


L'évolution de l'intelligence artificielle dans l'exploration spatiale et l'ingénierie des établissements humains
Dans les années 1950, l'intelligence artificielle (IA) est née. C’est à ce moment-là que les chercheurs ont découvert que les machines pouvaient effectuer des tâches similaires à celles des humains, comme penser. Plus tard, dans les années 1960, le Département américain de la Défense a financé l’intelligence artificielle et créé des laboratoires pour poursuivre son développement. Les chercheurs trouvent des applications à l’intelligence artificielle dans de nombreux domaines, comme l’exploration spatiale et la survie dans des environnements extrêmes.
L'exploration spatiale est l'étude de l'univers, qui couvre l'univers entier au-delà de la terre. L’espace est classé comme environnement extrême car ses conditions sont différentes de celles de la Terre. Pour survivre dans l’espace, de nombreux facteurs doivent être pris en compte et des précautions doivent être prises. Les scientifiques et les chercheurs pensent qu’explorer l’espace et comprendre l’état actuel de tout peut aider à comprendre le fonctionnement de l’univers, à se préparer à d’éventuelles crises environnementales et à développer des compétences de survie adaptatives.
En général, explorer l’espace est aussi nécessaire que l’exploration des océans, des montagnes, des forêts et des déserts. Cela nous aide à comprendre notre environnement et à trouver plus de ressources pour améliorer notre vie quotidienne. Alors que le monde continue d’évoluer, les scientifiques et les ingénieurs manipulent les ordinateurs pour notre bien et celui du monde.
Depuis les années 1950 et 1960, de nombreux penseurs qui ont contribué au développement de l'intelligence artificielle ont contribué à accomplir la tâche de l'intelligence humaine. Elle peut non seulement aider les humains à accomplir des tâches de base, mais également aider à analyser les problèmes et à proposer des solutions et des opportunités. La prochaine génération.
Il y a bien longtemps, les humains menaient seuls des missions de recherche spatiale. Cependant, l’intelligence artificielle est devenue un partenaire de confiance pour mener des missions d’exploration dans des environnements extrêmes comme l’espace. L’intelligence artificielle transcende les capacités humaines, en utilisant l’informatique et les algorithmes avancés, l’apprentissage automatique et la robotique pour aider les gens à explorer l’univers plus en profondeur.
L'intelligence artificielle traite les données astronomiques avec une vitesse et une précision fulgurantes qui surpassent toute autre méthode. Il peut détecter des modèles, découvrir des connexions cachées et révéler des événements cosmiques qui dépassaient auparavant notre compréhension. L’intelligence artificielle nous fournit également de nouveaux outils et méthodes pour étudier et analyser les phénomènes cosmiques que les humains ne peuvent pas détecter.
Comme nous le savons tous, l’immensité de l’espace est très difficile pour les humains de mener des recherches et des explorations précises. En conséquence, les systèmes robotiques intelligents assistent les missions spatiales depuis la première utilisation de l’intelligence artificielle à la fin des années 1950, lorsque le vaisseau spatial de la NASA disposait d’un algorithme avancé pour détecter tout défaut. Cependant, avec les progrès continus de la science et de la technologie et l'approfondissement de l'exploration humaine de l'espace, les exigences des missions spatiales sont de plus en plus élevées et les fonctions des systèmes robotiques intelligents continuent également de se développer. Les robots d'aujourd'hui sont non seulement capables d'effectuer des tâches simples, comme nettoyer les débris spatiaux et réparer des équipements, mais également d'effectuer des tâches plus complexes, comme explorer des planètes étranges et collecter des échantillons.
Depuis 1997, l'intelligence artificielle est utilisée pour trouver et collecter des échantillons de l'échantillon de la surface de Mars. En 2004, des ordinateurs intelligents ont été utilisés pour identifier, collecter et réaliser des expériences sur des échantillons. Les astronautes, les ingénieurs, les concepteurs et de nombreux autres experts testent l’intelligence artificielle dans l’espace jusqu’à ce que les recherches prouvent que l’intelligence artificielle peut aider à contrôler les engins spatiaux, à collecter et analyser des données et à prendre des décisions rapides.
L'intelligence artificielle contribue non seulement aux missions et à la recherche spatiales, mais constitue une technologie dans de nombreux domaines liés à l'espace. Les scientifiques et les chercheurs passent des années dans l’espace à étudier l’univers et, pour survivre dans le vaste univers, les architectes spatiaux conçoivent et construisent des adaptations à l’aide de l’intelligence artificielle. Il s'agit d'une traduction du texte donné : "L'intelligence artificielle aide non seulement à assister les missions et la recherche spatiales, mais constitue une technologie dans de nombreux domaines liés à l'espace. Les scientifiques et les chercheurs passent des années dans l'espace à étudier l'univers, afin de leur permettre de naviguer dans le vaste
