Realbotix कंपनी ने अपनी स्व-निर्मित Realbotix रोबोट AI दृष्टि प्रणाली (Realbotix Robotic AI Vision System) जारी करने की घोषणा की। यह अभिनव प्रणाली मानव-जैसे रोबोट के लिए नई यथार्थता और अनुकूलन मान सेट करेगी, जिसका उद्देश्य उपयोगकर्ता बातचीत के अनुभव को बढ़ाना और वास्तविक समय में पर्यावरण की पहचान करना है। Realbotix रोबोट AI दृष्टि प्रणाली में कई महत्वपूर्ण सुविधाएँ हैं, जिनमें उपयोगकर्ता के चेहरे की पहचान, वस्तु पहचान, चेहरे का ट्रैकिंग और शामिल हैं।

कैंसर के इलाज की यात्रा में, प्रारंभिक पहचान हमेशा एक चुनौतीपूर्ण मुद्दा रहा है। हाल के वर्षों में, तरल बायोप्सी तकनीक ने अपनी गैर-आक्रामकता और उच्च संवेदनशीलता के कारण व्यापक ध्यान आकर्षित किया है। हालाँकि, मौजूदा परीक्षण तकनीकें अक्सर गहरे लक्षित अनुक्रमण पर निर्भर करती हैं, जो कई प्रकार के डेटा को एकीकृत करने में कठिनाई पैदा करती हैं, और इस प्रकार संवेदनशीलता और विशिष्टता को प्रभावित करती हैं। इस तकनीकी कमी को लक्षित करते हुए, ऑक्सफोर्ड विश्वविद्यालय की शोध टीम ने全基因组的 TET 辅助吡啶硼烷测序(TAPS) के आधार पर नई बहु-मोडल चक्र ट्यूमर DNA (ctDNA)检测方法 विकसित की है। इस विधि का最大亮

पारंपरिक बड़े भाषा मॉडल (LLM) के सूक्ष्म समायोजन विधियाँ आम तौर पर संसाधन-गहन होती हैं, और विविध कार्यों को संभालने में स्थिरता दिखाती हैं। इन चुनौतियों का समाधान करने के लिए, साकाना एआई ने एक नए प्रकार के अनुकूली ढांचे का परिचय दिया है, जिसका नाम Transformer² है। Transformer² तर्क के दौरान LLM के वजन को वास्तविक समय में समायोजित करने में सक्षम है, जिससे यह अज्ञात कार्यों के अनुकूलन में ऑक्टोपस की तरह लचीला हो जाता है। Transformer² का मूल एक दो-चरणीय तंत्र में है: पहले चरण में, एक शेड्यूलिंग सिस्टम

जब कैलिफ़ोर्निया में जंगल की आग विकराल हो रही है, तब दुनिया की सबसे बड़ी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चिप निर्माता Nvidia के एक वैज्ञानिक ने जंगल की आग से लड़ने के लिए एआई रोबोटों का इस्तेमाल करने का प्रस्ताव दिया है, हालाँकि इस सुझाव ने पर्यावरण पर इसके प्रभाव के बारे में सवाल उठाए हैं। Nvidia के 'एंबॉडीड एआई' शोधकर्ता जिम फ़ैन (Jim Fan) ने सोशल मीडिया X (पूर्व ट्विटर) पर एक वीडियो साझा किया, जिसमें एक मानव-सदृश रोबोट को चीनी सड़कों पर चलते हुए दिखाया गया है। उन्होंने टिप्पणी में इस रोबोट की 'शैली' की प्रशंसा की और呼吁这

जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तकनीक के तेजी से विकास के साथ, आने वाले वर्षों में इलेक्ट्रॉनिक कचरे का उत्पादन काफी बढ़ सकता है। एक वैश्विक शोध विश्लेषण के अनुसार, 2030 तक, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से संबंधित इलेक्ट्रॉनिक कचरा 2023 के 2600 टन से बढ़कर 250 लाख टन होने की उम्मीद है। यह संख्या वैश्विक 8.5 अरब जनसंख्या के लिए लगभग दो आईफोन फेंकने के बराबर है, जो पर्यावरणीय प्रभाव के प्रति गहरी चिंता पैदा करती है। चित्र स्रोत नोट: चित्र AI द्वारा उत्पन्न, चित्र का लाइसेंस प्रदाता Midjourney द्वारा जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की तेज वृद्धि ने हार्डवेयर और

कल, चीन का पहला ऑटोमोटिव स्मार्ट सेफ्टी मूल्यांकन ढांचा चोंगकिंग में औपचारिक रूप से जारी किया गया। यह ढांचा स्मार्ट कारों के पर्यावरण संवेदन, निर्णय नियंत्रण, आपातकालीन प्रतिक्रिया आदि कई आयामों का मूल्यांकन करेगा, जो कि स्मार्ट कार सुरक्षा मूल्यांकन क्षेत्र में हमारे देश की एक महत्वपूर्ण प्रगति है। जानकारी के अनुसार, ऑटोमोटिव स्मार्ट सेफ्टी मूल्यांकन ढांचा स्मार्ट कारों के उपयोग दृश्य सुरक्षा पर ध्यान केंद्रित करता है, और स्वचालित ड्राइविंग कारों के लिए स्मार्ट सुरक्षा परीक्षण मानदंड प्रस्तुत करता है। 50 से अधिक परीक्षणों के माध्यम से, स्वचालित ड्राइविंग प्रणाली का एक व्यापक सुरक्षा मूल्यांकन मैट्रिक्स तैयार किया गया है। विशेषज्ञों का कहना है कि स्मार्ट कारों की जटिल दृश्यों में सुरक्षा...

