人工知能は不動産業界の 3 つの主要なトレンドを変える
経済に関する疑問が生じるたびに、さまざまな業界が厳しい監視の対象となりますが、不動産も例外ではありません。新型コロナウイルスのパンデミックを受けて一部の企業ではオフィスへの復帰が遅れているが、業界の回復には疑問が残る可能性がある。不動産などの実物資産が関係する場合は、業界が立ち直る可能性が常にあります。
不動産業界を変える 3 つの主要なトレンド
生成人工知能
人工知能はさまざまな方法で不動産業界の発展を促進します。 。まず、生成 AI は、属性のより正確かつ正確な表現を作成できます。また、さまざまな建物タイプを識別し、購入者のフィードバックや市場動向に基づいて物件の説明を作成することもできます。
さらに、人工知能はドキュメントを自動的にレビューおよび分析できます。ソーシャルメディアなどのソースからのデータに基づいて、パーソナライズされた不動産リストを作成することもできます。人工知能の自動化機能により、不動産専門家のやるべきことリストから特定のタスクが削除され、何も先延ばしにすることなく、より重要なタスクに集中できるようになります。
もちろん、人工知能には不正確さや偏見などの潜在的な欠点もあります。 AI アルゴリズムはデータに基づいてトレーニングされており、その情報が不正確、不完全、または偏っている場合、AI はこのような種類の結果を生成します。
現在、従来の建築家やインテリア デザイナーは、アイデアを 3D 空間に組み込む際の時間を節約するために、人工知能ツールを使用しています。この実践は、実際の不動産開発や改修にも活用できます。
脱炭素化と持続可能性
不動産業界は依然として炭素排出の最大の原因の 1 つです。これは、建物の冷暖房に必要なエネルギーと、施設の運営に必要な電力が原因の 1 つです。
ますます多くの企業や不動産所有者が不動産の脱炭素化に向けて行動を起こしています。これは、環境に良いだけでなく、驚くべきコスト削減策であるためでもあります。建物の二酸化炭素排出量に注意を払うことは、エネルギーコストとメンテナンスコストの削減に役立ちます。空気の質が改善されると、テナントはより良い生活環境や作業環境を得ることができます。さらに、エネルギー効率が高く持続可能な不動産を求める潜在的なテナントにとって、建物はより魅力的になっています。
不動産業界は地球上で最大の CO2 排出者であり、業界の脱炭素化を可能にするソフトウェアだけでなくハードウェアや材料技術を含む、不動産関連の気候変動テクノロジーが爆発的に普及し始めています。スマート資産がより持続可能な資産になる可能性があるため、オートメーションおよびスマートビルディングテクノロジーと脱炭素化の相互関連性はますます明らかになるでしょう。
不動産テクノロジーへの投資を増やす
近年、財務的な観点から見ると、不動産テクノロジーに対する人々の信頼は高まったり薄れたりしています。 Forbes によると、世界のベンチャーキャピタルによる不動産テクノロジーへの投資は、2021 年の 320 億米ドルから 2022 年には 198 億米ドルに 38% 減少しました。
このような減少にもかかわらず、不動産テクノロジーへの投資傾向は過去 5 年間で増加傾向にあります。 2017 年から 2021 年にかけて、不動産テクノロジーへの資金調達は 100 億ドルから 320 億ドルに増加しました。この上昇傾向は、不動産、特に不動産の売買、管理におけるテクノロジーの重要性を示しています。市場は2030年までに942億ドルに達すると予想されており、不動産テクノロジーへの投資はさらに増加すると考えられます。
プロップテックへの資金提供は、雇用を創出し、経済成長を促進する機会も提供します。不動産の売買が容易になれば、プロップテックによってすべての関係者が節約した時間を他の経済活動に活用でき、人々が経済的目標を達成する機会が生まれます。
これらの傾向は、不動産業界の方向性を変える可能性があるだけでなく、消費者のライフスタイル体験や財務の安定にも大きな影響を与えるでしょう。不動産は人生において最も重要な資産の一つであり、二酸化炭素排出問題にも大きく寄与しているため、こうした傾向が社会に貢献する余地はあるはずです。
以上が人工知能は不動産業界の 3 つの主要なトレンドを変えるの詳細内容です。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
