Search Results 洪水

「アフリカのコミュニティが気候変動に適応するためにAIが助ける3つの方法」

先週、ケニアのナイロビで初めて開催されたアフリカ気候サミット（ACS）に参加し、アフリカの指導者と共に気候危機に対処するためのAIソリューションの推進を約束しましたこのACSは、アフリカが気候適応や緩和の取り組みにおいて重要な役割を果たしていることを強調しましたアフリカは気候変動の影響を不均衡に受けており、壊滅的な洪水から食料の安全保障までの問題に直面していますまた、これらのリスクを管理するためのインフラストラクチャーや資源が不足していることもありますアフリカ連合の農業・農村開発・ブルーエコノミー・持続可能な開発委員会のホセファ・サコ委員長は、「緊急の行動がなければ、数十年にわたりアフリカの経済、生計、自然に気候変動がもたらす圧力が続く可能性がある」と述べました私たちは、AIが役立つと強く信じています私たちの同僚と私は、AIソリューションについて議論し、AIがアフリカのコミュニティや企業をどのように支援できるか、さらなるイノベーションの可能性について、アフリカ全土からの政策立案者、起業家、学術研究者と協力しましたこのサミットは、気候変動に取り組むための協力の重要性を強調しました以下は、政府、組織、コミュニティと協力して気候変動の課題に取り組むための3つの方法です1. パートナーシップベースのアプローチ私たちは、国内政府、国連世界気象機関、NGOと協力して、洪水や山火事などの自然災害によって影響を受けるコミュニティを支援するためのAIツールの認知度を高めていますたとえば、私たちのFlood Hubプラットフォームは、80カ国で河川洪水の予測を表示しており、そのうち23カ国がアフリカですこれは、歴史的なデータが不足しているアフリカの多くの地域で、私たちが見たことのない川の振る舞いさえ予測できるグローバルなAIモデルのおかげです私たちは、これらの技術とAIツールをさらに発展させ、そのようなツールの認知度を高め、共同研究を通じて利用事例を探求していきます2. アフリカのコミュニティと共に働くアフリカのGoogleリサーチチームは、ガーナのアクラとケニアのナイロビに研究者を擁していますこれらのチームは、アフリカの社会的な課題に取り組むためのイノベーションを牽引していますたとえば、私たちのチームは、食料安全保障の増大や害虫の管理など、AIが食料の安全保障の成長する課題にどのように貢献できるかを検討していますこの仕事は重要ですアフリカの70%の人々が一部の収入を農業と畜産から得ており、気候の変化、極端な天候、経済の変動は脆弱な人口に前例のない影響を与えています一方、アフリカの生産は急速に予測される人口増加に対応する必要があります

AI

「AIシステムへの9つの一般的な攻撃のタイプ」

「敵対的な攻撃からデータの汚染まで、一般的なAIシステム攻撃を探索し、信頼性のある未来のためにAIを保護する方法を学びましょう」

Google AIは、TPUを使用して流体の流れを計算するための新しいTensorFlowシミュレーションフレームワークを導入しました

流体力学では、数値技術とアルゴリズムを用いて流体の流れと熱伝達の挙動を調べ、解決する問題を計算流体力学（CFD）として知られています。これはさまざまな科学的および産業的な領域で使用されます。さまざまな学術的および産業的な領域で計算流体力学（CFD）が使用されています。エネルギーセクターでは、効率的な風力タービンや発電プラントの設計に、製造業では混合や化学プロセスに、環境科学では海洋学や天気予報に、土木工学では構造解析や洪水モデリングに、建築業界では省エネビルの設計に適用されます。また、航空宇宙および自動車工学においては、空力およびエンジン性能向上に応用されています。計算アルゴリズム、物理モデル構築、データ分析の卓越した進歩により、これらの機能が可能になりました。さらに、高性能コンピューティング（HPC）システムの利用可能性、速度、効率は、複雑な物理プロセスを考慮し、解像度を高めた高忠実度の流れシミュレーションを可能にしました。これらの現象をよりよく理解するために、乱流の研究は環境および工学の流体流れにおいて普遍的です。直接数値シミュレーション（DNS）は、近似や簡略化なしで不安定な三次元流れ場を正確に描写するために有用であり、これらの乱流流れを理解するのに役立ちます。魅力的ではありますが、このようなシミュレーションには、正確にさまざまな地理的スケールで流体流れのパターンを描写するための多くの処理能力が必要です。そこで、研究者たちはTPUで流体流れの計算を可能にするシミュレーション形式を開発しました。研究者たちは、TPUハードウェア設計とTensorFlowソフトウェアの最先端の進歩を活用して、このフレームワークを作り上げました。彼らは、このフレームワークが問題のサイズに適応する効率的なスケーラビリティを示し、ランタイムパフォーマンスを向上させることを強調しました。このフレームワークでは、グラフベースのTensorFlowをプログラミングパラダイムとして使用しています。このフレームワークの正確性とパフォーマンスは、TPUネイティブの単精度浮動小数点演算の影響に特に焦点を当てて、数値的および解析的に研究されています。アルゴリズムと実装は、典型的な2Dおよび3Dのテイラー・グリーン渦のシミュレーションで検証されています。 CFDソルバーの開発を通じて、理想化されたベンチマーク問題が頻繁に利用されてきましたが、その多くはこの研究に取り込まれています。乱流解析のための必要なベンチマークの1つは、均質等方性乱流です（統計的な性質、例えば運動エネルギーなどが座標軸の平行移動や回転に対して不変であるという特徴のある流れ）。研究者たちは、80億のポイントを持つ高解像度のグリッドを適用しました。研究者たちは、乱流流れのシミュレーション能力を調査しました。これを達成するために、2つの特定の構成についてシミュレーションを実施しました：減衰する均質等方性乱流および乱れた平面ジェット。研究者たちは、両方のシミュレーションがベンチマークの解答と強力な統計的合意を示すことを発見しました。研究者たちはまた、2Dおよび3Dのテイラー・グリーン渦流、減衰する均質等方性乱流、乱れた平面ジェットを含む4つの異なるテストシナリオを使用しました。シミュレーション結果は、丸め誤差が解に影響を与えないことを示し、2次精度のレベルであることを示しました。

