2024 年の新興テクノロジー: 産業を変革する IoT、サイバーセキュリティ、人工知能
2024 年には、IoT システムは徐々に重要なインフラストラクチャに統合され、サイバーセキュリティ、人工知能、その他の新興テクノロジーによって変革されるでしょう。
この記事では、スマート IoT システムにおける人工知能と機械学習 (ML) の影響について詳しく説明します。エッジ コンピューティングの台頭とブロックチェーンの統合により、システムのセキュリティが強化されました。さらに、超薄型スマート輸送ラベルの導入と SGP.32 標準の適用も、IoT システムに新たな開発の機会をもたらしました。最後に、持続可能な開発におけるモノのインターネットの新たな役割を探ります。これらの側面に関する徹底的な研究を通じて、スマート IoT システムの変革をより深く理解できるようになります。
IoT サイバーセキュリティにもっと注意を払う
2024 年までに、IoT デバイスはスマート シティなどの重要なシステムの一部になるでしょう。同時に、5G、eSIM、iSIM、衛星接続などのテクノロジーの普及により、サイバーセキュリティ対策の重要性が高まっています。これらの進歩により、IoT デバイスはより多用途かつ効率的になりましたが、データの完全性とデバイスのセキュリティの保護にも一層の注意が必要になりました。
これらのニーズを満たすために、高度な暗号化と厳格なセキュリティ プロトコルの導入がますます重視されています。これらの対策により、IoT デバイスと中央システムの間で送信されるデータが確実に保護されます。さらに、人工知能と機械学習を活用した継続的な監視とリアルタイムの脅威検出が標準的な手法となる可能性が高く、潜在的なセキュリティ脆弱性をタイムリーに特定して対応し、IoT ネットワークの整合性と信頼性を維持できるようになります。
AI と ML はスマート IoT システムを実現します
人工知能と機械学習は IoT 空間に革命をもたらしており、大量のデータを分析することで予知保全やエネルギー管理などの IoT アプリケーションに付加価値をもたらします。リアルタイムの新機能。この相乗効果と集中型 IoT 管理プラットフォームの組み合わせにより、前例のない運用効率が実現します。
2024 年までに、人工知能と機械学習の融合が IoT インフラストラクチャにさらに深く適用されるでしょう。 AI の分析力と IoT のデータ収集および監視機能を組み合わせることで、よりスマートで応答性の高い IoT エコシステムを構築します。このようなシステムは運用上の洞察をより効率的に収集できるようになり、よりスマートな IoT システムが可能になります。
エッジ コンピューティングによる IoT のパフォーマンスの向上
エッジ コンピューティングは、ソースに近い場所でデータを処理する方法であり、IoT のパフォーマンスに革命をもたらします。このアプローチにより、遅延が大幅に短縮されます。これは、自動運転車、産業オートメーション、拡張現実などのリアルタイム アプリケーションにとって重要です。これらの進歩は、スマートシティ、ヘルスケア、製造、小売などの分野に特に関連しており、即時データ分析を促進し、サービス品質を向上させることができます。
将来に目を向けると、人工知能と機械学習とエッジ コンピューティングの組み合わせがさらに強化され、エッジ デバイスが自律的に複雑な意思決定を行えるようになります。同時に、5Gネットワークの普及により、デバイス間の通信がより高速かつ効率的になり、データ処理が高速化されます。さらに、エネルギー消費と炭素排出量の削減におけるエッジ コンピューティングの役割が強調され、より持続可能な IoT エコシステムの育成がさらに促進されます。
IoT セキュリティのためのブロックチェーン
IoT デバイスによって処理される機密データの数の増加に伴い、IoT セキュリティにおけるブロックチェーンの役割がますます重要になってきています。ブロックチェーンの分散型の性質により、データの整合性が強化され、IoT ネットワークのセキュリティ脅威を防ぐ重要なコンポーネントになります。特に、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) との統合は、回復力のある IoT インフラストラクチャの構築における重要な進歩を表しています。
この組み合わせにより、2024 年以降、特に IoT の攻撃対象領域が拡大するにつれて、より強力で安全な IoT エコシステムが形成されると予想されます。この文脈では、ネットワーク全体のデータトランザクションの信頼性とセキュリティを保証するブロックチェーンの機能が非常に重要であり、IoT セキュリティの刻々と変化する課題に対する強力なソリューションを提供します。
超薄型、低消費電力のスマート配送ラベル
超薄型、低消費電力のスマート配送ラベルは、2023 年初頭にデビューします。環境に優しい印刷機能を備えた当社独自のスマート配送ラベルです。バッテリー、eSIM 機能を備え、LTE-M、NB-IoT、および 2G ネットワークで最大 1,000 のメッセージをサポートします。
2024 年までに、この種のタグは大型アイテムと小型アイテムの両方の高度な追跡デバイスとして機能するため、さらに多用されるでしょう。位置、温度、パッケージの完全性をリアルタイムで監視し、安全かつ効率的な輸送を保証します。
