인공지능은 지구 기후 위기에 맞서기 위해 무엇을 할 수 있을까?
인플레이션은 세계적인 문제이며 기후 변화로 인해 더욱 악화되고 있습니다. 이는 기상 이변의 빈도와 심각성이 증가함에 따라 식품, 에너지 및 기타 필수 상품의 가격이 상승했기 때문입니다. 그러나 희망은 있습니다. AI는 배출량을 줄이고 에너지 효율성을 개선하며 재생 가능 에너지 사용을 늘려 기후 변화에 대처하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 따라서 녹색 전환은 인플레이션 퇴치를 위한 핵심 기둥이며, AI는 이러한 노력에서 중요한 도구입니다.
실제로 2022년 BCG 기후 AI 조사 보고서(아래 표시)에 따르면 AI 및 기후에 대한 의사결정 권한을 가진 민간 및 공공 부문 CEO 중 87%가 기후 변화에 대처하기 위해 AI가 필요하다고 믿고 있습니다. 동일한 보고서의 정보에 따르면 공공 및 민간 부문 경영진은 배출 완화(측정)에 비해 고급 기후 관련 분석 및 인공 지능의 비즈니스 가치가 배출 완화(감소) 분야에서 61%로 가장 중요하다고 믿고 있습니다. 가장 중요한 것은 57%입니다(아래 두 번째 그래프 참조). 중요하다고 간주되는 기타 영역은 다음과 같습니다: 적응(위험 예측) 44%, 적응(취약성 및 위험 관리) 42%, 완화(배출 제거) 37%, 필수(기후 연구, 기후 재정 및 교육 촉진) 28%.
(출처: BCG Climate AI Survey, 2022년 5월)
공공 및 민간 부문에서 기후 및 AI를 담당하는 리더들은 AI를 사용하여 기후 변화에 대처하는 것을 지지하지만, 그들 중 43%만이 기후 변화에 대처하는 방법에 대해 확신하고 있습니다. 인공지능 활용에 대한 비전.
인공 지능은 에너지 효율성을 향상하거나 운송, 농업 및 산업에서 배출되는 배출량을 줄이는 등 다양한 방법으로 기후 변화 완화에 기여할 수 있습니다. AI는 또한 우리가 기후 변화의 영향에 적응하는 데 도움을 주고, 기상 이변을 예측하는 능력을 향상시키며, 더 효과적으로 대응하는 데 도움이 되는 의사 결정 지원 도구를 제공합니다. 인공지능은 또한 위험 요인을 식별하고 기후 변화의 영향을 완화하기 위한 계획을 개발하는 데 도움을 줌으로써 기후 변화의 영향에 대한 회복력을 높이는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.
(출처: BCG Climate AI Survey, 2022년 5월)
공공 및 민간 부문 리더들은 배출량 감소 및 측정에서 가장 큰 비즈니스 가치를 확인합니다.
OICT(Office of Information and Communications Technology)의 파트너십 및 기술 혁신 수석 데이터 분석가인 Lambert Hogenhout는 다음과 같이 말했습니다. “이 경우 가장 시급한 요구는 더 강력한 AI를 갖추는 것이 아니라, 우리가 그것을 사용하는 세계에는 어디서, 어떻게 더 스마트해질 수 있는 아직 활용되지 않은 기회가 많이 있습니다.” 이러한 정서는 해당 분야의 많은 전문가들의 합의를 반영합니다. .의 목표.
따라서 이 분야의 투자와 혁신에 대한 논의에 집중하는 데 중요한 새로운 기후 AI 프레임워크가 필요합니다. 인공 지능 재단(Artificial Intelligence Foundation)의 CEO인 제임스 호드슨(James Hodson)은 “화석 연료에 대한 과도한 의존의 근본적인 동인과 위험을 효과적으로 해결하려면 다양한 혁신적인 솔루션의 프레임워크를 수용해야 하며, 그 중심에는 인공 지능이 있습니다. 인공지능은 이미 대규모 투명성 제고, 효율적인 발전 및 저장의 빠른 진전, 대규모 투자에 대한 신뢰 회복에 기여하고 있습니다.”
