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Comment les futurs bâtiments seront-ils remodelés grâce à l'intelligence artificielle ?
Comment les futurs bâtiments seront-ils remodelés grâce à l'intelligence artificielle ?
Les systèmes automatisés d'intelligence artificielle peuvent aider les bâtiments à optimiser le chauffage et la climatisation afin d'augmenter l'efficacité et la durabilité. Cela contribuera à résoudre le problème des émissions généré par l'environnement bâti
Les bâtiments intelligents sont pilotés par les données. Dans les maisons et les bureaux du futur, les capteurs collecteront des quantités croissantes d’informations pour alimenter les systèmes d’intelligence artificielle basés sur le cloud, rendant ainsi les bâtiments plus efficaces tout en réduisant les coûts et les émissions.
Les avantages de la construction de l’intelligence artificielle ne s’arrêtent pas là. Les algorithmes peuvent également rendre les maisons et les lieux de travail plus confortables, améliorant ainsi la santé et le bien-être de leurs occupants.
Les données remodèlent l'avenir de l'architecture
Nous devrions tous travailler ensemble pour lutter contre les émissions de l'environnement bâti. Les bâtiments dans lesquels nous travaillons, vivons et jouons seraient responsables de plus de 38 % des émissions mondiales de gaz à effet de serre. Une partie de cette somme provient de la construction de nouveaux bâtiments, mais la majeure partie provient des opérations quotidiennes de ces bâtiments. Ils sont de loin les plus gros consommateurs d’énergie sur Terre.
L'objectif est d'utiliser la technologie cloud pour combiner les données internes générées par les capteurs du bâtiment avec des données externes telles que les conditions météorologiques, les coûts énergétiques et si l'approvisionnement énergétique utilise des combustibles fossiles ou des sources d'énergie plus propres, ce qui affecte l'utilisation énergétique du bâtiment. Le système peut décider du meilleur moment pour réduire ou augmenter les niveaux de chauffage ou de refroidissement, en tenant compte de facteurs tels que la demande du réseau, les tarifs de l'énergie et l'occupation du bâtiment.
Toutes ces riches données peuvent être rassemblées puis exploitées grâce aux nouvelles capacités dont nous disposons grâce à l'intelligence artificielle, qui peut à la fois comprendre l'architecture élégante d'une pièce et utiliser ces données pour prendre des décisions autonomes meilleures que ce qui s'y passe. le mur Un simple thermostat est beaucoup plus intelligent.
Construire l'avenir
Les algorithmes et les solutions numériques changent le secteur de la construction d'autres manières. Les bâtiments de haute technologie sont équipés de milliers de capteurs qui suivent tout, depuis la consommation d'énergie jusqu'au moment où les fournitures de bureau doivent être réapprovisionnées. Les moyens d'optimiser la consommation d'énergie incluent l'installation de panneaux solaires, une conception intelligente du flux d'air et même la récupération de l'énergie des personnes faisant de l'exercice dans la salle de sport sur place.
Les systèmes avancés d'intelligence artificielle peuvent arrêter les parties inutilisées du bâtiment pour réduire les coûts énergétiques. Les capteurs de présence standard enregistrent les changements de lumière, d'ombre et de température lorsqu'une personne entre dans une pièce, tandis que les systèmes intelligents peuvent savoir si quelques personnes ont déclenché plusieurs capteurs en même temps et réduire la consommation d'énergie dans les zones inutiles
Une certaine intelligence artificielle Visiteurs d'un bâtiment peuvent être accueillis par un service de conciergerie intelligent qui peut les aider à trouver un itinéraire, à faire des réservations et même à organiser des taxis.
Les systèmes intelligents peuvent optimiser la sécurité des bâtiments en déployant des solutions telles que des systèmes de reconnaissance faciale et assurer la sécurité des employés grâce à des interactions sans contact, réduisant ainsi les contacts directs pendant la pandémie
Les bâtiments peuvent utiliser la maintenance prédictive avant que les problèmes ne surviennent Identifier les problèmes et planifier l'entretien, les réparations et les temps d'arrêt pour éviter les désagréments et réduire les coûts à long terme.
Des systèmes sophistiqués peuvent créer des jumeaux numériques, ou des répliques numériques, de bâtiments pour optimiser leur fonctionnement, améliorer l'efficacité énergétique et autres, et réduire les émissions.
Résumé
De nombreux bâtiments compatibles avec l'IA ont été développés pour les applications sur smartphones. Les utilisateurs peuvent se connecter à l'application pour planifier des réunions, réserver un espace de bureau, être affectés ou dirigés vers des places de stationnement et trouver des collègues. De plus, l'application facilite la navigation et fournit des informations à jour sur les conditions de circulation.
Le système d'intelligence artificielle basé sur le cloud le plus avancé du bâtiment peut être intégré à l'application pour affecter les employés aux postes de travail et communiquer leurs préférences personnelles à objets, capteurs connectés à Internet, capteurs IoT préréglant la température, l'humidité et l'éclairage pour créer l'environnement de travail idéal. Ce qui est réécrit : dans les bâtiments, les systèmes d'IA de pointe basés sur le cloud peuvent s'intégrer à des applications pour affecter les travailleurs aux postes de travail et communiquer leurs préférences personnelles aux capteurs IoT. Les capteurs IoT préréglent la température, l'humidité et l'éclairage pour créer un environnement de travail idéal
Les capacités de l'intelligence artificielle se sont accélérées au cours de la dernière décennie, notamment dans les domaines de la reconnaissance du langage et des images. Au début, les systèmes d’IA étaient incapables d’atteindre des capacités de reconnaissance de langage ou d’image au niveau humain. Cependant, les systèmes d'IA ont désormais dépassé les humains et ont démontré d'excellentes capacités dans ces domaines, bien qu'il existe encore des incohérences dans certains résultats de l'IA.
Les gens sont également préoccupés par les conséquences potentielles d'un développement incontrôlé de l'IA. Préoccupés par les dommages, de nombreux experts en IA et. les leaders technologiques ont appelé à un moratoire sur le développement non réglementé de l’IA. Cependant, le rythme rapide du développement de l’IA fait de la normalisation du métaverse, des grands modèles de langage de l’IA et d’autres développements transformateurs de l’IA un défi majeur.
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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
