IA générative : Révolution, efficacité et applications dans le monde moderne Tutoriels

Dans cette vidéo, nous plongeons au cœur de la transformation que l'IA générative apporte à divers secteurs. Commencez par découvrir comment cette technologie révolutionne la conception de produits, permettant une génération rapide de prototypes basés sur des critères définis. Puis, apprenez comment l'IA générative joue un rôle crucial dans la recherche médicale, notamment dans la lutte contre des maladies complexes comme la maladie d'Alzheimer. Nous abordons également les défis associés à l'IA générative, tels que les besoins en matière de données et de puissance de calcul.

Ensuite, découvrez comment l'agriculture s'adapte grâce à l'IA générative pour répondre aux besoins mondiaux en matière de sécurité alimentaire et de durabilité. Enfin, nous concluons en soulignant l'importance d'évaluer cette technologie de manière critique et contextuelle. Rejoignez-nous pour une exploration approfondie de l'impact et du potentiel de l'IA générative dans notre monde actuel.

2:10
2395 vues

Objectifs :

Cette vidéo vise à évaluer l'efficacité de l'IA générative dans divers domaines, en comparant ses méthodes aux approches traditionnelles et en illustrant son potentiel à travers des exemples concrets.

Chapitres :

Introduction à l'IA générative
Bienvenue dans cette vidéo qui aborde l'évaluation de l'efficacité de l'IA générative. Dans le monde moderne, l'IA générative s'impose dans divers domaines, allant des arts visuels à l'ingénierie médicale. Mais quelle est sa véritable efficacité par rapport aux méthodes que nous avons toujours connues ?
Exemple de la conception de produits
Prenons l'exemple de la conception de produits. Auparavant, un designer devait imaginer et tester chaque design individuellement. Aujourd'hui, grâce à l'IA générative, des centaines de prototypes peuvent être générés en quelques heures en se basant sur des critères définis.
Applications dans la recherche médicale
Dans la recherche sur la maladie d'Alzheimer, une affection neurodégénérative complexe, l'IA générative a été utilisée pour identifier de nouveaux composés thérapeutiques. Atomwise, une entreprise spécialisée dans l'IA pour la découverte de médicaments, a utilisé l'IA générative pour prédire et identifier des molécules qui pourraient inhiber une protéine clé impliquée dans la progression de la maladie d'Alzheimer. Grâce à cette approche, ils ont pu identifier des candidats prometteurs en quelques mois plutôt qu'en plusieurs années.
Défis de l'IA générative
Cependant, l'IA générative n'est pas sans défis. Elle nécessite des ensembles de données massives pour l'entraînement, une puissance de calcul considérable, et la compréhension des résultats peut parfois être un défi en soi.
Potentiel dans l'agriculture
L'agriculture est un autre domaine où l'IA générative a montré son potentiel. Les chercheurs ont utilisé l'IA pour prédire et générer des combinaisons génétiques de plantes qui résistent mieux à la sécheresse, aux maladies ou qui ont un rendement plus élevé. Par exemple, la startup NotCo utilise l'IA générative pour créer des alternatives végétales aux produits alimentaires traditionnels en combinant différentes plantes pour reproduire le goût et la texture des produits d'origine animale.
Conclusion
L'IA générative a le potentiel de transformer de nombreux domaines. Cependant, comme pour tout outil, il est essentiel d'évaluer son efficacité et son impact de manière critique et dans le contexte approprié.

FAQ :

Qu'est-ce que l'IAgénérative?

L'IAgénérative est une branche de l'intelligence artificielle qui se concentre sur la création de nouveaux contenus ou solutions en utilisant des algorithmes pour analyser des données et générer des résultats basés sur des critères définis.

Comment l'IAgénérative est-elle utilisée dans la conception de produits?

Dans la conception de produits, l'IAgénérative permet de générer rapidement des centaines de prototypes en quelques heures, ce qui facilite le processus de test et d'itération par rapport aux méthodes traditionnelles.

Quels défis l'IAgénérative rencontre-t-elle?

L'IAgénérative nécessite des ensembles de données massives pour l'entraînement, une puissance de calcul considérable, et la compréhension des résultats peut parfois être complexe, ce qui représente des défis pour son utilisation.

Comment l'IAgénérative est-elle appliquée dans la recherche médicale?

Dans la recherche médicale, l'IAgénérative est utilisée pour identifier de nouveaux composés thérapeutiques, comme dans le cas de la maladie d'Alzheimer, où elle aide à prédire des molécules pouvant inhiber des protéines clés.

Quels sont les avantages de l'IAgénérative dans l'agriculture?

L'IAgénérative permet de prédire et de générer des combinaisons génétiques de plantes qui sont plus résistantes à la sécheresse et aux maladies, améliorant ainsi le rendement et la durabilité des cultures.

