荷兰水务局启动了名为“水资源管理数字孪生”的新项目,希望借此为水资源管理体系建立数字副本,进入数字化建模的新篇章。
一般来讲,数字孪生是由现实物体(现实世界中的对象,例如汽车制造工厂)、虚拟副本(对应现实世界对象的最新数字副本,也就是广义上的模型),以及二者之间的双向交互机制共同构成。来自物理对象的感知数据会以连续或半连续的方式输送至虚拟副本,虚拟副本的数据也会自动发送回去、甚至执行某些变更,而且全程无需人工干预。
数字孪生技术已经在众多先进生产系统中得到广泛应用,包括汽车制造工厂及其他依赖于物联网的多种应用场景。此次新项目意在为荷兰水务管理系统建立更为先进的数字结构。其中,物理系统为受到持续监控的室外供水设施,而虚拟孪生则是一组将计算模型、AI算法、可视化系统/仪表板等多种组件集成起来的综合结构。以此为基础,数字孪生就能不断整合并使用数据、模型、工作流程、以及水务委员会在运营结构中实施的各项复杂举措,努力将水资源管理能力推向新的高度。
考虑到项目自身所处的环境颇具挑战性,我们的目标是朝着成熟的数字孪生迈出稳扎稳打的第一步。为此,项目将探索如何借助数字孪生之力为现代水资源管理找到切实可行的贡献方式,而一切探索都将基于三大核心主题:净水厂、水质保障与干旱防控。
与作为行业标杆的“汽车制造工厂数字孪生”方案相比,这三大核心场景的技术应用水平明显有所不同。在净水厂中,AI算法已经得到广泛应用,但水质建模、预测、及其与决策机制的耦合却普遍采取离线模式。所以,后两者所能实现的数字孪生级别往往不及前者。此外,不同主题将被整合至统一的数字孪生框架当中,以供荷兰各地水务委员会具体应用。最后,除了技术解决方案以外,还有其他挑战需要实际克服——例如如何让这套系统能够在荷兰各级水务委员会的运营、组织和政策结构中得到适当关注、发挥实际作用。
好文章,需要你的鼓励
继苹果和其他厂商之后,Google正在加大力度推广其在智能手机上的人工智能功能。该公司试图通过展示AI在移动设备上的实用性和创新性来吸引消费者关注,希望说服用户相信手机AI功能的价值。Google面临的挑战是如何让消费者真正体验到AI带来的便利,并将这些技术优势转化为市场竞争力。
麻省理工学院研究团队发现大语言模型"幻觉"现象的新根源:注意力机制存在固有缺陷。研究通过理论分析和实验证明,即使在理想条件下,注意力机制在处理多步推理任务时也会出现系统性错误。这一发现挑战了仅通过扩大模型规模就能解决所有问题的观点,为未来AI架构发展指明新方向,提醒用户在复杂推理任务中谨慎使用AI工具。
Meta为Facebook和Instagram推出全新AI翻译工具,可实时将用户生成内容转换为其他语言。该功能在2024年Meta Connect大会上宣布,旨在打破语言壁垒,让视频和短视频内容触达更广泛的国际受众。目前支持英语和西班牙语互译,后续将增加更多语言。创作者还可使用AI唇形同步功能,创造无缝的口型匹配效果,并可通过创作者控制面板随时关闭该功能。
中科院自动化所等机构联合发布MM-RLHF研究,构建了史上最大的多模态AI对齐数据集,包含12万个精细人工标注样本。研究提出批评式奖励模型和动态奖励缩放算法,显著提升多模态AI的安全性和对话能力,为构建真正符合人类价值观的AI系统提供了突破性解决方案。