आज,腾讯 रोबोटिक्स X प्रयोगशाला ने अपने नवीनतम विकास का अनावरण किया, जिसका नाम मानव निवास पर्यावरण रोबोट "छोटा पांच" है। यह रोबोट घर में एक अनिवार्य सहायक बनने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो वास्तविक वातावरण में चल सकता है, वस्तुओं को ले जा सकता है, और यहां तक कि बुजुर्गों की सहायता भी कर सकता है। छोटा पांच का डिज़ाइन पारंपरिक रोबोट के विचारों को बदल देता है, जिसमें चार-पैर पहियों का संयोजन है। यह डिज़ाइन इसे समतल सतहों पर अधिक गति प्रदान करने के साथ-साथ असमान भूभाग पर अनुकूलन की क्षमता बनाए रखने की अनुमति देता है। यह लचीलापन छोटा पांच को आवास, वृद्धाश्रम जैसी विभिन्न जगहों पर उपयोग में लाने की अनुमति देता है।

हाल ही में, 'गार्जियन' के एक विश्लेषण ने प्रौद्योगिकी कंपनियों द्वारा उनके एआई डेटा केंद्रों के पर्यावरणीय प्रभाव में गंभीर धोखे के संकेत दिए हैं। माइक्रोसॉफ्ट, गूगल, मेटा और एप्पल जैसे प्रौद्योगिकी दिग्गजों द्वारा रिपोर्ट किए गए उत्सर्जन आंकड़े और वास्तविकता में बहुत बड़ा अंतर है। इस विश्लेषण के अनुसार, इन कंपनियों का वास्तविक उत्सर्जन उनके द्वारा आधिकारिक रूप से खुलासा किए गए आंकड़ों से 662% अधिक है, और यह तो सिर्फ शुरुआत है, क्योंकि यह अध्ययन 2020 से 2022 तक के आंकड़ों को ही शामिल करता है। चित्र स्रोत टिप्पणी: चित्र एआई द्वारा उत्पन्न किया गया है, चित्र के लिए लाइसेंस सेवा प्रदाता मिडजौ।

2023 में, तेज फैशन की दिग्गज कंपनी Shein का प्रभाव वैश्विक स्तर पर फैला हुआ है। हजारों उड़ानें इसकी अल्ट्रा-सस्ते कपड़ों को विभिन्न आपूर्तिकर्ताओं से तेजी से करोड़ों ग्राहकों तक पहुंचा रही हैं, #sheinhaul वीडियो सोशल मीडिया पर वायरल होने के कारण अरबों बार देखे जा चुके हैं। हालाँकि, इस प्रथम दृष्टया繁荣 के पीछे पर्यावरणीय सततता के बारे में एक महत्वपूर्ण समस्या छिपी हुई है। Shein अपनी मालिकाना मशीन लर्निंग एप्लिकेशन का उपयोग करके ग्राहकों की पसंद की वास्तविक समय में निगरानी करती है और मांग का अनुमान लगाती है, और इस मांग को पूरी करने के लिए超 तेज़ आपूर्ति श्रृंखला का उपयोग करती है। यह AI चालित

स्टार्टअप कंपनी Meshy ने AI संचालित 3D मॉडलिंग टूल Meshy-4 लॉन्च किया है, जिसने 16 महीने के विकास के बाद मॉडल ज्यामिति और वर्कफ़्लो में महत्वपूर्ण सुधार किया है, जिससे डिजाइनरों और डेवलपर्स की सृजनात्मकता में काफी वृद्धि हुई है। Meshy-4 AI द्वारा उत्पन्न 3D मॉडलों के क्षेत्र में उत्कृष्टता दिखाता है, जो उत्पन्न सतहें अधिक चिकनी और ज्यामितीय विवरण स्पष्ट होते हैं, जो पेशेवर उपयोग मानकों के करीब हैं। इसका अभिनव टेक्स्ट-टू-3D-मॉडल निर्माण प्रक्रिया मॉडलिंग और टेक्सचरिंग के दो चरणों में बाँटी जाती है, जिससे उपयोगकर्ता को उनके अंतिम काम पर अधिक नियंत्रण मिलता है और भविष्य की पेशेवर क्षमताओं के लिए मार्ग प्रशस्त होता है।