Quelques cas d'usages :

Conception de produits

Les designers peuvent utiliser l'IAgénérative pour créer rapidement plusieurs prototypes de produits, ce qui leur permet de tester différentes options et d'optimiser le design avant la production finale.

Recherche pharmaceutique

Les chercheurs en pharmacie peuvent appliquer l'IAgénérative pour identifier de nouveaux médicaments en analysant des données sur les interactions moléculaires, réduisant ainsi le temps nécessaire pour découvrir des traitements efficaces.

Agriculture durable

Les agronomes peuvent utiliser l'IAgénérative pour développer des variétés de plantes qui résistent mieux aux conditions climatiques extrêmes, contribuant ainsi à une agriculture plus durable et résiliente.

Développement alimentaire

Les entreprises alimentaires peuvent tirer parti de l'IAgénérative pour créer des alternatives végétales aux produits d'origine animale, en combinant des ingrédients pour reproduire le goût et la texture, répondant ainsi à la demande croissante pour des options alimentaires durables.

Glossaire :

IAgénérative

L'IAgénérative fait référence à l'utilisation de l'intelligence artificielle pour générer de nouveaux contenus, designs ou solutions en se basant sur des données d'entrée et des critères définis.

Prototypes

Un prototype est un modèle préliminaire d'un produit, utilisé pour tester et valider des concepts avant la production finale.

Maladie d'Alzheimer

Une affection neurodégénérative complexe qui affecte la mémoire, la pensée et le comportement, souvent associée à des changements dans le cerveau.

Atomwise

Une entreprise spécialisée dans l'utilisation de l'intelligence artificielle pour la découverte de médicaments, qui utilise des algorithmes pour prédire l'interaction entre les molécules.

Ensembles de données massives

De grandes quantités de données qui sont utilisées pour entraîner des modèles d'intelligence artificielle, permettant d'améliorer leur précision et leur efficacité.

NotCo

Une startup qui utilise l'IAgénérative pour créer des alternatives végétales aux produits alimentaires traditionnels, en combinant différentes plantes pour reproduire le goût et la texture des produits d'origine animale.

00:00:05

Bienvenue dans cette vidéo qui concerne

00:00:07

l'évaluation de l'efficacité de l'IA

00:00:10

générative. Dans le monde moderne, l'IA

00:00:12

générative prend d'assaut divers domaines

00:00:15

des arts visuels à l'ingénierie médicale.

00:00:18

Mais quelle est sa véritable

00:00:20

efficacité par rapport aux méthodes

00:00:22

que nous avons toujours connues ?

00:00:24

Prenons l'exemple de la

00:00:26

conception de produits.

00:00:27

Auparavant, un designer devait imaginer

00:00:29

et tester chaque design individuellement.

00:00:32

Aujourd'hui, grâce à l'IA

00:00:33

générative, des centaines de

00:00:35

prototypes peuvent être générés

00:00:36

en quelques heures en se basant

00:00:39

sur les critères définis. Dans la

00:00:41

recherche sur la maladie d'Alzheimer,

00:00:44

une affection neurodégénérative complexe,

00:00:45

l'IA

00:00:46

générative a été utilisée pour identifier

00:00:49

de nouveaux composés thérapeutiques.

00:00:52

Atomwise,

00:00:53

une entreprise spécialisée dans l'IA

00:00:55

pour la découverte de médicaments,

00:00:57

a utilisé l'IA

00:00:58

générative pour prédire et identifier

00:01:00

des molécules qui pourraient inhiber

00:01:02

une protéine clé impliquée dans la

00:01:04

progression de la maladie d'Alzheimer.

00:01:07

Grâce à cette approche,

00:01:08

ils ont pu identifier des candidats

00:01:10

prometteurs en quelques mois

00:01:12

plutôt qu'en plusieurs années.

00:01:14

Cependant, l'IA

00:01:14

générative n'est pas sans défi.

00:01:17

Elle nécessite des ensembles de

00:01:19

données massives pour l'entraînement,

00:01:20

une puissance de calcul considérable

00:01:22

et la compréhension des résultats

00:01:24

peut parfois être un défi

00:01:26

en soi.

00:01:27

L'agriculture est un autre domaine où l'IA

00:01:29

générative a montré son potentiel.

00:01:32

Les chercheurs ont utilisé l'IA

00:01:34

pour prédire et générer des

00:01:36

combinaisons génétiques de plantes

00:01:38

qui résistent mieux à la sécheresse,

00:01:40

aux maladies ou qui ont un

00:01:43

rendement plus élevé. Par exemple,

00:01:45

la startup NotCo utilise l'IA

00:01:47

générative pour créer des alternatives

00:01:49

végétales aux produits alimentaires

00:01:51

traditionnels en combinant différentes

00:01:53

plantes pour reproduire le goût et la

00:01:56

texture des produits d'origine animale.

00:01:58

L'IA

00:01:58

générative

00:01:59

a le potentiel de transformer

00:02:01

de nombreux domaines.

