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.

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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.

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Bienvenue dans cette vidéo qui concerne

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l'évaluation de l'efficacité de l'IA

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générative. Dans le monde moderne, l'IA

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générative prend d'assaut divers domaines

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des arts visuels à l'ingénierie médicale.

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Mais quelle est sa véritable

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efficacité par rapport aux méthodes

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que nous avons toujours connues ?

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Prenons l'exemple de la

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conception de produits.

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Auparavant, un designer devait imaginer

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et tester chaque design individuellement.

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Aujourd'hui, grâce à l'IA

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générative, des centaines de

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prototypes peuvent être générés

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en quelques heures en se basant

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sur les critères définis. Dans la

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recherche sur la maladie d'Alzheimer,

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une affection neurodégénérative complexe,

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l'IA

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générative a été utilisée pour identifier

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de nouveaux composés thérapeutiques.

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Atomwise,

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une entreprise spécialisée dans l'IA

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pour la découverte de médicaments,

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a utilisé l'IA

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générative pour prédire et identifier

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des molécules qui pourraient inhiber

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une protéine clé impliquée dans la

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progression de la maladie d'Alzheimer.

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Grâce à cette approche,

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ils ont pu identifier des candidats

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prometteurs en quelques mois

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plutôt qu'en plusieurs années.

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Cependant, l'IA

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générative n'est pas sans défi.

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Elle nécessite des ensembles de

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données massives pour l'entraînement,

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une puissance de calcul considérable

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et la compréhension des résultats

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peut parfois être un défi

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en soi.

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L'agriculture est un autre domaine où l'IA

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générative a montré son potentiel.

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Les chercheurs ont utilisé l'IA

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pour prédire et générer des

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combinaisons génétiques de plantes

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qui résistent mieux à la sécheresse,

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aux maladies ou qui ont un

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rendement plus élevé. Par exemple,

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la startup NotCo utilise l'IA

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générative pour créer des alternatives

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végétales aux produits alimentaires

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traditionnels en combinant différentes

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plantes pour reproduire le goût et la

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texture des produits d'origine animale.

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L'IA

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générative

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a le potentiel de transformer

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de nombreux domaines.

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Mais comme pour tout outil,

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il est essentiel d'évaluer son

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efficacité et son impact de manière

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critique et dans le contexte approprié.

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Willkommen zu diesem Video über

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Evaluierung der Wirksamkeit von KI

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Generativ. In der modernen Welt ist KI

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Generative erobert verschiedene Bereiche im Sturm

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Von der bildenden Kunst bis zur Medizintechnik.

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Aber was ist seine wirkliche

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Effektivität in Bezug auf Methoden

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die wir schon immer gewusst haben?

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Nehmen wir das Beispiel der

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Produktgestaltung.

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Früher musste sich ein Designer etwas einfallen lassen

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und testen Sie jedes Design einzeln.

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Heute, dank KI

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Generative, Hunderte von

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Prototypen können generiert werden

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in wenigen Stunden auf der Grundlage von

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anhand der festgelegten Kriterien. Im

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Alzheimer-Forschung,

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eine komplexe neurodegenerative Erkrankung,

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Künstliche Intelligenz

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Generative Informationen wurden verwendet, um

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neue therapeutische Verbindungen.

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Atomweise,

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ein Unternehmen, das sich auf KI spezialisiert hat

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für die Wirkstoffforschung,

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eingesetzte KI

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Generativ zur Vorhersage und Identifizierung

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Moleküle, die die

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ein Schlüsselprotein, das an der

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Fortschreiten der Alzheimer-Krankheit.

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Dank dieses Ansatzes

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Sie waren in der Lage, Kandidaten zu identifizieren

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vielversprechend in wenigen Monaten

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und nicht erst in einigen Jahren.

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KI

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Generatives Arbeiten ist nicht ohne Herausforderungen.

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Es erfordert eine Reihe von

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Big Data für die Ausbildung,

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Beträchtliche Rechenleistung

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und die Ergebnisse zu verstehen

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kann manchmal eine Herausforderung sein

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an sich.

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Die Landwirtschaft ist ein weiterer Bereich, in dem KI

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Die generative Technologie hat ihr Potenzial gezeigt.

