Ученые: Искусственный интеллект поможет в разработке безопасной и почти безграничной энергии синтеза
Британские ученые уверены, что искусственный интеллект поможет в разработке безопасной и практически безграничной энергии синтеза для выработки электроэнергии. Новая система будет учиться на собственных ошибках, а не выполнять предписанные инструкции.
Над проектом работают исследователи из Принстонского и Гарвардского университетов. В рамках эксперимента ученые применяют глубокое обучение для прогнозирования внезапных сбоев, которые могут остановить реакции синтеза. Глубокое обучение является новой версией формы машинного обучения ИИ. Данное исследование открывает новые возможности в работе над привлечением неограниченного количества энергии на Землю. Слияние, которое управляет Солнцем и звездами, является взаимодействием легких элементов в форме плазмы, что генерирует энергию. Ученые стремятся воспроизвести синтез на Земле, применив объединение с ИИ.
В результате экспериментов ученые уже добились ускорения способности точно прогнозировать самую опасную задачу по очистке энергии синтеза. В отличие от традиционного программного обеспечения, которое выполняет предписанные инструкции, глубокое обучение учитывает ошибки. В этом проекте реализованы нейронные сети и слои взаимосвязанных узлов, а именно математических алгоритмов. Для любого заданного ввода узлы стремятся произвести определенный вывод, а обучение начинает действовать, когда эту задачу выполнить не удается.
Над проектом работают исследователи из Принстонского и Гарвардского университетов. В рамках эксперимента ученые применяют глубокое обучение для прогнозирования внезапных сбоев, которые могут остановить реакции синтеза. Глубокое обучение является новой версией формы машинного обучения ИИ. Данное исследование открывает новые возможности в работе над привлечением неограниченного количества энергии на Землю. Слияние, которое управляет Солнцем и звездами, является взаимодействием легких элементов в форме плазмы, что генерирует энергию. Ученые стремятся воспроизвести синтез на Земле, применив объединение с ИИ.
В результате экспериментов ученые уже добились ускорения способности точно прогнозировать самую опасную задачу по очистке энергии синтеза. В отличие от традиционного программного обеспечения, которое выполняет предписанные инструкции, глубокое обучение учитывает ошибки. В этом проекте реализованы нейронные сети и слои взаимосвязанных узлов, а именно математических алгоритмов. Для любого заданного ввода узлы стремятся произвести определенный вывод, а обучение начинает действовать, когда эту задачу выполнить не удается.