00:02:02

Mais comme pour tout outil,

00:02:04

il est essentiel d'évaluer son

00:02:05

efficacité et son impact de manière

00:02:08

critique et dans le contexte approprié.

00:00:05

Willkommen zu diesem Video über

00:00:07

Evaluierung der Wirksamkeit von KI

00:00:10

Generativ. In der modernen Welt ist KI

00:00:12

Generative erobert verschiedene Bereiche im Sturm

00:00:15

Von der bildenden Kunst bis zur Medizintechnik.

00:00:18

Aber was ist seine wirkliche

00:00:20

Effektivität in Bezug auf Methoden

00:00:22

die wir schon immer gewusst haben?

00:00:24

Nehmen wir das Beispiel der

00:00:26

Produktgestaltung.

00:00:27

Früher musste sich ein Designer etwas einfallen lassen

00:00:29

und testen Sie jedes Design einzeln.

00:00:32

Heute, dank KI

00:00:33

Generative, Hunderte von

00:00:35

Prototypen können generiert werden

00:00:36

in wenigen Stunden auf der Grundlage von

00:00:39

anhand der festgelegten Kriterien. Im

00:00:41

Alzheimer-Forschung,

00:00:44

eine komplexe neurodegenerative Erkrankung,

00:00:45

Künstliche Intelligenz

00:00:46

Generative Informationen wurden verwendet, um

00:00:49

neue therapeutische Verbindungen.

00:00:52

Atomweise,

00:00:53

ein Unternehmen, das sich auf KI spezialisiert hat

00:00:55

für die Wirkstoffforschung,

00:00:57

eingesetzte KI

00:00:58

Generativ zur Vorhersage und Identifizierung

00:01:00

Moleküle, die die

00:01:02

ein Schlüsselprotein, das an der

00:01:04

Fortschreiten der Alzheimer-Krankheit.

00:01:07

Dank dieses Ansatzes

00:01:08

Sie waren in der Lage, Kandidaten zu identifizieren

00:01:10

vielversprechend in wenigen Monaten

00:01:12

und nicht erst in einigen Jahren.

00:01:14

KI

00:01:14

Generatives Arbeiten ist nicht ohne Herausforderungen.

00:01:17

Es erfordert eine Reihe von

00:01:19

Big Data für die Ausbildung,

00:01:20

Beträchtliche Rechenleistung

00:01:22

und die Ergebnisse zu verstehen

00:01:24

kann manchmal eine Herausforderung sein

00:01:26

an sich.

00:01:27

Die Landwirtschaft ist ein weiterer Bereich, in dem KI

00:01:29

Die generative Technologie hat ihr Potenzial gezeigt.

00:01:32

Die Forscher nutzten KI

00:01:34

vorherzusagen und zu generieren

00:01:36

Genetische Kombinationen von Pflanzen

00:01:38

die widerstandsfähiger gegen Trockenheit sind,

00:01:40

Krankheiten haben oder an einer

00:01:43

Höhere Effizienz. Zum Beispiel

00:01:45

Startup NotCo setzt auf KI

00:01:47

generativ, um Alternativen zu schaffen

00:01:49

Pflanzliche Produkte bis hin zu Lebensmitteln

00:01:51

Durch die Kombination verschiedener

00:01:53

Pflanzen, um den Geschmack zu reproduzieren und

00:01:56

Textur von tierischen Produkten.

00:01:58

Künstliche Intelligenz

00:01:58

Generativ

00:01:59

hat das Potenzial,

00:02:01

in vielen Bereichen.

00:02:02

Aber wie bei jedem Werkzeug gilt:

00:02:04

Es ist wichtig, dass Sie Ihre

00:02:05

Wirksamkeit und Wirkung in einer Weise, die

00:02:08

kritisch und im entsprechenden Kontext zu stellen.

00:00:05

Bienvenidos a este video sobre

00:00:07

Evaluación de la eficacia de la IA

00:00:10

Generativo. En el mundo moderno, la IA

00:00:12

La generatividad está arrasando en varios campos

00:00:15

desde las artes visuales hasta la ingeniería médica.

00:00:18

Pero, ¿cuál es su verdadero

00:00:20

Eficacia en relación con los métodos

00:00:22

que siempre hemos sabido?

00:00:24

Tomemos el ejemplo de la clase

00:00:26

Diseño de producto.

00:00:27

En el pasado, un diseñador tenía que idear

00:00:29

y pruebe cada diseño individualmente.

00:00:32

Hoy, gracias a la IA

00:00:33

generativo, cientos de

00:00:35

Se pueden generar prototipos

00:00:36

en unas pocas horas en base a

00:00:39

sobre los criterios definidos. En

00:00:41

Investigación sobre la enfermedad de Alzheimer,

00:00:44

una enfermedad neurodegenerativa compleja,

00:00:45

IA

00:00:46

se utilizó información generativa para identificar

00:00:49

nuevos compuestos terapéuticos.

