Недавно был разработан инновационный подход к искусственному интеллекту (ИИ), который позволяет восстанавливать широкий спектр данных, например, общую температуру океана, исходя из небольшого количества данных с датчиков, размещенных на месте, при использовании низкопотребляющего "граничного" вычисления. Такой подход находит применение во многих областях, включая промышленность, науку и медицину.
"Мы разработали нейронную сеть, которая позволяет представить большую систему в очень компактной форме", — сказал Хавьер Сантос, исследователь из национальной лаборатории Лос-Аламос, занимающийся применением вычислительной науки в геофизических проблемах.
"Эта компактность нейронной сети означает, что требуется меньше вычислительных ресурсов по сравнению с другими передовыми вычислительными архитектурами, что делает ее подходящей для развертывания на дронах, массивах сенсоров и других применениях вычислений, проводящихся близко к месту их использования." , — объяснил Хавьер Сантос
Описанные исследования применения модели ИИ очень впечатляющие. Ученые из Лос-Аламоса продемонстрировали эффективность модели на реальных данных, которые были собраны из различных источников. Используя только ограниченное количество измерений, модель была способна предсказывать температуру морской поверхности на всей океанской поверхности. Это исследование имеет огромное значение для глобальных климатических моделей.
Эта модель искусственного интеллекта будет особенно полезной в работе лаборатории по идентификации и характеристике заброшенных скважин.
В повседневном применении этот подход предлагает улучшенные возможности для больших практических приложений, таких как автономные автомобили, удаленное моделирование активов в нефтегазовой отрасли, медицинское наблюдение за пациентами, облачные игры, доставка контента и отслеживание загрязнений.
Подпишитесь на канал, чтобы не пропустить свежие новости!