Негизги алып салуулар
- Изилдөөчүлөр AIны бириктирүү изилдөөлөрүн өркүндөтүү үчүн колдонууда.
- Бир компания биригүү эксперименттерин башкаруу үчүн Google'дун AIны колдонууда.
- AI ошондой эле медицинадагы жетишкендиктерди, анын ичинде ракты аныктоону дагы колдойт.
Эксперттердин айтымында, практикалык синтез энергиясы жасалма интеллекттеги (AI) жетишкендиктердин аркасында чындыкка жакындап баратат.
АКШ компаниясы машиналык үйрөнүүнү колдонуу менен синтездик кубаттуулукту тездетүүдө деп ырастоодо. TAE Technologies AI колдонуу менен бир нече айдан бир нече саатка чейин созулган эсептөө тапшырмаларын кыскартты. Бул изилдөөгө жардам берүү үчүн AI колдонгон көптөгөн компаниялардын бири.
"Фьюжн жөнүндө биз дагы деле билбеген нерсе, мисалы, стабилдүү синтез шарттарына кантип жетишүү жана аны сактоо - маалыматтарда жашырылган", - Диого Феррейра, Португалиядагы Лиссабон университетинин маалымат системалары боюнча профессору, Фьюжн изилдөөлөрүндө AIдын колдонулушун изилдеген адам Lifewireге электрондук почта аркылуу берген маегинде билдирди.
"Фьюжн машинасы татаал илимий эксперимент экенин унутпаңыз, бирок бир нерсе анык - бардык бул машиналарда ондогон, жүздөгөн диагностикалык системалар туташтырылган ", - деп кошумчалады ал. "Бул бир нече секундага гана созулган бир эксперимент 10дон 100 гигабайтка чейинки маалымат көлөмүн түзө аларын билдирет."
Star Power
Практикалык синтез - ядролук синтез реакцияларынын жылуулукту колдонуу менен электр энергиясын пайда кылуучу электр энергиясын өндүрүүнүн бир түрү. Бул жылдыздарды кубаттаган реакциянын бир түрү.
Ондогон жылдар бою жай прогресстен кийин, синтезди изилдөө кызуу уланууда. Жакында илимпоздор 1997-жылы жүргүзүлгөн эксперименттердин өз рекорддорун эки эсеге көбөйтүп, атомдорду эритүү аркылуу жаралган эң жогорку туруктуу энергия импульсун түзүшкөнүн жарыялашты.
TAE Systems AI техникалык тоскоолдуктарды бузууга жардам берет деп үмүттөнөт. Компания эксперименттер үчүн Норман деп аталган 100 фут узундуктагы терүү цилиндрин колдонот. Google'дун AI изилдөө учурунда түзүлгөн чоң көлөмдөгү маалыматтарды электен өткөрүү үчүн колдонулууда.
"Машинаны оптималдаштырууну жана маалымат илимин колдонуу менен биздин жардамыбыз менен TAE Норман үчүн негизги максаттарына жетишти, бул бизди пайдасыз синтез максатына бир кадам жакындатат ", - деп жазган Тед Балц, Google Research компаниясынын улук персоналынын программалык камсыздоо инженери, компаниянын сайтында. "Машина туруктуу плазманы 30 миллион Кельвинде 30 миллисекундда кармап турат, бул анын системалары үчүн болгон кубаттуулуктун көлөмү. Алар андан да күчтүүрөөк машинанын дизайнын аякташты, алар андан да күчтүүрөөк синтез үчүн зарыл шарттарды көрсөтөт деп үмүттөнүшөт. он жылдыктын аягы."
Машинаны үйрөнүү терүү плазмаларынын жүрүм-турумун башкарган тенденцияларды табуу үчүн эксперименттерди талдоо үчүн зарыл, деди Феррейра. Ошондой эле, изилдөөчүлөр учурда колдонуп жаткан катуу коддолгон ойготкучтар менен триггерлерден тышкары экспериментти башкаруу үчүн татаал ыкмаларга муктаж.
"Учурда биз кыйынчылыктын биринчи белгисинде тормозду баскан примитивдүү башкаруу системаларын колдонуп жатабыз ", - деди Феррейра. "Таза энергия өндүрүү үчүн фьюжн машинасын ишенимдүү башкаруунун татаалдыктарынан аман-эсен өтүү үчүн бизге AI ыкмалары керек."
Куткаруу үчүн AI
Медициналык изилдөө - бул AI колдонулуп жаткан дагы бир тармак. AI адам илимпоздорунун ишине пайдалуу кошумча болуп саналат, анткени машиналар жана адамдар изилдөөдө зарыл болгон ар кандай тапшырмаларды аткарууда жакшы, - деди AI негизиндеги ракты алдын ала аныктоочу Imprimed Inc. компаниясынын башкы директору Сунгвон Лим Lifewireге электрондук почта аркылуу.
"Адамдар креативдүү чечимдерди жана инновацияларды ойлоп табууга жөндөмдүү болгон жерде машиналар чоң көлөмдөгү маалыматтарды тез жана так талдай алат" деди ал. "AI ошондой эле адам изилдөөчүлөрүн чарчатып, ката кетириши мүмкүн болгон тажатма, кайталануучу иштерди жасай алат. Бул AIди изилдөө үчүн идеалдуу курал кылат, анда үлгүлөр абдан чоң маалымат топтомдорунан тез табылышы керек."
Иллинойс университетинин изилдөөчүлөрү тарабынан Journal of Critical Reviews in Oncology журналында жарыяланган соңку изилдөөлөр табарсык рагына диагностика жана кесепеттерди алдын ала айтууда машина үйрөнүү азыркы тапта атаандаш болуп, кээ бир учурларда алардан ашып түшөрүн көрсөттү.
"Рак оорусун эрте диагностикалоодо AIнын маанилүү ролун баалоого болбойт, анткени жыл сайын миллиондогон рак учурлары оорунун акыркы стадияларына чейин аныкталбай калат, анда терапиялык мүмкүнчүлүктөр өтө чектелүү же таптакыр жок болуп калат," Сохеила Борхани, бир. Бул тууралуу Lifewire электрондук катында гезиттин автору билдирди.
