サウジアラビアは人工知能を活用して持続可能な開発計画を加速する
サウジアラビアで開催された第 2 回世界人工知能サミットで発表されたこの協定に基づく最初のプロジェクトは、サウジアラビアのエネルギー省と提携して行われます。 SDAIA、エネルギー省、IBMは人工知能技術を利用して王国全土の炭素排出量を検出、地図化し、最終的には削減する予定だ。
国立人工知能センター CEO のマジド・アル・トゥワイリ博士は次のように述べています。「IBM とのこの契約は、循環炭素経済、石油化学製品に取り組む機会を生み出すのに役立ちます。」データと人工知能の分野で革新的なソリューションを開発し、ビジョン 2030 の目標をサポートするためにこの主要分野での共有経験と投資機会を交換することで、産業部門の主要な課題を解決します。」
この協定は、人工知能などのテクノロジーにおけるIBMの専門知識を活用します。これは、循環炭素経済の導入を促進し、サウジ・グリーン・イニシアチブ中に発表された目標を達成する上で重要な役割を果たすことになります。
温室効果ガス排出量の管理は、ネットゼロを達成するというサウジアラビアの目標にとって重要です。複数の衛星とさまざまな種類の画像技術を使用して、人工知能モデルがトレーニングされ、国中のさまざまな形態のガスを特定して特定します。そうすることで、従来の測定方法では不可能だった問題をより早期に、より適切に特定できるようになります。
全体的な合意の一環として、IBM は SDAIA と協力して、サウジの支援に重点を置き、サウジの官民セクター組織の課題を解決するための人工知能と機械学習の高価値アプリケーションを特定します。持続可能な開発と工業化の目標。
サウジアラビアは現在、世界の物流拠点および産業大国となるための大規模な変革計画を進めています。また、2060年までに実質ゼロ排出を達成し、排出削減に向けた世界的な取り組みを支援するという目標も設定している。
サウジアラビアでは、NEOM などの新しい都市とインフラが建設されています (サウジアラビアは、長さ 120 キロメートルの「ゼロカーボン スーパーシティ」の建設に約 1 兆米ドルを費やす予定です) 「サウジアラビアのNEOM。NEOMは500万人を収容できると予想されており、建物の下を高速鉄道が走る高層の垂直型の建物、垂直型農業、スタジアムやマリーナを100%再生可能エネルギーで使用し、すべて持続可能性を備えている」開発目標に合わせて設計されています。
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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。

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。

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