아래 그림의 “인공지능을 활용하여 기후 변화를 해결하기 위한 프레임워크”는 BCG의 것입니다. 글로벌 인공지능 보고서에 의해 개발된 이 보고서에는 글로벌 인공지능 자문위원회 전문가의 견해가 포함되어 있습니다. 프레임워크에는 완화, 적응성 및 탄력성, 필수 요소라는 세 가지 주요 주제가 포함되어 있습니다. 완화와 필수 요소는 기후 변화에 대처하기 위한 우리의 노력에 매우 중요합니다. 그러나 사람과 경제가 오늘날의 기후 변화 영향을 견딜 수 있도록 하려면 적응성과 회복력이 필요합니다. 진정한 회복력을 갖추려면 시스템 수준에서 세상을 보고 인공 지능을 사용하여 기후 변화와 관련된 위험, 취약성 및 잠재적 혼란을 식별해야 합니다. 또한 이러한 위협에 신속하게 대응하고 탄력적인 아키텍처를 구축할 수 있는 역량을 구축해야 합니다.
AI를 활용하여 기후 변화를 해결하기 위한 프레임워크(BCG 프로젝트 경험, 기후 변화를 위한 AI, 글로벌 AI 파트너십).
Global Artificial Intelligence Alliance(AI for the Planet Alliance)의 창립자이자 공동 의장이자 보고서의 공동 저자인 Damien Gromier는 “인공지능의 엄청난 전망에도 불구하고 인공지능을 기후 문제 해결에 사용할 수는 없습니다. 기후 위기는 정책 입안자들의 행동 의지와 필요한 변화에 달려 있으며, 인공 지능과 기타 신흥 기술은 지원의 일부를 제공할 수 있습니다. 기후변화 해결을 위한 만병통치약인 인공지능은 보다 탄력적인 미래를 구축할 수 있는 도구입니다.
기후변화 대응을 위한 인공지능 활용 프레임워크
기후변화 대응을 위한 인공지능 활용 프레임워크는 기후변화에 대한 우리의 사고 방식을 변화시키고 있습니다. 과거에 우리는 적응을 이미 발생한 사건에 대한 반응으로 사후에 수행하는 작업으로 생각하는 경향이 있었습니다. 그러나 기상 이변의 빈도와 심각성이 증가함에 따라 적응을 위해 사전 예방적인 접근 방식을 취해야 한다는 것이 분명해졌습니다. 우리는 기후 변화의 잠재적 영향을 예측하고, 발생하기 전에 이를 완화하기 위한 조치를 취해야 합니다. 이는 지역사회와 경제의 회복력을 보장하고 가장 취약한 사람들을 보호하는 데 매우 중요합니다. AI는 정보에 근거한 결정을 내리고 완화, 적응 및 탄력성 노력을 가속화하는 데 필요한 도구와 데이터를 제공할 수 있습니다.
(1) 기후 변화 완화
기후 변화를 해결하기 위한 인공 지능 프레임워크 활용의 완화 구성 요소는 거시적 및 미시적 수준의 측정, 감소(온실 가스 배출 강도 감소, 에너지 효율성 향상 및 에너지 효율 감소)를 포함하는 조합입니다. 온실 효과) 및 Cleanup(환경 정화 및 기술 정화).
(2) 배출 측정
거시적 수준 측정: 전반적인 환경 배출은 미래 기후를 예측하는 모델의 중요한 구성 요소입니다. AI는 추가 분석을 위해 위성에서 원격 감지 데이터를 스캔하는 등 조치를 개선하여 이러한 모델을 지원할 수 있습니다.
미시적 수준 측정: 생산자는 미시적 수준 배출 측정을 사용하여 제품의 탄소 배출량을 이해하고 ESG 목표를 향한 진행 상황을 추적하거나 범위 1, 2, 3 배출량을 줄일 수 있는 기회를 식별할 수 있습니다. 소비자는 이 정보를 사용하여 구매하는 제품과 탄소 배출량을 줄이기 위해 취할 수 있는 조치에 대해 더 많은 정보를 바탕으로 선택할 수 있습니다.
(3) 배출 감소 및 온실 효과
지구적 기후 비상 사태로 인해 현재 배출 및 온실가스 영향을 줄이기 위한 노력을 가속화할 필요가 있습니다. 즉각적으로 대규모 배출 감소 조치를 취해야 합니다. 이는 기후 변화의 재앙적인 결과를 피하는 데 중요합니다. 배출 감소는 다음 세 가지 구성 요소로 구성됩니다.