एआई के क्षेत्र में निरंतर विकास के बीच, लोगों को एआई के पृथ्वी पर प्रभाव की चिंता है, विशेषकर इसके उच्च ऊर्जा खपत और कार्बन उत्सर्जन के कारण। नवीनतम शोध दर्शाते हैं कि जनरेटिव एआई क्वेरी पारंपरिक सर्च इंजन अनुरोधों की तुलना में अधिक ऊर्जा खपत करती हैं, जो पारंपरिक संचालन की तुलना में चार से पांच गुना अधिक ऊर्जा का उपयोग करती हैं। विशेष रूप से, छवि निर्माण कार्यों के लिए आवश्यक ऊर्जा पाठ आधारित कार्यों की तुलना में बहुत अधिक है। मॉर्गन स्टेनली के शोध के अनुसार, जनरेटिव एआई की ऊर्जा मांग हर साल 70% बढ़ेगी, और 2027 तक, जनरेटिव एआई द्वारा खर्च की गई ऊर्जा स्पेन में 2022 में आवश्यक ऊर्जा के बराबर हो सकती है। इस वृद्धि

अमेरिका की वर्जीनिया टेक यूनिवर्सिटी ने रिपोर्ट जारी की है, जिसमें बताया गया है कि ChatGPT पर्यावरण न्याय के मुद्दों पर भेदभाव कर रहा है। अध्ययन में पाया गया है कि ChatGPT घनी आबादी वाले राज्यों को पर्यावरण न्याय से संबंधित जानकारी देने में अधिक सक्षम है, जबकि कम जनसंख्या वाले ग्रामीण राज्यों में समान जानकारी प्राप्त करने के तरीके की कमी है। अध्ययन ने ChatGPT मॉडल के भौगोलिक पक्षपात को उजागर करने के लिए अधिक शोध की आवश्यकता की है। पहले के शोधों में यह भी पाया गया था कि ChatGPT में राजनीतिक पक्षपात भी हो सकता है।

अमेरिका के वर्जीनिया टेक विश्वविद्यालय ने एक रिपोर्ट जारी की है, जिसमें बताया गया है कि ChatGPT में पर्यावरण न्याय के मुद्दों पर पक्षपात है। अध्ययन ने पाया कि ChatGPT जनसंख्या घनत्व वाले राज्यों को पर्यावरण न्याय से संबंधित जानकारी प्रदान करने में अधिक सक्षम है, जबकि कम जनसंख्या वाले ग्रामीण राज्यों में समान जानकारी प्राप्त करने के रास्ते की कमी है। अध्ययन ने ChatGPT मॉडल के भौगोलिक पक्षपात को उजागर करने के लिए और अधिक अनुसंधान की मांग की। इससे पहले के अनुसंधान ने यह भी पाया कि ChatGPT में राजनीतिक पक्षपात हो सकता है।

हालिया अध्ययन में चेतावनी दी गई है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की बिजली की मांग तेजी से बढ़ने वाली है, और 2027 तक यह प्रति वर्ष 850 से 1340 खरब किलोवाट-घंटे तक पहुँच सकती है, जो कुछ देशों की वार्षिक बिजली खपत के बराबर है। विशेषज्ञों ने टेक्नोलॉजी कंपनियों, जैसे ओपनएआई और गूगल, से उच्च ऊर्जा खपत के संचालन तरीकों का पुनः मूल्यांकन करने का आग्रह किया है, ताकि पर्यावरण लागत को कम किया जा सके। कैलिफ़ोर्निया ने जलवायु प्रकटीकरण कानून पर हस्ताक्षर किए हैं, जो कंपनियों को कार्बन उत्सर्जन की जानकारी देने की आवश्यकता रखता है, लेकिन एआई क्षेत्र अब भी आत्म-नियामक है। सतत विकास के लिए, एआई क्षेत्र को बढ़ती बिजली की मांग को पूरा करने के लिए और अधिक नवाचार और ध्यान की आवश्यकता है।

हालिया शोध से पता चला है कि ऐसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली जैसे ChatGPT, BLOOM, DALL-E2 और Midjourney द्वारा निर्मित साहित्यिक और कलात्मक कार्यों का कार्बन उत्सर्जन मानव निर्माताओं की तुलना में काफी कम है। इस अध्ययन में पाया गया कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता ऐसे उपयुक्त पाठ और चित्र उत्पन्न करते समय 3 से 4 ऑर्डर कम कार्बन डाइऑक्साइड का उत्सर्जन कर सकती है। शोधकर्ताओं ने एक तर्क प्रस्तुत किया कि 'AI छवि निर्माण के लिए प्रत्येक चित्र का कार्बन डाइऑक्साइड उत्सर्जन मानव निर्माताओं की तुलना में 310-2900 गुना कम है।' हालाँकि, शोध ने यह भी स्वीकार किया कि उत्सर्जन डेटा नहीं है...