00:00:52

En cuanto a los átomos,

00:00:53

una empresa especializada en IA

00:00:55

para el descubrimiento de fármacos,

00:00:57

IA utilizada

00:00:58

Generativo para predecir e identificar

00:01:00

moléculas que podrían inhibir

00:01:02

una proteína clave implicada en la

00:01:04

progresión de la enfermedad de Alzheimer.

00:01:07

Gracias a este enfoque,

00:01:08

Fueron capaces de identificar a los candidatos

00:01:10

prometedor en unos meses

00:01:12

en lugar de en varios años.

00:01:14

Sin embargo, la IA

00:01:14

El trabajo generativo no está exento de desafíos.

00:01:17

Requiere conjuntos de

00:01:19

big data para la formación,

00:01:20

Considerable potencia de cálculo

00:01:22

y la comprensión de los resultados

00:01:24

A veces puede ser un desafío

00:01:26

en sí mismo.

00:01:27

La agricultura es otra área en la que la IA está

00:01:29

La tecnología generativa ha demostrado su potencial.

00:01:32

Los investigadores utilizaron IA

00:01:34

para predecir y generar

00:01:36

Combinaciones genéticas de plantas

00:01:38

que son más resistentes a la sequía,

00:01:40

enfermedades o que tienen una enfermedad

00:01:43

Mayor eficiencia. Como qué

00:01:45

La startup NotCo utiliza la IA

00:01:47

generativo para crear alternativas

00:01:49

De productos de origen vegetal a productos alimenticios

00:01:51

mediante la combinación de diferentes

00:01:53

plantas para reproducir el sabor y

00:01:56

textura de los productos de origen animal.

00:01:58

IA

00:01:58

Generativo

00:01:59

tiene el potencial de transformar

00:02:01

muchas áreas.

00:02:02

Pero como con cualquier herramienta,

00:02:04

Es esencial evaluar su

00:02:05

eficacia e impacto de manera que

00:02:08

crítico y en el contexto adecuado.

00:00:05

Selamat datang di video ini tentang

00:00:07

Mengevaluasi efektivitas AI

00:00:10

Generatif. Di dunia modern, AI

00:00:12

Generatif mengambil berbagai bidang oleh badai

00:00:15

dari seni visual hingga teknik medis.

00:00:18

Tapi apa yang sebenarnya

00:00:20

Efektivitas dalam kaitannya dengan metode

00:00:22

bahwa kita selalu tahu?

00:00:24

Mari kita ambil contoh dari

00:00:26

desain produk.

00:00:27

Di masa lalu, seorang desainer harus datang dengan

00:00:29

dan uji setiap desain secara individual.

00:00:32

Hari ini, berkat AI

00:00:33

generatif, ratusan

00:00:35

Prototipe dapat dihasilkan

00:00:36

dalam beberapa jam berdasarkan

00:00:39

pada kriteria yang ditentukan. Dalam

00:00:41

Penelitian penyakit Alzheimer,

00:00:44

kondisi neurodegeneratif yang kompleks,

00:00:45

AI

00:00:46

Informasi generatif digunakan untuk mengidentifikasi

00:00:49

senyawa terapi baru.

00:00:52

Secara atom,

00:00:53

perusahaan yang berspesialisasi dalam AI

00:00:55

untuk penemuan obat,

00:00:57

menggunakan AI

00:00:58

Generatif untuk memprediksi dan mengidentifikasi

00:01:00

molekul yang bisa menghambat

00:01:02

protein kunci yang terlibat dalam

00:01:04

perkembangan penyakit Alzheimer.

00:01:07

Berkat pendekatan ini,

00:01:08

Mereka mampu mengidentifikasi kandidat

00:01:10

menjanjikan dalam beberapa bulan

00:01:12

daripada dalam beberapa tahun.

00:01:14

Namun, AI

00:01:14

Pekerjaan generatif bukan tanpa tantangan.

00:01:17

Ini membutuhkan set

00:01:19

data besar untuk pelatihan,

00:01:20

Daya komputasi yang cukup besar

00:01:22

dan memahami hasilnya

00:01:24

terkadang bisa menjadi tantangan

00:01:26

dalam dirinya sendiri.

00:01:27

Pertanian adalah bidang lain di mana AI berada

00:01:29

Teknologi generatif telah menunjukkan potensinya.

00:01:32

Para peneliti menggunakan AI

00:01:34

untuk memprediksi dan menghasilkan

00:01:36

Kombinasi genetik tanaman

00:01:38

yang lebih tahan terhadap kekeringan,

00:01:40

penyakit atau yang memiliki

00:01:43

Efisiensi yang lebih tinggi. Seperti apa

00:01:45

startup NotCo menggunakan AI

00:01:47

generatif untuk membuat alternatif

00:01:49

Produk nabati hingga produk makanan

00:01:51

dengan menggabungkan yang berbeda

00:01:53

tanaman untuk mereproduksi rasa dan

00:01:56

tekstur produk hewani.

