国立科学財団が7つの新しい国立人工知能研究所の設立を発表
国立科学財団 (NSF) は、他の連邦機関、高等教育機関、その他の関係者と協力し、AI の進歩を目的として 7 つの新しい国立人工知能研究所を設立するために 1 億 4,000 万ドルの投資を発表しました。一貫したアプローチをとって機会とリスクに対処します。
# 新しい AI 研究所は、基礎的な AI 研究を推進し、倫理的で信頼できる AI システムとテクノロジーを推進し、サイバーセキュリティへの新しいアプローチを開発します。気候変動と戦うための革新的なソリューションに貢献し、脳についての人類の理解を拡大し、教育と公衆衛生を強化するために人工知能の機能を活用します。 AI Institute は、米国における多様な AI 人材の育成をサポートし、AI によってもたらされるリスクと潜在的な害への対処を支援します。この投資は、国立科学財団と資金提供パートナーが、米国のほぼすべての州に広がる AI Institute の研究ネットワークに 5 億ドル近くを投資したことを意味します。
国立科学財団所長のセトゥラマン・パンチャナサン氏は次のように述べています。「国立人工知能研究所は、我が国の AI イノベーション、インフラストラクチャー、テクノロジー、教育、パートナーシップのエコシステムの重要な構成要素です。 「これらの研究機関は、我が国が世界的なAI革命の最前線に立つことを保証する発見を推進している。」とホワイトハウス科学技術局の政策ディレクター、アラティ・プラバカル氏は述べた。 「AI は、気候変動から健康に至るまで、私たちが直面する最大の課題のいくつかに対処するのに役立つ可能性があります。重要なことは、国家 AI 研究所のネットワークが成長することで、人々の安全と権利を守るための責任あるイノベーションが促進されることです。」
新しい人工知能研究所は、トップの人工知能研究者間の学際的な共同研究であり、参加部門には、米国商務省、国家標準規格、国立科学技術研究所 (NIST)、米国国土安全保障省科学技術総局 (DHS S&T) が含まれます。 ); 米国農務省国立食糧農業研究所 (USDA NIFA); 米国教育省教育科学研究所 (ED IES); 米国国防総省研究工学担当国防次官室 (国防総省 OUSD R&E)およびアイ・ビー・エム・コーポレーション(IBM)。
「人工知能と機械学習の基礎研究は、人工知能駆動システムを理解し、作成し、展開するために不可欠です」と、コンピュータおよび情報科学およびエンジニアリング担当アシスタント ディレクターのマーガレット マルトノシ氏は述べています。 「これらの最近の受賞は、人工知能研究所のエコシステム全体とともに、国の経済的および社会的優先事項に対処するための私たちの継続的な取り組みを表しています。重要なのは、これらのシステムは私たちの社会に革新的で信頼できるソリューションを提供できるということです。」優先順位は、我が国の AI の能力とリーダーシップによって決まります。」
#新しい AI 研究所は、次の 6 つの研究テーマに焦点を当てています:信頼できる人工知能:米国科学財団の信頼できる法と社会の人工知能研究所 (TRAILS)
はメリーランド大学が主導しており、AI の実践を主に技術革新によって推進されるものから焦点を当てたものに変えることを目的としています。倫理、人権、社会から疎外されたコミュニティをAIの主流に導く支援、AIシステムとテクノロジーのガバナンスについて、AIに対する信頼がどのようなものか、現在のAI技術ソリューションが信頼できるかどうか、そしてどのような政策が採用されているかを調査することに焦点が当てられるだろう。モデルは AI の信頼性を効果的に維持できます。 TRAILS は、国立科学財団と国立標準技術研究所とのパートナーシップによって資金提供されています。
次世代サイバーセキュリティのためのインテリジェント エージェント: 人工知能サイバー脅威インテリジェンス アンド オペレーション研究所 (ACTION)
大学にてカリフォルニア州サンタバーバラ支部のリーダーシップの下、同研究所は、コンピューターネットワークとそのユーザーのセキュリティとプライバシーに対するサイバー脅威を予測し、是正措置を講じるために人工知能を使用する新しい方法を開発する予定です。研究チームはセキュリティ運用の専門家と協力して、人工知能インテリジェントセキュリティエージェントがネットワーク防御ライフサイクル全体を通じて人間と協力してコンピュータシステムのセキュリティの回復力を共同で向上させるサイバーセキュリティへの革新的なアプローチを開発する予定だ。 ACTION は、国立科学財団、米国土安全保障省科学技術部門、IBM のパートナーシップによって資金提供されています。