- 온실가스 배출 강도 감소: AI 솔루션을 사용하여 새로운 에너지원으로의 전환을 지원할 수 있습니다. 태양광 공급 예측은 태양광 사용을 늘려 온실가스 배출을 줄일 수 있는 잠재력이 있는 지역을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 배출 발생 활동 감소: AI는 수요 예측(과잉 생산 방지) 또는 효율적인 상품 이동(예: 배송 시간 단축 및 에너지 사용 최소화)을 개선하여 공급망을 최적화하여 배출량을 줄일 수도 있습니다. 데이터를 사용하여 수요를 예측하거나 운송 경로를 최적화하는 모델을 생성할 수 있습니다.
- 온실 효과 감소: 정책 입안자가 기후 변화의 영향을 억제하기 위해 지구 공학 솔루션으로 전환한다면 인공 지능은 화학 연구를 가속화하고 온실 가스 배출을 줄이는 새로운 재료 및 프로세스를 개발하는 데 도움이 되는 중요한 도구가 될 것입니다. 또한 행동 변화에 대한 인센티브는 에너지 소비를 줄이고 배출량을 낮출 수 있습니다.
(4) 온실가스 제거
대기에서 온실가스를 제거하는 것은 나무의 광합성 증가와 같은 자연적 과정이나 탄소 포집 및 저장과 같은 기술적 수단을 통해 기후 변화를 완화하는 한 가지 방법입니다. 제거에는 두 가지 주요 유형이 있습니다.
- 환경 제거: 숲, 조류, 습지와 같은 자연 생태계는 대기 탄소 제거에 중심적인 역할을 할 수 있습니다. 이러한 생태계를 모니터링하려면 많은 양의 데이터를 수집하고 처리해야 하며, 인공지능은 이러한 맥락에서 매우 효과적입니다.
- 기술적 정화: 환경 정화는 산업 공정으로 보완할 수 있지만 산업 공정은 아직 초기 단계이며 규모 문제에 직면해 있습니다. 인공지능은 이러한 문제를 조속히 해결하는 데 강력한 동맹자가 될 것입니다.
프레임워크의 완화 부분을 굳혔으니 이제 적응 측면에 집중해야 합니다.
적응성과 회복력
(1) 재해 예측
국지적 장기 추세 예측: 기후 변화의 잠재적 영향을 예측하려면 국지적 장기 추세를 예측할 수 있어야 합니다. 예를 들어, 향후 10년 내에 특정 지역에 대규모 가뭄이 발생할 확률은 얼마나 됩니까? 이번 가뭄이 농업, 물 공급, 인간 건강에 미칠 잠재적 영향은 무엇입니까? 인공지능은 과거 데이터를 분석하고 미래 추세를 예측함으로써 이러한 질문에 답하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
조기 경보 시스템 구축: 인공 지능은 장기적인 추세를 예측하는 것 외에도 다가오는 이벤트에 대해 적시에 경고를 발령하는 조기 경보 시스템을 구축하는 데도 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 AI는 기상 관측소, 위성 이미지, 센서 네트워크의 데이터를 분석하여 허리케인, 홍수, 산불과 같은 기상 이변의 원인이 되는 조건을 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 조기 경보 시스템을 통해 우리는 이러한 사건이 발생하기 전에 조치를 취하고 기상 이변의 영향을 완화할 수 있습니다. 예를 들어, 전 세계의 산불 진화를 돕는 AI에 관한 세계경제포럼(World Economic Forum) 보고서는 AI가 위성 이미지, 실시간 날씨 데이터, 소셜 미디어 게시물과 같은 데이터 소스를 사용하여 더 나은 화재 감지 및 화재 확산 알고리즘을 개발함으로써 산불을 예방하는 데 도움이 될 수 있음을 보여줍니다. 화재 발생. 이러한 모든 시스템을 통합하고 동적 산불 위험 지도를 구축하고 화재 확산을 대화형으로 시뮬레이션할 수 있는 지능형 프레임워크가 필요합니다.
(2) 취약성 및 위험 관리
위기 관리: 기상 이변이 발생하면 인공 지능은 의사 결정 지원 도구를 제공하여 위기 관리에 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어 AI를 사용하면 사고로 인해 영향을 받을 가능성이 있는 사람을 식별하고 이들에게 필요한 리소스를 연결할 수 있습니다. 인공지능은 상황을 실시간으로 모니터링해 유력자의 위치, 인프라 현황, 구조 활동 현황 등의 정보도 제공할 수 있다.
