目次
DSAI とスマートシティ
よりスマートな未来を創造するために市民の行動を奨励する
官民のパートナーシップの構築
データ主導の未来に向けて
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データサイエンスと人工知能がスマートシティの目標をどのように推進するか

Apr 11, 2023 pm 11:13 PM
AI データサイエンス

スマート シティの主な特徴は、データをインテリジェントに使用してコミュニティのライフスタイルと生計を改善することです。

データサイエンスと人工知能がスマートシティの目標をどのように推進するか

データ サイエンスと人工知能 (DSAI) は、デジタル環境を変革しています。私たちはあらゆる分野で急速な変革を経験しており、機械学習とデータサイエンスは世界中の注目を集めています。

DSAI 機能がより高度になるにつれて、組織は業務を再考し、関連するデジタル洞察力を備える必要があります。

顧客の意図を理解しながら、データを意思決定のためのビジネス上の洞察に変換する機能により、組織は常に最新の状態を維持し、テクノロジーのトレンドに追いつくことができ、そのすべてが組織の効率を高め、ビジネス インテリジェンスを向上させます。

DSAI は、顔認識を使用した携帯電話のロック解除から、エンターテイメントの利用、果てしないインターネット検索まで、私たちの日常生活のあらゆる側面に浸透しています。企業や政府にとっての DSAI の優先度は今後も高まる一方であることは明らかです。

シンガポールはこのテクノロジーを活用する重要性を認識し、将来に向けて持続可能なインフラを構築するための10年間で435億米ドルの投資計画を発表しました。

DSAI とスマートシティ

スマートシティはスマートシティでなければなりません。スマートシティとは、よりスマートなテクノロジーを従来のインフラストラクチャに統合するだけでなく、収集されたデータを使用してより適切な意思決定を行い、都市住民により良いサービスを提供する方法を知ることも意味します。

スマート シティの主な特徴は、データをインテリジェントに使用し、そこから学習し、住民と協力してライフスタイルを改善し、コミュニティの生計を改善できることです。

Aboitiz Data Innovation (ADI) では、DSAI は、急速に変化する環境でビジネスとコミュニティを前進させるために設計された新しい製品とソリューションの開発と展開を行っています。

フィリピンの大手建設資材会社の 1 つであるリパブリック セメントは、ADI と提携して、過去のデータに基づいてセメントの品質を予測する人工知能ツールを開発しました。

この AI 主導のソリューションを通じて、Republic Cement はセメント製造プロセスを最適化し、リソースをより適切に管理し、原材料をより効率的に使用できるようになりました。最も重要なことは、製品の安定した品質を確保しつつ、セメント製造プロセスにおける炭素排出量を効果的に削減することであり、年間約35,000トンの二酸化炭素を削減します。

このイノベーションは、DSAI をビジネスと環境の成果を向上させる効果的なソリューションに変換する ADI の能力を実証しています。

よりスマートな未来を創造するために市民の行動を奨励する

スマートシティの最終目標は、生活の質の向上、サービスの向上、持続可能な開発に基づいた都市エリアを構築することです。人々はより良​​い生活とより安全な将来環境を求めています。

スマートシティをより実現可能な現実にするために重要なのは、市民の積極的な参加です。だからこそ、次世代にスマートシティの考え方を知ってもらい、その進歩への参加を促すことが重要です。

ADI の大学院奨学金プログラムは、シンガポール経済開発庁の産業大学院プログラム II (IPP-II) と連携して、産業界で役割を果たす準備ができている重要な研究開発スキルを備えた大学院生の人材プールを構築しています。

ADI とシンガポール国立大学との協力により、都市設計、電力会社、製造、金融セクターなどの分野で AI ベースの持続可能なシステムを研究する機会も生まれます。これにより、シンガポール人は DSAI テクノロジーとそのコミュニティ内外へのプラスの影響についてさらに学ぶことができます。

官民のパートナーシップの構築

スマートシティの構築には計画が必要であり、ここで政府は、サポートするインフラストラクチャとエコシステムの場所を構築するための手順を実装および特定する上で重要な役割を果たします。

トップ 50 スマート シティ政府レポート 2020/2021 によると、シンガポールは、スマート シティ イニシアチブの開発、促進、追跡に対する政府の準備状況の点で第 1 位にランクされています。

シンガポールをスマート国家に変えるための国家的取り組みを促進するために、スマート ネーション イニシアチブも 2014 年に発足しました。

データ主導の未来に向けて

部門間のデータ交換は、技術の進歩を加速する最良の方法の 1 つです。公共部門と民間部門の両方が協力して、都市変革におけるそれぞれの役割を理解する必要があります。

データの世界は複雑であり、アナログ・デバイセズのアプローチは、実証済みのテスト済みフレームワークを通じて政府や企業がデータの力を活用する方法を再考できるように支援することです。

もちろん、データと人工知能は、企業のデジタル化、持続可能な新しい製品やサービスの作成、利益をもたらす貴重なリソースであるだけでなく、人々の生活をより良く、より簡単にすることもできます。

ADI のコンサルティング ソリューションを通じて、企業や政府は、地域社会のライフスタイルと生計を改善するための DSAI ソリューションを開発および導入するための関連情報と戦略的方向性を得ることができます。

シンガポールの DSAI への取り組みは、生産性の向上につながる影響力のある変化をもたらすことを目的としています。デジタルファーストシンガポールのビジョンは、デジタル政府、デジタル経済、デジタル社会を効果的に変革することです。

リーダーはデータドリブンの考え方を受け入れる必要があり、データのロックを解除する方法を知ることは、スマート シティ構築の DNA となるべき中心的なスキルになります。私たちは、持続可能なデータ駆動型イノベーションがよりスマートで明るい未来への鍵となる時代に向かって進んでいます。

以上がデータサイエンスと人工知能がスマートシティの目標をどのように推進するかの詳細内容です。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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検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。

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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。

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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。

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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

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