デジタルツインと人工知能が持続可能な未来をどのように推進できるか
現在、持続可能性はすべての組織にとって最優先事項です。たとえば、アクセンチュアによると、欧州最大手の企業の 3 分の 1 が 2050 年までにネットゼロエミッションを達成することを約束しています。しかし、現時点でこの目標を達成できる軌道に乗っている企業はわずか 9% であるため、企業は今後 10 年間で取り組みを大幅に加速する必要があることも同社は明らかにしました。
組織がネットゼロを達成し、他の持続可能性への取り組みに取り組むための 1 つの方法は、デジタル ツインと人工知能を組み合わせた力を利用することです。これらのテクノロジーは企業に自社の業務に関する比類のない洞察を提供し、持続可能性の向上に情報を提供し、気候変動目標の達成に役立ちます。たとえば、デジタル ツインを使用すると、さまざまなシナリオをテストし、企業がエネルギー消費と排出量を削減するための最適な戦略を決定するのに役立ちます。
テクノロジーの進歩によりデジタル ツインの導入が加速
もちろん、デジタル ツインはすでにさまざまな方法で導入されています。たとえば、医療研究者が心臓、肺、その他の臓器の高精度モデルを作成して、臨床診断、教育、トレーニングを改善できるように支援します。エネルギー業界では、石油掘削作業をリアルタイムでガイドするデジタル モデルの構築など、デジタル ツインの多くのユースケースも提供しています。
しかし、シミュレーションおよびモデリング機能における最近の技術進歩、IoT センサーの導入の増加、およびより広く利用可能なコンピューティング インフラストラクチャにより、企業はデジタル ツインへの依存度を高める可能性があります。組織が AI でデジタル ツインを強化すると、シミュレーションを実行して「もしも」のシナリオを調査し、因果関係をより深く理解できるなど、さらなるメリットを実現できます。
これらのテクノロジーが、より環境に優しい世界に情報を提供する能力など、業務を強化する方法の例は数多くあります。それを念頭に置いて、デジタルツインと AI がどのように業界全体の持続可能性の向上を促進できるかを示すいくつかのユースケースを紹介します。
スマートマニュファクチャリング
2025 年までに、IoT プラットフォームの 89% にデジタル ツインが組み込まれ、産業および製造施設の運用方法が変革され、持続可能性の努力を強化するためのきめ細かい洞察が提供されるようになります。例:
- エネルギー損失が発生する場所をより深く理解することで、エネルギー消費を削減する方法を調査する
- 予測分析を使用して、さまざまな変更を加えて排出量を削減する方法を決定する
- リスク評価を実施して、環境に影響を与えるインシデントにつながる可能性のある運用上の弱点を特定します
GE Digital は、デジタル ツインと人工知能を使用して持続可能性を向上させる先駆者である組織です。同社は、自律調整ソフトウェアを通じてガス タービンのデジタル ツインを作成し、最適な火炎温度と燃料分割を見つけます。この技術は、環境および物理的劣化の変化をリアルタイムで感知し、ガスタービンが低い排出ガスと騒音レベルで効率的に動作するように自動調整を容易にします。この技術により、発電所は一酸化炭素を 14%、亜酸化窒素の排出を 10% ~ 14% 削減できます。
スマートシティ
都市計画、管理、最適化は、デジタル ツインと人工知能の組み合わせの力によって変革を遂げようとしているもう 1 つの分野です。これらのスマート シティには、食糧不安の解決、モビリティの向上、犯罪行為の特定の支援など、多くの利点があります。スマートシティは、持続可能な開発目標に取り組むという形で多くのことを提供します。
デジタル ツインと人工知能を利用することで、都市政府は自らの意思決定が環境に与える影響を理解、定量化、予測し、潜在的なシナリオをテストして環境にとって最適なシナリオを決定することができます。
たとえば、英国では、ロンドン交通局 (TfL) がデジタル ツインを使用して、地下鉄ネットワーク全体の騒音、熱、炭素排出に関するデータを収集しています。この技術が導入される前は、TfL スタッフは午前 1 時から午前 5 時の間でチューブが閉鎖されている場合にのみ資産を検査できました。デジタル ツインによって提供されるリアルタイム ネットワーク アクセスにより、TfL は稼働時間全体を通じて位置を評価し、障害や熱ノイズ ホットスポットなど、これまで人間の目では検出できなかったデータを明らかにできるようになりました。当局者らは、このプロジェクトが2030年までにゼロカーボン鉄道システムを達成するというロンドンの野望において重要な要素を形成すると考えている。
カーボンニュートラルが世界中の都市の優先事項になるにつれ、デジタルツインと人工知能の使用が増加すると予想されます。
インテリジェント ビルディング
デジタル ツインと人工知能が都市の持続可能性を高めるのと同じように、スマート ビルディングの構築にも使用されることが増えています。これらのテクノロジーにより、持続可能性が最初から最優先に考慮されるようになり、建設管理者やその他の関係者は、設計段階で建物の予想される二酸化炭素排出量を評価できる仮想表現を開発できるようになります。
これは、開発者がロンドンのヒックマン タワーを設計する際に採用したアプローチであり、同タワーは SmartScore プラチナ評価を取得した世界初の建物となりました。建設中、デジタル ツインはさまざまなセンサーを通じてビル管理システムに接続し、占有率、温度、空気の質、光レベル、エネルギー消費量などのデータを包括的に表示します。これにより、開発者はエネルギー パフォーマンスを最適化し、炭素排出量を削減できるだけでなく、ヒックマンの数値モデルを通じて最初にシミュレーションできるため、将来の持続可能性強化の枠組みも設定されます。
より環境に優しい建物を設計するよう建設業界に対する規制の圧力が高まっているため、より多くの開発業者がヒックマン・タワーの先例に倣い、新たな境地を開拓する前に持続可能性の問題に取り組むことを期待するほかありません。
過去数年間、より持続可能な産業となり、最終的には 1 つの地球になることは、とらえどころのない目標でした。しかし、最近の人工知能の進歩とデジタルツインの人気の高まりにより、このビジョンが現実になる可能性があります。組織は今こそ、これらのテクノロジーの総合力を活用して、ミクロレベルでのより持続可能で炭素集約度の低い経済、そして全体としてよりグリーンな世界をサポートするための洞察を業務のあらゆる段階で得るときです。
以上がデジタルツインと人工知能が持続可能な未来をどのように推進でき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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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
