des véhicules aérospatiaux.
L'introduction de la technologie des jumeaux numériques est l'innovation la plus révolutionnaire du 21e siècle. Aujourd’hui, la technologie des jumeaux numériques a des applications directes dans divers secteurs économiques, notamment dans l’industrie manufacturière, la santé et d’autres domaines. Récemment, le secteur de l’AEC (Architecture, Ingénierie et Construction) a également montré une tendance à créer des jumeaux numériques pour remédier à la désorganisation des entreprises.
L’adoption de cette future technologie nous permet de passer de la construction d’une brique à la fois à la construction d’une blockchain à la fois. Les architectes, les urbanistes et les urbanistes utilisent la technologie pour créer des répliques virtuelles de l’environnement bâti afin de comprendre la viabilité à long terme de leur travail.
© Digital Twins of Water Cube Pilot, ARUP
Histoire des jumeaux numériques
La première description de la technologie des jumeaux numériques remonte à la publication par David Gelernter en 1991 de "Mirror World" " (Mirror Worlds), dans lequel il explore l'impact de la technologie informatique sur le monde futur. Cependant, le concept et le modèle des jumeaux numériques ont été présentés publiquement pour la première fois par Michael Greaves en 2002 lors de la conférence de la Society of Manufacturing Engineers à Troy, dans le Michigan. Il a proposé le concept de jumeaux numériques comme modèle de recherche pour la gestion du cycle de vie des produits. Le terme « jumeau numérique » a été officiellement inventé par John Vickers de la NASA dans le « 2010 Roadmap Report ».
© Microsoft – Azure Digital Twins
Comment fonctionnent les jumeaux numériques ?
La technologie des jumeaux numériques est pilotée par les données. Les réseaux de capteurs acquièrent des données pour créer des copies virtuelles du monde physique. Le cadre des jumeaux numériques se compose de trois parties :
- Objet physique – le produit réel
- Objet virtuel – produit clone numérique
- La connexion entre les objets physiques et virtuels – le flux du produit physique au virtuel. les données du produit et les informations fournies du produit virtuel au produit physique
© Challengee Advisory
Comme le montre la figure ci-dessus, le jumeau numérique ainsi créé peut être utilisé pour comprendre le construit et Caractéristiques particulières de l'environnement non bâti. L'analyse des données en conjonction avec d'autres sources d'information permet de comprendre les origines du sujet d'étude correspondant et de faire des prédictions sur son avenir.
De manière générale, il existe des similitudes entre les jumeaux numériques et la modélisation 3D basée sur l'interface utilisateur et la visualisation. Cependant, ce qui les différencie est le facteur données. Alors que la modélisation 3D se limite à fournir une vue d’un objet, un jumeau numérique fournit une vue de l’objet et des données en temps réel. Les jumeaux numériques vont encore plus loin en explorant la manière dont diverses conditions environnementales affecteront un objet au fil du temps.
© ArcGIS
Comment les jumeaux numériques peuvent-ils améliorer l'urbanisme ?
Actuellement, le monde s’urbanise rapidement, avec environ 56 % de la population mondiale vivant dans les villes. Les villes doivent donc être pleinement préparées à des afflux de population à grande échelle. Cependant, étant donné la croissance effrénée de la plupart des zones urbaines du monde, les jumeaux numériques peuvent contribuer à rationaliser le développement urbain grâce à l’analyse des données. En créant un jumeau numérique d’une ville, les politiques, les règles de conception et les méthodes de construction peuvent être virtuellement testées et développées dans le monde réel. L’adoption des jumeaux numériques peut révolutionner la manière dont les villes sont conçues, exploitées, entretenues et entretenues afin d’améliorer la qualité de vie des citoyens.
Élaboration de politiques efficaces
Les municipalités et autres organes directeurs locaux peuvent bénéficier de la technologie des jumeaux numériques en utilisant les données pour planifier, finaliser les stratégies d'investissement et identifier les opportunités. Ils peuvent simuler des politiques proposées dans un monde virtuel et étudier leurs impacts avant de les mettre en œuvre dans le monde réel. À l’échelle mondiale, des villes comme Singapour, Helsinki et les Émirats arabes unis investissent dans la technologie des jumeaux numériques pour atteindre des objectifs allant du développement durable au développement axé sur les transports en commun, en passant par les projets de rénovation des bâtiments et la portée du tourisme virtuel.
© Avec l'aimable autorisation de l'Autorité foncière de Singapour
atténuationrisque environnemental
Avec l'augmentation alarmante du réchauffement climatique et du changement climatique, la technologie des jumeaux numériques peut aider à cartographier les environnements futurs et leur impact sur les villes. Des données telles que l’élévation du niveau de la mer et le mouvement des plaques tectoniques dans les villes virtuelles peuvent être utilisées pour guider le développement des villes physiques. En évaluant les risques, les villes peuvent être mieux préparées à atténuer les catastrophes naturelles telles que les inondations, les tremblements de terre, les tsunamis et les ouragans.
