Digitrode

В цифровой среде искусственный интеллект (ИИ) становится маяком инноваций. Когда-то ИИ рассматривался через призму удивления и скептицизма, но теперь он превратился в мощный инструмент, изменяющий наш мир за пределами воображения научной фантастики. Одной из областей, в которой ИИ оказывает преобразующее воздействие, является центр обработки данных.

Центры обработки данных в цифровой сфере больше похожи на оживленные города, беспрепятственно управляющие огромными потоками данных. Потребность в скорости, точности и эффективности имеет решающее значение, и ИИ и его аналоги в области машинного обучения идеально отвечают всем требованиям. Неудивительно, что ИИ коренным образом меняет работу этих центров, повышая их эффективность и безопасность сверх того, чего могли бы достичь только люди.

Машинное обучение (МО) предполагает обучение компьютерной системы делать прогнозы на основе незнакомых данных. Это достигается за счет использования наблюдений системы во время обучения с использованием набора помеченных или немаркированных обучающих данных. Какой бы разнообразной ни была тема машинного обучения, в большинстве проектов машинного обучения есть много общего. В данной статье будут рассмотрены шаги, которые обычно встречаются в каждом проекте машинного обучения.

Пьезоэлектрические устройства представляют собой большой класс устройств, создающих электрический заряд под действием приложенного напряжения или механической нагрузки. Любая физическая деформация генерирует электрический заряд. Пьезоэлектрические устройства используются во многих различных приложениях и электронных системах. Как и многие большие классы устройств, пьезоэлектрические устройства имеют множество подклассов устройств. Например, одним из подклассов пьезоэлектрических устройств является пьезотроника. Даже в подклассе пьезотроники есть еще один подкласс, называемый пьезофототроника.

Пьезофототронные устройства используют принципы пьезотроники, но ориентированы на более оптоэлектронные и фотонные приложения и используют общие пьезоэлектрические принципы, которые проявляют новые эффекты при определенных обстоятельствах.

Слова «искусственный интеллект» (ИИ), «машинное обучение» (МО) и «алгоритм» слишком часто неправильно используются, путаются и понимаются неправильно. Они используются взаимозаменяемо, хотя имеют фиксированное значение. К сожалению, эти значения, если их не понять, могут внести путаницу в быстро развивающуюся область, которая и без того достаточно сложна. В данном материале мы рассмотрим в общем алгоритмы, искусственный интеллект и основы машинного обучения, что они собой представляют, как и где они используются, и почему каждый из них был создан. Мы начнем с алгоритмов, поскольку они составляют основу для ИИ и МО.

Понимание роли ускорителей ИИ в решении задач с искусственным интеллектом дает представление о его преимуществах в мире электроники и вычислительной техники, особенно по мере того, как наши коллективные интересы в интеллекте человеческого уровня возрастают. Мы смотрим на технологию и на то, какую пользу она может принести инженерам.

Перовскиты - это класс минералов, который получил свое название в честь российского минералога Л. А. Перовского. Минерал был открыт в 1839 году, а сегодня перовскитом называют множество различных соединений с общей формулой ABX3, где A и B - металлы, а X - элемент из группы галогенов.

Перовскиты - уникальные материалы, которые обладают рядом ценных свойств, делающих их привлекательными для использования во многих областях науки и техники. Одной из самых интересных областей применения перовскитов является электроника.

Искусственный интеллект (ИИ) все больше обретает популярность в современном обществе. От совершенствования возможностей научного анализа и визуализации до профилактического обслуживания и мониторинга операций в промышленных условиях, до всеми любимого чат-бота с искусственным интеллектом, ChatGPT, искусственный интеллект начинает закрепляться во многих аспектах жизни общества, и его возможности ограничены только аппаратной и вычислительной мощностью, доступной для работы программных алгоритмов.

Область нанотехнологий, включая как сами наноматериалы, так и методы нанопроизводства/наноструктурирования, уже помогает миниатюризировать вычислительные компоненты, повышать эффективность электронных компонентов и улучшать общий энергетический потенциал вычислительных технологий (поскольку вы можете разместить больше компонентов на площади, чем вы можете разместить с более объемными материалами).

Семейство моделей генеративного предварительно обученного преобразователя (GPT) от OpenAI покорило мир, и иногда бывает сложно идти в ногу с быстро появляющимися обновлениями. Эти модели искусственного интеллекта позволили реализовать такие варианты использования, как написание полноценных статей, мозговой штурм с генерацией свежих идей и написание фрагментов кода, которые ранее были трудными, если не невозможными, с существующими моделями обработки естественного языка.

Чтобы принять оптимальное решение об интеграции GPT в продукт или рабочий процесс компании, пользователи должны понимать различия в архитектуре, возможностях и производительности между каждым поколением. Учитывая быстрый релиз GPT-3.5 и GPT-4, а также различия в скорости и цене, эти знания могут помочь компаниям выбрать правильную модель для своих вариантов использования.

Электронные устройства развиваются во многих отношениях. Два основных драйвера – потребность сделать электронные устройства меньше и потребность сделать их гибкими (для рынка носимой электроники). Обычные схемы могут быть сделаны довольно компактными, но, как правило, недостаточно гибкими, чтобы приспособиться к конформным изменениям, необходимым для гибких/носимых электронных приложений. На сегодняшний день в перспективе есть два варианта, которые появились в качестве альтернативы обычным схемам. Во-первых, это нанопровода (или молекулярные провода) и чернила из проводящих наноматериалов, которым будет посвящен данный рассказ.

Потенциал чернил на основе наноматериалов в электронных устройствах

С точки зрения коммерческого потенциала, использование чернил на основе наноматериалов идет намного дальше, чем нанопровода, хотя есть случаи, когда серебряные нанопровода были включены в состав чернил для использования в коммерческих прототипах. У чернил на основе наноматериалов есть проблемы с рецептурой и оптимизацией, как и у любой рецептуры, но здесь коммерческий потенциал намного превышает коммерческий потенциал других вариантов, и поэтому компании проводят много исследований, чтобы решить эти проблемы, увеличить производство, и сделать их жизнеспособным вариантом для многих коммерческих приложений.

Способность ChatGPT понимать входные данные на естественном языке и его универсальность делают его полезным инструментом для разработки различных приложений на основе Raspberry Pi Pico W. Примером может быть распознавание голоса с помощью внешних микрофонов и динамиков, ChatGPT можно использовать для разработки голосовых сообщений в рамках управляемых систем, которые могут выполнять различные задачи, например, управлять бытовой техникой или отвечать на запросы пользователей.

В данном материале будет показано, как настроить ChatGPT для вашего Raspberry Pi Pico W, используя их API. В результате вы сможете отправлять запросы ChatGPT и получать ответы. Для успешной работы с ChatGPT из России следует обойти защиту сервиса, используя номера телефонов других стран. Об этом можно найти информацию в различных источниках в Интернете, поэтому здесь мы не будем уделять этому внимания и перейдем сразу к делу.