Nesena laike prasidėjo kurstytis revoliucija, siekiant išnaudoti dirbtinio intelekto (AI) galimybes moksle, medicinoje ir technologijose. Per technologijas, tokias kaip mašininis mokymasis, dirbtinis intelektas leidžia kompiuteriams imituoti žmogaus smegenų gebėjimą mokytis ir analizuoti didžiulius kiekius duomenų kraštutinai greitai. Institucijos, kaip garsusis Argonne nacionalinis laboratorija, yra priekyje šios revoliucijos, naudodamos dirbtinį intelektą numatyti sudėtingų sistemų elgesį, pagerinti medžiagų atranką ir spręsti globalius iššūkius, tokius kaip ligų kontrolė ir klimato kaita.
Kas yra Dirbtinis Intelektas?
Dirbtinis intelektas apima kompiuterinių technologijų ir technikų rinkinį, imituojantį žmogaus smegenų mokymosi gebėjimus. Tai leidžia kompiuteriams atpažinti modelius, spręsti subtilesnius problemas ir pritaikyti pokyčius sparčiau nei kad galėtų žmonės.
Tačiau dirbtinio intelekto poveikis iš esmės viršija technologijas ir kompiuterius; jis turi potencialą revoliucionuoti įvairius studijų sritis. Mokslininkai pasitiki dirbtiniu intelektu nagrinėdami kai kuriuos labiausiai kėlusius moksliškus iššūkius, siekdami naujoviškų sprendimų. Nepriklausomai ar tai susiję su supratimu, kaip COVID-19 veikia žmogaus kūną, ar sukuriant strategijas spręsti eismo įtempimo problemas, dirbtinis intelektas padeda mokslininkams atrakinti naujas žinias ir plėsti įžvalgas.
Dirbtinio Intelekto Technikos ir jų Taikymas
Mašininis mokymasis, svarbi dirbtinio intelekto technika, atlieka esminį vaidmenį Argonne siekiant mokslinių permainų. Nuolat mokantis iš didžiulių duomenų kiekių, mašininio mokymosi modeliai tampa protingesni ir tiksliau veikia laikui bėgant. Ši technika yra neįkainojama nustatant konkrečius objektus sudėtinguose paveikslėliuose. Pavyzdžiui, mašininio mokymo modelis, apmokytas daugybe kačių ir šunų paveikslėlių, gali atskirti šias dvi gyvūnų rūšis net tada, kai jos pasirodo sumaišytuose paveikslėliuose.
Mokslininkai gali taikyti panašius mašininio mokymosi modelius analizuoti objekto perkrautas paveikslus, gautus iš kosmoso teleskopų. Tai leidžia jiems skirti tarp skirtingų galaktikų tipų ir giliau suprasti visatą. Mašininis mokymasis, tačiau, atstovauja tik vienam dirbtinio intelekto gabalui. Įvairios kitos technikos prisideda prie greitesnio ir tikslesnio mokymosi, padedančios kritinėse srityse, tokiose kaip medžiagotyra ir medicina.
Dirbtinio Intelekto Poveikis Moksliniams Tyrimams
Argonne nacionalinis laboratorija bendradarbiauja su organizacijomis visame pasaulyje, siekdama tapti lyderiu dirbtinio intelekto naudojime ir plėtiniu. Jų revoliucingas darbas verčiasi į keletą materialių naudų, įskaitant:
1. Baterijos gyvavimo trukmės ir energijos efektyvumo pagerinimas: dirbtinis intelektas padeda optimizuoti baterijos gyvavimo trukmę elektromobiliams ir skatina energijos saugojimo technologijas tvariai ateiciai.
2. Klimato modeliavimo tobulinimas: dirbtinis intelektas leidžia kurti sudėtingus klimato modelius, galinčius prognozuoti ir mažinti gamtos stichijų, kaip mišriukai ir uraganai, poveikį.
3. Kovojimas su virusinėmis infekcijomis: pasitelkus dirbtinį intelektą, mokslininkai gali aptikti konkretų viruso komponentus, kurie puola mūsų ląsteles, ir kurti efektyvius vaistus kovai su šiomis grėsmėmis sveikatai.
Pasitelkiant dirbtinio intelekto didžiulį potencialą, tyrėjai plaukia į naujoviškus atradimus ir taikymus įvairiose mokslinėse srityse. Dirbtinio intelekto įtraukimas į mokslinius tyrimus pagreitina pažangą, suteikdamas žmonijai naujus sprendimus bespalviams iššūkiams.
Daugiausia Užduodamų Klausimų (DUK)
K: Kas yra dirbtinis intelektas?
Dirbtinis intelektas (AI) apima kompiuterų technologijas ir technikas, kurios imituoja žmogaus smegenų mokymosi gebėjimus. Tai leidžia kompiuteriams atpažinti modelius, spręsti sudėtingas problemas ir prisitaikyti prie kintančių aplinkybių.
K: Kaip dirbtinis intelektas naudojamas moksliniuose tyrimuose?
AI revoliucionalizuoja mokslinius tyrimus, analizuodamas didžiulius duomenų kiekius efektyviau ir teikdamas vertingų įžvalgų. Technikos, kaip mašininis mokymas, suteikia tyrėjams galimybę atlikti atradimus įvairiose srityse, tokiomis kaip medžiagų mokslai, medicina, klimato kaita ir kt.
K: Kaip mašininis mokymasis prisideda prie dirbtinio intelekto?
Mašininis mokymasis yra AI subrinktinis, kuris susitelkia į algoritmus ir statistinius modelius. Tai leidžia kompiuteriams mokytis iš duomenų, atpažinti modelius, klasifikuoti informaciją ir daryti prognozes be aiškaus programavimo. Mašininio mokymosi modeliai tampa tiksliais ir protingais, analizuojant didesnius duomenų rinkinius.
Šaltiniai:
[Argonne National Laboratory](https://www.anl.gov/)
The source of the article is from the blog oinegro.com.br