AI と ML がコネクテッド デバイスの成長を促進
新型コロナウイルス感染症のパンデミック後、事業運営における自動化、遠隔監視、制御のニーズが大幅に増加しました。
ABI Research の IoT ハードウェアおよびデバイスのリサーチ ディレクターである Jamie Moss 氏は次のように述べています。
彼はさらに、これが人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の台頭と組み合わされて、大規模に導入された IoT を管理していると説明しました。デバイス (大規模 IoT)。
彼は、これらの新しいテクノロジーの適用により、IoT デバイスのパフォーマンスと情報収集が大幅に向上すると信じています。
「たとえば、ルートの最適化や積載量の最適化などのサプライ チェーン ロジスティクスを管理する AI ソフトウェアは、運営費 (OPEX) を削減し、関連する無駄を排除することで、より持続可能で継続的かつ効率的な物流を実現します。事業運営です」とモス氏は説明した。
消費者にとって、自動スイッチ、センサー、スマート家電などのスマート ホーム デバイスは、ユーザー パターン認識に人工知能と機械学習を使用して、パーソナライズされたスマート ホーム エクスペリエンスを提供できます。
エネルギーコストの高騰と、より持続可能な考え方を採用する消費者の増加により、エネルギーを節約し、それによって消費者のお金を節約するためにスマートホームデバイスの導入が推進されています。
相互接続された都市の時代が到来しています。相互接続された街路灯と監視システムは、都市の安全性を強化し、環境監視を通じて危険な状態を警告し、それによって公共の安全を確保します。
これまで以上に多くのコネクテッド ビークルが構築されており、通勤車両、公共交通機関、配送車両にも役立つスマートな路側インフラも計画されています。パブリック ネットワーク アクセスは、小売、広告、拡張現実などの他のエクスペリエンスも強化します。
モス氏によると、データセットの中で最も顕著な成長予測はスマートホームデバイスであり、2026年までの5年間で年平均成長率29%で成長するとのことです。 。
コネクテッドカーは、同じ期間に年間複合成長率 11% で成長すると予想されています。一方、スマートシティインフラはさらに大幅な成長が見込まれており、成長率は24%と予測されています。
「これは、V2X 通信やその他のアプリケーションをサポートするためのインフラストラクチャが将来必要になることが部分的に原因である可能性がありますが、その仕様はまだ定義されています。」と彼は付け加えました。
コネクテッド小売、広告、サプライ チェーン デバイスのインストール ベースは、年間複合成長率 23% で成長すると予想されており、すべてのコネクテッド テクノロジの合計インストール ベースは 100% 以上になります。 2026 年までに 210 億。これは主に、車両、コンテナ、輸送機関にパレットが設置され、サプライチェーン内の物流の可視性が向上したことによるものです。
「Internet of Everything の成長は避けられない」と Moss 氏は結論付けました。 「無線通信技術が新たに開発されるたびに、接続デバイスのアプリケーションがますます登場しています。5G は特に急速に発展していますが、今後 5 年間で最も大幅に成長するのは LPWA ベースの接続デバイスであると予想されます。Bluetooth は、引き続き好調なパフォーマンスを維持し、2026 年までに設置されている接続デバイスの大部分が主要な接続として Bluetooth を使用すると予想されます。」
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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。

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

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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