Үндсэн санаанууд
- Судлаачид хайлуулах судалгааг урагшлуулахын тулд хиймэл оюун ухаан ашиглаж байна.
- Нэг компани хайлуулах туршилтуудаа удирдахын тулд Google-н хиймэл оюун ухааныг ашиглаж байна.
- AI нь хорт хавдрыг илрүүлэх зэрэг анагаах ухааны дэвшлийг мөн дэмжиж байна.
Хиймэл оюун ухааны (AI) дэвшлийн ачаар практик нэгдэх энерги бодит байдалд ойртож магадгүй гэж мэргэжилтнүүд хэлж байна.
АНУ-ын нэгэн компани машин сургалтыг ашиглан хайлуулах хүчийг хурдасгаж байна гэж мэдэгдэв. TAE Technologies нь хиймэл оюун ухааныг ашиглан нэг удаа хэдэн сар, хэдхэн цаг зарцуулдаг тооцооллын ажлуудыг багасгасан. Энэ нь судалгаанд туслахын тулд хиймэл оюун ухаан ашигладаг олон компаниудын нэг юм.
"Фьюзийн талаар бидний мэдэхгүй хэвээр байгаа зүйл, тухайлбал, нэгдэх тогтвортой нөхцөлд хэрхэн хүрэх, түүнийг хадгалах зэрэг нь өгөгдөлд нуугдаж байна" гэж Португалийн Лиссабоны их сургуулийн Мэдээллийн системийн профессор Диого Феррейра, Хиймэл оюун ухааныг хайлуулах судалгаанд ашиглах талаар судалдаг хүн Lifewire-д цахим шуудангаар ярилцлага өгөхдөө хэлэв.
"Хайлуулах машин бол шинжлэх ухааны нарийн төвөгтэй туршилт гэдгийг санаарай, гэхдээ нэг зүйл нь баттай - эдгээр бүх машинууд нь олон зуун биш юмаа гэхэд олон арван оношлогооны системтэй байдаг" гэж тэр нэмж хэлэв. "Энэ нь хэдхэн секунд үргэлжилдэг ганц туршилт нь 10-100 гигабайт хүртэлх хэмжээний өгөгдлийг үүсгэж чадна гэсэн үг."
Оддын хүч
Практик хайлуулах гэдэг нь цөмийн хайлуулах урвалын дулааныг ашиглан цахилгаан үүсгэдэг эрчим хүч үйлдвэрлэх нэг хэлбэр юм. Энэ нь оддыг хүчирхэгжүүлдэг ижил төрлийн урвал юм.
Олон арван жилийн удаашралтай ахиц дэвшлийн дараа хайлуулах судалгаа эрчимжиж байна. Эрдэмтэд саяхан атомуудыг нэгтгэснээр бий болсон хамгийн өндөр тогтвортой энергийн импульсийг үүсгэснээ зарласан нь 1997 онд хийсэн туршилтаас өөрийн дээд амжилтыг хоёр дахин нэмэгдүүлсэн байна.
TAE Systems хиймэл оюун ухаан нь техникийн саад бэрхшээлийг даван туулахад тусална гэж найдаж байна. Тус компани Норман хэмээх 100 фут урт хайлуулах цилиндрийг туршилтанд ашигладаг. Google-ийн хиймэл оюун ухааныг судалгааны явцад бий болсон асар их хэмжээний өгөгдлийг шүүж үзэхэд ашиглаж байна.
"Машины оновчлол, өгөгдлийн шинжлэх ухааныг ашиглан бидний туслалцаатайгаар TAE нь Норманы өмнө тавьсан гол зорилгодоо хүрсэн нь биднийг эвдрэлийг эвдэх зорилгод нэг алхам ойртуулж байна" гэж Google Research-ийн ахлах ажилтнуудын програм хангамжийн инженер Тед Балц бичжээ. компанийн вэбсайт дээр. "Машин нь 30 сая Кельвин дэх плазмыг 30 миллисекундын турш тогтвортой байлгадаг бөгөөд энэ нь түүний системүүдийн боломжит эрчим хүчний хэмжээ юм. Тэд бүр илүү хүчирхэг машин бүтээх дизайныг хийж дуусгасан бөгөөд энэ нь эвдрэлийг арилгахад шаардлагатай нөхцөлүүдийг харуулах болно гэж найдаж байна. арван жилийн төгсгөл."
Машины сургалт нь хайлуулах плазмын үйл ажиллагааг удирдаж буй чиг хандлагыг илрүүлэх туршилтанд дүн шинжилгээ хийхэд зайлшгүй шаардлагатай гэж Феррейра хэлэв. Судлаачдад одоогоор ашиглаж байгаа хатуу кодлогдсон дохиолол, тригерүүдээс гадна туршилтын хяналтын нарийн арга барил хэрэгтэй байна.
"Одоогоор бид асуудлын эхний шинж тэмдэг илэрвэл тоормос дардаг энгийн удирдлагын системийг ашиглаж байна" гэж Феррейра хэлэв. "Цэвэр эрчим хүчний гарцыг бий болгохын тулд хайлуулах машиныг найдвартай ажиллуулах нарийн ширийнийг даван туулахын тулд бидэнд хиймэл оюун ухааны техник хэрэгтэй байна."
Аврахад AI
Анагаах ухааны судалгаа бол хиймэл оюун ухааныг ашиглаж байгаа өөр нэг салбар юм. Хиймэл оюун ухаанд суурилсан хорт хавдрыг урьдчилан таамаглах хэрэгсэл болох Imprimed Inc.-ийн гүйцэтгэх захирал Сунгвон Лим машин болон хүмүүс судалгаанд шаардлагатай өөр өөр ажлуудыг сайн гүйцэтгэдэг учраас хиймэл оюун ухаан нь хүний эрдэмтдийн ажилд хэрэгтэй нэмэлт хэрэгсэл юм.
"Хүмүүс бүтээлч шийдэл, инновацийг гаргаж чаддаг бол машинууд асар их хэмжээний өгөгдлийг хурдан бөгөөд үнэн зөв шинжлэх боломжтой" гэж тэр хэлэв. "AI нь хүний судлаачдыг ядрааж, алдаа гаргахад хүргэдэг уйтгартай, давтагдах ажлуудыг хийж чаддаг. Энэ нь хиймэл оюун ухааныг маш том өгөгдлийн багцаас хэв маягийг хурдан олох шаардлагатай судалгааны хамгийн тохиромжтой хэрэгсэл болгодог."
Иллинойсын Их Сургуулийн судлаачдын сүүлийн үеийн судалгаагаар "Critical Reviews in Oncology" сэтгүүлд нийтлэгдсэн нь машин сургалт нь давсагны хорт хавдрыг оношлох, үр дүнг урьдчилан таамаглах чиглэлээр бэлтгэгдсэн эмч нартай өрсөлдөж, зарим тохиолдолд давж гардаг болохыг харуулсан.
"Хорт хавдрын эрт оношилгоонд хиймэл оюун ухааны чухал үүргийг үнэлж баршгүй, учир нь жил бүр олон сая хорт хавдрын тохиолдол өвчний хожуу үе хүртэл оношлогддоггүй бөгөөд эмчилгээний сонголт маш хязгаарлагдмал эсвэл огт байхгүй болдог" гэж Сохеила Борхани хэлэв. сэтгүүлийн зохиогч Lifewire-д имэйлээр мэдэгдэв.
