スマートシティの夢の実現に人工知能がどのように役立つか
2008 年の金融危機以来、都市計画とサービス提供の新しい方法が世界中で生まれ始めています。テクノロジーが進化し続ける中、都市計画者は都市住民のニーズを監視し、テクノロジーを活用してより良いサービスを提供するための新しい方法を採用しています。この新しい都市管理の方法は「スマートシティ」と呼ばれ、モノのインターネットを都市管理のあらゆる側面に適用することで都市をスマートにします。しかし、スマートシティは世界中の主要都市で標準となっていますが、これは都市化の完全な革命ではなく、単なるブランドプロモーションにすぎないと考える人もいます。彼らは、スマートシティの概念は誇張されすぎている可能性があり、単に都市を管理する新しい方法にすぎないと信じています。実際、スマート シティの開発は、データ プライバシーやセキュリティの問題、不均一なリソース配分など、依然として多くの課題に直面しています。したがって、スマートシティの将来の開発には依然として継続的な探求と改善が必要です。
テクノロジーを利用して都市生活を楽にすることは、何も新しいことではありません。 6,000 年以上前に最初の都市が出現して以来、人類はテクノロジーを利用して日常生活を改善する方法を模索してきました。スマートフォンの出現により、都市計画者は住民のニーズをより深く理解するために膨大な量のデータを収集できるようになりました。監視テクノロジーとして、スマートフォンによって収集される個人情報の量は人類史上前例のないものです。このデータにより、都市計画担当者は都市環境がどのように利用され、資源がどのように配分されるかについて新たな理解を得ることができます。このデータを分析することで、計画担当者はより効果的に交通の流れを改善し、公共施設のレイアウトを最適化し、より便利なサービスを提供し、住民の生活の質を向上させることができます。さらに、科学技術の発展はスマートホームやスマート交通などの革新的なソリューションももたらし、都市住民の生活はさらに向上しました。テクノロジーが進歩し続けるにつれて、都市生活をより便利で住みやすくするために、より革新的なテクノロジーの応用が期待されます。
ただし、スマート シティ ブランドは、データ監視よりも個人の快適さに重点を置いています。ドバイやシンガポールなど一部の都市では、市役所が公的な取引に紙を使用することをやめ、住民はスマートフォンのアプリを通じて自治体サービスを利用するようになった。スマートフォンのアプリを使用して、サービスの停止を報告したり、罰金を支払ったりすることができます。スマートシティのマーケティング担当者は、住民がビジネスを行うために物理的に市役所を訪問する必要がなく、需要に基づいてリソースが自動的に割り当てられる未来を思い描いています。
過去 10 年にわたり、多くの世界都市が程度の差こそあれ、スマート シティのアプローチを採用してきました。ケープタウンのような都市でも、住民はスマートフォンやオンライン プラットフォームを介して多くの問題を解決できます。しかし、真に革新的なスマートシティモデルは変わりつつあります。サウジアラビアは紅海沿岸にNEOM都市を建設する計画で、都市環境のほぼあらゆる側面にテクノロジーを統合することを約束している。この計画の目標は、人工知能、ビッグデータ分析、モノのインターネットなどの新興技術を都市計画、交通管理、エネルギー供給などの分野に応用し、住民の生活の質を向上させる、高度にインテリジェントで持続可能な都市を構築することです。そして経済発展を促進します。この野心的なプロジェクトは、スマートシティ建設の新たな基準を設定し、将来の都市開発のモデルとなるでしょう。
スマートシティの中核は、都市環境に組み込まれた監視アーキテクチャによって表されます - Joseph Dana
カリフォルニアの反対側では、大手テクノロジー投資家のグループが新しい都市の建設を計画しています都市の問題を解決するためにスマートシティのコンセプトをテストする。 「California Forever」と呼ばれるこのプロジェクトは、シリコンバレーの億万長者のリード・ホフマン氏、ローレン・パウエル・ジョブズ氏、マーク・アンドリーセン氏らによって支援されている。彼らは、最先端の太陽光発電技術、安全設備、質の高い生活環境を備えた「夢の都市」を北カリフォルニアに建設する計画だ。このプロジェクトは広大な土地を確保し、将来のスマートシティのモデルを構築することを約束しています。
これらの投資家は、カリフォルニア都市の深刻な衰退に対応しています。サンフランシスコからサンディエゴに至るカリフォルニアの都市は、増加する犯罪とホームレスの抑制に苦戦している。カリフォルニアのテクノロジー支援者たちは、カリフォルニアのますます危険になっている都市部に代わる選択肢を提供するために、最新の監視技術によって管理された環境であるスマートシティの概念に賭けている。
この見方は合理的であり、スマート シティの中核は、都市環境に組み込まれた監視アーキテクチャによって表されます。ただし、公的アカウントは一般に穏やかです。この二分法をよりよく理解するには、新興市場が過去 20 年間にどのように変化したかを考慮する必要があります。 2000 年代半ば、投資家は儲かる利益が得られる新しい市場を探し始めました。グローバル化、低金利、若年人口の増加により安価な資金がもたらされ、新興市場国、特に南半球の国々が投資家にとって人気の選択肢となっています。新しい物語の出現は、新しい投資家心理を検証し、加速させます。言い換えれば、テクノロジーと若者人口の増加は、世界経済の歴史的な変化を予告しているということです。したがって、将来は新興市場に属することになります。
スマートシティのビジョンが約束するシームレスなエクスペリエンスは、人工知能を通じてより簡単に実現できます - Joseph Dana
技術的に言えば、これには何の問題もありません。テクノロジーにより、世界中の知識労働者が市場にアクセスできるようになります。新興国の多くの都市では、親よりも大きなチャンスを享受する若者の人口が増加しています。ドバイのような都市は、多様な人々が集まる新たなイノベーションの中心地となっています。この物語は近年、高金利によってブームの原動力となった安価な資金が流出したことで打ち砕かれた。しかし、一部の新興市場国は本領を発揮しています。
スマートシティの物語は、新興市場の物語にとって依然として重要です。市職員の多くは、駐車券の支払いにスマートフォンを使用することは、テクノロジーが生活を楽にするという約束の表れであると見ている。これにより、一部の新興市場国における植民地主義の遺産に関連することが多い官僚的な障害が取り除かれます。
こうした展開が世界中で当たり前になった今、物語を変える必要があります。人工知能の台頭は都市に対する私たちの考え方を変えるでしょう。過去 10 年間に都市によって収集された膨大な量のデータのおかげで、人工知能システムを導入してリソースの割り当てを予測し、処理できるようになりました。スマートシティのビジョンが約束するシームレスなエクスペリエンスは、人工知能によってより簡単に実現できます。
真のスマートシティの夢はまだ終わっていません。人間が都市に住んでいる限り、都市環境を改善しようとする意欲は生まれます。新興市場の成長に関連するスマート シティ ブランドは、かつては全盛期を迎えていたかもしれませんが、新しいテクノロジーがプランナーにさらなる選択肢を与えるにつれて変化しつつあります。このように、都市化の歴史における重要な一章が終わりを迎え、次の章が始まろうとしています。
以上がスマートシティの夢の実現に人工知能がどのように役立つかの詳細内容です。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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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。

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。

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

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