00:01:58

AI

00:01:58

Generatif

00:01:59

memiliki potensi untuk berubah

00:02:01

banyak daerah.

00:02:02

Tetapi seperti halnya alat apa pun,

00:02:04

Penting untuk menilai Anda

00:02:05

efektivitas dan dampak dengan cara yang

00:02:08

kritis dan dalam konteks yang sesuai.

00:00:05

Benvenuti in questo video su

00:00:07

Valutare l'efficacia dell'IA

00:00:10

Generativo. Nel mondo moderno, l'IA

00:00:12

Il generativo sta prendendo d'assalto vari campi

00:00:15

dalle arti visive all'ingegneria medica.

00:00:18

Ma qual è il suo vero

00:00:20

Efficacia in relazione ai metodi

00:00:22

che abbiamo sempre saputo?

00:00:24

Prendiamo l'esempio del

00:00:26

design del prodotto.

00:00:27

In passato, un designer doveva inventare

00:00:29

e testare ogni progetto individualmente.

00:00:32

Oggi, grazie all'IA

00:00:33

generativo, centinaia di

00:00:35

Possibilità di generare prototipi

00:00:36

in poche ore sulla base di

00:00:39

criteri definiti. Nel

00:00:41

Ricerca sul morbo di Alzheimer,

00:00:44

una condizione neurodegenerativa complessa,

00:00:45

L'intelligenza artificiale

00:00:46

Le informazioni generative sono state utilizzate per identificare

00:00:49

nuovi composti terapeutici.

00:00:52

Per quanto riguarda l'atomo,

00:00:53

un'azienda specializzata nell'IA

00:00:55

per la scoperta di nuovi farmaci,

00:00:57

ha usato l'IA

00:00:58

Generativo per prevedere e identificare

00:01:00

molecole che potrebbero inibire

00:01:02

una proteina chiave coinvolta in

00:01:04

progressione della malattia di Alzheimer.

00:01:07

Grazie a questo approccio,

00:01:08

Sono stati in grado di identificare i candidati

00:01:10

promettente in pochi mesi

00:01:12

piuttosto che in diversi anni.

00:01:14

Tuttavia, l'IA

00:01:14

Il lavoro generativo non è privo di sfide.

00:01:17

Richiede insiemi di

00:01:19

big data per la formazione,

00:01:20

Notevole potenza di calcolo

00:01:22

e la comprensione dei risultati

00:01:24

A volte può essere una sfida

00:01:26

di per sé.

00:01:27

L'agricoltura è un'altra area in cui l'IA è

00:01:29

La tecnologia generativa ha mostrato il suo potenziale.

00:01:32

I ricercatori hanno utilizzato l'intelligenza artificiale

00:01:34

per prevedere e generare

00:01:36

Combinazioni genetiche di piante

00:01:38

che sono più resistenti alla siccità,

00:01:40

malattie o che hanno un

00:01:43

Maggiore efficienza. Come quello che

00:01:45

la startup NotCo utilizza l'intelligenza artificiale

00:01:47

generativo per creare alternative

00:01:49

dai prodotti a base vegetale ai prodotti alimentari

00:01:51

combinando diversi

00:01:53

piante per riprodurre il gusto e la

00:01:56

consistenza dei prodotti di origine animale.

00:01:58

L'intelligenza artificiale

00:01:58

Generativo

00:01:59

ha il potenziale di trasformare

00:02:01

molte aree.

00:02:02

Ma come con ogni strumento,

00:02:04

È essenziale valutare il tuo

00:02:05

l'efficacia e l'impatto in modo tale da

00:02:08

critico e nel contesto appropriato.

00:00:05

このビデオへようこそ

00:00:07

AIの有効性評価

00:00:10

生成。現代社会では、AI

00:00:12

ジェネレーティブはさまざまな分野に旋風を巻き起こしています

00:00:15

視覚芸術から医療工学まで。

00:00:18

しかし、その本当のものは何ですか

00:00:20

方法に関する有効性

00:00:22

私たちがいつも知っていたこと?

