人工知能とロボット工学の未来を変える主要なトレンド
人工知能とロボット工学はうまく連携できます。人工知能には、ロボットをより賢く、より速く学習し、クラウドを使用して物理サーバーの負担を軽減する可能性があります。
人工知能と産業用ロボットや協働ロボットを組み合わせると、世界に革命を起こす可能性があります。これは、AI がロボットに新たな力を与えるためであり、AI がなければロボットは頑固なままで周囲に反応してしまうからです。
産業部門は破壊的な重大なリスクに直面しており、産業プロセスはすでに広く自動化されていますが、人工知能は産業用ロボットの改善に役立つ可能性があります。人工知能とロボット工学には多くの潜在的な用途がありますが、現時点では注意が必要な用途がいくつかあります。人工知能とロボット工学の未来を変えるトレンドのいくつかを見てみましょう。
ロボット トレーニング
人工知能によりロボットの操作が容易になり、設置、トレーニング、継続的なプログラミングのコストが削減されるため、中小企業にとってロボットの実行可能性が高まります。投資。ロボットは、たとえば正しい動作をデモンストレーションしてコード化するなど、単にガイドされるだけで学習できるため、新しいスキルを習得し、さらに学習することが容易になります。
3D ビジョン
ロボットによって実行される最も基本的なアクティビティでさえ、データを人工知能テクノロジーにフィードするために 3D マシン ビジョンに依存します。たとえば、オブジェクトは、3D 画像を再構成するのに十分なマシン ビジョンと、この視覚情報をロボットの適切な動作に変換できる人工知能を通じてのみ理解できます。
Cloud Robot
画像分類と音声認識に基づくロボットのディープ ラーニングは、多くの場合、数百万のサンプルを含む大規模なデータ セットに依存します。人工知能には、ほとんどのローカル システムが実際に保存できるよりも多くのデータが必要です。したがって、人工知能とロボット工学の発展には、クラウドロボティクスの進歩が必要です。クラウド ロボティクスにより、ネットワーク環境内のすべてのロボットがインテリジェンスを共有できるようになります。
人工知能は、世界中の企業内外のロボット工学の運用方法を変えるという点で、大きな可能性を秘めています。人工知能はまだ初期段階にありますが、ロボットの動作方法を変化させ、強化することが期待されています
以上が人工知能とロボット工学の未来を変える主要なトレンドの詳細内容です。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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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。

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。

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
