


Mengapakah kecerdasan buatan dan kembar digital mungkin menjadi kunci kepada masa depan yang mampan?
Mengapa kecerdasan buatan dan kembar digital mungkin menjadi kunci kepada masa depan yang mampan?
Kembar digital bukanlah baru, tetapi kecerdasan buatan meningkatkan keupayaan mereka. Bersama-sama mereka mengubah cara produk direka, dikilangkan dan diselenggara. Gabungan teknologi ini memberikan perspektif forensik ke dalam dunia kita yang semakin kompleks dan saling berkaitan.
Mengapa kecerdasan buatan dan kembar digital mungkin menjadi kunci kepada masa depan yang mampan?
Dengan menggunakan kembar digital dan kecerdasan buatan, organisasi boleh memperoleh cerapan terperinci tentang operasi mereka, membolehkan mereka memperoleh manfaat ketara dalam penjimatan kos, peningkatan kecekapan dan kemampanan yang lebih baik. Kualiti produk juga dipertingkatkan dengan mengurangkan kecacatan dan mempercepatkan penyelesaian masalah sepanjang kitaran hayat. Tambahan pula, inovasi meningkat melalui pembangunan yang lebih kerap dan menyeluruh.
Gartner mentakrifkan kembar digital sebagai "perwakilan digital entiti atau sistem dunia sebenar." Data daripada berbilang kembar digital boleh diagregatkan untuk membentuk pandangan komposit merentas berbilang entiti dunia nyata, seperti loji kuasa atau bandar, dan proses berkaitannya. "Kecerdasan buatan meningkatkan kembar digital, membolehkan teknologi memerhati senario bagaimana jika dan menjalankan simulasi, memberikan cerapan yang tidak dapat diperoleh sebelum ini. Kesedaran situasi sebab-akibat yang dipertingkat ini menyokong pembuatan keputusan yang lebih tangkas dan mampan.
Keperluan Alam Sekitar, Sosial dan Tadbir Urus
Kembar digital bukan sahaja membantu mengoptimumkan operasi, mereka memainkan peranan dalam membantu organisasi mencapai matlamat Alam Sekitar, Sosial dan Tadbir Urus (ESG) CapGemini; penyelidikan mendapati bahawa 57% organisasi percaya teknologi kembar digital adalah penting untuk meningkatkan usaha kemampanan digital menyediakan cara untuk memodelkan dan memahami cara mengurangkan penggunaan tenaga dan pelepasan supaya organisasi dapat mengujinya untuk memenuhi matlamat kemampanan dan iklim kemampanan menjadi satu kemestian global, ini akan mempercepatkan penggunaan, terutamanya kerana kecerdasan buatan semakin digunakan untuk meningkatkan kembar digital 🎜>
Bandar Pintar Memandangkan bandar berusaha untuk mengurangkan kesannya terhadap. persekitaran, kembar digital dan kecerdasan buatan akan memainkan peranan penting bersama-sama untuk mencipta simulasi maya , membantu perancang memahami cara mengurangkan kesesakan, pelepasan, pencemaran dan cabaran lain dengan menganalisis data daripada sumber yang berbeza dan menguji pembolehubah yang berbeza dalam model maya bandar adalah Las Vegas, yang menggunakan teknologi untuk mensimulasikan permintaan tenaga, pelepasan, tempat letak kereta, trafik dan pengurusan kecemasan mengumpul data daripada kereta, rangkaian pengecasan dan infrastruktur perbandaran untuk pemodelan dan senario yang dikumpul untuk memaklumkan dasar dan keutamaan ESG Kembar digital datang apabila lebih banyak bandar di seluruh dunia berusaha untuk menjadi neutral karbon dan kecerdasan buatan menyediakan cara untuk memodelkan dan memproses sejumlah besar data daripada sumber yang berbeza , membolehkan majlis perbandaran memahami sepenuhnya bagaimana keputusan dan dasar yang berbeza akan mempengaruhi matlamat iklim strategik Dalam tetapan industri, kembar digital menyediakan cara untuk memahami cara mengoptimumkan kepada pengeluar. operasi dan meningkatkan kemampanan Sebagai contoh, simulasi boleh mengenal pasti titik kesakitan, menyerlahkan di mana kehilangan tenaga berlaku, dan menyerlahkan peluang untuk mengurangkan penggunaan Algoritma kecerdasan buatan boleh memproses data, mengenal pasti corak dan meramalkan hasil yang jauh melebihi keupayaan kognitif manusia. simulasi maya mengurangkan keperluan untuk membina sisa berkaitan prototaip dan penggunaan kuasa Dengan mencipta simulasi barisan pengeluaran, pengeluar boleh belajar cara membuat perubahan pada setiap peringkat untuk mengurangkan alam sekitar. impak dan meningkatkan kecekapan, menghasilkan penjimatan Kos Unilever menguji teknologi ini di satu kilang dan mencapai penjimatan $2.8 juta melalui pengurangan penggunaan tenaga dan peningkatan produktiviti. Ini hanyalah beberapa contoh yang menyerlahkan era baharu pembuatan pintar Bangunan pintar Satu lagi bidang di mana kembar digital membantu dengan pembangunan mampan. Dengan peningkatan peraturan yang bertujuan untuk mereka bentuk bangunan yang lebih hijau, industri pembinaan memerlukan pendekatan kepada perancangan program yang mengurangkan kesan alam sekitar dan meminimumkan penggunaan tenaga sebelum sebarang pecah tanah. Model digital membolehkan pemilik infrastruktur menggunakan sumber dengan lebih baik, memenuhi keperluan manusia dan membuat keputusan yang menyokong persekitaran binaan yang lebih mampan. Dengan memanfaatkan data daripada pelbagai sumber, sumber boleh dirancang dengan lebih baik. Accenture menganggarkan bahawa menggunakan teknologi berkembar digital, penggunaan tenaga bangunan boleh dikurangkan sebanyak 30% hingga 80%. Memandangkan kembar digital diterima pakai dan teknologi pintar menjadi lebih berleluasa, keputusan yang lebih baik akan dibuat untuk menyokong ekonomi yang lebih bulat, kurang intensif karbon, akhirnya mewujudkan Planet yang lebih mampan.Atas ialah kandungan terperinci Mengapakah kecerdasan buatan dan kembar digital mungkin menjadi kunci kepada masa depan yang mampan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas

Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G

Dalam dunia pembangunan bahagian hadapan, VSCode telah menjadi alat pilihan untuk banyak pembangun dengan fungsi yang berkuasa dan ekosistem pemalam yang kaya. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, dengan perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan, pembantu kod AI pada VSCode telah muncul, meningkatkan kecekapan pengekodan pembangun. Pembantu kod AI pada VSCode telah muncul seperti cendawan selepas hujan, meningkatkan kecekapan pengekodan pembangun. Ia menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk menganalisis kod secara bijak dan menyediakan penyiapan kod yang tepat, pembetulan ralat automatik, semakan tatabahasa dan fungsi lain, yang mengurangkan kesilapan pembangun dan kerja manual yang membosankan semasa proses pengekodan. Hari ini, saya akan mengesyorkan 12 pembantu kod AI pembangunan bahagian hadapan VSCode untuk membantu anda dalam perjalanan pengaturcaraan anda.