00:00:24

の例を見てみましょう。

00:00:26

製品設計。

00:00:27

以前は、デザイナーが考え出さなければなりませんでした

00:00:29

各設計を個別にテストします。

00:00:32

今日、AIのおかげです

00:00:33

ジェネレーティブ、何百もの

00:00:35

プロトタイプの生成が可能

00:00:36

に基づいて数時間で

00:00:39

定義された基準で。の

00:00:41

アルツハイマー病研究、

00:00:44

複雑な神経変性状態

00:00:45

人工知能

00:00:46

生成情報は、

00:00:49

新しい治療用化合物。

00:00:52

アトムワイズ、

00:00:53

AI専門企業

00:00:55

創薬のために、

00:00:57

使用済みAI

00:00:58

予測と識別のための生成

00:01:00

阻害する可能性のある分子

00:01:02

に関与する重要なタンパク質

00:01:04

アルツハイマー病の進行。

00:01:07

このアプローチのおかげで、

00:01:08

彼らは候補者を特定することができました

00:01:10

数か月後には有望

00:01:12

数年ではなく。

00:01:14

しかし、AIは

00:01:14

ジェネレーティブワークには課題がないわけではありません。

00:01:17

これには、

00:01:19

トレーニング用のビッグデータ、

00:01:20

かなりの計算能力

00:01:22

結果の理解

00:01:24

時には挑戦になることもあります

00:01:26

それ自体で。

00:01:27

農業もAIが活躍する分野です

00:01:29

ジェネレーティブ・テクノロジーは、その可能性を示している。

00:01:32

研究者はAIを使用しました

00:01:34

予測して生成する

00:01:36

植物の遺伝的組み合わせ

00:01:38

干ばつに強いもの、

00:01:40

病気や

00:01:43

より高い効率。たとえば

00:01:45

スタートアップのNotCoがAIを活用

00:01:47

代替案を作成するためのジェネレーティブ

00:01:49

植物由来の製品から食品まで

00:01:51

異なる組み合わせることによって

00:01:53

味を再現する植物と

00:01:56

動物性食品の食感。

00:01:58

人工知能

00:01:58

生成

00:01:59

変革の可能性を秘めている

00:02:01

多くの地域。

00:02:02

しかし、他のツールと同様に、

00:02:04

あなたの評価が不可欠です

00:02:05

次のような方法での有効性と影響

00:02:08

重大かつ適切なコンテキストで。

00:00:05

Welkom bij deze video over

00:00:07

Evaluatie van de effectiviteit van AI

00:00:10

Geslachtelijk. In de moderne wereld is AI

00:00:12

Generatief verovert verschillende gebieden stormenderhand

00:00:15

van beeldende kunst tot medische technologie.

00:00:18

Maar wat is het echt?

00:00:20

Effectiviteit in relatie tot methoden

00:00:22

die we altijd al hebben geweten?

00:00:24

Laten we het voorbeeld nemen van de

00:00:26

productontwerp.

00:00:27

In het verleden moest een ontwerper met

00:00:29

en test elk ontwerp afzonderlijk.

00:00:32

Vandaag, dankzij AI

00:00:33

generatieve, honderden

00:00:35

Prototypes kunnen worden gegenereerd

00:00:36

in een paar uur op basis van

00:00:39

op basis van de vastgestelde criteria. In het

00:00:41

Onderzoek naar de ziekte van Alzheimer,

00:00:44

een complexe neurodegeneratieve aandoening,

00:00:45

AI

00:00:46

generatieve informatie werd gebruikt om

00:00:49

nieuwe therapeutische verbindingen.

00:00:52

Atomair,

00:00:53

een bedrijf dat gespecialiseerd is in AI

00:00:55

voor het ontdekken van geneesmiddelen,

00:00:57

gebruikte AI

00:00:58

Generatief om te voorspellen en te identificeren

00:01:00

moleculen die de

00:01:02

een belangrijk eiwit dat betrokken is bij

00:01:04

progressie van de ziekte van Alzheimer.

00:01:07

Dankzij deze aanpak

00:01:08

Ze waren in staat om kandidaten te identificeren

00:01:10

Veelbelovend over een paar maanden

00:01:12

in plaats van over meerdere jaren.

00:01:14

AI is echter

00:01:14

Generatief werk is niet zonder uitdagingen.

00:01:17

Het vereist sets van

00:01:19

big data voor opleiding,

00:01:20

Aanzienlijke rekenkracht

00:01:22

en het begrijpen van de resultaten

00:01:24

kan soms een uitdaging zijn

00:01:26

op zich.

00:01:27

Landbouw is een ander gebied waar AI

00:01:29

Generatieve technologie heeft zijn potentieel bewezen.

00:01:32

De onderzoekers gebruikten AI

00:01:34

om te voorspellen en te genereren

00:01:36

Genetische combinaties van planten

00:01:38

die beter bestand zijn tegen droogte,

00:01:40

ziekten of die een

00:01:43

Hogere efficiëntie. Zoals wat

00:01:45

startup NotCo maakt gebruik van AI

00:01:47

generatief om alternatieven te creëren

00:01:49

van plantaardige producten tot voedingsproducten

00:01:51

door verschillende

00:01:53

planten om de smaak en

00:01:56

textuur van dierlijke producten.

00:01:58

AI

00:01:58

Geslachtelijk

00:01:59

heeft het potentieel om

00:02:01

veel gebieden.

00:02:02

Maar zoals met elk hulpmiddel,

00:02:04

Het is van essentieel belang om uw

00:02:05

doeltreffendheid en impact op een manier die

00:02:08

kritisch en in de juiste context.

