NASA開發(fā)科學(xué)發(fā)現(xiàn)引擎,利用生成式AI來提供上下文結(jié)果。
IBM和NASA近日發(fā)布了一款人工智能模型,幫助研究人員快速分析衛(wèi)星數(shù)據(jù)。
既然像GPT-3這樣的大數(shù)據(jù)集能在短短幾個月內(nèi)就訓(xùn)練出智能聊天平臺,那覆蓋整個地球的超級數(shù)據(jù)集和由此產(chǎn)生的AI基礎(chǔ)模型也許能幫助人類更好地了解、監(jiān)測我們生活的這顆星球,最終創(chuàng)造出更加美好的未來。
AI正在發(fā)展轉(zhuǎn)型,無論是作為技術(shù)本身還是關(guān)于這種技術(shù)的使用方式。越來越多的企業(yè)把AI試水項目帶出實驗室,進行大規(guī)模的部署,其中一些企業(yè)獲得了顯著的好處。不管圍繞AI有怎樣的不確定性,忽視AI的潛力,都會讓那些仍在以舊方式運營業(yè)務(wù)的企業(yè)面臨潛在風(fēng)險。
12日,韋伯太空望遠鏡拍攝的第一張深空宇宙全彩照片在白宮發(fā)布,就在晚上,NASA再次放出更多照片。
從太空任務(wù)到氣候變化研究,NASA廣泛的工作內(nèi)容每天都會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。為此,NASA CIO Jeffrey Seaton深信要想從這座信息寶庫中解鎖出更具價值的洞察見解,就必然繞不開基于量子物理學(xué)效應(yīng)而實現(xiàn)超強算力的量子計算機。