Digital Tहिनक Tअंकडीटीटी)

एआई भौतिकी की सबसे बड़ी अनसुलझी समस्याओं में से एक को हल करने में मदद करता है

ETH ज्यूरिख के शोधकर्ताओं ने पहली बार तरल यांत्रिकी और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के संयोजन से तरल पदार्थ में अशांति के मॉडलिंग को स्वचालित करने में सफलता प्राप्त की है। उनका दृष्टिकोण के संयोजन पर आधारित है अशांत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम अशांत के साथ प्रवाह सिमुलेशनस्विस नेशनल सुपरकंप्यूटिंग सेंटर के पिज़ डेंट सुपरकंप्यूटर पर किए गए।

हाल ही में जर्नल में प्रकाशित शोध के विवरण के अनुसार प्रकृति मशीन इंटेलिजेंस प्रकाशित किया गया था, शोधकर्ताओं ने नए सुदृढीकरण मशीन लर्निंग (आरएल) एल्गोरिदम विकसित किए और उन्हें मॉडलिंग के लिए एक भौतिक दृष्टिकोण के साथ जोड़ा अशांति.

छवि स्रोत: पिक्साबे

और अधिक पढ़ें

उन्होंने एक रोबोट वैक्यूम क्लीनर पर हमला किया और उस कमरे में क्या चल रहा था, इस पर काम किया

संयुक्त राज्य अमेरिका और सिंगापुर के वैज्ञानिकों ने एक रोबोट वैक्यूम क्लीनर का उपयोग कमरों में ध्वनि पर प्रकाश डालने के लिए किया और टीवी कार्यक्रमों की पहचान उस कमरे में की जहां वैक्यूम क्लीनर स्थित था। प्रदर्शन और भी प्रभावशाली है स्टैंडअलोन वैक्यूम क्लीनर एक माइक्रोफोन से लैस नहीं हैं। इस काम से पता चलता है कि लिडार तकनीक वाले किसी भी उपकरण का उपयोग ईवसड्रॉपिंग के लिए किया जा सकता है।

हम घर पर इस प्रकार के उपकरणों का उपयोग वास्तव में इसके बारे में सोचने के बिना करते हैं। हमने दिखाया है कि हालांकि इस तरह के उपकरणों में माइक्रोफोन नहीं होता है, हम उनकी नेविगेशन प्रणाली को फिर से बातचीत पर बातचीत करने और गोपनीय जानकारी प्रकट करने के लिए लिख सकते हैं, मैरीलैंड विश्वविद्यालय के प्रोफेसर निरुपम रॉय कहते हैं।

में दास स्वायत्त रोबोट उपयोग किया गया लिडार प्रणाली लेज़रों की मदद से पर्यावरण की जांच करता है। उनका प्रकाश वैक्यूम क्लीनर के आसपास के क्षेत्र से परिलक्षित होता है और एक कमरे का नक्शा बनाने के लिए वैक्यूम क्लीनर के सेंसर में खिलाया जाता है। विशेषज्ञ कुछ समय से अनुमान लगा रहे हैं कि स्वायत्त वैक्यूम क्लीनर द्वारा बनाए गए नक्शे, जो अक्सर क्लाउड में संग्रहीत होते हैं, का उपयोग विज्ञापन के लिए किया जा सकता है।

छवि स्रोत: पिक्साबे

और अधिक पढ़ें

कृत्रिम बुद्धि को कैसे बाहर निकालना है - मानव बनाम मशीन।

ऐ कंप्यूटर सिस्टम हमारे जीवन के कई क्षेत्रों में अपना रास्ता तलाश रहे हैं और स्व-ड्राइविंग वाहनों से लेकर स्वायत्त खोज और बचाव रोबोट के लिए डॉक्टरों की सहायता करने के लिए बड़ी क्षमता प्रदान करते हैं।

हालांकि, प्रमुख अनसुलझी समस्याओं में से एक, विशेष रूप से एआई की शाखा के साथ "तंत्रिका नेटवर्क" के रूप में जाना जाता है, यह है कि वैज्ञानिक अक्सर यह नहीं समझा सकते हैं कि चीजें गलत क्यों होती हैं। यह एआई सिस्टम के भीतर निर्णय लेने की प्रक्रिया की समझ की कमी के कारण है। इस समस्या को "ब्लैक बॉक्स" समस्या के रूप में जाना जाता है।

कौन होशियार है?