- 인프라 강화: 스마트 관개 시스템은 날씨 데이터와 식물 센서를 사용하여 관개 일정을 최적화하고 결과적으로 가뭄의 영향을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 인공지능 홍수 조절 시스템은 강수량, 하천 수위, 토지 고도에 대한 실시간 데이터를 활용하여 홍수 발생을 예방하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 스마트 빌딩은 센서 데이터를 사용하여 난방, 냉방 및 환기를 조정할 수 있습니다. 에너지를 절약하고 배출량을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. UN 프로젝트 요약에 따르면, 지식 그래프는 대량의 데이터를 저장하고 추론을 수행할 수 있으며 복잡한 데이터 세트에 숨겨진 패턴, 상관 관계 및 종속성을 식별하는 데 도움을 줄 수 있으며 궁극적으로 홍수, 가뭄 및 기타 기상 이변과 같은 정보를 분석할 수 있습니다. . 이를 통해 기후 변화에 대한 회복력을 높일 수 있습니다.
- 인구 보호: 대규모 인구 이동은 기후 변화의 잠재적 영향 중 하나입니다. 인공 지능은 난민 캠프 관리, 이주민 추적, 구호 활동 조정을 위한 의사 결정 지원 도구를 제공하여 이 문제를 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다. 인공지능을 활용해 상황을 실시간으로 모니터링하고 인력의 위치, 인프라 상태, 구조 활동 상태에 대한 정보를 제공할 수도 있다.
- 생물 다양성 보호: 기계 학습 종 식별 시스템을 사용하면 멸종 위기에 처한 종을 추적하고 보호하는 데 도움이 될 수 있습니다. 위성 이미지와 센서 데이터를 사용하는 인공 지능 모니터링 시스템을 사용하면 불법 벌목, 밀렵 및 생물 다양성을 위협하는 기타 활동을 탐지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
기후 변화 프레임워크용 AI는 극심한 기상 현상을 견디고 복구할 수 있는 탄력 있고 견고한 시스템을 구축하는 방법을 보여줍니다. 또한 이 프레임워크는 기후 연구와 경제적, 사회적 전환 모델링, 기후 금융(예: 탄소 가격 예측), 교육 및 행동 변화를 위한 일련의 필수 요소를 생성합니다.
Hodson은 "AI를 핵심에 두는 기업은 그렇지 않은 기업보다 기후 탄력성, 적응 및 완화 노력에 긍정적인 기여를 할 가능성이 더 높습니다."라고 말했습니다.
또한 전무 이사이자 파트너인 Hamid Maher에 따르면 BCG 및 BCG GAMMA의 글로벌 인공 지능(Global Artificial Intelligence) 보고서 공동 저자는 “대규모의 복잡한 데이터 세트를 수집, 완성 및 해석하는 AI의 고유한 능력은 AI가 이점을 얻을 수 있다는 것을 의미합니다. 그러나 기존 AI 관련 기후 솔루션은 대부분 단편화되어 접근이 어렵고 확장이 필요한 자원이 부족합니다. 그러나 일부 혁신적인 기후 기술 솔루션은 이미 AI를 사용하고 있습니다. 적응 및 탄력성 프레임워크의 세 가지 주제 모두에 걸쳐 진행됩니다.
UN 개발 프로그램의 자연, 기후 및 에너지에 대한 디지털 혁신 전문가이자 글로벌 인공 지능 운영 그룹의 회원인 Reina Otsuka는 다음과 같이 말했습니다. “인공 지능은 다른 신흥 기술과 함께 도움을 주는 데 큰 역할을 할 수 있습니다. 우리는 지속 가능한 개발 목표를 향해 다시 나아갈 수 있습니다. 인공 지능 알고리즘은 기후 변화 완화에 중점을 두고 특히 이미 기후 변화 관련 영향에 대한 추가적인 탄력성과 적응성을 제공하는 등 지속 가능한 방향으로 나아가는 데 도움이 되는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 기후 변화와 관련된 위험에 영향을 받는 사람들에게 주의를 기울이십시오."
