IoT、AI、デジタルツインが持続可能な開発目標の達成にどのように役立つか
持続可能性の向上に取り組む組織は、モノのインターネット (IoT) と人工知能テクノロジーを使用して、リソースの使用とそれに伴う排出量を監視および分析し、目標達成に向けて前進することができます。これらの目標。ただし、他の理由で IoT を導入する企業では、副次的な利点として持続可能性も向上することがよくあります。
短期的な持続可能性の目標を持つ IoT 導入者のほぼ 4 分の 3 は、その目標を達成するために IoT ソリューションが「非常に重要」であると考えています。センサー デバイス、エッジ コンピューティングとクラウド コンピューティング、人工知能、機械学習を組み合わせることで、リソースがどのように使用されているか、漏れや障害が発生して消費に影響を与える場所、効率を改善できる場所に関するデータと分析の洞察を提供できます。さらに、デジタル ツイン テクノロジーは、現実世界のデバイス、建物、さらにはスマート シティのデジタル モデルを作成し、より持続可能な運営方法をより詳細に理解することができます。
デジタルテクノロジーがサステナビリティへの取り組みにどのように役立つか
気候変動に対する意識が高まり、排出量や資源使用に関連する活動に対する規制が増えるにつれ、サステナビリティへの取り組みは多くの組織にとって最優先事項となっています。マイクロソフトは透明性の目標を設定し、カーボン ニュートラルな事業に向けた進捗状況を追跡し、他の企業が環境への影響を記録および報告できるようにするソフトウェア ソリューションを提供してきました。
Microsoft Azure IoT プラットフォーム ツールを使用して、次の持続可能性カテゴリのソリューションの推進を支援します:
- 効率的なエネルギーの生産と分配: デジタル ツールは積極的です重要な大気排出源である発電所を可能な限り効率的かつクリーンに稼働させるために使用されます。電力会社は IoT ソリューションを使用して、効率を最大化するために送配電網を監視および管理し、需要が変動した場合に追加の電力を割り当て、停電をより迅速に検出しています。風力発電所などの再生可能エネルギー施設の遠隔制御にも役立ちます。 SmartPulse は、電力の分配と取引を管理するように設計されたソリューションを提供し、電力会社が経済的に有益な方法で不均衡を管理できるようにします。
- よりスマートなカーボンニュートラルな建物の構築: 建物の建設と運営は、エネルギー関連の CO2 排出総量の 38% を世界中で発生させており、スマート ビルディング ソリューションの大きな機会を生み出しています。建物の二酸化炭素排出量に大きな影響を与えます。 IoT テクノロジー、デジタル ツイン モデリング、人工知能は、自動照明および空調システムによる建物の管理や、設計や運用の変更による環境への影響のモデル化に特に役立つことが証明されています。サステナビリティの世界的リーダーである Vasakronan は、スウェーデン全土の商業施設およびオフィス施設に IoT および Azure Digital Twins ソリューションを採用し、大幅なエネルギー コストの削減を実現しました。
- 公共インフラの改善: IoT テクノロジーを使用してインフラを更新すると、インフラをより持続可能にし、安全性の向上や過度の光害の削減など、その他の居住性の向上を実現できます。スペインのバレンシア市は、市当局が公共照明のアップグレードに着手したときにこれを認識しました。このプロジェクトには、光が多すぎると野生動物や植物に被害を与える可能性があるため、国立公園の照明を交換することが含まれていました。照明ソリューション プロバイダーの Schréder とクラウド統合ソリューション プロバイダーの Codit が提携して、100,000 台以上の照明器具をアップグレードし、Azure IoT テクノロジーと統合しました。同市は電力消費と温室効果ガス排出量を 80% 削減し、毎年数百万ユーロを節約しました。
- 農業と食料生産: データ収集と分析技術は、植栽、灌漑、農薬の使用など、より良い環境実践につながる意思決定に役立ちます。コンピュータービジョンは、栽培地域を脅かす雑草や害虫を検出できます。農業における労働力不足がますます一般的になる中、関連技術によりさらなる自動化の開発が可能になっています。たとえば、ノースカロライナ州植物科学プログラムは、より優れた予測食品分析の作成、食品の安全性の向上、作物の収量の増加を目標に、より高速で効率的なデータ管理を使用して農業の最大の課題に取り組んでいます。
ビジネス パフォーマンスの向上
天然資源の消費量の削減と排出量の制御の利点に加えて、持続可能性への取り組みはビジネス価値を生み出すことができます。最近の調査では、回答者の 40% が、自社の持続可能性プログラムが今後 5 年以内に中程度または大幅な価値を生み出すと期待していると回答しました。この価値は主に、エネルギーコストの節約、材料要件の削減、および運用効率の向上によってもたらされます。
持続可能な IoT ソリューションを始めましょう
持続可能な開発目標と革新的なソリューションを組み合わせることで、企業と人々は地球資源への日々の影響を制限できます。 IoT ソリューションは、効率の向上、再生可能エネルギー生産の管理、廃棄物の削減、持続可能性指向のアプリケーションの開発とリリースの加速など、企業の変革を支援します。
以上がIoT、AI、デジタルツインが持続可能な開発目標の達成にどのように役立つかの詳細内容です。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。

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

8月1日の本サイトのニュースによると、SKハイニックスは本日(8月1日)ブログ投稿を発表し、8月6日から8日まで米国カリフォルニア州サンタクララで開催されるグローバル半導体メモリサミットFMS2024に参加すると発表し、多くの新世代の製品。フューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) の紹介。以前は主に NAND サプライヤー向けのフラッシュ メモリ サミット (FlashMemorySummit) でしたが、人工知能技術への注目の高まりを背景に、今年はフューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) に名前が変更されました。 DRAM およびストレージ ベンダー、さらに多くのプレーヤーを招待します。昨年発売された新製品SKハイニックス
