Digitrode

За последние несколько лет популярность периферийного ИИ (Edge AI) значительно возросла. Ожидается, что к 2035 году мировой рынок периферийного ИИ будет расти со среднегодовым темпом в 27,8%, достигнув общей стоимости в 356,84 миллиарда долларов.

По мере усложнения приложений искусственного интеллекта (ИИ) энергоэффективность становится всё более значимой.

Экологическое, экономическое и операционное воздействие уже велико. По словам Джесси Доджа, старшего научного сотрудника Института искусственного интеллекта Аллена, один запрос к ChatGPT использует примерно столько же электроэнергии, сколько требуется для освещения одной лампочки в течение двадцати минут. Более того, ожидается, что к 2030 году потребности дата-центров в энергии удвоятся, главным образом из-за развития и распространения технологий ИИ.

Вычисления ИИ, особенно в больших масштабах, оставляют огромный углеродный след. С ростом спроса на эту технологию энергоэффективность становится критически важной, чтобы поддерживать масштабирование без увеличения потребления энергии. Кроме того, оптимизация энергопотребления технологий не только способствует устойчивому развитию, но и снижает операционные расходы.

Промышленный ландшафт переживает грандиозные изменения благодаря слиянию искусственного интеллекта (ИИ) и больших данных. Такие отрасли, как добыча полезных ископаемых, нефтяная и производственная, используют эти технологии для повышения операционной эффективности, улучшения безопасности и увеличения бизнес-ценности. В этой статье рассматривается трансформационное влияние ИИ и больших данных на эти сектора, с акцентом на профилактическое обслуживание, оптимизацию процессов и создание новых возможностей для повышения эффективности.

Последние достижения искусственного интеллекта (ИИ), основанные на гигантских облачных вычислительных системах, продолжают поражать как обычных пользователей, так и ученых-компьютерщиков. ИИ способен выполнять задачи, такие как написание бизнес-отчетов, создание фотосессий для модных магазинов или открытие новых молекул. Это стало обыденностью, хотя еще в 2020 году такие возможности казались фантастикой.

В одном из аэропортов Дубая посетителям предоставляется возможность использовать беспилотный «транспорт для пассажиров», чтобы перемещаться между терминалами. Эта система движется по заданным рельсам, повторяя маршрут без необходимости в операторе. Такие автоматизированные транспортные системы применяются в аэропортах по всему миру. Этот опыт напоминает аналогичные применения в робототехнике, такие как автоматизированные управляемые транспортные средства (AGV) и автономные мобильные роботы (AMR).

Квантовые компьютеры с лёгкостью взломают существующие криптографические ключи, оставив критически важные данные доступными для киберпреступников. Чтобы противостоять этой угрозе, учёные и инженеры разрабатывают новые алгоритмы, которые будут невозможны для взлома даже самыми мощными квантовыми машинами.

Одной из самых динамично развивающихся областей микроэлектроники сегодня являются гибкие и растягивающиеся электронные устройства. Эти инновационные технологии открывают новые возможности для создания электроники, способной адаптироваться к самым разнообразным поверхностям и условиям, от носимых устройств до медицинских имплантатов и гибких дисплеев.

С развитием материаловедения и нанотехнологий становится возможным создание устройств, которые могут сгибаться, скручиваться и растягиваться, сохраняя при этом функциональность. В этой статье мы рассмотрим последние достижения в области гибкой электроники, её возможные применения и перспективы развития.

Хотя машинное обучение (МО) может показаться сложным и трудоемким для новых исследований в этой области, часто обратное справедливо для создания доказательства концепции (proof of concept или POC). Целью POC является быстрая демонстрация того, что приложение или идея осуществимы с помощью МО, что не нужно делать с нуля. Вместо того, чтобы обучать модель или создавать что-то совершенно новое, можно использовать существующие сторонние или открытые ресурсы (Open Source).

Мы обсудим, как использовать некоторые этапы при разработке модели POC. Мы получим руководство о том, как подходить к разработке, особенно с точки зрения того, когда использовать многочисленные доступные ресурсы в экосистеме МО, которые постоянно обновляются. В этой статье описываются некоторые ключевые инструменты, программные пакеты и предварительно обученные хабы моделей, которые помогают успешно построить МО POC.

Существует несколько типов нейронных сетей (NN). Рекуррентные нейронные сети (RNN) могут «запоминать» данные и использовать прошлую информацию для выводов. В этой статье рекуррентные нейронные сети сравниваются с сетями прямого распространения (FFNN), которые не могут помнить, затем углубимся в концепцию обратного распространения во времени (BPTT) и завершим рассмотрением RNN с долговременной краткосрочной памятью (LSTM).

RNN и FFNN обрабатывают информацию по-разному. В FFNN информация перемещается напрямую из входного слоя в скрытые слои и в выходной слой. В результате FFNN не имеют памяти о предыдущих входах и бесполезны для прогнозирования будущего. Единственное использование прошлой информации в FFNN – это обучение. После обучения сети прошлая информация не учитывается. FFNN используются для задач классификации и распознавания.

Разделение крупных объектов на более удобные части перед 3D-печатью дает больше преимуществ, чем размещение их на небольшой платформе для печати. Легко предположить, что процесс сложный и может повлиять на качество печати. Однако, как правило, это не так, когда соединения спроектированы эффективно. Эта статья смотивирует вас разделять крупные детали, даже если ваш принтер сможет напечатать их за один раз.