未来の建物は人工知能によってどのように作り変えられるのでしょうか?
自動化された人工知能システムは、建物の冷暖房を最適化し、効率と持続可能性を向上させるのに役立ちます。これは、建築環境によって生成される排出問題に対処するのに役立ちます。
スマート ビルディングはデータによって駆動されます。将来の家庭やオフィスでは、クラウドベースの人工知能システムを強化するためにセンサーが収集する情報量が増加し、コストと排出量を削減しながら建物の効率を向上させるでしょう。
人工知能構築のメリットはそれだけではありません。アルゴリズムは家庭や職場をより快適にし、それによって居住者の健康と福祉を向上させることもできます。
データが建築の未来を再構築する
建築環境からの排出に対処するために、私たち全員が協力する必要があります。私たちが仕事、生活、遊びをする建物は、世界の温室効果ガス排出量の 38% 以上を占めると言われています。その一部は新しい建物の建設によってもたらされますが、ほとんどはそれらの建物の日々の運営によってもたらされます。彼らは地球上で断然最大のエネルギー消費者です。
目標は、クラウド テクノロジーを使用して、建物のセンサーによって生成された内部データと、気象条件、エネルギー コスト、エネルギー供給に化石燃料が使用されているかクリーン エネルギー源が使用されているかなどの外部データ (建物のエネルギー使用に影響を与える可能性がある) を結合することです。 。このシステムは、送電網の需要、エネルギー料金、建物の占有率などの要因を考慮して、暖房または冷房のレベルを増減する最適な時期を決定できます。
すべての豊富なデータを統合し、人工知能を通じて自由に使える新機能を使用して活用できます。人工知能は、部屋のスタイリッシュな建築を理解し、そのデータを使用して自律的な意思決定を行うことができます。壁に設置した単純なサーモスタットよりもはるかにスマートです。
未来の構築
アルゴリズムとデジタル ソリューションは、建設業界を別の方法で変えています。ハイテクビルには、エネルギー消費から事務用品の再注文が必要な時期まで、あらゆるものを追跡する何千ものセンサーが装備されています。エネルギー使用を最適化する方法には、ソーラー パネルの設置、スマートな気流設計、さらには敷地内のジムで運動する人々からエネルギーを回収することなどがあります。
高度な人工知能システムは、建物の未使用部分をシャットダウンしてエネルギー コストを削減できます。 。標準の占有センサーは、誰かが部屋に入ると光、影、温度の変化を記録します。一方、スマート システムは、少数の人が同時に複数のセンサーを作動させたかどうかを判断し、不必要なエリアでのエネルギー消費を削減できます
#訪問者一部の AI を活用した建物では、道順検索、予約、さらにはタクシーの手配を支援するスマート コンシェルジュ サービスが迎えられる場合があります。 スマート システムは、顔認識システムなどのソリューションを導入することで建物の安全性を最適化し、非接触のやり取りを通じて従業員の安全を確保することで、流行時の直接接触を減らすことができます。 建物は予知保全を使用して問題を事前に特定できます。これらが発生すると、不便を回避し、長期的なコストを削減するために、メンテナンス、修理、および必要なダウンタイムをスケジュールします。 洗練されたシステムは、建物のデジタル ツイン (デジタル レプリカ) を作成して、建物の運用方法を最適化し、エネルギー効率やその他の効率を向上させ、排出量を削減できます。概要多くの AI-対応した建物ではスマートフォン アプリが開発されています。ユーザーはアプリにログインして、会議のスケジュールを設定したり、デスク スペースを予約したり、駐車スペースを割り当てたり指示したり、同僚を見つけたりすることができます。さらに、アプリはナビゲーションを支援し、交通状況に関する最新情報を提供します。建物内の最先端のクラウドベースの人工知能システムをアプリと統合して、従業員をワークステーションに割り当て、個人の好みを割り当てることができます。 IoT センサーに通信され、温度、湿度、照明が事前設定され、理想的な作業環境が作成されます。 書き換えられた内容: 建物内では、最先端のクラウドベース AI システムがアプリケーションと統合して、従業員をワークステーションに割り当て、従業員の個人的な好みを IoT センサーに伝えることができます。 IoT センサーは温度、湿度、照明をプリセットして理想的な作業環境を作り出します 人工知能の機能は、特に音声認識と画像認識の分野で、過去 10 年間で加速しました。初期の段階では、AI システムは人間レベルの言語認識機能や画像認識機能を実現できませんでした。しかし、今日の AI システムは人間を超えており、これらの分野で優れた能力を示していますが、一部の AI 出力にはまだ矛盾があります。人々は暴走する AI 開発についても懸念しています。多くの AI 専門家やテクノロジー リーダーが、AI の開発を求める声を上げています。それが引き起こす可能性のある潜在的な害に対する懸念の中で、規制されていないAI開発は一時停止されています。ただし、AI 開発のペースが速いため、メタバース、AI 大規模言語モデル、その他の革新的な AI 開発の標準化が大きな課題となっています。以上が未来の建物は人工知能によってどのように作り変えられるのでしょうか?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。

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

8月1日の本サイトのニュースによると、SKハイニックスは本日(8月1日)ブログ投稿を発表し、8月6日から8日まで米国カリフォルニア州サンタクララで開催されるグローバル半導体メモリサミットFMS2024に参加すると発表し、多くの新世代の製品。フューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) の紹介。以前は主に NAND サプライヤー向けのフラッシュ メモリ サミット (FlashMemorySummit) でしたが、人工知能技術への注目の高まりを背景に、今年はフューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) に名前が変更されました。 DRAM およびストレージ ベンダー、さらに多くのプレーヤーを招待します。昨年発売された新製品SKハイニックス