「AIとMLが高い需要になる10の理由」 1. ビッグデータの増加による需要の増加：ビッグデータの処理と分析にはAIとMLが必要です 2. 自動化の需要の増加：AIとMLは、自動化されたプロセスとタスクの実行に不可欠です 3. 予測能力の向上：AIとMLは、予測分析において非常に効果的です 4. パーソナライズされたエクスペリエンスの需要：AIとMLは、ユーザーの行動と嗜好を理解し、パーソナライズされたエクスペリエンスを提供するのに役立ちます 5. 自動運転技術の需要の増加：自動運転技術の発展にはAIとMLが不可欠です 6. セキュリティの需要の増加：AIとMLは、セキュリティ分野で新たな挑戦に対処するために使用されます 7. ヘルスケアの需要の増加：AIとMLは、病気の早期検出や治療計画の最適化など、医療分野で重要な役割を果たします 8. クラウドコンピューティングの需要の増加：AIとMLは、クラウドコンピューティングのパフォーマンスと効率を向上させるのに役立ちます 9. ロボティクスの需要の増加：AIとMLは、ロボットの自律性と学習能力を高めるのに使用されます 10. インターネットオブシングス（IoT）の需要の増加：AIとMLは、IoTデバイスのデータ分析と制御に重要な役割を果たします

「2024年におけるAIとMLの需要急増を促している10の主要な要因を発見し、さまざまな産業で探求しましょう技術の未来を探索しましょう」

「質問、肩をすくめること、そして次は何か：変化の25年」

「Googleが設立されて以来、私たちは難しい質問に答えるために取り組み、人々が自分の質問に答えを得るのを助け、世界のためにテクノロジーを進化させるために取り組んできました」

