当前位置:首页 > 文章列表 > 科技周边 > 人工智能 > 元宇宙如何“喂养”人工智能模型?

元宇宙如何“喂养”人工智能模型?

来源:51CTO.COM 2023-04-28 06:20:22 0浏览 收藏

哈喽!大家好,很高兴又见面了,我是golang学习网的一名作者,今天由我给大家带来一篇《元宇宙如何“喂养”人工智能模型?》,本文主要会讲到等等知识点,希望大家一起学习进步,也欢迎大家关注、点赞、收藏、转发! 下面就一起来看看吧!

​视觉世界由许多包含多种数据类型、接口和人工智能模型的移动部件组成。3D界面包含了时间和空间相关属性的许多数据类型,它们对于捕获和分析过去趋势、预测未来发展趋势非常重要。

元宇宙如何“喂养”人工智能模型?

这种视觉模拟技术如今已经被应用在一些重要项目中,例如DeepMind的AlphaFold AI研究项目,可以预测2亿多种已知蛋白质的3D结构。蛋白质折叠是药物发现的基础,AlphaFold被用于治疗新冠肺炎的医学研究。在高性能计算领域,元宇宙为研究人员在虚拟模拟中进行协作提供了条件。

作为元宇宙的最大支持者之一,英伟达通过一款名为Omniverse的产品来宣传这个概念,它包含一套用于研究和科学建模的人工智能、软件和视觉技术。

英伟达一直对Omniverse产品的功能含糊其辞,但最近透露了一些信息。该平台使用了一套复杂的技术来收集、整理、翻译和关联数据,这些数据最终被收集成数据集。人工智能模型将分析这些数据集,然后为科学应用提供可视化模型,其中可能包括了解行星运行趋势或开发药物等模型。 

该平台的最新一个合作用例是美国国家海洋和大气管理局将使用Omniverse和洛克希德·马丁公司的技术来可视化气候和天气趋势数据,然后将这些数据提供给研究人员进行预测和其他研究。

洛克希德·马丁开发的OR3D平台收集的信息对于可视化天气和气候数据非常重要,其中包括来自卫星、海洋、先前大气趋势和传感器的数据。这些数据是特定的OR3D文件格式,将被构建到“连接器”中,根据通用场景描述 (USD)格式将数据转换为文件类型。 

USD文件格式具有操作符,可以将定位、方向、颜色、材质和图层等数据合并到一个3D文件中。转换为USD文件格式非常重要,它使可视化文件可以共享,让多个用户可以进行协作,这是虚拟世界的一个重要考虑因素。USD文件也是一个转换器,它将OR3D文件中不同类型的数据分解为人工智能模型的原始输入。 

数据类型可以包括3D图像中的时间和空间元素,这在可视化气候和天气数据中尤为重要。例如,过去的天气趋势需要以秒或分钟为单位捕捉,并且需要根据时间相关性绘制地图。

英伟达的一个名为Nucleus的工具是Omniverse的主要引擎,它将OR3D文件转换为USD文件,并处理来自其他文件格式的运行时间、物理模拟和数据映射。 

人工智能的数据集可以包括实时更新的天气数据,然后将其输入人工智能模型。英伟达将原始图像数据输入USD的多步骤过程复杂但可扩展。它可以支持多种数据类型,被认为比API连接器更可行(后者是特定于应用程序的,不能针对单个复杂模型中的不同数据类型进行扩展)。 

USD文件格式的优点是可以实时处理从卫星和传感器收集到的不同类型的数据,这有助于构建更精确的人工智能模型。同时也可以共享,这使得其数据可以扩展到其他应用。

文中关于​ ​​元宇宙​​的知识介绍,希望对你的学习有所帮助!若是受益匪浅,那就动动鼠标收藏这篇《元宇宙如何“喂养”人工智能模型?》文章吧,也可关注golang学习网公众号了解相关技术文章。

版本声明
本文转载于:51CTO.COM 如有侵犯,请联系study_golang@163.com删除
深入浅出,解析ChatGPT背后的工作原理深入浅出,解析ChatGPT背后的工作原理
上一篇
深入浅出,解析ChatGPT背后的工作原理
老Kindle秒变电子日历,提醒你穿衣收快递,敲几句命令行就行
下一篇
老Kindle秒变电子日历,提醒你穿衣收快递,敲几句命令行就行
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    543次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    516次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    500次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    485次学习
查看更多
AI推荐
  • PubMedQA数据集详解:生物医学问答基准、功能与应用指南
    PubMedQA
    深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
    402次使用
  • H2O EvalGPT:开源LLM大模型评估与排行榜工具
    H2O EvalGPT
    H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
    478次使用
  • LMArena是什么?伯克利AI模型评估平台使用指南与功能解析
    LMArena
    LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
    488次使用
  • 斯坦福HELM:大语言模型Holistic Evaluation整体评估框架详解
    HELM
    深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
    435次使用
  • MMBench详解:多模态大模型基准测试、功能特点与使用指南
    MMBench
    MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
    262次使用
微信登录更方便
  • 密码登录
  • 注册账号
登录即同意 用户协议 和 隐私政策
返回登录
  • 重置密码