見出しを書き直しました: 宇宙探査における人工知能の 7 つの驚くべき応用
宇宙探査は、人類の最も挑戦的で刺激的な取り組みの 1 つです。これには、科学的知識、技術革新、そして人間の勇気の組み合わせが必要です。しかし、人類と宇宙船を宇宙の広大で未知の領域に送り込むには、多くの制限とリスクが伴います。だからこそ、新しい世界を発見し、視野を広げるために人工知能 (AI) が不可欠です。
人工知能はコンピューター サイエンスの一分野であり、通常は人間の知能や推論などのシステムを必要とするタスクを実行できる機械を作成しようとします。 、学習、意思決定、問題解決。人工知能は、いくつかの課題を克服し、宇宙探査の機会を増やすのに役立ちます。ここでは、宇宙探査における人工知能の 7 つの驚くべき応用例を紹介します:
1. 宇宙飛行士アシスタント
人工知能は、監視システムや機器の制御など、宇宙船や宇宙ステーションでのさまざまなタスクを完了する宇宙飛行士を支援します。 、実験を行ったり、仲間を提供したりする。たとえば、CIMON は、音声認識と顔認識を通じて国際宇宙ステーション上の宇宙飛行士と対話できる人工知能アシスタントです。 CIMON は、宇宙飛行士が手順を実行したり、質問に答えたり、音楽を再生したりするのを支援します。もう 1 つの例は、危険なミッションや日常的なミッションで宇宙飛行士と並んで作業したり宇宙飛行士に代わって作業したりできる人型ロボット、ロボノートです。宇宙ミッションの設計と計画に効果的に役立ちます。 AI は、打ち上げ日、軌道、ペイロード、予算などのミッション パラメーターを最適化することもできます。たとえば、ESA は、ミッション分析者が遺伝的アルゴリズムを使用して惑星間軌道を設計するのに役立つ MELIES と呼ばれる人工知能システムを開発しました。
3. 宇宙船の自律性
人工知能の応用により、宇宙船が人間なしで自律的に動作できるようになります。地球からの介入や通信。これは、通信遅延が大きくなる可能性がある深宇宙ミッションで特に有益です。人工知能は、宇宙船の航行、障害物の回避、変化する環境への適応、緊急事態への対応を支援します。たとえば、NASA の 2020 年火星探査車パーサヴィアランスは、Terrain Relative Navigation と呼ばれる人工知能システムを使用しており、火星の表面の画像を分析し、それに応じて着陸位置を調整できます。
4、データ分析
人工知能宇宙ミッションで収集された画像、信号、スペクトル、テレメトリなどの大量のデータの分析に役立ちます。 AI はこのデータを人間よりも迅速かつ正確に処理し、人間が見逃してしまう可能性のあるパターンや異常を発見できます。たとえば、NASA のケプラー宇宙望遠鏡は、ニューラル ネットワークに基づく人工知能システムを使用して、通過信号を検出することで新しい系外惑星を発見します
5、宇宙通信
人工知能は、宇宙間の通信を改善する上で重要な役割を果たしています。宇宙船と地球、または宇宙船の間。通信の帯域幅、周波数、電力、変調を最適化します。さらに、AI はエラーや干渉を検出して修正できるため、通信リンクのセキュリティと信頼性が向上します。たとえば、NASA の深宇宙ネットワークは、通信アンテナの状態と可用性を監視および予測できる「深宇宙ネットワーク」と呼ばれる人工知能システムを使用しています。
6、宇宙ゴミの除去
人工知能は、次のことができます。スペースデブリの問題を解決します。スペースデブリとは、地球を周回していて宇宙船の運航に脅威をもたらす、放置または廃棄された物体を指します。人工知能はレーダーや光学データを使用してスペースデブリを追跡し、カタログ化することができます。さらに、AI は、スペースデブリを除去したり軌道から外したりするためのロボットアームやネットワークの設計と制御に役立つ可能性があります。たとえば、欧州宇宙機関の軌道離脱などのミッションは、放棄された衛星を自律的に捕捉できる人工知能システムを使用することを計画しています。
7. 宇宙生物学
AI は、生体認証または生物学的マーカーを利用して兆候の検索を支援できます。地球を超えた生命の。物理的および化学的特性を分析することで、居住可能な惑星や衛星を特定するのに役立ちます。 AI は、分光学や顕微鏡技術を使用して、生命体の可能性を検出するのにも役立つ可能性があります。たとえば、NASA のドラゴンフライ ミッションでは、人工知能システムを使用して土星の衛星タイタンでドローンのような回転翼航空機を飛行させ、サンプルを収集して前生物化学の兆候を探すことが計画されています。
以上が見出しを書き直しました: 宇宙探査における人工知能の 7 つの驚くべき応用の詳細内容です。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

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
