元宇宙如何“喂养”人工智能模型?

简介: 元宇宙​​如今有很多定义,它可以是一个包含人类和世界的数字版本的平行宇宙,或是取代当今二维网络的三维网络,抑或是预测分析和产品设计合作的图形界面。

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。

image.png
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。

相关文章
|
8天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 机器人
推荐一些关于将图形学先验知识融入人工智能模型的研究论文
推荐一些关于将图形学先验知识融入人工智能模型的研究论文
|
8天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 图形学
如何将图形学先验知识融入到人工智能模型中?
如何将图形学先验知识融入到人工智能模型中?
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【手写数字识别】Python+深度学习+机器学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
手写数字识别系统,使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Flask框架,开发网页端操作平台,实现用户上传一张图片识别其名称。
19 0
【手写数字识别】Python+深度学习+机器学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于深度学习的【蔬菜识别】系统实现~Python+人工智能+TensorFlow+算法模型
蔬菜识别系统,本系统使用Python作为主要编程语言,通过收集了8种常见的蔬菜图像数据集('土豆', '大白菜', '大葱', '莲藕', '菠菜', '西红柿', '韭菜', '黄瓜'),然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过多轮迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件。在使用Django开发web网页端操作界面,实现用户上传一张蔬菜图片识别其名称。
20 0
基于深度学习的【蔬菜识别】系统实现~Python+人工智能+TensorFlow+算法模型
|
4月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 数据处理
人工智能平台PAI操作报错合集之任务重启后出现模型拆分报错,该怎么办
阿里云人工智能平台PAI是一个功能强大、易于使用的AI开发平台,旨在降低AI开发门槛,加速创新,助力企业和开发者高效构建、部署和管理人工智能应用。其中包含了一系列相互协同的产品与服务,共同构成一个完整的人工智能开发与应用生态系统。以下是对PAI产品使用合集的概述,涵盖数据处理、模型开发、训练加速、模型部署及管理等多个环节。
|
20天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【车辆车型识别】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
车辆车型识别,使用Python作为主要编程语言,通过收集多种车辆车型图像数据集,然后基于TensorFlow搭建卷积网络算法模型,并对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型文件。再基于Django搭建web网页端操作界面,实现用户上传一张车辆图片识别其类型。
65 0
【车辆车型识别】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
|
3天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
人工智能与模型知识库在移动医疗产品中的落地应用
在现代医疗体系中,通义千问大模型与MaxKB知识库的结合,为医生和患者提供了前所未有的支持与便利。该系统通过实时问答、临床决策辅助、个性化学习和患者教育等功能,显著提升了诊疗效率和患者满意度。实际应用如乐问医学APP展示了其强大优势,但数据隐私和安全问题仍需关注。
21 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
鸟类识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+ResNet50算法模型+图像识别
鸟类识别系统。本系统采用Python作为主要开发语言,通过使用加利福利亚大学开源的200种鸟类图像作为数据集。使用TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型,然后进行模型的迭代训练,得到一个识别精度较高的模型,然后在保存为本地的H5格式文件。在使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张鸟类图像,识别其名称。
108 12
鸟类识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+ResNet50算法模型+图像识别
|
3月前
|
人工智能 自然语言处理 搜索推荐
【人工智能】人工智能(AI)、Web 3.0和元宇宙三者联系、应用及未来发展趋势的详细分析
人工智能(AI)、Web 3.0和元宇宙作为当前科技领域的热门话题,它们之间存在着紧密的联系,并在各自领域内展现出广泛的应用和未来的发展趋势。以下是对这三者联系、应用及未来发展趋势的详细分析
68 2
【人工智能】人工智能(AI)、Web 3.0和元宇宙三者联系、应用及未来发展趋势的详细分析
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【人工智能】线性回归模型:数据结构、算法详解与人工智能应用,附代码实现
线性回归是一种预测性建模技术,它研究的是因变量(目标)和自变量(特征)之间的关系。这种关系可以表示为一个线性方程,其中因变量是自变量的线性组合。
70 2

热门文章

最新文章