人工知能が広西チワン族自治区の天然資源分野の監視と監督を強化
落下監視レーダー、ポータブルドローン欺瞞妨害銃、デジタルツイン可視化プラットフォーム... 7月13日午後、第1回中国・ASEAN人工知能協力フォーラムが広西チワン族自治区南寧市で開催され、フォーラムの特別「先端技術」 「展示会」では、人工知能分野に関連する企業、大学、研究機関の技術成果や製品が展示されます。
さまざまな技術成果と製品の展示 (写真提供:Feng Chengjie)
「私たちは主に、デジタルツイン視覚化プラットフォーム、『Yikuaicha』リモートセンシングインテリジェント解釈プラットフォーム、およびインテリジェントリモートセンシング関連製品を展示しています。」と広西チワン族自治区天然資源リモートセンシング研究所のエンジニア、Wang Yucong氏は述べました。
これまでの天然資源変動モニタリングの現状調査は、主にオペレーターによる目視判読による情報抽出に頼っており、非常に多くの作業量と時間と人件費がかかっていました。リモートセンシングの知的解釈技術の出現により、リモートセンシングの変化監視に大きな利便性がもたらされ、知的解釈技術はリモートセンシング画像内の地上物体の変化を効率的に発見するだけでなく、変化の範囲を自動的に概説することもできます。
広西チワン族自治区の天然資源ビジネスの発展に貢献するために、広西チワン族自治区天然資源リモートセンシング研究所は、リモートセンシングインテリジェント通訳技術を使用して、リモートセンシングインテリジェント通訳プラットフォーム「Yi Kuai Cha」を立ち上げました。このプラットフォームは、リモートセンシング画像内のさまざまな種類の地上物体の変化を自動的に識別することができ、リモートセンシングの変化監視の効率を大幅に向上させます。現在、このプラットフォームは広西チワン族自治区天然資源総合モニタリングプロジェクトで使用されています。
「リモートセンシング画像変更情報の抽出から地図パッチのプッシュまで、わずか 3 日しかかかりません。この効率は以前より 10 倍以上になっています。」 Wang Yucong 氏は、広西チワン族自治区の変化はインテリジェントな変化に基づいていると紹介しました。リモートセンシング画像の監視技術により、広西チワン族自治区全域の工事変更情報の抽出が完了するまでにわずか8時間しかかからず、時間と人件費を大幅に節約できます。
「以前は、1 ~ 2 週間の郡の変化パターンを抽出するには 10 人以上の人員を投資する必要がありました。現在は、「Yi Kuai Cha」リモート センシング インテリジェント通訳プラットフォームに頼って、3 ~ 4 人で済みます。オペレーターは 1 ~ 2 日あれば完了できます」と Wang Yucong 氏は言いました。
地質環境をモニタリングすることで、地質災害の監視と早期警報が実現できます。イベント会場では、広西チワン族自治区産業技術研究院が展示した中国・ASEAN越境地質災害北斗監視システムが注目を集めた。
中国とASEANの国境を越えた地質災害北斗監視システムとポータブルUAV欺瞞妨害銃が現場に展示されている(写真提供:馮承傑)
「広西チワン族自治区は地質災害が発生しやすい地域ですが、多くの地質災害は突然起こるものではありません。それらは段階的に進行します。私たちはこのプロセスを監視します。特定の傾向がある場合は、住民に避難するよう早期に警告します。あるいは、関係部門に早期警告を発して、誰もが事前に予防策を講じることができるようにする必要があります」と広西チワン族自治区工業技術研究院の関係責任者、李友明氏は述べた。
中国・ASEAN越境地質災害北斗監視システムは主に北斗/GNSSマルチモード精密測位技術とリモートセンシング地球観測技術を利用して対象物の変形を監視し、多次元かつ不均等を実現していることが理解されています。災害体の変形を高精度にリアルタイム動的計測。
「2019 年、当社の監視システムは、百色市西林県農公屯で地質災害に関する早期警報を発しました。システムは 2 日前に山の 30 cm の変位を検出し、早期警報信号を発しました。 600人以上の地元住民を保護しています。村民の命は安全です」と李友明さんは語った。現在、このシステムは中国に21の監視エリアを設置し、カンボジア、ラオス、タイを含む海外7カ国で実証実験が行われ、国内外の数百万人の安全と国内の100億人近くの安全を確保している。財産。 (周振如馮成傑)
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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。

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