AI dan 6G: Membina rangkaian selamat yang mencukupi diri
Dalam era kemajuan teknologi yang pesat, penumpuan kecerdasan buatan (AI) dan teknologi komunikasi tanpa wayar generasi keenam (6G) yang akan datang dijangka mengubah sepenuhnya cara kita melihat dan berinteraksi dengan rangkaian. Apabila peranti yang saling berkait berkembang biak dan keperluan untuk sambungan berkelajuan tinggi, kependaman rendah meningkat, pembangunan rangkaian yang mampan sendiri dan selamat telah menjadi kebimbangan utama. Artikel ini akan menyelidiki persimpangan kecerdasan buatan dan 6G dan meneroka cara teknologi ini akan membentuk masa depan infrastruktur rangkaian.
Matlamat teras 6G adalah untuk menyediakan kelajuan penghantaran data yang sangat pantas, kependaman yang lebih rendah dan ketersambungan peranti secara besar-besaran, membuka jalan untuk aplikasi inovatif seperti realiti tambahan, realiti maya dan sistem autonomi. Walau bagaimanapun, apabila infrastruktur rangkaian berkembang dalam kerumitan dan saiz, pendekatan tradisional untuk pengurusan rangkaian dan keselamatan tidak lagi mencukupi. Di sinilah kecerdasan buatan hadir sebagai penukar permainan, menyediakan penyelesaian pintar untuk mengoptimumkan prestasi rangkaian, meningkatkan keselamatan dan memastikan ketersambungan yang lancar.
Salah satu bidang utama di mana kecerdasan buatan akan memberi kesan ketara pada rangkaian 6G ialah bidang pengoptimuman rangkaian. Dengan memanfaatkan algoritma kecerdasan buatan dan teknologi pembelajaran mesin, pengendali boleh melaraskan parameter rangkaian secara dinamik, memperuntukkan sumber dengan cekap dan meramalkan corak trafik untuk memaksimumkan pemprosesan dan meminimumkan kesesakan. Selain itu, pengoptimuman dipacu AI boleh menyesuaikan diri dengan perubahan keadaan rangkaian dalam masa nyata, memastikan prestasi optimum dalam senario yang berbeza.
Selain pengoptimuman, kecerdasan buatan juga memainkan peranan penting dalam meningkatkan postur keselamatan rangkaian 6G. Apabila ancaman siber dan serangan canggih semakin berleluasa, mekanisme keselamatan tradisional selalunya tidak mencukupi untuk melindungi daripada ancaman yang muncul. Penyelesaian keselamatan dipacu AI menyediakan pendekatan proaktif untuk pengesanan dan pengurangan ancaman, menganalisis sejumlah besar data rangkaian untuk mengenal pasti anomali, pencerobohan dan aktiviti berniat jahat. Dengan belajar dan berkembang secara berterusan, sistem keselamatan berasaskan AI boleh kekal di hadapan musuh siber dan melindungi infrastruktur kritikal daripada kemungkinan pelanggaran.
Selain itu, kecerdasan buatan juga boleh digunakan dalam bidang penjagaan perubatan untuk membantu doktor dalam mendiagnosis dan merangka pelan rawatan dengan menganalisis sejumlah besar data perubatan dan data pengimejan. Sistem pintar ini boleh mengenal pasti tanda-tanda penyakit dengan cepat dan tepat dan memberikan doktor cadangan rawatan yang disesuaikan. Ini bukan sahaja meningkatkan ketepatan dan kecekapan diagnosis perubatan, tetapi juga membantu merawat keadaan tepat pada masanya dan meningkatkan kadar kelangsungan hidup dan kualiti hidup pesakit.
Satu lagi kawasan di mana teknologi AI dan 6G bersilang ialah pengkomputeran tepi pintar. Memandangkan bilangan peranti IoT semakin berkembang dan permintaan untuk pemprosesan data masa nyata terus berkembang, pengkomputeran tepi telah menjadi bahagian penting dalam rangkaian masa hadapan. Dengan menggunakan algoritma AI di pinggir rangkaian, analisis dan pemprosesan data boleh dilakukan secara tempatan, mengurangkan kependaman dan penggunaan lebar jalur serta membolehkan keupayaan membuat keputusan hampir masa nyata. Model pengkomputeran teragih ini membawa kemungkinan pembangunan baharu ke kawasan seperti bandar pintar, kereta pandu sendiri dan automasi industri.
Penghirisan rangkaian dipacu AI membolehkan menyesuaikan kejadian rangkaian untuk kes penggunaan atau aplikasi tertentu. Dengan memperuntukkan sumber rangkaian secara dinamik berdasarkan keperluan aplikasi, penghirisan rangkaian membolehkan penggunaan dan pengasingan sumber yang cekap, memastikan prestasi dan keselamatan rangkaian yang optimum. Fleksibiliti dan kebolehsuaian ini penting untuk menyokong pelbagai perkhidmatan dan aplikasi dalam era 6G.
Ringkasan
Penumpuan AI dan 6G mewakili anjakan paradigma dalam rangkaian, menyediakan peluang yang belum pernah berlaku sebelum ini untuk inovasi, kecekapan dan keselamatan. Dengan memanfaatkan kuasa AI, pengendali boleh membina rangkaian mampan diri yang boleh menyesuaikan diri dengan persekitaran dinamik, mengoptimumkan prestasi dan mempertahankan diri daripada ancaman yang sentiasa berubah. Semasa kami memulakan perjalanan menuju era 6G, kerjasama antara kecerdasan buatan dan teknologi komunikasi tanpa wayar akan membantu membentuk masa depan ketersambungan dan membuka kunci potensi penuh ekosistem digital.
Atas ialah kandungan terperinci AI dan 6G: Membina rangkaian selamat yang mencukupi diri. 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

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

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

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

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 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