또한 유네스코 파트너십 및 운영 프로그램 모니터링, 통신, 정보 부문 이사이자 인공지능 글로벌 조정 그룹의 회원인 마리엘자 올리베리아 박사는 이렇게 말했습니다. “긴급하고 파괴적인 기후 위기를 해결하는 것은 불가능합니다. 우리는 현재의 환경을 빠르게 변화시킬 수 있는 기회를 식별하는 데 도움이 될 수 있는 거대한 혁신을 혼합에 추가해야 합니다. 윤리적인 방법으로 지속 가능성 촉진자가 되세요. 기업이 전체 가치 사슬에서 탄소 배출을 최소화하는 것부터 정부가 날씨 패턴을 예측하고 취약한 해안 지역에 영향을 미치는 날씨 패턴을 효과적으로 처리하는 것까지, 지구를 위한 AI의 변혁적인 힘을 매일 봅니다. 필요: 모든 두뇌 능력!”
Blue Sky Analytics
네덜란드 헤이그에 본사를 둔 Blue Sky Analytics는 위성 데이터를 환경 지능으로 변환하는 기후 기술 회사입니다. 회사의 API 기반 환경 데이터 세트는 위성 데이터, 인공 지능 및 클라우드를 활용하여 지구 및 건강과 관련된 다양한 주제에 대한 통찰력을 제공합니다. 글로벌 인공지능 보고서(Global Artificial Intelligence Report)는 이 회사를 성공적인 기후 기술 스타트업의 사례로 소개합니다.
(1) One Concern
One Concern은 미국 캘리포니아에 본사를 두고 있습니다. One Concern은 인공지능을 사용하여 자연 현상으로 인한 피해를 추정합니다. 회사는 기후 위험 위험의 원인을 밝힐 때 개별 건물뿐만 아니라 교통 연결 및 전력망과 같이 의존하는 네트워크를 고려하여 위험의 원인을 밝히고 탄력성을 구축하기 위한 전체적인 접근 방식을 취합니다.
(2) Cloud to Street
뉴욕에 본사를 둔 Cloud to Street는 위성과 인공 지능을 사용하여 지구상 어디에서나 거의 실시간으로 홍수를 추적하는 회사입니다. 이 회사는 글로벌 홍수 위험에 대한 통찰력을 제공하는 글로벌 홍수 데이터베이스를 운영하고 있습니다. Cloud to Street는 홍수 위험을 줄이고 생명을 구하기 위해 최선을 다하고 있습니다.
(3) Prospera
Prospera는 텔아비브에 본사를 두고 식물 발달, 건강 및 스트레스를 모니터링하고 분석하도록 설계된 머신 비전 기술을 개발하는 회사입니다. 이 회사의 기술은 기후 및 시각적 데이터를 포함한 여러 계층의 농경지 데이터를 캡처하여 이상 현상을 신속하게 발견합니다. Prospera 기술은 모바일 및 웹 대시보드로 구현됩니다.
(4) EXCI
EXCI는 호주 마루치도르에 위치하고 있습니다. EXCI는 산불 감지 기술 회사입니다. EXCI는 인공 지능 모델을 사용하여 위성과 지상 센서의 데이터를 융합하여 산불에 대한 지속적이고 체계적인 모니터링을 제공함으로써 소방관에게 산불을 효과적으로 관리하고 진화할 수 있는 지능을 제공할 수 있습니다.
(5) Kuzi
Kuzi는 케냐 회사입니다. Kuzi는 인공 지능을 사용하여 아프리카 뿔(Horn of Africa)과 동아프리카 국가에 걸쳐 사막 메뚜기의 번식, 발생 및 이동 경로를 예측합니다. 회사의 AI 도구는 위성 데이터, 토양 센서 데이터, 지상 기상 관측 및 기계 학습을 사용하여 예측합니다.
위 솔루션은 인공 지능이 적응 문제를 해결하고 기후 변화의 영향을 완화할 수 있는 현재 수단을 보여주는 몇 가지 예시일 뿐입니다. Hodson은 "기후 분야에서 인공 지능의 다음 개척지는 의사 결정 지원 도구와 행동 인센티브가 될 것입니다. 이는 사람, 기업 및 정부가 최선의 이익을 위해 올바른 일을 하도록 하는 것입니다."라고 말했습니다. 글로벌 인공 지능 연합(Global Artificial Intelligence Alliance)은 전 세계 기후 AI 솔루션에 대한 가시성, 네트워크 및 상업적 지원을 제공하고 이러한 솔루션의 규모와 영향력을 극대화하기 위한 솔루션에 대한 요청을 시작하고 있습니다. 글로벌 인공지능(Global Artificial Intelligence)은 스타트업 인사이드(Startup Inside)가 만든 동맹으로, 동맹의 지식 파트너로는 보스턴컨설팅그룹(BCG), BCG GAMMA 등이 있다. 유엔교육과학문화기구(UNESCO)와 유엔 정보통신기술국(OICT).
