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「チャンドラヤーン3の着陸：AIとセンサーがISROの壮大な月探査を支援」

宇宙探査の魅惑的な広がりの中で、すべてのミッションは未知へのサイコロのような賭けです。インドの国立宇宙機関であるインド宇宙研究機関（ISRO）は、チャンドラヤーン3号ミッションで再びその能力を試す準備が整っています。数年にわたる入念な計画と困難な準備の後、真実の瞬間が訪れました。大胆な事業は月面に成功裏に着陸し、インドの宇宙の冒険に新たな一章を加えました。本記事では、チャンドラヤーン3号の安全な着陸の背後にある人工知能（AI）の役割について説明します。また読む: IBMとNASAが共同で地球科学GPTを作成：地球の謎の解読人工知能：チャンドラヤーン3号の静かなナビゲーター技術と知性の天体の交響曲が星々の間で繰り広げられています。チャンドラヤーン3号を他の先行ミッションと異なるものにしているのは、人工知能（AI）との複雑な統合です。宇宙船が月面に降下するにつれて、AIが中心に立ち、センサーやカメラ、アルゴリズムの複雑な交響曲を演奏します。また読む: zPod、インド初のAI駆動の自律型車両舞台裏：プレーヤーと役割舞台裏では、ISROの遥測、追跡、および指令ネットワーク（ISTRAC）は制御された興奮で鳴り響いています。ミッションディレクターのP.ヴィーラムトゥーヴェルと彼の献身的な科学者チームに率いられ、この神経中枢は究極の月のバレエに備えていました。しかし、AIのおかげで、彼らの関与は緊張感のある15分間の降下フェーズでは制限されました。高いリスクの行為のために、宇宙船はその中核に焼き込まれたプリプログラムされたコンピュータロジックに頼っていました。クリティカルディセント：インドの宇宙への大躍進 8月23日の17時47分に時計が進むにつれて、私たちは全ての物語が展開されるのを見ました。ミッションコントロールは能動的な介入から警戒的な観察へと移行しました。AIのエネルギーによってスーパーチャージされた自律システムが宇宙船の運命を引き継ぎました。AIによるセンサーは一体となり、安全な着陸を確保するために活動しました。チャンドラヤーン3号の成功は、AIと技術のこのシンクロナイズドバレエにかかっていました。チャンドラヤーン3号のセンサーとAIのガイドインストゥルメント ISROの議長S.ソムナートは、この宇宙の冒険を導くセンサーのアンサンブルを披露しました。速度と高度の重要なデータを提供する速度計と高度計がAIのナビゲーションの能力の基盤を形成しています。ハザード回避から慣性ベースまでの様々なカメラが、月の地形のビジュアルキャンバスを描き出しています。これらのさまざまな入力は、複雑なアルゴリズムを通じてシームレスに統合され、ランダーの位置をホリスティックに描き出します。また読む: AIが宇宙へ！NASAが宇宙船通信用のChatGPTのようなチャットボットを導入心と金属の融合：AIとナビゲーションシステムチャンドラヤーン3号の成功の核心には、インテリジェントなナビゲーション、ガイダンス、および制御システムがあります。この複雑なアルゴリズムのウェブは、宇宙船の動きを編成し、安全な着陸を保証するためにその軌道を指示します。AIの入念な計画には、高度の調整、スラスターの発射、障害物の表面スキャンなど、あらゆるシナリオが考慮されています。また読む: エイリアンにインスパイアされた宇宙船デザイン：NASAの大胆な宇宙の未来への飛躍適応的知能：チャンドラヤーン3号の降下の英雄 AIの真の能力は、飛行中に適応して反応したことで輝きました。厳格なシミュレーション、刷新されたガイダンス設計、入念なアルゴリズムにより、各降下フェーズでの精度が保証されました。逆境にもかかわらず、宇宙船は軌道を保ちました。驚くべきことに、ソムナートは、センサーの故障さえもクラフトを妨げることはなかったと明らかにしました。これはバックアップ推進システムのおかげです。ランダーハザード検出および回避カメラ（LHDAC）が主役です。AIの力を借りて、ランディングゾーンの輪郭をスキャンし、着陸を阻害する可能性のある障害物を探しました。センサーとカメラのシンフォニーは、すべてAIによって操作され、ランダーの安全な通過をさらに保証しました。降下の解読：センサーのバレエ宇宙船は、月の高さから地表の優しい抱擁に至るまで、15分に及ぶ複雑なバレエのような旅をしました。オンボードセンサーが踊り手であり、軌道を絶えず再計算していました。重要な結節点は、センサーの精度のチェックポイントとして機能し、壮大なフィナーレは地表からたった150メートル上空での危険性の検証です。…

「AutoGPTQとtransformersを使ってLLMsを軽量化する」

大規模な言語モデルは、人間のようなテキストの理解と生成能力を示し、さまざまなドメインでのアプリケーションを革新しています。しかし、訓練と展開における消費者ハードウェアへの要求は、ますます困難になっています。 🤗 Hugging Faceの主なミッションは、良い機械学習を民主化することであり、これには大規模モデルを可能な限りアクセスしやすくすることも含まれます。bitsandbytesコラボレーションと同じ精神で、私たちはTransformersにAutoGPTQライブラリを統合しました。これにより、ユーザーはGPTQアルゴリズム（Frantar et al. 2023）を使用して8、4、3、または2ビット精度でモデルを量子化して実行できるようになりました。4ビットの量子化ではほとんど精度の低下はなく、推論速度は小規模なバッチサイズの場合にはfp16ベースラインと比較可能です。GPTQメソッドは、校正データセットのパスを必要とする点で、bitsandbytesによって提案された事後トレーニング量子化手法とは若干異なります。この統合はNvidiaのGPUとRoCm-powered AMDのGPUの両方で利用可能です。目次リソース GPTQ論文の簡潔な要約 AutoGPTQライブラリ – LLMの効率的なGPTQの活用のためのワンストップライブラリ 🤗 TransformersでのGPTQモデルのネイティブサポート Optimumライブラリを使用したモデルの量子化テキスト生成推論を介したGPTQモデルの実行 PEFTを使用した量子化モデルの微調整改善の余地サポートされているモデル結論と最終的な言葉謝辞…