Tíz adat- és AI-fejlesztés az önvezető versenytől a hajtogatható iPhone-ig

Önvezetés, robotika és gyártás

Az Abu Dhabi Autonomous Racing League Olaszországban rendezte meg első többautós, önvezető versenyét. A csapatok azonos versenyautókat használtak, amelyek érzékelőkkel és mesterségesintelligencia-rendszerrel voltak felszerelve. A rendszer az érzékelők adataiból mérte fel a pálya állapotát, megtervezte az előzéseket, majd versenytempónál irányította a járművet. A verseny az önvezető rendszerek megbízhatóságát és gyors döntéshozatalát tesztelte nagy terhelés mellett.

A washingtoni General Robotics GRID nevű platformja az ipari robotok beállítását és üzembe helyezését támogatja. A szoftver automatikusan elemzi az érzékelők adatait, azonosítja a hibákat, és minden robot beállításából tanul. A vállalat szerint így az új gépek konfigurálása hetek helyett órák alatt történhet, mivel a rendszer automatizálja az üzembe állításhoz szükséges mérnöki munka jelentős részét.

A kínai Galbot RoboGesture nevű keretrendszere humanoid robotokat segít természetesebb gesztusok használatában. A technológia összekapcsolja a beszédet és a mozdulatokat, majd hangfeldolgozás és AI-modellek segítségével a beszélő jelentéséhez, ritmusához és hanghordozásához illő gesztusokat hoz létre.

Állami szolgáltatások, energia és újrahasznosítás

Kalifornia állama bejelentette az AskCA online AI-asszisztenst, amely egyetlen belépési ponton keresztül segít eligazodni a közszolgáltatások között. Az Anthropic Claude modelljét és az állam által ellenőrzött információkat használó eszköz olyan ügyekben ad útmutatást, mint az álláskeresés, a családi szolgáltatások elérése vagy a katasztrófa utáni helyreállítás támogatása.

Az Oak Ridge National Laboratory kutatói olyan algoritmust fejlesztettek, amely az energiahálózati igényeket helyi korlátokkal együtt vizsgálja. A rendszer figyelembe veszi többek között a területrendezési szabályokat, a zajhatárokat, a műemlékvédelmi szempontokat és a közösségi prioritásokat. Ez alapján a közműszolgáltatók és a tervezők meghatározhatják az új energiatermelő vagy energiatároló létesítmények megfelelő típusát, méretét és helyét.

A coloradói AMP a michigani Kent Countyval együttműködve telepíti az AMP ONE AI-alapú újrahasznosítási rendszerét. A számítógépes látás és a robotkarok olyan újrahasznosítható anyagokat is felismernek és szétválogatnak, amelyek a kézi válogatás során gyakran kimaradnak. A megoldás célja a hasznosítható anyagok visszanyerésének növelése, a hulladéklerakók terhelésének csökkentése és az elöregedő létesítmények támogatása.

Sport, egészségügy és fogyasztói eszközök

Az Ázsiai Játékok új, virtuális taekwondo-eseményt indított. A versenyzők mozgáskövető érzékelőket, kontrollereket és VR-szemüveget használnak, a rendszer pedig avatarok által végrehajtott találatokká alakítja a valós technikákat. A játékszerű elemek között életerő- és kábításjelzők is vannak. A szervezők célja a fiatalabb sportolók megszólítása és a részvétel bővítése.

A bostoni Insilico Medicine AI-eszközök segítségével fejlesztett gyógyszert tesztelt az idiopátiás tüdőfibrózis kezelésére. A rentosertib nevű készítmény kutatásában a vállalat eszközei a betegséggel összefüggő fehérjék azonosításában segítettek. A kutatók hat, biológiai életkort becslő AI-eszközzel is megvizsgálták a gyógyszer hatásait. Eredményeik szerint a rentosertib hatással lehet a biológiai öregedésre, ami új irányt jelenthet a hosszú élettartammal kapcsolatos kutatásokban.

A Microsoft Copilot a Seattle Seahawks edzői munkafolyamataiba is bekerült. A Surface táblagépeken és az edzői páholyban működő rendszeren az elemzők élő játékmenet-adatokról kérdezhetnek, például a formációk gyakoriságáról, a játékosok használatáról és a különböző játékhelyzetekről. A megoldás a mérkőzések közötti döntéseket gyorsíthatja, miközben megfelel az NFL technológiai szabályainak.

A Center for Data Innovation szerint az Apple új, Duo nevű hajtogatható telefonjának zsanérját AI-támogatott gyártási eljárással készítik. Algoritmusok és lézeres letapogatás párosítják az egyes zsanérokat az ideális készülékházzal, a 3D-nyomtatás pedig vékony rétegekkel simítja ki a tökéletlenségeket. Az eljárás célja a gyártási állandóság javítása és a hibák csökkentése.