인공지능을 통해 우주를 탐험하다

이 페이지에는 다음이 포함되어 있습니다. 489 단어는 각각 3748 문자 및 지속 2 몇 분 동안 읽을 수 있습니다.

역사적인: 지능형 오토마타(탈로스), 인공존재(갈라테아와 판도라), 아르스 마그나, 추론의 보편적인 계산법(인간 사고의 알파벳), '효용'의 개념, 베이즈 정리의 기초, 인공 신경망( 퍼셉트론), 게임이론, 보고서 지능형 기계, Hebbian 학습, Turing 테스트, 최초의 기능적 AI 프로그램; (국제)국가 회의, 행동 기반 로봇공학, 기계 학습 알고리즘을 사용하여 외계 행성 식별, DARPA 그랜드 챌린지, 인공 연민 지능, 화성 탐사에 AI 사용, 딥 러닝 네트워크, 공간 매핑, 유익한 AI에 관한 Asilomar 회의, 언어 모델( T‑NLG, GPT‑3), 최초의 글로벌 AI 안전 서밋, Google, Gemini 1.5 출시, OpenAI, Sora 공개 발표, StabilityAI, Stable Diffusion 3 발표, AI는 지속적으로 새로운 발견을 우리에게 공개

주목할만한 성과: 외계 행성 발견, 우주 매핑, 행성 자율 임무, 외계 지능 탐색, 우주 시뮬레이션 및 모델링, 천문 데이터 분석, 우주 잔해물 찾기, 인간-로봇 상호 작용, 천문 영상에서 정보 추출, 우주 구조 식별, 우주 장비의 오류 수정, 우주 임무 계획, 심우주 탐사, 우주 재해 예방 및 예측, 우주선 성능 및 효율성 최적화, 우주 신호 발견, 행성 구성 및 구조 분석, 달 탐사 지원 기계 학습 및 신경망, 자연어 및 대화 언어 처리, 머신 비전 및 이미지 처리, 로봇 공학 및 인간-기계 상호 작용, 데이터 처리 및 데이터 마이닝, 보안 및 위협 탐지, 의료, 프로세스 자동화, 의료 전문가 시스템, 제조 인공 지능, 적대적 생성 모델, 양자 학습, 사용자 행동 예측, 지식 관리 시스템, 소프트웨어 테스트 자동화, 다중 목표 강화 학습, 인지 모델링, 무보장 비용 학습, 상황 자동 평가, 반응 및 행동 예측, 인간 행동의 리버스 엔지니어링, 지식 관리 시스템, 유전자 알고리즘을 이용한 학습

모범적인 이야기: 화성 탐사선 큐리오시티, 딥 스페이스 네트워크, SETI 프로젝트, 케플러 우주 망원경, 스카이넷 프로젝트, 블루 브레인 프로젝트, 영화 화성인, Breakthrough Starshot 프로젝트, 보이저 프로그램; 샘플 책, 샘플 영화, 샘플 게임 및 소프트웨어

초상화 갤러리: Yann LeCun, Alex Krizhevsky, Fei-Fei Li, Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Andrej Karpathy, Francois Chollet, Demis Hassabis, Pieter Abbeel, John McCarthy, Sebastian Thrun, Peter Norvig, Andrew Ng, Satya Mallick, Ethan Rublee

상상/사변 소설을 통한 탐구: 문학작품, 영화작품, 컴퓨터게임

불분명한 가설/음모/미스터리: 정보통제, 우주공간감시, 우주시스템 자율성, 외계문명과의 통신

관점: 천문 데이터, 복잡한 우주 현상 및 우주 전체의 생명 가능성에 대한 해석, 위험에 대한 더 나은 예측 및 우주 연구의 효율성 향상, 우주 로봇의 성능 향상, 관련 윤리적 과제 및 책임

작가

  • Autorul este specialist în domeniul Ingineriei Aerospațiale. A absolvit ca șef de promoție la specializarea de Echipamente și Instalații de Bord, având studiile de licență la Facultatea de Inginerie Aerospațială din cadrul Universității „Politehnica” București, în 2002, obținând ulterior titlurile pentru studii aprofundate cu specializarea de Echipamente și Instalații de Bord și de master, în 2004, în Industria Transportului Aerian la aceeași universitate. În 2002, s-a alăturat Departamentului de Inginerie Aerospațială „Elie Carafoli” și apoi a devenit profesor asistent la Departamentul de Inginerie a Sistemelor Aeronautice și Management Aeronautic „Nicolae Tipei”, Facultatea de Inginerie Aerospațială, în prezent deținând funcția de lector în cadrul facultății. A continuat studiile de specialitate la un curs de control avansat din cadrul Institutului European de Control Integrat (EECI-European Embedded Control Institute, Supelec, Paris) în 2011 și a obținut titlul de doctor în domeniul Ingineriei Aerospațiale de la Universitatea „Politehnica” din București în 2015. Ulterior, în 2021, a absolvit cu succes studiile post-doctorale, cu o tematică de cercetare privind implementarea tehnologiei deep learning în aplicații de Supraveghere a Spațiului și Suportul de Navigație. Membru al Centrului pentru Științe, Prospectivă, Creativitate și Ficțiune (Centrul STRING), a participat ca membru junior la fondarea Asociației Aeronautica și Astronautica din România (AAAR), a colaborat ca redactor al revistei Airborne de Inginerie Aerospațială din România, fiind o persoană activă în industria aerospațială. De-a lungul timpului, a fost implicat în activitatea de îndrumare a studenților de la Facultatea de Inginerie Aerospațială și are expertiză bogată în domenii precum electronică, microprocesoare, microcontrolere și prelucrarea digitală a semnalelor. De asemenea, în cadrul activității de cercetare, a condus pachete de lucru și a dezvoltat tehnologii de Inteligență Artificială pentru Navigație Vizuală în cadrul unui grant al Agenției Spațiale Europene.

    모든 게시물 보기