Pemeliharaan Prediktif dalam Sistem Jaringan Pemeliharaan prediktif memprediksi kemungkinan kegagalan peralatan dan melakukan pemeliharaan untuk mencegahnya. Pendekatan ini memanfaatkan AI untuk memastikan waktu aktif yang tinggi dan mengurangi biaya operasional. Pengumpulan Data: Sensor dan perangkat IoT mengumpulkan data besar dari peralatan jaringan, termasuk metrik seperti suhu, tingkat getaran, dan jam operasional. Model Pembelajaran Mesin: Algoritma AI menganalisis data historis untuk mengidentifikasi pola dan anomali yang mendahului kegagalan peralatan. Penjadwalan Pemeliharaan: Berdasarkan prediksi AI, pemeliharaan dapat dijadwalkan secara proaktif selama jam-jam sepi untuk meminimalkan gangguan. Manfaat: Waktu Henti yang Berkurang: Dengan memprediksi kegagalan sebelum terjadi, pemeliharaan prediktif membantu meminimalkan waktu henti…

Sistem Berbasis Agen dalam Kecerdasan Buatan Sistem berbasis agen dalam Kecerdasan Buatan (AI) memungkinkan agen AI menjalankan tugas secara mandiri dalam lingkungan digital. Mengembangkan agen cerdas yang dapat memahami instruksi kompleks dan berinteraksi secara dinamis dengan lingkungannya merupakan tantangan teknologi yang signifikan. Tantangan dalam Desain Agen Masalah umum dalam desain agen adalah ketergantungan pada teknik pemrograman yang canggih. Secara tradisional, agen dibangun menggunakan metode intensif kode, yang memerlukan pemahaman mendalam tentang API tertentu dan sering kali membatasi fleksibilitas. Pendekatan semacam itu dapat menghambat inovasi dan aksesibilitas, membatasi potensi aplikasi agen AI di luar domain khusus. Penelitian yang Ada Penelitian yang…

Tantangan Validasi AI Kecerdasan buatan (AI), pembelajaran mesin, dan statistik terus berkembang, mendorong batas kemampuan mesin untuk belajar dan memprediksi. Namun, validasi metode AI baru sering bergantung pada ketersediaan data dunia nyata berkualitas tinggi. Peneliti sering kali bergantung pada kumpulan data simulasi yang mungkin tidak sepenuhnya menangkap kompleksitas lingkungan alami, yang berpotensi mengacaukan efektivitas metode ini ketika diterapkan di luar pengaturan laboratorium. Solusi: Ruang Kausal Sebuah tim ahli statistik dari ETH Zurich mengembangkan solusi inovatif yang disebut ruang kausal. Perangkat ini adalah lingkungan terkendali yang dapat memanipulasi dan mengukur berbagai fenomena fisik, memungkinkan pembuatan berbagai jenis data, termasuk deret waktu…

Pendahuluan Wajah manusia adalah media dinamis yang mampu mengekspresikan emosi dan membangun koneksi dalam konteks multimedia dan komunikasi. Wajah berbicara yang dihasilkan AI merupakan kemajuan dengan implikasi potensial di berbagai bidang. Ini termasuk meningkatkan komunikasi digital, meningkatkan aksesibilitas bagi individu dengan gangguan komunikasi, merevolusi pendidikan melalui bimbingan AI, dan menawarkan dukungan terapeutik dan sosial dalam pengaturan perawatan kesehatan. Teknologi ini bertujuan untuk memperkaya interaksi manusia-AI dan membentuk kembali berbagai bidang. Tantangan dalam Pembuatan Wajah Berbicara Berbagai pendekatan telah muncul untuk membuat wajah berbicara dari audio, namun teknik saat ini masih belum mencapai keaslian ucapan alami. Meskipun akurasi sinkronisasi bibir telah…

Pendanaan Non-Dilutif Pendanaan non-dilutif mengacu pada modal yang diterima tanpa harus menjual saham perusahaan. Jenis pendanaan ini sangat penting bagi startup karena membantu mempertahankan kepemilikan dan kendali sambil tetap memfasilitasi pertumbuhan dan inovasi. Program pemerintah adalah sumber utama dana non-dilutif, memberikan bantuan keuangan melalui hibah, kredit pajak, dan subsidi yang dirancang khusus untuk mendukung penelitian dan pengembangan (R&D) di industri teknologi tinggi seperti AI. Mengidentifikasi Hibah dan Subsidi yang Tepat Langkah pertama bagi startup AI dalam mengakses pendanaan pemerintah adalah mengidentifikasi hibah dan subsidi yang tepat. Pemerintah di seluruh dunia telah menyadari potensi AI dan semakin menawarkan program dukungan yang…

