宇宙探査と人類居住工学における人工知能の進化
1950年代に人工知能(AI)が誕生しました。そのとき、研究者たちは、機械が思考などの人間と同じようなタスクを実行できることを発見しました。その後、1960 年代に米国国防総省は人工知能に資金を提供し、さらなる開発のために研究所を設立しました。研究者たちは、宇宙探査や極限環境での生存など、多くの分野で人工知能の応用を見出しています。
宇宙探査は、地球を超えた宇宙全体をカバーする宇宙の研究です。宇宙は地球とは条件が異なるため、極限環境に分類されます。宇宙で生き残るためには、多くの要素を考慮し、予防策を講じる必要があります。科学者や研究者は、宇宙を探索し、あらゆるものの現状を理解することは、宇宙の仕組みを理解し、潜在的な環境危機に備え、適応して生き残るスキルを開発するのに役立つと信じています。
一般に、宇宙の探索は、海、山、森林、砂漠の探索と同じくらい必要です。それは私たちが周囲の環境を理解し、日常生活を改善するためのより多くのリソースを見つけるのに役立ちます。世界が進化し続ける中、科学者やエンジニアは私たちと世界に利益をもたらすためにコンピューターを操作しています。 1950 年代と 1960 年代以来、人工知能の開発に貢献してきた多くの思想家は、人間が基本的なタスクを完了するのを助けるだけでなく、問題を分析し、利益をもたらす解決策や機会を提案することにも貢献してきました。次世代。
その昔、人類は単独で宇宙研究ミッションを実施していました。しかし、宇宙などの極限環境で探査ミッションを遂行する場合、人工知能は信頼できるパートナーとなっています。人工知能は人間の能力を超え、高度なコンピューティングとアルゴリズム、機械学習、ロボット工学を使用して、人々が宇宙をより深く探索できるようにします。
人工知能は、他のどの方法をも上回る驚異的な速度と精度で天文データを処理します。パターンを検出し、隠れたつながりを明らかにし、これまで私たちの理解を超えていた宇宙の出来事を明らかにすることができます。人工知能は、人間が検出できない宇宙現象を研究および分析するための新しいツールや方法も提供します。
ご存知のとおり、広大な宇宙は人間にとって正確な研究や探査を行うのが非常に困難です。その結果、インテリジェント ロボット システムは、NASA の宇宙船があらゆる欠陥を検出する高度なアルゴリズムを備えていた 1950 年代後半に人工知能が初めて使用されて以来、宇宙ミッションを支援してきました。 しかし、科学技術の継続的な進歩と人類の宇宙探査の深化に伴い、宇宙ミッションへの要求はますます高くなり、知能ロボットシステムの機能も発展し続けています。今日のロボットは、宇宙ゴミの掃除や機器の修理などの単純な作業を実行できるだけでなく、奇妙な惑星の探索やサンプルの収集など、より複雑な作業も実行できます
1997 年以来、人工知能は発見と発見のために使用されてきました。火星の表面サンプルからサンプルを収集します。 2004 年には、スマート コンピューターがサンプルの識別、収集、実験の実行に使用されました。宇宙飛行士、エンジニア、デザイナー、その他多くの専門家は、人工知能が宇宙船の制御、データの収集と分析、迅速な意思決定に役立つことが研究で証明されるまで、宇宙で人工知能をテストしてきました。
人工知能は宇宙ミッションや研究を支援するだけでなく、多くの宇宙関連分野のテクノロジーです。科学者や研究者は宇宙で何年もかけて宇宙を研究し、広大な宇宙で生き残るために、宇宙設計者は人工知能の助けを借りて適応策を設計し、構築します。これは、指定されたテキストの翻訳です: 「人工知能は、宇宙ミッションや研究を支援するだけでなく、多くの宇宙関連分野の技術でもあります。科学者や研究者は、広大な宇宙をナビゲートするために、宇宙で何年もかけて宇宙を研究しています」
高度なアルゴリズムとスマートテクノロジーは、宇宙設計者がこれらの生息地の設計と実現を支援しています。宇宙などの極限環境を設計する際には、地球を模倣した高価で洗練された加圧空間を長期的に生存できるようにするための多くの側面を考慮する必要があるからです。宇宙環境は人間の居住には適していないため、研究者は宇宙環境なしでは研究を行うことができません
宇宙建築は、人間の生活空間や作業空間の設計と構築に焦点を当てた専門分野です。ミッション中の人間の乗員をサポートする宇宙から、宇宙飛行士が長期間生活し活動する大規模な建物や居住地まで、よく知られた例としては、研究者がほとんどの時間を過ごす国際宇宙ステーション(ISS)があります。研究を完了するには、宿泊施設、実験室、運用スペースが含まれます