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Die Forscher nutzten KI

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vorherzusagen und zu generieren

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Genetische Kombinationen von Pflanzen

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die widerstandsfähiger gegen Trockenheit sind,

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Krankheiten haben oder an einer

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Höhere Effizienz. Zum Beispiel

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Startup NotCo setzt auf KI

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generativ, um Alternativen zu schaffen

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Pflanzliche Produkte bis hin zu Lebensmitteln

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Durch die Kombination verschiedener

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Pflanzen, um den Geschmack zu reproduzieren und

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Textur von tierischen Produkten.

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Künstliche Intelligenz

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Generativ

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hat das Potenzial,

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in vielen Bereichen.

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Aber wie bei jedem Werkzeug gilt:

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Es ist wichtig, dass Sie Ihre

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Wirksamkeit und Wirkung in einer Weise, die

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kritisch und im entsprechenden Kontext zu stellen.

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Bienvenidos a este video sobre

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Evaluación de la eficacia de la IA

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Generativo. En el mundo moderno, la IA

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La generatividad está arrasando en varios campos

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desde las artes visuales hasta la ingeniería médica.

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Pero, ¿cuál es su verdadero

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Eficacia en relación con los métodos

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que siempre hemos sabido?

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Tomemos el ejemplo de la clase

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Diseño de producto.

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En el pasado, un diseñador tenía que idear

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y pruebe cada diseño individualmente.

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Hoy, gracias a la IA

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generativo, cientos de

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Se pueden generar prototipos

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en unas pocas horas en base a

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sobre los criterios definidos. En

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Investigación sobre la enfermedad de Alzheimer,

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una enfermedad neurodegenerativa compleja,

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IA

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se utilizó información generativa para identificar

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nuevos compuestos terapéuticos.

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En cuanto a los átomos,

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una empresa especializada en IA

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para el descubrimiento de fármacos,

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IA utilizada

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Generativo para predecir e identificar

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moléculas que podrían inhibir

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una proteína clave implicada en la

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progresión de la enfermedad de Alzheimer.

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Gracias a este enfoque,

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Fueron capaces de identificar a los candidatos

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prometedor en unos meses

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en lugar de en varios años.

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Sin embargo, la IA

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El trabajo generativo no está exento de desafíos.

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Requiere conjuntos de

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big data para la formación,

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Considerable potencia de cálculo

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y la comprensión de los resultados

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A veces puede ser un desafío

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en sí mismo.

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La agricultura es otra área en la que la IA está

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La tecnología generativa ha demostrado su potencial.

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Los investigadores utilizaron IA

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para predecir y generar

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Combinaciones genéticas de plantas

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que son más resistentes a la sequía,

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enfermedades o que tienen una enfermedad

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Mayor eficiencia. Como qué

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La startup NotCo utiliza la IA

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generativo para crear alternativas

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De productos de origen vegetal a productos alimenticios

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mediante la combinación de diferentes

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plantas para reproducir el sabor y

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textura de los productos de origen animal.

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IA

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Generativo

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tiene el potencial de transformar

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muchas áreas.

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Pero como con cualquier herramienta,

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Es esencial evaluar su

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eficacia e impacto de manera que

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crítico y en el contexto adecuado.

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Selamat datang di video ini tentang

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Mengevaluasi efektivitas AI

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Generatif. Di dunia modern, AI

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Generatif mengambil berbagai bidang oleh badai

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dari seni visual hingga teknik medis.

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Tapi apa yang sebenarnya

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Efektivitas dalam kaitannya dengan metode

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bahwa kita selalu tahu?

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Mari kita ambil contoh dari

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desain produk.

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Di masa lalu, seorang desainer harus datang dengan

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dan uji setiap desain secara individual.

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Hari ini, berkat AI

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generatif, ratusan

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Prototipe dapat dihasilkan

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dalam beberapa jam berdasarkan

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pada kriteria yang ditentukan. Dalam

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Penelitian penyakit Alzheimer,

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kondisi neurodegeneratif yang kompleks,

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AI

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Informasi generatif digunakan untuk mengidentifikasi

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senyawa terapi baru.

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Secara atom,

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perusahaan yang berspesialisasi dalam AI

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untuk penemuan obat,

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menggunakan AI

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Generatif untuk memprediksi dan mengidentifikasi

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molekul yang bisa menghambat

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protein kunci yang terlibat dalam

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perkembangan penyakit Alzheimer.

