AI for good – NVIDIA 技術博客

LLM 研究重新定義 AI 在可持續系統保護中的作用

Mon, 26 Aug 2024 07:38:50 +0000

麻省理工學院（MIT）的新研究表明，大型語言模型（LLMs）正逐漸成為保護可再生能源、醫療健康或交通等關鍵基礎設施系統的工具。該研究引入了零沖擊 LLM 模型，用于檢測復雜數據中的異常情況。使用 AI 驅動的診斷來監控和標記設備（如風力渦輪機、MRI 機器和鐵路）中的潛在問題，該方法可以降低運營成本、提高可靠性、減少機時間，并支持可持續的行業運營。根據研究報告的資深作者 Kalyan Veeramachaneni 稱，使用深度學習模型檢測基礎設施問題需要花費大量時間和資源來進行訓練、微調和測試。部署機器學習模型需要機器學習團隊與監控設備的運營團隊之間的密切合作，該團隊負責訓練模型。隨著真實數據的傳入，團隊必須持續協調，以應對任何出現的挑戰。如果發生更改（例如添加新的數據信號或更新設備），他們通常需要重啟整個部署流程。 Veeramachaneni 說：“與此相比，

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AI 交互工具為盲人和弱視者帶來沉浸式視頻體驗

Mon, 12 Aug 2024 06:56:20 +0000

新研究旨在借助 AI 驅動的系統，為失明或低視 (BLV) 觀眾帶來視頻訪問變革，使用戶能夠以交互方式探索內容。該創新系統在最近的一篇論文中進行了詳細介紹，解決了傳統音頻描述 (AD) 中的重大差距，提供了豐富的沉浸式視頻觀看體驗，使用戶能夠更好地理解和參與視頻內容。盡管視頻已成為訪問信息和娛樂的重要媒介，但視力受限者通常發現這些媒介不太容易獲取，”巴黎圣母院大學計算機科學與工程博士的首席作者 Zheng Ning 說，“借助 AI，我們可以構建一個交互式系統，從視頻中提取分層信息，并使用戶能夠通過有限的視覺、聽覺感知和觸覺，在消費視頻內容方面發揮積極作用。 AD 可為視頻中的視覺元素提供口語敘事，對于可訪問性至關重要。但是，傳統的靜態描述通常會省略細節，主要集中在為用戶提供內容理解的信息，而不是讓用戶沉浸在內容中。此外，

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AI 實時鯊魚檢測提高海灘安全性

Tue, 06 Aug 2024 03:13:23 +0000

借助由 AI 提供動力支持的新型 SharkEye 檢測系統，加利福尼亞州的海灘變得更加安全。這項名為 SharkEye 的技術可以實時識別靠近海岸的鯊魚，并向公共安全官員、救生員和社區發送文本警報。這個創新的人工智能驅動系統由加州大學圣巴巴拉分校的 Benioff 海洋科學實驗室（BOSL）開發，使用配備高分辨率攝像頭的無人機。這些無人機拍攝視頻片段，然后通過機器學習算法進行分析，以確定是否存在鯊魚。實時檢測鯊魚可提高沿海地區的沖浪者和游水者的安全，該項目在圣巴巴拉附近的 Padaro 海灘啟動，該地區是幼年大白鯊和沖浪者頻繁接觸的區域。據 BOSL 項目科學家 Neil Nathan 稱，該團隊使用 NVIDIA T4 GPU 對計算機視覺模型進行了訓練，該模型在過去 5 年里從無人機在 Padaro 海灘進行的調查中獲得了超過 15,000 張圖像。

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研究人員使用 AI 恢復已絕跡的 DNA，對抗病原體

Wed, 24 Jul 2024 09:06:52 +0000

使用 AI 的研究人員正在挖掘長毛猛象和巨型樹懶等早已絕跡的物種的 DNA，尋找古代基因組學的秘密，以幫助對抗當今最具感染力的病原體。根據世界衛生組織（WHO）的數據，全球每年有超過 125 萬人死于對抗生素等藥物有免疫力的感染。到 2050 年，這一數字可能上升到 1000 萬人。此外，在 6 年內，由于治療傳染病的高昂費用，大約 2400 萬人可能會陷入極端貧困。 Cesar de la Fuente 博士是賓夕法尼亞大學的教授，他領導著一個研究團隊，利用人工智能從已絕跡的史前生物中探測 DNA，以確定危險的耐藥微生物的新解決方案。 2024 年 6 月，de la Fuente 博士和一個團隊在《自然生物醫學工程》( Nature Biomedical Engineering ) 上發表的一篇論文中詳細介紹了這項技術，并將其稱為“分子去滅絕”。

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