人工知能が緑の植物の世界に参入し、スマートな中庭市場が形成され始める
文/スティーブン・ワンカー
温度、水、モーションセンサーを組み合わせて住宅のメンテナンスとホームセキュリティを保護するために、消費者市場でスマートホームが使用されるようになってから 20 年が経ちました。スマート ヤードは新興の概念ですが、スタートアップの ePlant は、このトレンドがどこに向かっているのかを理解していると信じています。
ePlant CEO グラハム・ハイン氏によると、「人々は木を愛するだけでなく、庭も資産価値に驚くべき影響を与えます。全米不動産業者協会のレポートによると、ランドスケープデザインは資産価値向上に大きな影響を与えていると言えます」住宅の販売価格の 30% まで。景観樹木の健康状態を改善することは、感情的にも経済的にも効果があります。
以前は、適切な樹木のメンテナンス プログラムは操作が複雑で、結果も満足のいくものではありませんでした。木の悪い性質について学ぶには時間がかかり、間違いが起こりやすくなりますが、住宅所有者は一生懸命取り組んで学ぶことができます。樹木の病気の症状は限定的であるため、樹木の写真をコンピュータ システムに入力すると、多数の誤った指標が生成される可能性があります。詳細な測定には、センサー、バッテリー、ソーラーパネル、ラジオ、アンテナ配線のパッチワークを使用する必要があるため、心臓の弱い人には向きません。
新しいプラン
ePlant は、人工知能の急速な進歩のおかげで、より洗練されたソリューションを見つけたと確信しています。ヘイン氏が言及したシステムは、直径 3.2 mm のネジを木に取り付けてセンサーに接続するように設定されています。このセンサーは木の幹の直径のミクロンスケールの変化を検出できます。樹木は主な代謝プロセスとして水を蒸散させるため、幹の直径は人間の髪の毛の幅とほぼ同じ範囲内で 1 日を通して変化します。人間の脈拍と同じように、これは私たちに多くのことを教えてくれます。気象や灌漑データと組み合わせることで、樹木がこれらの出来事にどのように反応するかを研究できます。 「
TreeTag は、アプリを通じて住宅所有者と庭の健康状態について会話を交わします。画像出典: EPLANT
データは長距離無線ネットワークを介してインターネットに接続されたゲートウェイに送信され、ePlant の人工知能システムは木の測定値を大気データや他の木の反応などと関連付けて、複雑なモデルを作成します。刺激と反応。健全な樹木と損傷した樹木の挙動を予測することは、機械学習を通じてモデルを最適化する方法であり、これはまさに人工知能アルゴリズムの仕組みです。
も生成 AI
それだけでなく、ePlant は、このアルゴリズム AI の出力と生成 AI 会話エンジンを組み合わせて、結果を興味深いテキストの形式で提示し、「木」が状態やニーズについて所有者と会話できるようにします。質問に応じて、湿気への反応や虫害のリスクなどについて樹木について話し合うことができます。
なぜこれを行うのですか? 「人々はアプリを一度使用すると、すぐに忘れてしまう傾向があります。私たちは、そのプロセスを楽しいゲーム性のある体験に変えることが、確実に消費者向け製品として成功するための鍵であると信じています。」と Hayne 氏は述べています。
新しいアプリケーション分野
同業他社が照明やスプリンクラー システムなどのスマート ヤードの他の側面に焦点を当てているのに対し、Hain は農業用途などの他の用途に焦点を当てています。たとえば、ブドウ畑は水をやりすぎてブドウが枯れるのは望ましくないが、適切なレベルの甘さは得たいと彼は言います。また、果実の生産量が減少するため、水中に入るのも避けてください。したがって、バランスを適切に保つことは精密農業の一部です。 「ePlant は、炭素隔離、森林の健全性、病気の蔓延などの側面を評価するためのセンサーの使用を研究しています。現在、これらの要因を追跡する主な方法は衛星データですが、センサーレベルの情報は評価可能な幅広い変数セットを提供します。
以上が人工知能が緑の植物の世界に参入し、スマートな中庭市場が形成され始めるの詳細内容です。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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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。

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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