人工知能とIoTをベースにしたMQTTプロトコル
メッセージ キュー テレメトリ トランスポート (MQTT) プロトコルが 20 年以上前に発明されたとき、その作成者はおそらく、それが将来中核となるアプリケーションになるとは想像していませんでした。すべての産業。
これは、MQTT プロトコルが、モノのインターネット (IoT) とも呼ばれる、接続されたデバイス間でメッセージを共有するための事実上の標準になっているためです。これは、IoT センサーがスマート シティ、スマート ビルディング、小売、ヘルスケア、製造などのさまざまな業種にわたって相互に通信する方法を提供します。
MQTT を選択する理由?
MQTT プロトコルは、ネットワーク帯域幅が最小限で、コードの占有スペースが小さく、非常に信頼性が高く軽量なメッセージング トランスポート プロトコルであるため、このアプリケーションに最適です。いわゆる「パブリッシュ/サブスクライブ」アプローチを使用して、メッセージを効率的にキューに入れ、共有し、中継するため、リソースの制約やネットワーク帯域幅が制限されている遠隔地にホストされているデバイス間の接続に最適です。
また、オープン標準に基づいているため、街路照明、アクセス制御、交通監視、駐車場管理、環境品質などのアプリケーションに適した、多数のデバイスと連携できる柔軟性を備えています。
リアルタイムの実用的な洞察
IoT デバイスの数は急激に増加しています。現在の予測では、2023 年末までに、世界中で 131 億台以上の接続デバイスが存在すると予想されています。これにより、膨大な量のデータが生成され、組織をよりスマート、より効率的、より個人的なものにするための膨大な機会が開かれます。
たとえば、誰かが空の建物に入ったとします。建物内に設置されたデバイス間の通信手段として MQTT プロトコルを使用すると、居住者の到着によって一連のアクションがトリガーされる可能性があります。
誰かが建物に入ってきたことが検知されると、スマート照明をオンにし、暖房または空調システムを起動するように要求して、居住者にとってより快適な環境を作り出すことができます。 MQTT はオープンであるため、無数のスマート デバイスで動作します。
MQTT プロトコル
混雑したエリアの場合、ビデオ分析により占有率を監視し、より多くの訪問者が到着して安全な数を超えた場合にアラートをトリガーできます。デバイスが MQTT プロトコルを使用して通信し、事前定義されたアクションを実行することにより、人々は混雑した場所から別の静かな場所に自動的に誘導されます。
あるいは、より多くの従業員が必要となり、スマートフォンやタブレットに人事異動を求める通知が送信される場合もあります。これは、全体的な顧客満足度にとって訪問者のエクスペリエンスが重要であるショッピング モールや交通機関で特に役立ちます。
スマートシティに「インテリジェンス」をもたらす
都市全体で、より多くのセンサーを使用して街路周辺の空気の質を監視できる可能性があります。 MQTT を通じて、このデータをカメラや道路センサーからのリアルタイムの交通データと接続し、渋滞の増加が大気質の低下を引き起こしているかどうかを把握できます。その後、交通は交通量の少ない道路に誘導され、汚染を許容レベルまで下げることができます。
大気質の低下は、交通渋滞ではなく、緊急事態が原因である可能性があります。この場合、デバイスが相互に通信して迅速に対応することで命を救うことができます。大気の質が突然低下すると、制御室の画面にサーマルカメラからの画像が表示され、火災により有毒な煙が発生していることが確認される可能性があります。
さらに、デジタル サイネージと広報システムは、安全を確保するために一般の人々をそのエリアから遠ざけることができます。これにより、状況の悪化を防ぐだけでなく、緊急対応者にスペースと時間を与えることができます。
長期的なメリット
ビジネスの先駆者は、将来の計画を立てる際にデータの価値をますます認識しています。
デバイス間の MQTT 通信は、即時に影響を与えるだけでなく、長期的な戦略的意思決定にも影響を与えます。ビジネスの先駆者は、将来の計画を立てる際にデータの価値をますます認識しています。
ビデオおよび IoT デバイスは、視覚、環境、音声、温度、その他のデータの豊富なソースです。すべてのデータ ソースを一貫したわかりやすいインターフェイスに統合することで、パイオニアは利用可能なすべての洞察を活用できるようになります。
店舗の占有率、客数を理解する
小売業では、これにより、店舗の占有率、特定エリアの客数、最適な人員配置レベル、エネルギー使用量がフォームに表示されるため、より詳細な洞察が得られる可能性があります。店舗で顧客が急増している時期を確認し、従業員にシフトを通知できます。
店舗のレイアウトは、交通量や占有率のデータに影響される可能性があります。店舗を訪れる人の数に基づいて暖房と換気をプログラムすることもできます。また、HVAC は必要なとき、必要な場所でのみ稼働するため、エネルギー効率も向上します。
IoT ビデオ データ
スマート シティでは、空間全体の車両と人の流れを理解することで、都市計画者がモードに関係なく、すべての市民にとって機能する道路、歩道、公共スペースを作成するのに役立ちます。交通機関の。交通量の多い地域ではより多くの道路維持管理が受けられる可能性がある一方、静かな地域では街頭パトロールが強化される可能性があります。
スマート シティの先駆者は皆、市民の幸せと安全を維持したいと考えています。IoT とビデオ データを使用すると、何が起こっているかをほぼリアルタイムで確認できる簡単な方法となり、それによって応答時間が短縮され、都市をカスタマイズすることができます。国民のニーズ。
MQTT AI: 理想的な組み合わせ!
これらのアプリケーションにおける人工知能の役割を無視するのは賢明ではありません。このカメラには、より一般的な機械学習と基本的なビデオ分析に加えて、ディープラーニング機能が備わっています。デバイス自体の「エッジ」でより多くの分析を実行できるようになったため、MQTT 通信を介して IoT 全体から受信する追加データは非常に貴重です。アラートを作成し、アクションをトリガーし、より状況に応じた、より深く、より有用な洞察を提供できます。
MQTT は、カメラが他のデバイスと通信できるようにするため、ビデオにおける AI の継続的な成長にとって、さまざまな意味で不可欠です。そうしないと、各個人が収集したデータがサイロ化されたままとなり、規則性と一貫性を持って使用することが困難になります。
以上が人工知能とIoTをベースにしたMQTTプロトコルの詳細内容です。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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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

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