Xsla 8/1 Ứng dụng của công nghệ trí tuệ nhân tạo trong nghiên cứu khoa học
Cập Nhật:2022-07-10 07:51    Lượt Xem:50

Xsla 8/1 Ứng dụng của công nghệ trí tuệ nhân tạo trong nghiên cứu khoa học

Sau hàng thập kỷ phát triển công nghệ, trí tuệ nhân tạo đã bước vào kỷ nguyên mới 2mm; Kỉ nguyên AI. Trong thời đại mới này, vẫn còn nhiều kết quả nghiên cứu khác nhau. Như dự đoán của nhà khoa học Trung Quốc và người tương lai Châu Mỹ Với sự tiến bộ của khoa học và công nghệ, thời đại của trí tuệ nhân tạo đang đến. Vào lúc đó, công nghệ trí tuệ nhân tạo sẽ được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực khác nhau, và sẽ có kết quả bất ngờ. 2cm Các tổ chức khoa học tìm kiếm thường gặp vấn đề về cách xử lý dữ liệu lớn. Tiếp theo là một cuộc nói chuyện ngắn về việc sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong nghiên cứu khoa học lớn dữ liệu. Description Dừng lại Những dữ liệu lớn, cũng được gọi là dữ liệu khổng lồ, là một bộ dữ liệu không thể bắt giữ, quản lý và xử lý bằng các công cụ phần mềm thông thường trong một thời gian nhất định. Quan niệm về dữ liệu lớn có những nhận thức khác nhau dành cho người khác; Hiện tạiXsla 8/1, các công nghệ liên quan đến dữ liệu lớn gồm cả hệ thống dữ liệu song song, dữ liệu phân phối, mạng lưới khai thác dữ liệu, bục tính to án đám mây, Internet, mạng các công cụ, hệ thống tập tin phân phối và hệ thống lưu có khả năng leo trèo. Sự quan trọng của kỹ thuật dữ liệu lớn không phải là việc điều khiển thông tin khổng lồ, mà là cách chia sẻ những dữ liệu này. Trong những năm gần đây, nhờ công nghệ trí tuệ nhân tạo, nhiều vấn đề về dữ liệu lớn trong nghiên cứu khoa học đã được giải quyết hiệu quả. Description Ví dụ, để khám phá nền văn minh ngoài trái đất (thường được gọi là% 2Icvi; ngoài hành tinh% wordaf;, NASA gần đây đã hợp tác với các công ty công nghệ như Intel, Google và IBM để phát triển các công nghệ trí thông minh nhân tạo có thể sử dụng cho việc phân tích dữ liệu lớn và tìm kiếm người ngoài hành tinh. Tất nhiên, không phải là nói rằng sử dụng công nghệ AI để% 2thế trước; Xem% 2rdqua; ngoài hành tinh. Thay vào đó,Soi cầu Xổ số Thái Nguyên chúng ta phân tích dữ liệu thu được từ các thăm dò vũ trụ và các kính thiên văn để xác định hình ảnh của các hành tinh ngoài trái đất, nghiên cứu kiến trúc địa chất và các tính chất hóa học, và xem liệu có phải có những điều kiện cơ bản cho sự tồn tại của người ngoài hành tinh, để khám phá sâu và hiệu quả hơn. Những chuyên gia liên quan tin rằng sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo để phân tích dữ liệu khổng lồ thực sự là một phương pháp thám hiểm tốt hơn cho văn minh ngoài trái đất. Description Ví dụ như, trong 1972, nhà sinh hóa Mỹ và người đoạt giải Nobel Christian% 2midot; Trong bài diễn văn chấp nhận, ông anfenson đưa ra một giả thuyết giải thích khả năng tổng hợp hóa học do enzyme làm hợp. Đây là dự đoán nổi tiếng về cấu trúc gấp protein. Do tính khó tính cao và mức tính khổng lồ của nó, độ chính xác của kết quả tính toán không bao giờ vượt quá kết quả thí nghiệm. Sự giả định này đã trở thành một vấn đề quan trọng trong sinh hóa trong vài năm qua. Vấn đề này đã được giải quyết gần đây bởi nhóm Alpha Càng được Google Deep. Ngay khi tin này được đưa ra, nó được báo ngay lập tức bởi nhiều tạp chí như tự nhiên và khoa học. Một số chuyên gia tin rằng đây có thể là thành quả Al đầu tiên được dự đoán giành giải Nobel. Description Ví dụ khác, trong dịch covid-19, đa số các nhà nghiên cứu đã sử dụng trí tuệ nhân tạo để chiến đấu với covid-19, làm cho công nghệ cao này có khả năng đặc biệt trong dịch bệnh. Họ đã học được khoảng thời gian ủ bệnh và tính chất lâm sàng qua dữ liệu của bệnh nhân với covid-19, vai trò rất quan trọng trong việc xác định triệu chứng đầu của covid-19; Họ tạo ra một mô hình dự đoán của COVID-19 dựa trên một dữ liệu lớn, nó đã tạo ra một cơ sở quan quan trọng cho việc vạch ra chính sách. Thí dụ như, trường trung học Hong Kong và Đại học Khoa học và Công nghệ Macau đã phát triển một hệ thống tình báo nhân tạo có thể nhanh chóng chẩn đoán cho bệnh nhân với covid-19 dựa trên dữ liệu liên quan; Chỉ mất có đôi mươi giây để chẩn đoán bệnh và dự đoán liệu tình trạng bệnh nhân s ẽ xấu đi, với độ chính xác cao hơn 90. Description Những ví dụ trên đây cho thấy rằng công nghệ AI có thể đóng một vai trò lớn trong việc nghiên cứu khoa học, dữ liệu lớn. Với việc tăng công việc nghiên cứu khoa học, lượng dữ liệu tăng gấp đôi. Trong môi trường nghiên cứu khoa học hiện tại, cách xử lý dữ liệu lịch sử tích lũy lâu dài, phân tích dữ liệu hằng ngày trực tuyến thời gian thực và dự đoán các sự kiện sắp tới đã trở nên đặc biệt quan trọng. Người ta tin rằng với sự giúp đỡ của công nghệ trí tuệ nhân tạo, vấn đề dữ liệu lớn trong nghiên cứu khoa học sẽ được giải quyết trong tương lai. Description