農業と林業における気候インテリジェンス: 気候と土地の相互作用、緩和、適応、トレードオフおよび経済のための人工知能研究所 (AI-Climate)
研究所ミネソタ大学ツインシティズ校が主導するこの取り組みは、農林科学の知識を統合し、これらの独自の新しい AI 手法を活用して気候への影響を抑制しながら農村経済を促進することで、基本的な人工知能を進歩させることを目的としています。 AI と農業および林業における気候インテリジェンスを組み合わせた新しい科学分野とイノベーション エコシステムを構築することで、研究者や実践者は魅力的な AI の知識とソリューションを発見し、発明することになります。例としては、AI で強化された温室効果ガス推定方法や、ドメインから市場までの専門的な意思決定支援ツールが挙げられます。主な目標は、農場や森林における炭素コストを削減し、炭素会計を改善して炭素市場の力を強化し、意思決定に情報を提供することです。同研究所はまた、地方および都市部の AI 労働力を拡大および多様化する予定です。 AI-Climate は、米国連邦連帯開発基金から資金提供を受けています。
人工知能の神経的および認知的基盤: 人工自然知能研究所 (ARNI)
コロンビア大学が主導するこの研究所は、人工知能システムの大きな進歩を脳の理解における革命に結びつけるという国家的優先事項に焦点を当てるために、全国からトップの研究者を集めます。 ARNI は、神経科学、認知科学、人工知能の間の学際的研究における新しいパラダイムに対する緊急のニーズに応えます。これにより、3 つの分野すべてで進歩が加速し、今後 10 年間に社会への変革的な影響が拡大します。 ARNI は、米国科学財団 (NSF) と米国科学アカデミー (OUSD) によって共同で資金提供されています。
意思決定のための人工知能: 社会的意思決定のための人工知能 (AI-SDM)
この研究所はカーネギー メイによって主導されています。肺大学では、災害管理や公衆衛生など、不確実で動的でリソースに制約のある状況における効果的な対応をサポートするための意思決定のための人間中心の人工知能を作成することを目指しています。 AI-SDM は、人工知能と社会科学の研究者からなる学際的なチームを結集することにより、緊急事態管理者、公衆衛生当局、初期対応者、コミュニティ職員、一般の人々が、データ駆動型で堅牢かつ機敏でリソースに基づいた意思決定を行えるようにします。効率的で信頼できる意思決定。 AI-SDM のビジョンは、人工知能の理論と手法の開発、橋渡し研究、トレーニングと支援活動、およびさまざまな大学、政府機関、企業パートナー、コミュニティ カレッジ、公立図書館、高校との協力を通じて実現されます。
人工知能は学習を強化し、教育へのアクセスを拡大し、成果を向上させる: 教育における人工知能のためのインクルーシブ インテリジェント テクノロジー研究所 (INVITE)
イリノイ大学アーバナシャンペーン校が主導するこの研究所は、効果的な学習の基礎となる 3 つの主要な非認知スキルをサポートする人工知能ツールと方法を開発することにより、教育テクノロジーが学習者と対話する方法を根本的に再構築することを目的としています。回復力とコラボレーション。同研究所の利用法に着想を得た研究は、子どもたちがSTEMコンテンツをどのように伝えるか、やりがいのある仕事を粘り強く続ける方法を学ぶ方法、そして教師が非認知スキルの発達をどのように支援し促進できるかに焦点を当てている。結果として得られる AI ベースのツールは教室に統合され、教師がより発達に適した方法で学習者をサポートできるようになります。
AI特殊教育研究所 (AI4ExceptionalEd)
バッファロー大学が主導するこの研究所は、子どもたちのユニバーサルスピーチと教育に専念します。言語審査。このフレームワークは、教室でのやり取り中に子供たちのビデオと音声のストリームを分析し、生徒の個別のニーズを対象とした証拠に基づいた介入の必要性を評価する人工知能スクリーナーです。この研究所は、コンピテンシーに基づいたスピーチと言語のサービスを必要とする子供たちにサービスを提供し、基本的な人工知能技術を進歩させ、子供のスピーチと言語の発達についての理解を促進します。人工知能教育エクセレンス研究所は、2023 年 1 月に以前に発表されました。 INVITE と AI4 Special Education Institute は、国立科学財団と ED-IES パートナーから資金提供を受けています。
以上が国立科学財団が7つの新しい国立人工知能研究所の設立を発表の詳細内容です。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
