『究極の没入型視覚化とモデリング体験を実現するために、4つのAIモデルを組み合わせる』

『究極の没入型視覚化とモデリング体験を実現するために、4つのAIモデルの組み合わせ』

新しい無料アプリHandMolは、6つの最新のコンピュータ技術を統合することによって、分子構造の没入型で共同作業型の可視化とモデリングを実現します。-すべてのウェブとマルチデバイスに

この新しいブログ記事では、”HandMol”というウェブベースのツールを作成した方法について説明します。このツールは、異なるAIベースのツールや技術を統合し、1人または複数のユーザーが分子システムを手で操作し、口頭での要求したコマンドや分子力学の支援を受けて没入型の3Dで表示することを可能にします。この記事では、化学者向けのHandMolの強力さを説明するのではありません（それについては専らの予稿で取り上げられています）、それよりも、WebXR、AIパワードな手の追跡、AIパワードな音声認識（大規模な言語モデルの支援を受けて）、分子物理の迅速で正確なシミュレーションを行うためのAIシステム、および複数のユーザー間の通信に使用されるWebRTCなど、6つの非常に最新のコンピュータ技術を組み合わせる方法について説明します。さらに、プログラム全体はウェブ上、具体的にはクライアント上で完全に実行されるため、多くの利点があります。この記事では、さまざまな技術の説明の他に、高度なテクノリテラシーを持つ人々の生産性、学習、トレーニング、仕事、娯楽を向上させるために、これらの最新の技術を統合することを奨励するという広い目標を達成することを願っています。

目次

• イントロダクション
• なぜHandMolや同様の機能を持つアプリを開発するのか？HandMolは6つの最新技術を統合しています– テクノロジー1および2：VRおよびARにおける視覚化のためのWebXR、そして自然な分子操作のための手の追跡- テクノロジー3および4：大規模な言語モデルによる音声認識の支援- テクノロジー5：MLベースのANI-2xを使用した分子力学および通常のAMBERフォースフィールド- テクノロジー6：WebRTCによる共同作業機能
• 結論と展望

イントロダクション

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