पर प्रकाशित: 17 फरवरी, 2025 / अपडेट से: 17 फरवरी, 2025 - लेखक: कोनराड वोल्फेंस्टीन
हेल्थकेयर में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की भूमिका: व्यक्तिगत उपचार, नैदानिक समर्थन और पशु आंदोलनों की भविष्यवाणी - छवि: Xpert.digital
शरीर और कॉस्मॉस में एआई के माध्यम से परिवर्तन: एल्गोरिदम कैसे दिल दोष और गिनती व्हेल को ठीक करें
स्वास्थ्य सेवा और प्रजाति संरक्षण में एक प्रमुख तकनीक के रूप में एआई: एक गेम चेंजर के रूप में कृत्रिम बुद्धिमत्ता
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) अब साइंस फिक्शन फिल्म्स से सिर्फ एक कैचफ्रेज़ नहीं है, बल्कि एक वास्तविकता है जो हमारे जीवन को कई मायनों में प्रवेश करती है। विशेष रूप से स्वास्थ्य सेवा प्रणाली में और प्रजातियों के संरक्षण के क्षेत्र में, की भारी क्षमता का खुलासा करता है जो पारंपरिक तरीकों में क्रांति करता है और पूरी तरह से नए तरीके खोलता है। हम एक ऐसे युग की शुरुआत में हैं जिसमें एआई न केवल एक सहायक उपकरण के रूप में कार्य करता है, बल्कि नवाचार और प्रगति के लिए एक प्रेरक शक्ति के रूप में भी कार्य करता है। यह रिपोर्ट यह बताती है कि कैसे एआई पहले से ही तीन केंद्रीय क्षेत्रों में एक निर्णायक अंतर बनाता है-अलिंद फाइब्रिलेशन के व्यक्तिगत उपचार, डिजिटल पैथोलॉजी में एआई-आधारित निदान और समुद्री पारिस्थितिक तंत्र की रक्षा के लिए पशु आंदोलनों की भविष्यवाणी और भविष्य में और भी अधिक परिवर्तन का वादा करता है।
के लिए उपयुक्त:
एआई द्वारा आलिंद फाइब्रिलेशन का वैयक्तिकृत उपचार: कार्डियोलॉजी में एक प्रतिमान बदलाव
अटैचमेंट फाइब्रिलेशन, सबसे आम हृदय अतालता दुनिया भर में लाखों लोगों को प्रभावित करती है और स्वास्थ्य प्रणालियों पर एक महत्वपूर्ण बोझ का प्रतिनिधित्व करती है। यह वह जगह है जहाँ AI आता है और व्यक्तिगत चिकित्सा दृष्टिकोणों की ओर मौलिक परिवर्तन को सक्षम करता है।
Ai-igized ablation प्रक्रिया: एक नए स्तर पर सटीक और प्रभावशीलता
एक विशेष रूप से होनहार क्षेत्र कैथेटर एब्लेशन है, जो अलिंद फिब्रिलेशन के उपचार के लिए एक न्यूनतम इनवेसिव प्रक्रिया है। इस पद्धति के साथ, पैथोलॉजिकल हार्ट फैब्रिक जो लय विकारों का कारण बनता है, लक्षित है। परंपरागत रूप से, पृथक्करण अक्सर एक मानकीकृत, शारीरिक रूप से उन्मुख दृष्टिकोण पर आधारित था। लेकिन सिलवाया AF अध्ययन, इंटरवेंशनल कार्डियोलॉजी में एक मील का पत्थर, ने दिखाया है कि कैसे एआई इस प्रक्रिया की सटीकता और प्रभावशीलता में काफी सुधार कर सकता है।
इस यादृच्छिक, नियंत्रित अध्ययन में, कुछ रोगियों ने एआई-आधारित तकनीक का उपयोग किया, जिसे वोल्टा एएफ-एक्सप्लोरर ™ कहा जाता है। इस प्रणाली ने वास्तविक समय में प्रति सेकंड 5,000 से अधिक डेटा बिंदुओं का विश्लेषण किया और स्थानिक और समय-समय के फैलाव इलेक्ट्रोग्राम की पहचान की, एक विद्युत संकेतों का जटिल पैटर्न जो पैथोलॉजिकल हृदय की मांसपेशियों के क्षेत्रों को इंगित करता है। नियंत्रण समूह की तुलना में, जिसमें पारंपरिक तरीकों के अनुसार पृथक किया गया था, एआई-आधारित कोहोर्ट ने प्रभावशाली परिणाम दिखाए। 