Əsas Çıxarışlar
- Tədqiqatçılar füzyon tədqiqatını inkişaf etdirmək üçün süni intellektdən istifadə edirlər.
- Bir şirkət qaynaşma təcrübələrini idarə etmək üçün Google-un süni intellektindən istifadə edir.
- AI həmçinin xərçəngin aşkarlanması da daxil olmaqla tibbdə irəliləyişləri gücləndirir.
Praktik füzyon enerjisi süni intellektdə (AI) irəliləyişlər sayəsində reallığa yaxınlaşa bilər, ekspertlər deyir.
Bir ABŞ şirkəti maşın öyrənməsindən istifadə edərək birləşmə gücünə gedən yolu sürətləndirdiyini iddia edir. TAE Technologies, süni intellektdən istifadə edərək bir dəfə aylarla bir neçə saata qədər davam edən hesablama tapşırıqlarını ixtisar etdi. Bu, tədqiqata kömək etmək üçün süni intellektdən istifadə edən bir çox şirkətlərdən biridir.
"Füzyon haqqında hələ bilmədiyimiz şey, məsələn, sabit qaynaşma şərtlərinə necə çatmaq və onları qorumaq - məlumatlarda gizlənir," Diogo Ferreira, Portuqaliyanın Lissabon Universitetinin İnformasiya Sistemləri professoru, Fusion tədqiqatında süni intellekt tətbiqini öyrənən Lifewire-a e-poçt müsahibəsində bildirib.
"Unutmayın ki, füzyon maşını mürəkkəb elmi təcrübədir, lakin bir şey əmindir - bütün bu maşınlarda yüzlərlə olmasa da onlarla diaqnostika sistemi var" deyə o əlavə edib. "Bu o deməkdir ki, cəmi bir neçə saniyə davam edən tək sınaq 10-100 giqabayt arasında məlumat yarada bilər."
Ulduz Gücü
Praktik birləşmə, nüvə birləşmə reaksiyalarından istilik istifadə edərək elektrik yaradan enerji istehsalının bir formasıdır. Bu, ulduzları gücləndirən eyni reaksiya növüdür.
Onilliklər ərzində yavaş irəliləyişdən sonra qaynaşma tədqiqatları qızışır. Elm adamları bu yaxınlarda 1997-ci ildə aparılan təcrübələrdən öz rekordlarını iki dəfə artırmaqla, atomların birləşməsi nəticəsində yaranmış ən yüksək davamlı enerji impulsunu yaratdıqlarını açıqladılar.
TAE Systems süni intellektin texniki maneələri aşmağa kömək edəcəyinə ümid edir. Şirkət təcrübələr üçün Norman adlı 100 fut uzunluğunda füzyon silindrindən istifadə edir. Google-un süni intellektindən tədqiqat zamanı əldə edilən böyük həcmdə məlumatı yoxlamaq üçün istifadə edilir.
"Maşın optimallaşdırması və məlumat elmindən istifadə etməklə bizim köməyimizlə TAE Norman üçün əsas məqsədlərinə nail oldu ki, bu da bizi fasiləsiz birləşmə hədəfinə bir addım daha yaxınlaşdırır", - Ted B altz, Google Tədqiqatının Baş İşçi Proqram Mühəndisi yazıb. şirkətin saytında. "Maşın 30 millisaniyədə sabit plazmanı 30 milyon Kelvin səviyyəsində saxlayır ki, bu da onun sistemləri üçün mövcud gücün ölçüsüdür. Onlar daha güclü maşın üçün dizaynı tamamlayıblar və ümid edirlər ki, bundan əvvəl qırılmaq üçün lazım olan şərtləri nümayiş etdirəcəklər. onilliyin sonu."
Maşın öyrənməsi füzyon plazmalarının davranışını tənzimləyən tendensiyaları aşkar etmək üçün təcrübələri təhlil etmək üçün lazımdır, Ferreira dedi. Tədqiqatçıların hazırda işlətdikləri sərt kodlu həyəcan siqnalları və tetikleyicilərdən başqa eksperimentə nəzarət etmək üçün mürəkkəb yanaşmalara ehtiyacları var.
"Hazırda biz problemin ilk əlamətində əyləci vuran primitiv idarəetmə sistemlərindən istifadə edirik" dedi Ferreira. "Xalis enerji hasilatı yaratmaq üçün qaynaşma maşınının etibarlı şəkildə idarə edilməsinin incəlikləri ilə bizi təhlükəsiz şəkildə idarə etmək üçün süni intellekt texnikalarına ehtiyacımız var."
AI xilasa
Tibbi tədqiqat süni intellektin istifadə olunduğu başqa bir sahədir. Süni intellekt, insan alimlərinin işini faydalı tamamlayır, çünki maşınlar və insanlar tədqiqatda zəruri olan müxtəlif tapşırıqları yerinə yetirməkdə yaxşıdırlar, AI əsaslı xərçəng aşkarlama vasitəsi olan Imprimed Inc.-in baş direktoru Sungwon Lim e-poçt vasitəsilə Lifewire-ə bildirib.
"İnsanların yaradıcı həllər və innovasiyalarla çıxış edə bildiyi yerlərdə maşınlar böyük həcmdə məlumatları tez və dəqiq şəkildə təhlil edə bilir" dedi. “AI həmçinin insan tədqiqatçılarının yorulmasına və səhv etməsinə səbəb ola biləcək yorucu, təkrarlanan tapşırıqları yerinə yetirə bilər. Bu, süni intellektni çox böyük verilənlər dəstlərində nümunələrin tez tapılmalı olduğu tədqiqat üçün ideal alət edir."
Journal of Critical Reviews in Oncology-də dərc olunan İllinoys Universitetinin tədqiqatçıları tərəfindən aparılan son araşdırma göstərdi ki, maşın öyrənməsi hazırda sidik kisəsi xərçəngində diaqnoz və nəticələrin proqnozlaşdırılmasında təlim keçmiş klinisyenlərə rəqibdir və bəzi hallarda onları üstələyir.
"Xərçəngin erkən diaqnostikasında süni intellektin kritik rolunu şişirtmək olmaz, çünki hər il milyonlarla xərçəng hadisəsi xəstəliyin müalicəvi seçimlərinin son dərəcə məhdudlaşdığı və ya mövcud olmadığı son mərhələlərə qədər diaqnoz qoyulmur," Soheila Borhani, bir. qəzetin müəllifi Lifewire-a e-poçtla bildirib.
