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我在科研过程中经常使用人工智能,如将深度机器学习应用于粒子物理实验中的在线触发、离线信号事例选择,以及空间引力波探测中的噪声压制、信号检索与引力波波源参数反演等。应该说,人工智能是非常强大的工具,尤其是在基于GPU等计算“加速器”的发展带来的算力大幅提升之后,使用人工智能可以大幅度提高物理数据分析的效能。我也曾尝试问人工智能引擎一些物理问题,它能实时给出相关文献的初步总结,但只能作为参考,想要准确深入理解,还是要仔细阅读文献。
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人工智能作为近年来科技领域最热门的话题之一,其实并不是一项新技术。早在1956年,人工智能的概念就在美国达特茅斯学院召开的夏季研讨会上被提出。此后经历半个多世纪发展,都未能实现真正的实用化。2012年,加拿大多伦多大学教授杰弗里·欣顿和他的学生基于机器学习提出的深度学习神经网络模型,在图像识别挑战赛上取得重大突破,激发AI领域的又一次发展热潮,推动语音识别、图像识别以及自然语言处理等多个领域快速进步。
精准六码计划论文通讯作者、清华大学精密仪器系教授施路平介绍,在开放世界中,智能系统不仅要应对庞大的数据量,还需要应对如驾驶场景中的突发危险、隧道口的剧烈光线变化和夜间强闪光干扰等极端事件。而传统视觉感知芯片面对此类场景往往出现失真、失效或高延迟,限制系统的稳定性和安全性。