環境データサイエンス：イントロダクション

持続可能性への関心が高まる中で、環境データサイエンスが注目されています私たちは例を示し、課題と展望を概説します

「中国のロボットウェイターが韓国の労働力不足に対する不安を燃やす」

韓国人は、労働力不足、人口減少、中国の技術企業との競争の激化に伴う、安価な中国製ロボットウェイターの洪水に不安を抱いています

「メールの生産性を革新する：SaneBoxのAIがあなたの受信トレイの体験を変える方法」

生産性について誰かが書くたびに、暗い情景を描くことから始めるようです。「今日のデジタル時代では、誰も何もできない…」または「何かをやり遂げることに絶望的な気持ちになるかもしれません。」しかし、実際は、私たちのほとんどは少し助けが必要です。私たちはかなり上手にやっていますが、より少ない邪魔があれば生活はずっと簡単です。AIが登場し、生産性を向上させる驚異的な能力を持っています。はい、最近はたくさんの情報が流れてきます。通知、タスクリスト、常に注意を引きつけようとする受信トレイなど、私たちの毎日の生産性に影響を与えることができます。しかし、おそらくタスクに溺れているわけではなく、優先順位をつけることができないわけでもありません。そして、あなたは完璧ではありません。それがAIの役割です。課題が増えるにつれて、AIは私たちの働き方を革新する画期的なツールであることを証明しています。AIはデータから学習し、単調なタスクを自動化するための知的な決定を行うことができます。個人の生産性の世界では、AIは混乱を取り除き、プロセスを最適化し、時間を最大限に活用するためのガイドとなることができます。AIメール革命をリードするプラットフォームの1つであるSaneBoxは、AIを活用してあなたのメール体験を変革します。生産性の課題「一生懸命働く」ということが「生産的である」ということを意味すると素敵でしょう。しかし、常にそうとは限りません。実際、生産性は通常、「効率的に働く」が「一生懸命働く」に取って代わるときに向上します。私たちが最大限に生産的になるのを妨げようとする障害はたくさんあります。それらは私たちの職業的な人生だけでなく、私たちの個人的な人生でも課題を提起します。なぜ私たちは生産性が低下しているのでしょうか？情報過多：情報へのアクセスがたくさんあることは、常にデータが押し寄せてくることを意味します。記事、通知、メッセージ、アップデートが私たちに向かって常にやってきます。価値のある情報を見つけるために情報の海を選別すること自体がタスクになってしまいます。注意散漫：ピン！別のソーシャルメディアの通知です。トレンドのあるYouTubeの動画や友達のInstagramの投稿に引き込まれることが頻繁にあります。これらの気を散らす要素は私たちの集中力を分断し、簡単なタスクを数時間にも引き伸ばします。メールの混乱：メールはコミュニケーションを迅速かつ簡単にするためのものです。しかし、ほとんどの人にとって現実は、受信トレイに数百（または数千！）の未読メッセージが溜まっているということです。宣伝メール、アップデート、仕事に関連するメッセージなどがすべて同じ場所に集まります。それらを選別する作業は時間のかかる雑用です。生産性の低下のコストストレス：タスクが積み重なり、締め切りが迫るにつれて、精神的な負担が現実のものになります。私たちはストレスの潜在的な危険性を知っています。職業生活だけでなく、体にも。締め切りの見落とし：生産性の低下は、タスクが予想より時間がかかることを意味します。締め切りを逃すと、職業的な評判を損ない、クライアントの関係を悪化させ、さらには金銭的なペナルティを引き起こす可能性があります。仕事の品質の低下：追いつくために急いだり、絶えず気を散らすと、私たちの仕事の品質は低下します。エラーがより頻繁に起こり、出力の水準が本当の能力を反映しないかもしれません。時間を取り戻し、効率を向上させるためには、これらの課題を理解し、対処することが重要です。幸いなことに、私たちのAIパワードな仲間が助けを提供してくれます。 SaneBoxとそのAIの理解 SaneBoxは、単なるメール管理ツール以上のものです。それはメールの絶え間ない流入に圧倒されている人々にとって、現代の救世主です。私たちの世界はごちゃごちゃしています。SaneBoxは受信トレイを選別し、あなたが最も重要なものだけを見るようにするエレガントな解決策を提供します。それは整理し、優先順位をつけ、メールの体験を効率化するために設計されています。目標は、あなたが受信トレイから離れ、時間を重要なことに集中できるようにすることです。 SaneBoxのAIはどのように動作するのですか？ SaneBoxの優れた性能の中心には、最先端の人工知能があります。しかし、それがどのように機能するのでしょうか？過去の学習：SaneBoxを使い始めると、AIは過去のやり取りを学習してゼロから始めることはありません。SaneBoxは、あなたが関与するメール、無視するメール、削除するメールを学習します。優先度のソート：SaneBoxのAIは、”脳”を構築した後、緊急と非緊急のメッセージを区別し始めます。重要なものは受信トレイの中心に表示され、それ以外のメッセージはSaneLaterというフォルダに移動されます。SaneLaterフォルダに含まれる内容を日次の概要で確認し、自分の都合に合わせてクリアすることができます。継続的な適応：このAIシステムの美しいところは、動的であるということです。あなたの好みや優先事項が変わるにつれて、AIも適応します。例えば、以前は無視していたニュースレターに対して相互作用を開始した場合、SaneBoxはこの行動の変化を認識し、それらのメッセージの処理方法を調整します。要するに、SaneBoxのAIは個人のメールアシスタントとして機能します。それは裏で継続的に作業し、受信トレイが生産性を高める場所となるようにします。 SaneBoxがあなたの生産性を救う方法メールは祝福と呪いの両方になっています。それは主要なコミュニケーション手段ですが、多くの人々が毎日受け取るメールの数は圧倒的です。SaneBoxは、このよくあるメールの圧倒感に立ち向かうためのいくつかの革新的な解決策を提供しています。…

「LangChainとGPT-4を使用した多言語対応のFEMAディザスターボットの研究」

この記事では、洪水や竜巻などの災害に備え、生き残るために、多言語対応のアメリカ連邦緊急事態管理庁（FEMA）の災害チャットボットを作成する方法について探求します

「分析ストリーム処理への控えめな紹介」

「基礎は揺るぎない、壊れることのない構造物の土台です成功したデータアーキテクチャを構築する際には、データがシステム全体の中心的な要素です...」

Learn more about Search Results 洪水 - Page 3