लैंकेस्टर विश्वविद्यालय द्वारा 15 महीने की एक नई शोध परियोजना, जिसमें लिवरपूल विश्वविद्यालय भी शामिल है, का उद्देश्य ब्लैक बॉक्स समस्या के रहस्यों को खोलना है और एक नया तरीका ढूंढना है।गहरी सीख"एआई कंप्यूटर मॉडल का पता लगाएं जो निर्णय पारदर्शी और व्याख्यात्मक बनाते हैं।

परियोजना "जिम्मेदार और व्याख्यात्मक स्वायत्त रोबोटिक लर्निंग सिस्टम की ओर"आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एल्गोरिदम विकसित करने के लिए सुरक्षा ऑडिटिंग और परीक्षण प्रक्रियाओं की एक श्रृंखला विकसित करेगा। यह सुनिश्चित करने में मदद करेगा कि सिस्टम द्वारा किए गए निर्णय मजबूत और समझाने योग्य हैं।

छवि स्रोत: पिक्साबे

और अधिक पढ़ें

एक दक्षिण कोरियाई टीवी स्टेशन ने एक AI प्रस्तुतकर्ता को काम पर रखा था

दक्षिण कोरियाई केबल टेलीविजन पर एमबीएन चैनल ने पहली महिला प्रस्तुतकर्ता प्रस्तुत की है, जो एक साथ एक से है कृत्रिम होशियारी ये नियंत्रित है। एआई मॉडरेटर एआई किम नाम से एक वास्तविक व्यक्ति पर आधारित है जो एमबीएन, जिम जू-हा में एक सूचना खंड चलाता है। एआई किम ने हाल ही में अपना परिचय दिया और कहा कि वह किम जू-हा के दस घंटे के वीडियो को देखने से बनाई गई थी। KI उसकी आवाज़, उसके बोलने के तरीके, उसके चेहरे के हाव-भाव, होंठों के हाव-भाव और बॉडी लैंग्वेज का विवरण सीखा। कृत्रिम बुद्धिमत्ता कहती है: “मैं किम जू-हा की तरह संदेश देने में सक्षम हूं।

और अधिक पढ़ें

कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने जीव विज्ञान की सबसे कठिन समस्याओं में से एक को हल कर दिया है

प्रोटीन की संरचना और व्यवहार की लंबे समय से चली आ रही और बेहद जटिल वैज्ञानिक समस्या को नए अल्फाफोल्ड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम ने हल कर दिया है। डीपमाइंड वैज्ञानिकों ने दिखाया है कि वे जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता पैदा करते हैं, उससे अंदाजा लगा सकते हैं कि अमीनो एसिड सीक्वेंस से कौन से त्रि-आयामी आकार के प्रोटीन बनेंगे।


यह अनुमान लगाना कि प्रोटीन का त्रि-आयामी आकार क्या है, आधी सदी के लिए वैज्ञानिकों के लिए एक रहस्य है। उनके अमीनो एसिड अनुक्रम के आधार पर प्रोटीन की संरचना की सटीक भविष्यवाणी करने की क्षमता जीवन विज्ञान और चिकित्सा के लिए एक बड़ा वरदान होगी। यह कोशिकाओं के निर्माण खंडों को समझने के प्रयासों में बहुत तेजी लाएगा और नई दवाओं को अधिक तेज़ी से विकसित करने में सक्षम करेगा।

से टीम Deepmind विकसित कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने समस्या से निपटा है। यह एक Google सहयोगी है जिसे उन्नत एल्गोरिदम विकसित करने में कई सफलताएं मिली हैं। कुछ साल पहले आपने किया था अल्फा गो कार्यक्रम मास्टर ऑफ गो कई बार खेला। उनकी एक अन्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता, जिसे अल्फास्टार के रूप में जाना जाता है, वास्तविक समय की रणनीति गेम स्टारक्राफ्ट II में 99,8% खिलाड़ियों से बेहतर साबित हुई।

और अधिक पढ़ें

एआई मस्तिष्क की तरंगों से चेहरे की छवियों को पढ़ता है

हेलसिंकी विश्वविद्यालय ने एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस उपकरण विकसित किया है जो आपको यह अनुमान लगाने की अनुमति देता है कि आपका मस्तिष्क किसी भी समय क्या सोच रहा है। लोगों की मस्तिष्क तरंगों को पढ़ने के बाद, जिन्हें किसी व्यक्ति की छवि पर ध्यान केंद्रित करने के लिए कहा जाता है, एआई एल्गोरिदम चेहरे की छवियां बनाता है जो प्रतिभागियों को देखते हैं। जर्नल नेचर साइंटिफिक रिपोर्ट्स में वर्णित इस शोध में कई चरणों को शामिल किया गया था। अभ्यास का परीक्षण करें और फिर एल्गोरिथ्म का परीक्षण करें।

और अधिक पढ़ें

  • 1
  • 2