Global AI는 독특하고 다분야적이며 다양한 컨소시엄으로 그 임무는 다음과 같습니다. 1. 학계, 스타트업, 공공 및 민간 부문의 글로벌 전문가 지원을 통해 고급 분석과 인공 지능의 통합 촉진 기후 문제에 적용되는 혁신 2. 기후 위기 해결을 위한 인공 지능의 핵심 도구와 사용 사례를 식별하고 우선순위를 지정하기 위한 글로벌 플랫폼을 제공합니다. 3. 가장 유망한 인공 지능을 식별 및 지원하고, 기후 변화에 대한 솔루션을 식별 및 지원합니다. 특히 남부 지역의 완화, 적응 및 회복력을 위한 가장 유망한 솔루션 4. 구체적이고 측정 가능한 조치(예: 현장 자금 및 실무자에 대한 접근 확보)를 통해 규모의 경제를 보장합니다. 5. 프로젝트 간의 네트워크 개발을 촉진합니다. 해당 분야의 팀, 투자자 및 전문가(스타트업, 기업 및 공공 부문 포함).
또한, 글로벌 인공 지능 연합(Global Artificial Intelligence Alliance)은 현재 다음 중 하나 이상의 방법으로 기후 변화에 대처하기 위해 인공 지능을 사용하는 전 세계 스타트업 검색을 가속화하고 있습니다.
- 자연 세계와 그것이 어떻게 변화하는지에 대한 이해를 향상시킵니다.
- 환경 현상을 모니터링하고 측정하는 새로운 방법을 개발합니다.
- 천연 자원을 사용하고 보호하는 방법에 대해 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 도와주세요.
- 온실 가스 배출을 줄입니다
- 적응하고 기후 변화의 영향 완화
인공지능은 기후 변화에 맞서 인류의 경주를 가속화할 수 있는 잠재력을 지닌 판도를 바꾸는 핵심 조력자입니다. 우리는 인공 지능을 활용하여 우리 모두를 위해 보다 탄력적인 미래를 구축할 수 있는 기회를 얻었습니다. 기후변화의 영향이 더욱 광범위하고 심각해짐에 따라 우리는 인공지능을 활용하여 솔루션을 개발하는 기후 기술 기업에 지속적으로 투자하고 지원해야 합니다.
위 내용은 인공지능은 지구 기후 위기에 맞서기 위해 무엇을 할 수 있을까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.

AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

1일 본 사이트 소식에 따르면 SK하이닉스는 오늘(1일) 블로그 게시물을 통해 8월 6일부터 8일까지 미국 캘리포니아주 산타클라라에서 열리는 글로벌 반도체 메모리 서밋 FMS2024에 참가한다고 밝혔다. 많은 새로운 세대의 제품. 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데, 이전에는 주로 NAND 공급업체를 대상으로 한 플래시 메모리 서밋(FlashMemorySummit)이었던 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage) 소개를 올해는 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage)으로 명칭을 변경했습니다. DRAM 및 스토리지 공급업체와 더 많은 플레이어를 초대하세요. SK하이닉스가 지난해 출시한 신제품

Editor | KX 약물 연구 및 개발 분야에서 단백질과 리간드의 결합 친화도를 정확하고 효과적으로 예측하는 것은 약물 스크리닝 및 최적화에 매우 중요합니다. 그러나 현재 연구에서는 단백질-리간드 상호작용에서 분자 표면 정보의 중요한 역할을 고려하지 않습니다. 이를 기반으로 Xiamen University의 연구자들은 처음으로 단백질 표면, 3D 구조 및 서열에 대한 정보를 결합하고 교차 주의 메커니즘을 사용하여 다양한 양식 특징을 비교하는 새로운 다중 모드 특징 추출(MFE) 프레임워크를 제안했습니다. 조정. 실험 결과는 이 방법이 단백질-리간드 결합 친화도를 예측하는 데 있어 최첨단 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다. 또한 절제 연구는 이 프레임워크 내에서 단백질 표면 정보와 다중 모드 기능 정렬의 효율성과 필요성을 보여줍니다. 관련 연구는 "S"로 시작된다