Examen de la stabilité structurelle du bâtiment
En raison de la mauvaise qualité de la construction, l'effondrement du bâtiment est devenu un problème problème dans les routines quotidiennes de la ville, entraînant des pertes de vies et de ressources. La création d'un jumeau numérique avant de commencer le processus de construction physique permet de déterminer l'adéquation des matériaux et des pratiques de construction. Cela contribuera à créer des communautés sûres et saines et aidera les communautés urbaines à prospérer. Les municipalités peuvent utiliser ces données pour procéder à des examens de la résistance structurelle des bâtiments plus anciens afin que les communautés puissent être évacuées en temps opportun afin d'éviter tout dommage physique.
Économie d'énergie et de coûts d'exploitation
Les données obtenues à partir du jumeau numérique peuvent être utilisées pour optimiser le système de services du bâtiment, ce qui contribuera à réduire la consommation d'énergie et les coûts d'exploitation du structure. Les urbanistes peuvent également identifier la possibilité de construire des toits pour exploiter l’énergie solaire pour alimenter les bâtiments. Le spectre complet des énergies renouvelables peut toujours être exploré dans les villes jumelles numériques pour contribuer à réduire l’effet d’îlot de chaleur urbain et accroître l’autosuffisance des bâtiments.
© Ton De Vries – YouTube
Améliorer les réseaux d'infrastructures
Grâce aux données des villes jumelles numériques, les planificateurs des transports, en collaboration avec les urbanistes, peuvent identifier la probabilité de goulots d'étranglement et de congestion du trafic dans la ville physique. Le besoin de survols et d’extensions de routes peut être prédéterminé en identifiant la croissance du nombre de véhicules routiers. Les systèmes de transports en commun rapides (MRTS) peuvent être testés et conçus de manière optimale pour améliorer l’efficacité des transports publics urbains afin de répondre à l’expansion urbaine.
Virtual Tour
Les possibilités des jumeaux numériques ne se limitent pas aux aspects techniques de la planification urbaine, mais permettent d'explorer davantage la génération de revenus des visites virtuelles. Alors que le marché offre déjà des vues panoramiques à 360 degrés sur les rues et les bâtiments. Les jumeaux numériques poussent cette technologie encore plus loin. Dans un jumeau numérique, les gens peuvent faire plus que simplement regarder un lieu. Ils peuvent faire du shopping, jouer, apprendre et même devenir citoyens d’une ville virtuelle.
Par exemple,Virtual Helsinkiest un jumeau numérique du centre d'Helsinki, créé avec la technologie de réalité virtuelle 3D de haute qualité de Zoan, que les gens peuvent visiter et faire des activités virtuellement. Les visites virtuelles favorisent un mode de vie durable en permettant aux gens de découvrir le monde dans le confort de leur foyer. Alors que de nombreux pays doivent encore explorer le potentiel de la technologie des jumeaux numériques, Singapour a créé un test sur le terrain pour son apparence virtuelle. Le modèle cité-état comprend 3 millions d’images de rue et 160 000 images aériennes. Plus d'un milliard de points de données sont tracés en 3D, ce qui équivaut à plus de 100 téraoctets de données. La base du modèle s'appuiera sur 14 ensembles de données de base, notamment l'utilisation des terres, la couverture arborée et les services publics souterrains. L’île entière sera cartographiée en permanence à l’aide d’outils de cartographie aérienne et routière pour que le jumeau numérique reste pertinent et conforme au développement de Singapour. Avec ses chiffres Twin, Singapour envisage de résoudre son problème de longue date d’effet d’îlot de chaleur urbain. La ville virtuelle sera utilisée pour étudier la faisabilité de nouveaux développements immobiliers dans la ville et leur impact sur l'environnement environnant. Les décideurs politiques examineront également des modèles qui identifient les pièges potentiels des infrastructures et proposeront des solutions appropriées pour le futur Singapour. À l’avenir, Singapour prévoit également d’utiliser des jumeaux numériques pour reconstruire les scènes d’accidents grâce à la criminalistique numérique et à la planification de scénarios pour les véhicules et robots autonomes.
Pour résumer
Les avantages de la technologie des jumeaux numériques encouragent les responsables informatiques mondiaux à travailler dur pour faire progresser les logiciels de jumeaux numériques. Les principaux géants de l'informatique, à savoir Microsoft, GE Digital, Siemens et Dassault Systèmes, ont créé un logiciel de jumeau numérique. Des innovateurs du secteur AEC, tels que Cityzenith, ont lancé des logiciels de jumeaux numériques spécifiquement destinés à l'environnement bâti. SmartWorldPro est un autre logiciel de jumeau numérique de premier plan, qui facilite la conception et la gestion de bâtiments et d'autres formes d'immobilier.
L'utilisation de la technologie des jumeaux numériques dans la planification urbaine peut améliorer les capacités décisionnelles des parties prenantes. Il suscite l’espoir d’une ville future plus durable, centrée sur l’humain, organisée et désirable.
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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
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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
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
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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
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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.
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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
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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
