Digitrode

Искусственный интеллект (ИИ) уже вышел за рамки прогнозирования и общения. Следующий шаг — системы ИИ, которые могут самостоятельно планировать и выполнять работу — в определённых пределах — реагируя на изменяющиеся условия без ожидания команды. Такой уровень автономии, называемый агентным ИИ (agentic AI), превращает цели в пошаговые планы и выполняет их с помощью инструментов и оборудования, которым инженеры уже доверяют. Внедрение агентного ИИ позволяет быстрее диагностировать потенциальные проблемы, снижает количество передач задач между людьми и обеспечивает более стабильную работу при отклонениях от нормы.

В этом материале мы рассматриваем, как агентный ИИ переопределяет автоматизацию в различных отраслях, давая системам возможность ставить цели, планировать и активно корректировать многошаговые стратегии, а также выполнять задачи с минимальным участием человека.

Arduino UNO Q — это не просто следующее поколение универсальной платформы UNO; это новый подход к разработке. Двухъядерная архитектура UNO Q сочетает в себе микропроцессор Qualcomm® Dragonwing™ QRB2210 (MPU) и микроконтроллер реального времени STM32U585 (MCU), предоставляя пользователям доступ как к мощным вычислениям на базе Linux® Debian, так и к быстрым откликам в реальном времени. Такая комбинация вычислительных возможностей стирает границу между цифровым и физическим мирами, помогая воплощать идеи в жизнь при поддержке широкого набора инструментов для разработки.

Плата UNO Q объединяет стремление Arduino к демократизации технологий с опытом Qualcomm в области микропроцессоров, предлагая универсальную платформу для разработки, которая оживляет ваши идеи в одно мгновение.

Современные языковые модели достигли впечатляющих успехов в понимании и генерации текста. Однако, несмотря на это, у них остаётся одно ключевое ограничение — статичность знаний. Даже самые продвинутые модели опираются на данные, на которых они были обучены, и не могут получать актуальную информацию из внешних источников. Именно здесь на сцену выходит технология Retrieval-Augmented Generation, или RAG, которая объединяет нейросетевую генерацию текста и поиск в базах данных или документах.

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.

Микросхемы искусственного интеллекта (AI-чипы) стали неотъемлемой частью современных устройств, особенно смартфонов. Вот несколько примеров применения AI в камерах смартфонов:

• Автоматическая настройка параметров камеры для получения оптимального результата;

• Применение фильтров в реальном времени при съемке фото и видео;

• Отслеживание движущихся объектов для сохранения фокуса;

• Автоматическое определение сцен и их оптимизация;

• Создание размытых фонов и выделение объектов;

• Улучшение качества фотографий при слабом освещении за счет снижения шума, повышения яркости и коррекции размытия.

Еще одна важная область применения AI в смартфонах — распознавание и анализ голоса. AI повышает точность распознавания речи даже в шумной обстановке, улучшает работу голосовых ассистентов и позволяет им лучше понимать сложные команды. Также AI может анализировать контекст разговоров для предоставления более релевантных ответов.

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.

Искусственный интеллект (ИИ) часто описывается как компьютерные программы, обученные воспринимать окружающую среду на основе данных, действовать соответствующим образом и адаптировать свое поведение на основе полученных результатов. Это привело к появлению еще одной инновации — машинного обучения (МО), при котором производительность системы со временем улучшается, так как она распознает шаблоны в данных и находит лучшие способы их анализа. Чем больше данных обрабатывает система, тем точнее становятся ее прогнозы.

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.