Pendahuluan Pusat Penerbangan Digital, Otonom, dan Berbasis AI yang dipimpin Purdue diluncurkan dengan pengenalan Windracers ULTRA, pesawat sayap tetap jarak jauh. Pengujian pesawat AIDA3 akan membantu pusat tersebut membuat kendaraan udara tak berawak otonom lebih aman, lebih efisien, dan terukur. Pengujian Windracers Windracers akan menguji dua UAV model ULTRA sayap tetap jarak jauh di West Lafayette musim semi ini untuk mendukung penelitian dan pengembangan AIDA3. ULTRA berukuran 20×30 kaki dapat lepas landas, terbang, dan mendarat dengan aman tanpa pilot jarak jauh pada kecepatan 85 mph. Platform yang terjangkau, tahan lama, dan mumpuni ini dapat membawa lebih dari 200 pon kargo…

Pendahuluan Hubungan antara kecerdasan dan kompresi telah menjadi topik perdebatan teoretis yang signifikan. Studi baru dari Tencent dan Universitas Sains dan Teknologi Hong Kong memberikan bukti empiris tentang hubungan ini. Metodologi Studi ini mengukur kecerdasan menggunakan tiga kemampuan: Pengetahuan dan akal sehat Pengodean Penalaran matematika Peneliti menguji kemampuan LLM dalam mengompresi korpus eksternal yang relevan dengan domain. Skor benchmark rata-rata digunakan untuk menentukan kecerdasan model dalam domain tertentu. Hasil Studi ini menemukan korelasi linier yang kuat antara kemampuan downstream LLM dan efisiensi kompresinya. Koefisien korelasi Pearson sekitar -0,95 untuk setiap domain kecerdasan yang dinilai. Implikasi Hasil ini mendukung teori bahwa…

Tantangan Pengelolaan Data dalam Era Kecerdasan Buatan Perkembangan pesat di bidang kecerdasan buatan (AI) membuat teknologi manajemen data tradisional sulit untuk mengikuti. Kelompok data, alur kerja yang terputus-putus, dan prosedur manual menyebabkan lambatnya kinerja dan kesalahan. Mengelola data terdistribusi menjadi tantangan dan membutuhkan banyak sumber daya, memerlukan tim khusus, berbagai alat, dan biaya tinggi. Selain itu, tim bisnis memerlukan bantuan untuk memperoleh dan memanfaatkan data ini secara efektif. Solusi Inovatif dari Platypus Platypus, sebuah startup AI baru, hadir dengan platform rekayasa data yang membantu mengatasi masalah ini. Sistem operasi data terdistribusi dari Platypus memudahkan pengelolaan data untuk bisnis besar dan…

Pendahuluan Model Bahasa Besar (LLM) telah merevolusi Pemrosesan Bahasa Alami (NLP), memungkinkan kemajuan signifikan dalam pembuatan teks dan terjemahan mesin. Aspek penting dari model ini adalah kemampuannya untuk mengambil dan memproses informasi dari input teks untuk memberikan respons yang relevan secara kontekstual. Evaluasi Recall dalam LLM “Recall” dalam evaluasi LLM menilai kemampuan model untuk mengambil fakta dari prompt di lokasi yang berbeda, diukur melalui metode needle-in-a-haystack. Tidak seperti metrik NLP tradisional untuk sistem Pengambilan Informasi, recall LLM mengevaluasi beberapa jarum untuk penilaian yang komprehensif. Pengujian Needle-in-a-Haystack Para peneliti dari VMware NLP Lab mengeksplorasi kinerja recall LLM yang berbeda menggunakan metode…

Peneliti Google AI menunjukkan bagaimana model gabungan yang menggabungkan pemisahan suara dan ASR dapat memperoleh manfaat dari dataset hibrida, termasuk sejumlah besar audio simulasi dan sejumlah kecil rekaman nyata. Pendekatan ini mencapai pengenalan ucapan yang akurat pada kacamata realitas tertambah (AR), terutama di lingkungan yang bising dan bergema. Ini merupakan langkah penting untuk meningkatkan pengalaman komunikasi, terutama bagi individu dengan gangguan pendengaran atau mereka yang berkomunikasi dalam bahasa non-asli. Metode tradisional menghadapi kesulitan dalam memisahkan ucapan dari kebisingan latar belakang dan pembicara lain, sehingga diperlukan pendekatan inovatif untuk meningkatkan kinerja pengenalan ucapan pada kacamata AR. Metode tradisional bergantung pada respons…