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Berkat pendekatan ini,

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Mereka mampu mengidentifikasi kandidat

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menjanjikan dalam beberapa bulan

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daripada dalam beberapa tahun.

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Namun, AI

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Pekerjaan generatif bukan tanpa tantangan.

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Ini membutuhkan set

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data besar untuk pelatihan,

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Daya komputasi yang cukup besar

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dan memahami hasilnya

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terkadang bisa menjadi tantangan

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dalam dirinya sendiri.

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Pertanian adalah bidang lain di mana AI berada

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Teknologi generatif telah menunjukkan potensinya.

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Para peneliti menggunakan AI

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untuk memprediksi dan menghasilkan

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Kombinasi genetik tanaman

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yang lebih tahan terhadap kekeringan,

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penyakit atau yang memiliki

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Efisiensi yang lebih tinggi. Seperti apa

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startup NotCo menggunakan AI

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generatif untuk membuat alternatif

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Produk nabati hingga produk makanan

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dengan menggabungkan yang berbeda

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tanaman untuk mereproduksi rasa dan

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tekstur produk hewani.

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AI

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Generatif

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memiliki potensi untuk berubah

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banyak daerah.

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Tetapi seperti halnya alat apa pun,

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Penting untuk menilai Anda

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efektivitas dan dampak dengan cara yang

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kritis dan dalam konteks yang sesuai.

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Benvenuti in questo video su

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Valutare l'efficacia dell'IA

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Generativo. Nel mondo moderno, l'IA

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Il generativo sta prendendo d'assalto vari campi

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dalle arti visive all'ingegneria medica.

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Ma qual è il suo vero

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Efficacia in relazione ai metodi

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che abbiamo sempre saputo?

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Prendiamo l'esempio del

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design del prodotto.

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In passato, un designer doveva inventare

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e testare ogni progetto individualmente.

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Oggi, grazie all'IA

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generativo, centinaia di

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Possibilità di generare prototipi

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in poche ore sulla base di

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criteri definiti. Nel

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Ricerca sul morbo di Alzheimer,

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una condizione neurodegenerativa complessa,

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L'intelligenza artificiale

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Le informazioni generative sono state utilizzate per identificare

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nuovi composti terapeutici.

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Per quanto riguarda l'atomo,

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un'azienda specializzata nell'IA

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per la scoperta di nuovi farmaci,

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ha usato l'IA

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Generativo per prevedere e identificare

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molecole che potrebbero inibire

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una proteina chiave coinvolta in

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progressione della malattia di Alzheimer.

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Grazie a questo approccio,

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Sono stati in grado di identificare i candidati

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promettente in pochi mesi

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piuttosto che in diversi anni.

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Tuttavia, l'IA

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Il lavoro generativo non è privo di sfide.

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Richiede insiemi di

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big data per la formazione,

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Notevole potenza di calcolo

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e la comprensione dei risultati

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A volte può essere una sfida

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di per sé.

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

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La tecnologia generativa ha mostrato il suo potenziale.

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I ricercatori hanno utilizzato l'intelligenza artificiale

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per prevedere e generare

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Combinazioni genetiche di piante

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che sono più resistenti alla siccità,

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malattie o che hanno un

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Maggiore efficienza. Come quello che

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la startup NotCo utilizza l'intelligenza artificiale

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generativo per creare alternative

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dai prodotti a base vegetale ai prodotti alimentari

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combinando diversi

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piante per riprodurre il gusto e la

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consistenza dei prodotti di origine animale.

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L'intelligenza artificiale

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Generativo

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ha il potenziale di trasformare

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molte aree.

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Ma come con ogni strumento,

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È essenziale valutare il tuo

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l'efficacia e l'impatto in modo tale da

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critico e nel contesto appropriato.

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このビデオへようこそ

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AIの有効性評価

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生成。現代社会では、AI

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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

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視覚芸術から医療工学まで。

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しかし、その本当のものは何ですか

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方法に関する有効性

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私たちがいつも知っていたこと?

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の例を見てみましょう。

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製品設計。

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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

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各設計を個別にテストします。

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今日、AIのおかげです

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ジェネレーティブ、何百もの

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プロトタイプの生成が可能

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に基づいて数時間で

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定義された基準で。の

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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。

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