00:00:05

Bem-vindo a este vídeo sobre

00:00:07

Avaliação da eficácia da IA

00:00:10

Generativo. No mundo moderno, a IA

00:00:12

Generativo está tomando vários campos de assalto

00:00:15

das artes visuais à engenharia médica.

00:00:18

Mas qual é o seu real

00:00:20

Eficácia em relação aos métodos

00:00:22

que sempre soubemos?

00:00:24

Tomemos o exemplo do

00:00:26

design de produto.

00:00:27

No passado, um designer tinha que inventar

00:00:29

e testar cada desenho individualmente.

00:00:32

Hoje, graças à IA

00:00:33

generativo, centenas de

00:00:35

protótipos podem ser gerados

00:00:36

em poucas horas, com base em

00:00:39

sobre os critérios definidos. No

00:00:41

Investigação sobre a doença de Alzheimer,

00:00:44

uma condição neurodegenerativa complexa,

00:00:45

IA

00:00:46

A informação generativa foi utilizada para identificar

00:00:49

novos compostos terapêuticos.

00:00:52

Atomwise,

00:00:53

uma empresa especializada em IA

00:00:55

para a descoberta de fármacos,

00:00:57

IA usada

00:00:58

Generativo para prever e identificar

00:01:00

moléculas que podem inibir

00:01:02

uma proteína-chave envolvida na

00:01:04

progressão da doença de Alzheimer.

00:01:07

Graças a esta abordagem,

00:01:08

Conseguiram identificar os candidatos

00:01:10

promissor em poucos meses

00:01:12

em vez de em vários anos.

00:01:14

No entanto, a IA

00:01:14

O trabalho gerador não está isento de desafios.

00:01:17

Requer conjuntos de

00:01:19

big data para treinamento,

00:01:20

Poder de computação considerável

00:01:22

e compreensão dos resultados

00:01:24

às vezes pode ser um desafio

00:01:26

em si mesmo.

00:01:27

A agricultura é outra área em que a IA está

00:01:29

A tecnologia generativa mostrou o seu potencial.

00:01:32

Os pesquisadores usaram IA

00:01:34

prever e gerar

00:01:36

Combinações genéticas de plantas

00:01:38

mais resistentes à seca,

00:01:40

ou que tenham uma

00:01:43

Maior eficiência. Como o quê

00:01:45

startup NotCo usa IA

00:01:47

generativo para criar alternativas

00:01:49

produtos à base de plantas para produtos alimentares

00:01:51

através da combinação de diferentes

00:01:53

plantas para reproduzir o sabor e

00:01:56

textura dos produtos de origem animal.

00:01:58

IA

00:01:58

Generativo

00:01:59

tem potencial para transformar

00:02:01

muitas áreas.

00:02:02

Mas, como acontece com qualquer ferramenta,

00:02:04

É essencial avaliar a sua

00:02:05

eficácia e impacto de forma a

00:02:08

crítica e no contexto adequado.

00:00:05

Chào mừng bạn đến với video này về

00:00:07

Đánh giá hiệu quả của AI

00:00:10

Phát sinh. Trong thế giới hiện đại, AI

00:00:12

Generative đang gây bão trên nhiều lĩnh vực khác nhau

00:00:15

từ nghệ thuật thị giác đến kỹ thuật y tế.

00:00:18

Nhưng thực sự của nó là gì

00:00:20

Hiệu quả liên quan đến phương pháp

00:00:22

mà chúng ta luôn biết?

00:00:24

Hãy lấy ví dụ về

00:00:26

Thiết kế sản phẩm.

00:00:27

Trong quá khứ, một nhà thiết kế phải đưa ra

00:00:29

và kiểm tra từng thiết kế riêng lẻ.

00:00:32

Ngày nay, nhờ AI

00:00:33

phát sinh, hàng trăm

00:00:35

Nguyên mẫu có thể được tạo ra

00:00:36

trong vài giờ dựa trên

00:00:39

trên các tiêu chí đã xác định. Trong

00:00:41

Nghiên cứu bệnh Alzheimer,

00:00:44

một tình trạng thoái hóa thần kinh phức tạp,

00:00:45

AI

00:00:46

Thông tin tạo ra đã được sử dụng để xác định

00:00:49

hợp chất trị liệu mới.

00:00:52

Nguyên tử,

00:00:53

một công ty chuyên về AI

00:00:55

để khám phá thuốc,

00:00:57

AI đã qua sử dụng

00:00:58

Tạo ra để dự đoán và xác định

00:01:00

Các phân tử có thể ức chế

00:01:02

Một protein quan trọng liên quan đến

00:01:04

tiến triển của bệnh Alzheimer.