国際宇宙ステーションはもともと宇宙実験室として設計されましたが、時間の経過と技術の進歩により、科学者や研究者の拠点として発展し、生存に必要な他の多くの機能が組み込まれました。機能に加えて、デザイナーは屋外環境を観察し、数日、数ヶ月、場合によっては数年の作業経験を維持するための窓を追加することで人間の心理を考慮する必要がありました。
さらに、宇宙生息環境は、月や火星などの他の天体に居住環境を提供する構造またはモジュールでもあります。これらの生活環境は、必要な生命維持システムを提供しながら、宇宙の過酷な条件から人間を守る手段でなければなりません。他のタイプの環境には、人類が月や火星に住み、実験や研究を行うことができる恒久的な施設である月および惑星基地が含まれます。
建築家やデザイナーは、発電、水のリサイクル、食料生産などの要素を考慮して、これらの場所を可能な限り自給自足できるように慎重に計画しました。最後に、宇宙設計者は、宇宙ミッションをサポートするために、地球上の電子地球ベース施設を設計します。これらの施設には、コントロール センター、研究所、物流センター、宇宙飛行士を訓練するためのシミュレーション施設、宇宙船コンポーネントの試験施設が含まれます。本質的に、宇宙建築は、人工知能と伝統的な建築要素の助けを借りて、宇宙空間の独特で困難な条件で人間が生活し、働くための安全な環境を作り出します。
テクノロジーと人工知能が宇宙探査の未来を形作っていることが研究で明らかになりました。宇宙設計者は、ジェネレーティブ アーキテクチャを利用して、宇宙生息地のモデルとシミュレーションを迅速に作成します。これには、レイアウトやインテリアデザインの最適化から、安全上の問題の特定と解決に至るまで、あらゆることが含まれます。宇宙の過酷な条件のため、宇宙建築家は、研究目的で宇宙に旅行したり宇宙に住んだりする人間のために、これらの環境に適応できる機能的なデザインを作成することに重点を置いています。 AI は、特定のアルゴリズムを採用することで、設計上の欠陥を最小限に抑え、宇宙で生き残る可能性を高める複数の設計オプションを建築家やエンジニアに提供できます。
人工知能は宇宙居住地の設計に役立つだけでなく、車やオートバイのシャーシなどの小型機器コンポーネントの設計にも役立ちます。基本的に、AI と生成アーキテクチャにより、データのより効率的な分析、シミュレーションされた設計、および最適化された結果が可能になります。しかし、研究エンジニアのライアン・マクレランド氏は、AIは高速かつ効率的で、宇宙にいる人間にとって非常に役立つ可能性があるものの、「アルゴリズムには人間の目が必要である」と強調した。
これは、人工知能は人間の分析に取って代わることはできますが、直感は常に人間よりも状況をよく理解するため、人間の直観に代わることはできないことを意味します。彼らは、この組み合わせが長スパンの構造物と生息地全体を作り出す可能性があると信じています。人工知能と宇宙探査は、今日に至るまで試行錯誤が続けられている研究ですが、宇宙建築家にとって明るい未来が待っているのは確かです。
以上が宇宙探査と人類居住工学における人工知能の進化の詳細内容です。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。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック









このサイトは6月27日、JianyingはByteDanceの子会社であるFaceMeng Technologyによって開発されたビデオ編集ソフトウェアであり、Douyinプラットフォームに依存しており、基本的にプラットフォームのユーザー向けに短いビデオコンテンツを作成すると報告しました。 Windows、MacOS、その他のオペレーティング システム。 Jianyingは会員システムのアップグレードを正式に発表し、インテリジェント翻訳、インテリジェントハイライト、インテリジェントパッケージング、デジタルヒューマン合成などのさまざまなAIブラックテクノロジーを含む新しいSVIPを開始しました。価格的には、クリッピングSVIPの月額料金は79元、年会費は599元(当サイト注:月額49.9元に相当)、継続月額サブスクリプションは月額59元、継続年間サブスクリプションは、年間499元(月額41.6元に相当)です。さらに、カット担当者は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、オリジナルのVIPに登録している人は、

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。

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

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
