Негізгі ұсыныстар
- Зерттеушілер синтездік зерттеулерді ілгерілету үшін AI пайдалануда.
- Бір компания біріктіру эксперименттерін басқару үшін Google-дың AI-ны пайдалануда.
- AI сонымен қатар қатерлі ісік ауруын анықтауды қоса, медицинадағы жетістіктерге қуат береді.
Практикалық синтез энергиясы жасанды интеллект (AI) жетістіктерінің арқасында шындыққа жақындай түсуі мүмкін дейді сарапшылар.
АҚШ компаниясы машиналық оқытуды қолдану арқылы синтез қуатына жету жолын жылдамдатып жатыр деп мәлімдейді. TAE Technologies бір кездері AI көмегімен айлардан бірнеше сағатқа дейін созылатын есептеу тапсырмаларын қысқартты. Бұл зерттеуге көмектесу үшін AI қолданатын көптеген компаниялардың бірі.
"Фьюзия туралы біз әлі білмейтін нәрсе, мысалы, тұрақты синтез шарттарына қол жеткізу және оны сақтау - деректерде жасырылған", - Диого Феррейра, Португалиядағы Лиссабон университетінің ақпараттық жүйелер профессоры, Жасанды интеллектіні синтездік зерттеулерде қолдануды зерттейтін маман Lifewire-ке электрондық пошта арқылы берген сұхбатында айтты.
"Фьюжн машинасы күрделі ғылыми эксперимент екенін есте сақтаңыз, бірақ бір нәрсе анық - бұл машиналарда ондаған, тіпті жүздеген диагностикалық жүйелер бекітілген", - деп қосты ол. "Бұл бірнеше секундқа созылатын бір эксперимент 10-100 гигабайт аралығындағы деректер көлемін құра алатынын білдіреді."
Star Power
Тәжірибелік синтез – ядролық синтез реакцияларының жылуын пайдаланып электр энергиясын жасайтын қуат өндіру түрі. Бұл жұлдыздарға қуат беретін реакция түрі.
Онжылдық баяу ілгерілеуден кейін синтезді зерттеу қызып келеді. Жақында ғалымдар атомдарды біріктіру арқылы бұрын-соңды болмаған ең жоғары тұрақты энергия импульсін жасағанын жариялады, бұл 1997 жылы жүргізілген эксперименттерден өз рекордын екі есеге арттырды.
TAE Systems AI техникалық кедергілерден өтуге көмектеседі деп үміттенеді. Компания эксперименттер үшін Норман деп аталатын ұзындығы 100 фут термоядролық цилиндрді пайдаланады. Google AI зерттеу барысында жасалған үлкен көлемдегі деректерді електен өткізу үшін пайдаланылады.
"Машинаны оңтайландыру және деректер ғылымын қолдану арқылы біздің көмегімізбен TAE Norman үшін негізгі мақсаттарына қол жеткізді, бұл бізді шығынсыз біріктіру мақсатына бір қадам жақындатады ", - деп жазды Тед Балц, Google Research компаниясының бағдарламалық қамтамасыз ету жөніндегі аға инженері, компанияның веб-сайтында. "Машина 30 миллисекунд ішінде тұрақты плазманы 30 миллион Кельвин деңгейінде сақтайды, бұл оның жүйелерінің қол жетімді қуатының көлемі. Олар одан да қуатты машинаның дизайнын аяқтады, олар алда залалсыздандыру үшін қажетті шарттарды көрсетеді деп үміттенеді. онжылдықтың соңы."
Машинаны үйрену термоядролық плазмалардың әрекетін реттейтін тенденцияларды анықтау үшін эксперименттерді талдау үшін қажет, деді Феррейра. Сондай-ақ, зерттеушілер қазір қолданатын қатаң кодталған дабылдар мен триггерлерден басқа экспериментті басқарудың күрделі тәсілдерін қажет етеді.
«Қазір біз ақаулықтың алғашқы белгісінде тежегішті басқаратын қарапайым басқару жүйелерін қолданамыз», - деді Феррейра. "Таза энергия өндіру үшін термоядролық машинаны сенімді түрде басқарудың қыр-сырынан қауіпсіз өту үшін бізге AI әдістері қажет."
Құтқаруға AI
Медициналық зерттеулер - бұл AI қолданылатын тағы бір сала. Жасанды интеллект ғалымдардың жұмысына пайдалы қосымша болып табылады, өйткені машиналар мен адамдар зерттеуге қажетті әртүрлі тапсырмаларды орындай алады, - деді Сунгвон Лим, жасанды интеллект негізіндегі қатерлі ісіктерді анықтау құралы Imprimed Inc. бас директоры. Lifewire-ке электрондық пошта арқылы
"Адамдар креативті шешімдер мен инновацияларды ұсына алатын жерде машиналар үлкен көлемдегі деректерді жылдам және дәл талдай алады", - деді ол. «Жалпы жасанды интеллект сонымен қатар адам зерттеушілерін шаршатып, қателесуге әкелетін жалықтыратын, қайталанатын тапсырмаларды орындай алады. Бұл AI-ны өте үлкен деректер жиынынан үлгілерді тез табуға болатын зерттеу үшін тамаша құрал етеді."
Онкологиядағы сыни шолулар журналында жарияланған Иллинойс университетінің зерттеушілерінің жақында жүргізген зерттеуі машиналық оқыту қазіргі уақытта қуық қатерлі ісігінің диагностикасы мен нәтижесін болжау бойынша дайындалған клиникаларға бәсекелес және кейбір жағдайларда олардан асып түсетінін көрсетті.
"Қатерлі ісік ауруын ерте диагностикалаудағы АИ-нің маңызды рөлін асыра бағалауға болмайды, өйткені жыл сайын миллиондаған қатерлі ісік жағдайлары аурудың соңғы сатыларына дейін диагноз қойылмайды, онда терапиялық мүмкіндіктер өте шектеулі немесе мүлдем болмайды", - Сохеила Борхани, бір. Қағаз авторының Lifewire-ке электрондық хатта айтқаны.