これらのスマートラベルは、小さな書類の追跡から大きな資産まで、さまざまな物流ニーズに適応できるため、サプライチェーンの効率を向上させるだけでなく、持続可能な開発目標とも整合しており、IoT 主導の資産管理の大きな進歩を表しています。
SGP.32 の IoT エコシステムへの統合
SGP.32 標準は 2024 年に IoT エコシステムに統合され、デバイスの機能とアプリケーションの効率性における大きな進歩が予告されます。 SGP.32 は、優れた地理位置情報サービスを提供するため、高精度農業などの高い測位精度が必要なユースケースに不可欠です。
さらに、SGP.32 の統合は、IoT デバイスでの esim の使用を拡大する上で重要な役割を果たします。これは、さまざまな地域でのデバイス管理に関連する複雑さを簡素化するため、グローバルな IoT 導入にとって特に有益です。 eSIM テクノロジーに固有のリモート構成やプロファイル交換などの機能は、運用効率の向上に役立ちます。
この開発は単なる技術的な飛躍ではありません。これは、より効率的でグローバルに接続され、応答性の高い IoT エコシステムを戦略的に実現するものです。 SGP.32 の統合の影響はさまざまな分野で感じられ、IoT アプリケーションの全体的な開発と有効性に大きく貢献します。
IoT の持続可能な開発の原動力は成長し続けます
最後に、IoT は 2024 年まで、業界全体の持続可能性を推進する上で重要な役割を果たし続けるでしょう。先進的でエネルギー効率の高いセンサーと人工知能を組み合わせることで、正確な監視と制御が可能になり、リソース管理に革命が起こります。この技術の相乗効果により、無駄が大幅に削減され、エネルギー使用が最適化されます。
製造業などの業界では、より持続可能な実践とより良い環境フットプリントを必要とする世界的な規制の強化により、IoTの導入が加速しています。 IoT技術は業務効率の向上だけでなく、環境経営も推進します。エネルギー管理や廃棄物削減などの分野でのスマート システムの導入は、より持続可能な未来の創造において IoT の影響が増大していることの証拠です。
世界が環境問題に取り組む中、持続可能性への取り組みにおけるモノのインターネットの統合はますます重要になり、テクノロジーとエコロジーが調和して交差する新しい時代を迎えています。
以上が2024 年の新興テクノロジー: 産業を変革する IoT、サイバーセキュリティ、人工知能の詳細内容です。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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Rag と Sem-Rag を使用したコンテキスト拡張 AI コーディング アシスタント
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。
微調整によって本当に LLM が新しいことを学習できるようになるのでしょうか: 新しい知識を導入すると、モデルがより多くの幻覚を生成する可能性があります
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
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。
GenAI および LLM の技術面接に関する 7 つのクールな質問
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
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。
あなたが知らない機械学習の 5 つの流派
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
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。
新しい科学的で複雑な質問応答ベンチマークと大規模モデルの評価システムを提供するために、UNSW、アルゴンヌ、シカゴ大学、およびその他の機関が共同で SciQAG フレームワークを立ち上げました。
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
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
SOTA パフォーマンス、厦門マルチモーダルタンパク質-リガンド親和性予測 AI 手法、初めて分子表面情報を結合
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
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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Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
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
