Искусственный интеллект, соединяющий цифровой и физический миры. Anima Anandkumar - видеоролик
Изучение английского языка с помощью параллельных субтитров ролика "Искусственный интеллект, соединяющий цифровой и физический миры".
Метод интервальных повторений для пополнения словарного запаса английских слов. Встроенный словарь.
Всего 828 книг и 2773 познавательных видеоролика в бесплатном доступе.
страница 2 из 3 ←предыдущая следующая→ ...
00:02:46
we need to be able
to zoom into the fine details
нам необходимо иметь возможность
детально рассмотреть
of the turbulent fluid flow.
турбулентный поток жидкости.
Standard deep learning uses
a fixed number of pixels.
Стандартное глубокое обучение использует
фиксированное количество пикселей.
So if you zoom in, it gets blurry
И если увеличить масштаб,
изображение станет размытым,
and not all the details are captured.
не все детали будут запечатлены.
00:03:03
We invented an AI technology
called neural operators
Мы изобрели технологию ИИ
под названием нейронные операторы,
that represents the data
as continuous functions or shapes,
которая представляет данные
в виде непрерывных функций или фигур
and allows us to zoom in indefinitely
to any resolution or scale.
и позволяет масштабировать изображение
до любого разрешения или масштаба.
Neural operators allow us to train on data
Нейронные операторы
позволяют нам обучаться
at multiple scales or resolutions.
на данных в разных
масштабах и разрешениях.
00:03:26
And also allows us to incorporate
А также позволяет нам использовать
the knowledge of mathematical equations
знания математических уравнений
to fill in the finer details
для уточнения мельчайших
деталей в тех случаях,
when only limited
resolution data is available.
когда доступны данные только
с ограниченным разрешением.
Such learning at multiple scales
is essential for scientific understanding
Такое многоуровневое обучение
необходимо для научного понимания,
00:03:43
and neural operators enable this.
и нейронные операторы
позволяют это сделать.
With neural operators,
С помощью нейронных операторов
we can simulate physical phenomena
such as fluid dynamics
мы можем моделировать
физические явления, такие как
as much as a million times faster
than traditional simulations.
динамика жидкости, в миллион раз быстрее,
чем при традиционном моделировании.
Last year, we used neural operators
to invent a better medical catheter.
В прошлом году мы
использовали нейронные операторы,
чтобы изобрести более совершенный медицинский катетер.
чтобы изобрести более совершенный медицинский катетер.
00:04:04
A medical catheter is a tube that draws
fluids out of the human body.
Медицинский катетер — это трубка, которая
выводит жидкость из человеческого тела.
Unfortunately, the bacteria tend to swim
upstream against the fluid flow
К сожалению, бактерии плывут вверх
по течению, препятствуя потоку жидкости,
and infect the human.
и заражают человека.
In fact, annually there is more
than half a million cases
Фактически, ежегодно регистрируется
более полумиллиона случаев
of such healthcare-related infections,
инфекций, связанных с оказанием
медицинской помощи,
00:04:24
and this is one of the leading causes.
и это одна из основных причин.
Last year, we used neural operators
to change the inside of the catheter
В прошлом году мы использовали
нейронные операторы для изменения
from smooth to ridged.
внутренней части катетера
с гладкой на ребристую.
With ridges, now we have vortices
created as the fluid flows,
При использовании гребней в процессе
течения жидкости образуются вихри,
and we can hope to stop the bacteria
from swimming upstream
и мы можем надеяться,
что благодаря этим вихрям
00:04:45
because of these vortices.
бактерии не смогут плыть вверх по течению.
But to get this correct,
Но чтобы всё исправить,
we need the shape of the ridges
to be exactly right.
нам нужна точная форма гребней.
In the past, this would have been
done by trial and error.
В прошлом это можно было
сделать методом проб и ошибок.
Design a version of the catheter,
Спроектируйте версию катетера,
00:05:01
build it out, take it to the lab,
сконструируйте ее, отнесите
в лабораторию, изучите гипотезу,
observe a hypothesis
if something went wrong,
если что-то пошло не так,
rinse and repeat and redesign again.
промойте, повторите процедуру
и снова измените конструкцию.
But instead, we taught AI the behavior
of the fluid flow inside the tube,
Но вместо этого мы научили ИИ
поведению потока жидкости в трубке,
and with it, our neural operator model
was able to directly propose
и благодаря этому наша нейрооператорная
модель смогла напрямую предложить
00:05:22
an optimized design.
оптимизированную конструкцию.
We 3D-printed the design
only once to verify that it worked.
Мы напечатали проект на 3D-принтере один
раз, чтобы убедиться, что он работает.
In the video, you're seeing our catheter
being tested in the lab.
На видео видно, как катетер
тестируется в лаборатории.
Для просмотра параллельного текста полностью залогиньтесь или зарегистрируйтесь