Des algorithmes avancés et des technologies intelligentes aident les architectes spatiaux à concevoir et à réaliser ces habitats, car lors de la conception pour des environnements extrêmes tels que l'espace, de nombreux aspects qui permettent aux personnes de survivre à long terme doivent être pris en compte. l'environnement, car les environnements spatiaux ne sont pas adaptés à l'habitation humaine, les chercheurs ne peuvent donc pas mener de recherches sans eux
L'architecture spatiale est un domaine spécialisé axé sur la conception et la construction d'espaces extra-atmosphériques pour les humains. Les environnements varient des vaisseaux spatiaux utilisés pour voyager. et depuis l'espace pour soutenir les occupants humains lors des missions, jusqu'aux grands bâtiments et habitats où les astronautes vivent et travaillent pendant de longues périodes. Un exemple bien connu est la Station spatiale internationale (ISS), où les chercheurs passent la plupart de leur temps. complétant leurs recherches ; il comprend des logements, des laboratoires et des espaces opérationnels
La Station spatiale internationale a été conçue à l'origine comme un laboratoire spatial, mais au fil du temps et de l'évolution de la technologie, elle s'est développée comme un foyer pour les scientifiques et les chercheurs et comprenait de nombreuses autres fonctionnalités nécessaires à la survie. . En plus de la fonctionnalité, les concepteurs ont dû prendre en compte la psychologie humaine en ajoutant des fenêtres pour observer l'environnement extérieur et améliorer leur capacité à survivre pendant des jours et des heures d'expérience professionnelle
.De plus, les habitats spatiaux sont également des structures ou des modules qui offrent des milieux de vie sur d'autres corps célestes comme la Lune ou Mars. Ces milieux de vie doivent être un moyen de protéger les humains des conditions difficiles de l’espace tout en fournissant les systèmes de survie nécessaires. D'autres types d'environnements incluent les bases lunaires et planétaires, qui sont des installations permanentes où les humains peuvent vivre sur la Lune ou sur Mars et mener des expériences et des recherches.
Les architectes et les concepteurs ont soigneusement planifié ces sites pour qu'ils soient aussi autosuffisants que possible, en tenant compte de facteurs tels que la production d'électricité, le recyclage de l'eau et la production alimentaire. Enfin, les architectes spatiaux conçoivent des installations électroniques terrestres pour soutenir les missions spatiales. Ces installations comprennent des centres de contrôle, des laboratoires, des centres logistiques, des installations de simulation pour la formation des astronautes et des installations d'essai pour les composants des engins spatiaux. Essentiellement, l’architecture spatiale, avec l’aide de l’intelligence artificielle et des éléments architecturaux traditionnels, crée un environnement sûr permettant aux humains de vivre et de travailler dans les conditions uniques et difficiles de l’espace.
La technologie et l’intelligence artificielle façonnent l’avenir de l’exploration spatiale, selon des recherches. Les architectes spatiaux s'appuient sur l'architecture générative pour créer rapidement des modèles et des simulations d'habitats spatiaux. Cela inclut tout, depuis l’optimisation de l’aménagement et du design intérieur jusqu’à l’identification et la résolution des problèmes de sécurité. En raison des conditions difficiles de l’espace, les architectes spatiaux se concentrent sur la création de conceptions fonctionnelles capables de s’adapter à ces environnements pour les humains qui voyageront dans l’espace ou y vivront à des fins de recherche. En employant des algorithmes spécifiques, l’IA peut offrir aux architectes et aux ingénieurs plusieurs options de conception qui minimisent les défauts de conception et augmentent les chances de survie dans l’espace.
L'intelligence artificielle aide non seulement à la conception d'habitats spatiaux, mais peut également aider à la conception de petits composants d'équipement tels que les châssis de voitures et de motos. Essentiellement, l’IA et l’architecture générative permettent une analyse plus efficace des données, des conceptions simulées et des résultats optimisés. Cependant, l'ingénieur de recherche Ryan McClelland a souligné que même si l'IA est rapide, efficace et pourrait être d'une grande aide pour les humains dans l'espace, "les algorithmes nécessitent des yeux humains".
Cela signifie que l'intelligence artificielle peut remplacer l'analyse humaine, mais elle ne peut pas remplacer l'intuition humaine, car l'intuition comprend toujours mieux la situation que les humains. Ils pensent que cette combinaison pourrait créer des structures à longue portée et des habitats entiers. L’intelligence artificielle et l’exploration spatiale sont des études en cours qui font encore aujourd’hui l’objet d’essais et d’erreurs, mais elles offrent certainement un brillant avenir aux architectes spatiaux.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Sujets chauds

Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine

Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.

Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.

L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes

Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S

L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayési