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

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
  • 2350 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 :

  1. 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 ?
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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.
  6. 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.

résultat(s)
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.

Il n’existe aucun élément correspondant à votre recherche dans cette vidéo...
Effectuez une autre recherche ou retournez au contenu !

 

résultat(s)
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.

Il n’existe aucun élément correspondant à votre recherche dans cette vidéo...
Effectuez une autre recherche ou retournez au contenu !

 

résultat(s)
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.

Il n’existe aucun élément correspondant à votre recherche dans cette vidéo...
Effectuez une autre recherche ou retournez au contenu !

 

résultat(s)
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.

Il n’existe aucun élément correspondant à votre recherche dans cette vidéo...
Effectuez une autre recherche ou retournez au contenu !

 

résultat(s)
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.

Il n’existe aucun élément correspondant à votre recherche dans cette vidéo...
Effectuez une autre recherche ou retournez au contenu !

 

résultat(s)
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。

Il n’existe aucun élément correspondant à votre recherche dans cette vidéo...
Effectuez une autre recherche ou retournez au contenu !

 

résultat(s)
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.

Il n’existe aucun élément correspondant à votre recherche dans cette vidéo...
Effectuez une autre recherche ou retournez au contenu !

 

résultat(s)
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.

Il n’existe aucun élément correspondant à votre recherche dans cette vidéo...
Effectuez une autre recherche ou retournez au contenu !

 

résultat(s)
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.

Il n’existe aucun élément correspondant à votre recherche dans cette vidéo...
Effectuez une autre recherche ou retournez au contenu !

 

résultat(s)
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。

Il n’existe aucun élément correspondant à votre recherche dans cette vidéo...
Effectuez une autre recherche ou retournez au contenu !

 

Mandarine AI: CE QUI POURRAIT VOUS INTÉRESSER

LES COURS ASSOCIÉS Cette vidéo fait partie des cours suivants

Abonnés
2367 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

Une erreur est survenue

Impossible de sauvegarder votre progression. Veuillez recharger la page, vous connecter, et essayer de nouveau. Si le problème persiste, merci de contacter un administrateur.

Fermer

Rappel

Afficher

/

Acceder à la session