-
Az MI és a természettudományok jövője: MIT vezető szerepben
A kíváncsiság mindig is a tudományos és technológiai fejlődés motorja volt. Egy évszázaddal ezelőtt az atomok rejtelmei vezettek a kvantummechanika megszületéséhez, amely végül a modern számítógépek alapját képező tranzisztort hozta el. Hasonlóan, bár a gőzgép egy praktikus találmány volt, csak a termodinamika elméleti kutatásai tették lehetővé, hogy igazán hatékonyan használjuk ki a benne rejlő energiát. Ma az mesterséges intelligencia (MI) és a matematikai, fizikai tudományok (MPT) egy új fordulóponthoz értek, ahol a két terület kölcsönösen alakítja egymás jövőjét. Az MI és a természettudományok kölcsönhatása Az MI forradalma mögött évtizedek óta zajló alapkutatások állnak a matematikai és fizikai tudományokban. Ezek a tudományágak nemcsak új kihívásokat és adatokat szolgáltattak, hanem olyan mélyreható…
-
Mikor működnek igazán az AI ügynök rendszerek? Új kutatási eredmények
Az AI ügynökök, vagyis olyan mesterséges intelligencia rendszerek, amelyek képesek önállóan gondolkodni, tervezni és cselekedni, egyre gyakrabban jelennek meg a mindennapjainkban. Legyen szó kódíró asszisztensekről vagy személyre szabott egészségügyi tanácsadókról, a hagyományos egyszeri kérdés-válasz megoldásokat felváltja a hosszabb, többlépcsős interakció. Ez új kihívásokat jelent a fejlesztők számára, hiszen itt már nem elég a pontosság, hanem az is számít, hogy a rendszer egész folyamata mennyire stabil, hiszen egyetlen hiba láncreakciót indíthat el. Több ügynök = jobb? Egy gyakori tévhit Gyakran hallani azt a meggyőződést, hogy minél több AI ügynök dolgozik együtt, annál jobb lesz az eredmény. Számos kutatás is ezt erősítette, például az „More Agents Is All You Need” című tanulmány,…
-
Az NVIDIA DGX Spark forradalmasítja az egyetemi AI-kutatást
Az NVIDIA DGX Spark asztali szuperszámítógép egyre több vezető felsőoktatási intézményben válik nélkülözhetetlen eszközzé az AI-kutatás és fejlesztés területén. Ez a kompakt, petaflop szintű teljesítményű gép nemcsak a kutatólaborokat, hanem oktatói irodákat és diákok munkaállomásait is képes hatékonyan kiszolgálni, miközben az érzékeny adatokat helyben tartja és jelentősen gyorsítja a kísérletezési ciklusokat. Jégbe zárt AI – az Antarktisz mélyén A Wisconsin-Madison Egyetem által működtetett IceCube Neutrino Obszervatóriumban, az Antarktiszon, a DGX Spark segítségével futtatják azokat az AI-modelleket, amelyek a neutrínók – az univerzum legkisebb és legkevésbé észlelhető részecskéi – vizsgálatára szolgálnak. A hagyományos, fényalapú csillagászati megfigyelésekkel az ismert univerzum mintegy 80%-a tanulmányozható, de az ilyen extrém környezeteket, mint a szupernóvák vagy…
