Nauka

Sztuczna inteligencja zrewolucjonizowała już wiele branż, ale świat badań naukowych wciąż czekał na prawdziwy przełom. Chociaż ogólne modele AI są potężne, często brakuje im specjalistycznej wiedzy niezbędnej do głębokich dociekań naukowych. I tu na scenę wkracza Intern-S1, nowy multimodalny model fundamentalny, który ma za zadanie wypełnić tę lukę i zapoczątkować nową erę odkryć. Opracowany przez Shanghai AI Laboratory, Intern-S1 to nie tylko kolejny duży model językowy. To wyspecjalizowany generalista, zaprojektowany od podstaw do rozumienia i przetwarzania złożonych danych naukowych w różnych formatach – od tekstu i obrazów po dane szeregów czasowych. ...

Wyobraź sobie, że uczysz się grać w szachy. Opanowujesz wszystkie zasady, strategie, otwarcia. Stajesz się całkiem dobrym graczem. A teraz ktoś wprowadza nową figurę z zupełnie nowymi zasadami poruszania się. Czy ucząc się grać z tą nową figurą, zapominasz, jak poruszać się pionkiem czy skoczkiem? Oczywiście, że nie. Twój mózg potrafi integrować nową wiedzę, nie tracąc tej już nabytej. Niestety, dla wielu systemów sztucznej inteligencji jest to ogromne wyzwanie, znane jako “katastroficzne zapominanie”. ...

Czy komputery mogą nauczyć się “słyszeć” rytm w strumieniu danych, podobnie jak my słyszymy rytm w muzyce? I czy dzięki tej umiejętności mogą lepiej chronić nas przed awariami, oszustwami finansowymi czy problemami zdrowotnymi? Na te pytania próbuje odpowiedzieć nowa praca naukowa zatytułowana “CaPulse: Wykrywanie anomalii poprzez dostrajanie się do przyczynowych rytmów szeregów czasowych”. Problem z Anomaliami Żyjemy w świecie danych. Od bicia naszych serc, przez wahania na giełdzie, po zużycie energii w inteligentnym mieście – wszystko to są szeregi czasowe, czyli dane zbierane w regularnych odstępach czasu. W tych danych często czają się anomalie: dziwne, nieoczekiwane zdarzenia, które mogą sygnalizować problem. Może to być nagła arytmia serca, podejrzana transakcja bankowa czy zbliżająca się awaria silnika w fabryce. ...