00:01:07

Nhờ cách tiếp cận này,

00:01:08

Họ đã có thể xác định các ứng cử viên

00:01:10

hứa hẹn trong một vài tháng

00:01:12

chứ không phải trong vài năm.

00:01:14

Tuy nhiên, AI

00:01:14

Công việc phát sinh không phải là không có những thách thức của nó.

00:01:17

Nó đòi hỏi các bộ

00:01:19

dữ liệu lớn cho đào tạo,

00:01:20

Sức mạnh tính toán đáng kể

00:01:22

và hiểu kết quả

00:01:24

đôi khi có thể là một thách thức

00:01:26

trong chính nó.

00:01:27

Nông nghiệp là một lĩnh vực khác mà AI là

00:01:29

Công nghệ phát sinh đã cho thấy tiềm năng của nó.

00:01:32

Các nhà nghiên cứu đã sử dụng AI

00:01:34

để dự đoán và tạo

00:01:36

Sự kết hợp di truyền của thực vật

00:01:38

có khả năng chịu hạn tốt hơn,

00:01:40

bệnh hoặc những người có

00:01:43

Hiệu quả cao hơn. Thích cái gì

00:01:45

startup NotCo sử dụng AI

00:01:47

tạo ra để tạo ra các lựa chọn thay thế

00:01:49

Sản phẩm có nguồn gốc thực vật đến các sản phẩm thực phẩm

00:01:51

bằng cách kết hợp khác nhau

00:01:53

cây để tái tạo hương vị và

00:01:56

kết cấu của các sản phẩm động vật.

00:01:58

AI

00:01:58

Thế hệ

00:01:59

có tiềm năng biến đổi

00:02:01

nhiều lĩnh vực.

00:02:02

Nhưng như với bất kỳ công cụ nào,

00:02:04

Điều cần thiết là phải đánh giá

00:02:05

hiệu quả và tác động theo cách

00:02:08

quan trọng và trong bối cảnh thích hợp.

00:00:05

歡迎觀看此視頻

00:00:07

評估人工智慧的有效性

00:00:10

生成。在現代世界中，人工智慧

00:00:12

生成式正在席捲各個領域

00:00:15

從視覺藝術到醫學工程。

00:00:18

但它的真實情況是什麼

00:00:20

與方法相關的有效性

00:00:22

我們一直都知道嗎？

00:00:24

讓我們以

00:00:26

產品設計。

00:00:27

過去，設計師必須想出

00:00:29

並單獨測試每個設計。

00:00:32

今天，多虧了人工智慧

00:00:33

生成式，數百個

00:00:35

可以生成原型

00:00:36

在幾個小時內基於

00:00:39

根據定義的標準。在

00:00:41

阿爾茨海默病研究，

00:00:44

一種複雜的神經退行性疾病，

00:00:45

人工智慧

00:00:46

生成資訊用於識別

00:00:49

新的治療化合物。

00:00:52

原子，

00:00:53

一家專門從事人工智慧的公司

00:00:55

用於藥物發現，

00:00:57

使用人工智慧

00:00:58

生成式預測和識別

00:01:00

可以抑制的分子

00:01:02

一種參與的關鍵蛋白質

00:01:04

阿爾茨海默病的進展。

00:01:07

多虧了這種方法，

00:01:08

他們能夠識別候選人

00:01:10

幾個月後很有希望

00:01:12

而不是幾年後。

00:01:14

然而，人工智慧

00:01:14

生成性工作並非沒有挑戰。

00:01:17

它需要一組

00:01:19

訓練大數據，

00:01:20

可觀的計算能力

00:01:22

並理解結果

00:01:24

有時可能是一個挑戰

00:01:26

本身。

00:01:27

農業是人工智慧的另一個領域

00:01:29

生成技術已經顯示出其潛力。

00:01:32

研究人員使用了人工智慧

00:01:34

預測和生成

00:01:36

植物的遺傳組合

00:01:38

更耐旱，

00:01:40

疾病或患有

00:01:43

效率更高。比如

00:01:45

初創公司 NotCo 使用 AI

00:01:47

生成以創建替代方案

00:01:49

從植物基產品到食品

00:01:51

通過組合不同的

00:01:53

植物再現味道和

00:01:56

動物產品的質地。

00:01:58

人工智慧

00:01:58

生成

00:01:59

具有轉型的潛力

00:02:01

許多領域。

00:02:02

但與任何工具一樣，

00:02:04

評估您的

00:02:05

有效性和影響

00:02:08

關鍵和適當的上下文。

Mandarine AI: CE QUI POURRAIT VOUS INTÉRESSER

LES COURS ASSOCIÉS Ce tutoriel fait partie des cours suivants

Abonnés

2408 vues

E-learning Intermédiaire

Partie 03 - IA générative : Études de cas et analyse

Découvrez le potentiel révolutionnaire de l'IA générative à travers des études de cas concrètes et variées, illustrant son impact sur les di...

Cours E-learning

TOUS LES COURS