Pagrindiniai pasiėmimai
- Tyrėjai naudoja dirbtinį intelektą sintezės tyrimams tobulinti.
- Viena įmonė savo sintezės eksperimentams valdyti naudoja „Google“AI.
- AI taip pat skatina pažangą medicinoje, įskaitant vėžio aptikimą.
Praktinė sintezės energija gali priartėti prie realybės dėl dirbtinio intelekto (DI) pažangos, sako ekspertai.
JAV įmonė teigia, kad ji spartina kelią į branduolių sintezės energiją naudodama mašininį mokymąsi. TAE Technologies apkarpė skaičiavimo užduotis, kurios kažkada trukdavo mėnesius iki kelių valandų, naudojant AI. Tai viena iš daugelio įmonių, naudojančių dirbtinį intelektą, kad padėtų atlikti tyrimus.
„Duomenyse slypi tai, ko mes vis dar nežinome apie sintezę, pvz., kaip pasiekti ir išlaikyti stabilias sintezės sąlygas“, – sakė Diogo Ferreira, Lisabonos universiteto Portugalijoje informacinių sistemų profesorius. kuris tiria AI taikymą sintezės tyrimams, sakė Lifewire interviu el. paštu.
„Atminkite, kad sintezės mašina yra sudėtingas mokslinis eksperimentas, bet vienas dalykas yra tikras – prie visų šių mašinų prijungta dešimtys, jei ne šimtai diagnostinių sistemų“, – pridūrė jis. "Tai reiškia, kad vienas eksperimentas, kuris trunka tik kelias sekundes, gali sugeneruoti nuo 10 iki 100 gigabaitų duomenų."
Žvaigždžių galia
Praktinė sintezė yra energijos gamybos forma, kuri gamina elektros energiją naudojant branduolių sintezės reakcijų šilumą. Tai tos pačios rūšies reakcija, kuri sukelia žvaigždes.
Po dešimtmečių lėtos pažangos branduolių sintezės tyrimai įkaista. Neseniai mokslininkai paskelbė, kad jie sukūrė didžiausią nuolatinės energijos impulsą, kokį kada nors sukūrė susiliejus atomams, o tai daugiau nei dvigubai padidino jų pačių rekordą iš 1997 m. atliktų eksperimentų.
TAE Systems tikisi, kad dirbtinis intelektas gali padėti įveikti technines kliūtis. Eksperimentams įmonė naudoja 100 pėdų ilgio sintezės cilindrą, vadinamą Norman. „Google“dirbtinis intelektas naudojamas didžiuliam duomenų kiekiui, sugeneruotam atliekant tyrimą, atsijoti.
„Mums padedant, naudojant mašinų optimizavimą ir duomenų mokslą, TAE pasiekė pagrindinius Normanui keliamus tikslus, o tai priartina mus prie lūžio sintezės tikslo“, – rašė Tedas B altzas, „Google Research“vyresnysis programinės įrangos inžinierius. bendrovės interneto svetainėje. "Mašina palaiko stabilią plazmą ties 30 milijonų kelvinų 30 milisekundžių, o tai yra jo sistemų galios mastas. Jie baigė kurti dar galingesnę mašiną, kuri, tikimasi, parodys sąlygas, būtinas lūžus sintezei. dešimtmečio pabaiga."
Mašininis mokymasis yra būtinas norint analizuoti eksperimentus ir atrasti tendencijas, lemiančias sintezės plazmos elgesį, sakė Ferreira. Be to, tyrėjams reikia sudėtingų požiūrių, kad galėtų eksperimentuoti, o ne tik užkoduotus pavojaus signalus ir paleidiklius, kuriuos šiuo metu naudoja.
„Šiuo metu mes naudojame primityvias valdymo sistemas, kurios paspaudžia stabdžius po pirmo bėdos ženklo“, – sakė Ferreira. „Mums reikia dirbtinio intelekto metodų, kad galėtume saugiai įveikti sintezės mašinos veikimo sudėtingumą, kad būtų sukurta grynoji energijos išeiga.“
AI į gelbėjimą
Medicininiai tyrimai yra dar viena sritis, kurioje naudojamas dirbtinis intelektas. Dirbtinis intelektas yra naudingas žmogaus mokslininkų darbo papildymas, nes mašinos ir žmonės puikiai atlieka įvairias užduotis, reikalingas tyrimams, Sungwon Lim, Imprimed Inc., AI pagrindu sukurtos nuspėjamosios vėžio aptikimo priemonės, generalinis direktorius Lifewire sakė el. paštu.
„Ten, kur žmonės gali sugalvoti kūrybingus sprendimus ir naujoves, mašinos gali greitai ir tiksliai analizuoti didžiulius duomenų kiekius“, – sakė jis. „AI taip pat gali atlikti tokias nuobodžias, pasikartojančias užduotis, dėl kurių mokslininkai gali pavargti ir padaryti klaidų. Dėl to dirbtinis intelektas yra ideali priemonė tyrimams, kurių modelius reikia greitai rasti labai dideliuose duomenų rinkiniuose."
Neseniai atliktas Ilinojaus universiteto mokslininkų tyrimas, paskelbtas žurnale „Journal of Critical Reviews in Oncology“, parodė, kad mašininis mokymasis šiuo metu konkuruoja ir kai kuriais atvejais lenkia apmokytus klinikus diagnozuojant ir prognozuojant šlapimo pūslės vėžio rezultatus.
„Neįmanoma pervertinti DI vaidmens ankstyvoje vėžio diagnostikoje, nes kiekvienais metais milijonai vėžio atvejų lieka nediagnozuojami iki vėlyvųjų ligos stadijų, kai gydymo galimybės tampa itin ribotos arba jų visai nėra“, – sakė Soheila Borhani. iš straipsnio autoriaus pasakojo Lifewire el. laišku.
