人工知能とロボット工学の次のフロンティアは何でしょうか?
人間中心の設計からロボットの想像力まで、今日の人工知能とロボット工学を推進するアイデアとイノベーションを探ってください。
私たちは、人工知能とロボット工学が家庭でも職場でも人々の生活にもたらすことができる成長の機会と付加価値を模索してきました。驚異的な成長が見られますが、真の大量採用を促進するには、さらにどのような画期的な進歩が必要でしょうか?
業界の主な傾向と業界発展の方向性は次のとおりです。
人間中心設計
コンピュータは古くから存在していますが、 1930 年代にはすでに普及していましたが、今日私たちが知っている数兆ドル規模の産業を開始したグラフィカル ユーザー インターフェイスの出現により、コンピュータが利用できるようになるまでには 50 年かかりました。同様に、AI とロボット工学の可用性に焦点を当てることが、導入を促進する鍵となります。
産業現場では、操作に高度な専門知識を必要としない、使いやすいロボットへの注目が高まっています。たとえば、多くのソフトウェア会社は、自社のプラットフォームを使用してこの問題を解決しています。これにより、最小限の位置決めと手動プログラミングをほとんどまたはまったく行わずに、自律型ロボット アプリケーションを簡単にセットアップできるようになります。同時に、何百もの産業用ロボット ブランドを統合し、オペレーターがシンプルなフローチャート スタイルのビジュアル プログラミング インターフェイスを使用してそれらを管理できるようにします。
これらのテクノロジーの使用は増加しており、世界の人工知能ソフトウェアの収益は 2022 年に 21.3% 増加し、市場規模は 625 億米ドルに達すると予測されています。
一般的なインテリジェント ロボット
現在の機械学習技術は、ロボットに特定のタスクを教えるために使用されていますが、柔軟性が高く、変化にうまく対応できません。スマートロボットがより多くの仕事を処理できる未来のためには、ロボットは周囲の環境を理解する必要があります。
生きたロボットは、人間の能力と可能性を拡張でき、未知の問題に遭遇したときにすでに知っていることを探索、評価、実験、拡張できなければなりません。
2022 AIBotics カンファレンスで、シンガポール国立大学とジョンズ・ホプキンス大学の研究者は、ロボットが物の外観ではなくアフォーダンスを理解するのに役立つ新しいフレームワークを発表しました。
彼らは、快適な椅子の目的と、人が快適に座るための椅子の準備方法をロボットに教えることに成功しました。 「ロボットの想像力」と呼ばれるこのアプローチは、家庭用ロボットをより賢く、自律的に問題を解決できるようにする可能性がある。世界中の多くの社会は急速な高齢化に直面しており、経済成長の鈍化や移動や社会参加などの社会問題に対する懸念が高まっています。一部の政府はこれらの問題を解決するテクノロジーに注目し、民間企業や学者と協力して未来の都市や社会を再設計しようとしている。
たとえば、日本の Society 5.0 ビジョンは、社会全体のデジタル化を通じて人口高齢化の問題を解決することを目的としています。リモート テクノロジーを使用して、日常業務を人工知能に任せながら国民がより長く働けるようにします。
政府は日本の自動車メーカーであるトヨタと提携し、住民のほとんどが高齢者である 360 人の実験都市ウィービングシティを建設しています。このプロジェクトでは、自動化されたモビリティのイノベーションと、地下での小包配送や廃棄物処理システムなどのスマートホーム開発をテストします。
以上が人工知能とロボット工学の次のフロンティアは何でしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

7月5日のこのウェブサイトのニュースによると、グローバルファウンドリーズは今年7月1日にプレスリリースを発行し、自動車とインターネットでの市場シェア拡大を目指してタゴール・テクノロジーのパワー窒化ガリウム(GaN)技術と知的財産ポートフォリオを買収したことを発表した。モノと人工知能データセンターのアプリケーション分野で、より高い効率とより優れたパフォーマンスを探求します。生成 AI などのテクノロジーがデジタル世界で発展を続ける中、窒化ガリウム (GaN) は、特にデータセンターにおいて、持続可能で効率的な電力管理のための重要なソリューションとなっています。このウェブサイトは、この買収中にタゴール・テクノロジーのエンジニアリングチームがGLOBALFOUNDRIESに加わり、窒化ガリウム技術をさらに開発するという公式発表を引用した。 G
