Número de serie de Mega man x
Mega AI tiene como objetivo ofrecer capacidades de IA de vanguardia y de próxima generación únicas en el complejo de laboratorios nacionales del Departamento de Energía. Mega AI aborda las lagunas existentes en la investigación de la IA en sentido estricto, concretamente en el escalado de la IA a cientos de miles de millones de parámetros, el aprendizaje de representaciones multimodales, las inferencias de propósito general multitarea, la necesidad de aumentar la generalizabilidad y el rápido desarrollo y despliegue de las tecnologías de IA, y la usabilidad y garantía de los modelos de IA para aplicaciones científicas y de seguridad.
La seguridad climática abarca los cambios físicos, económicos o sociales asociados al cambio climático que alteran de forma inminente y sustancial la estabilidad política o el grado de seguridad humana en un país o región; la seguridad nacional de Estados Unidos; los intereses militares, políticos o económicos de aliados y socios; o los ciudadanos de Estados Unidos en el extranjero.
La literatura de la química y la ciencia de los materiales contiene enormes cantidades de conocimientos multimodales codificados en forma de texto, tablas e imágenes sobre mediciones de propiedades experimentales, procedimientos y métodos de síntesis, vías de reacción orgánica, etc.
Sistema de reconocimiento facial
Es obvio que la inteligencia artificial (IA) y las herramientas de aprendizaje automático van a estar cada vez más integradas en las plataformas de análisis de clientes y de experiencia digital. Su organización puede aprovechar el poder de la inteligencia artificial y hacerlo con éxito, con la arquitectura empresarial a la cabeza. El éxito de la estrategia de inteligencia artificial requiere la adopción de nuevas tecnologías, procesos y modelos de gobernanza, todas ellas iniciativas que la arquitectura empresarial puede ayudar a gestionar.
La inteligencia artificial y la robótica han captado la atención de los líderes empresariales y de innovación por la promesa de una transformación digital acelerada sin los costes, riesgos y desafíos de los enfoques tradicionales más manuales.
Las aplicaciones impulsadas por la IA pueden ayudar a las organizaciones a utilizar los datos para automatizar los procesos que una fuerza de trabajo humana no puede completar, o un proceso que simplemente no es rentable que los humanos gestionen. Las industrias con cantidades masivas de datos que los humanos no pueden analizar o comprender podrían beneficiarse enormemente de las capacidades de la IA. Los procesos que antes se realizaban con mano de obra humana probablemente serán sustituidos por aplicaciones de IA que aportarán nuevos niveles de mejora de la experiencia del cliente, mejor capacidad de toma de decisiones y mayor eficiencia operativa. Analicemos cada uno de estos aspectos con más detalle.
Reconocimiento de patrones
Durante la pandemia, por ejemplo, la IA acudió al rescate. Los chatbots ayudaron a responder a la avalancha de preguntas relacionadas con la pandemia, la visión por ordenador ayudó a mantener el distanciamiento social y los modelos de aprendizaje automático (ML) fueron indispensables para modelar los efectos de la reapertura de las economías.
Cinco nuevos participantes -pequeños datos, IA generativa, IA compuesta, IA responsable y las cosas como clientes- debutan en el Hype Cycle de la IA de este año, y dos megatendencias dominan el panorama de la IA de este año.
La democratización de la IA significa que ya no es un tema exclusivo de los expertos. Ahora, las organizaciones quieren alcanzar el siguiente nivel ofreciendo el valor de la IA a más personas. En la empresa, el objetivo de la democratización de la IA puede incluir a los clientes, los socios comerciales, los ejecutivos de negocios, los vendedores, los trabajadores de la línea de montaje, los desarrolladores de aplicaciones y los profesionales de las operaciones de TI.
La ciencia de los datos se ocupa de descubrir lo desconocido, pero la ingeniería proporciona la estabilidad, la fiabilidad y la seguridad de lo que ofrece la ciencia. La ingeniería complementa a la ciencia de los datos para ofrecer IA a escala, y los kits de desarrollo y enseñanza de IA representan el papel en el Hype Cycle.
Procesamiento del lenguaje natural
La IA está abriendo nuevas puertas para reinventar los procesos empresariales y mejorar y aumentar la toma de decisiones humanas. Es un componente central de la transformación digital y de los esfuerzos hacia ella. La hoja de ruta impulsada por la IA se basa en una infraestructura sólida, estrategias de escalado, gobernanza e incorporación de los principios de la IA.
La IA estrecha hace uso de 20 o 30 métodos distintos de aprendizaje automático, pero es extremadamente limitada en lo que es capaz de hacer. Las mejores herramientas que tenemos son los discriminadores. Pero los discriminadores sólo pueden enseñar el concepto estrecho de lo que se discrimina. Y el discriminador discrimina ejemplos A o B. El ejemplo A será una salida bruta con métodos estándar. B será una salida de aprendizaje automático. Y el discriminador está configurado para determinar cuál es cuál. El discriminador ajustará continuamente el componente adversario de la red generativa hasta que no pueda distinguir de forma fiable entre las imágenes originales y las generadas por la máquina. En ese momento, está listo para realizar ese tipo específico de tarea.