12 महीनों के बाद, 88 % रोगी एआई समूह में अतालता से मुक्त थे, जबकि नियंत्रण समूह केवल 70 % था। इसके अलावा, तीव्र पुनरावृत्ति एआई समूह (15 % बनाम 66 %) में बहुत कम बार हुई। ये परिणाम स्पष्ट करते हैं कि AI अंतर्गर्भाशयी रूप से डेटा की एक बड़ी मात्रा को संसाधित करने में सक्षम है और इस प्रकार अधिक सटीक और व्यक्तिगत उपचार को सक्षम करता है।
"एब्लेशन" नाम लैटिन से आता है और इसका अर्थ है "ले लो" या "निकालें"। चिकित्सा में, यह ऊतक के लक्षित हटाने या विनाश का वर्णन करता है। कार्डियक अतालता में कैथेटर अपस्फीति के अलावा, गर्मी, ठंड या अन्य तरीकों, या एंडोमेट्रियम एब्लेशन द्वारा ट्यूमर के ऊतकों में ट्यूमर पृथक्करण जैसे कई अन्य क्षेत्र हैं, जो कुछ स्त्री रोग संबंधी रोगों के इलाज के लिए उपयोग किए जाते हैं। कैथेटर एब्लेशन ने हाल के वर्षों में अलिंद फाइब्रिलेशन के लिए सबसे महत्वपूर्ण थेरेपी विकल्पों में से एक के रूप में खुद को स्थापित किया है और अब एआई-आधारित प्रक्रियाओं के लिए और भी अधिक प्रभावी और सुरक्षित धन्यवाद है।
चिकित्सीय सफलताओं के लिए भविष्य कहनेवाला मॉडल: जोखिम प्रोफाइल और व्यक्तिगत पूर्वानुमान
एआई-आधारित एट्रियल फाइब्रिलेशन थेरेपी के क्षेत्र में एक और आशाजनक दृष्टिकोण भविष्य कहनेवाला मॉडल का विकास है। लीपज़िग हार्ट सेंटर की दिशा में तेजी से प्रोजेक्ट मशीन लर्निंग मॉडल पर काम करता है जो 12-चैनल ईसीजी डेटा का उपयोग करके व्यक्तिगत जोखिम प्रोफाइल बना सकता है। ये मॉडल पृथक्करण के बाद आवर्ती अलिंद फिब्रिलेशन की शुद्ध भविष्यवाणी से बहुत आगे निकल जाते हैं। वे लेफ्ट -विंग अलिंद रीमॉडेलिंग - बाएं एट्रिअम की एक फाइब्रोटिक रूपांतरण प्रक्रिया को भी पहचानने में सक्षम हैं, जो न केवल आलिंद फाइब्रिलेशन के विकास का पक्षधर है, बल्कि स्ट्रोक के काफी बढ़े हुए जोखिम के साथ भी है। अध्ययनों से पता चलता है कि वामपंथी अलिंद रीमॉडेलिंग से स्ट्रोक के जोखिम को 3.2 गुना बढ़ा सकता है।
इन मॉडलों की भविष्यवाणी सटीकता को अधिकतम करने के लिए, 100,000 से अधिक ablations (2021 के रूप में) से डेटा पंजीकृत करें। परिणाम प्रभावशाली हैं: मॉडल हृदय में तथाकथित कम-वोल्टेज क्षेत्रों के लिए 89 % की भविष्यवाणी प्राप्त करते हैं, अर्थात् कम विद्युत गतिविधि वाले क्षेत्र, जो अक्सर फाइब्रोटिक ऊतक के साथ सहसंबंधित होते हैं। नैदानिक अभ्यास में उपयोग किए जाने वाले पारंपरिक जोखिम कोर की तुलना में, एआई-आधारित मॉडल उन्हें 23 %से अधिक से अधिक करते हैं। इसका मतलब यह है कि एआई उन रोगियों की पहचान करने में सक्षम है, जिनके पास विशेष रूप से आलिंद फाइब्रिलेशन या स्ट्रोक के लिए उच्च जोखिम होता है, और इस प्रकार व्यक्तिगत चिकित्सा योजना को सक्षम किया जाता है। भविष्य में, इस तरह के भविष्य कहनेवाला मॉडल डॉक्टरों को प्रत्येक व्यक्तिगत रोगी के लिए इष्टतम उपचार रणनीति चुनने में मदद कर सकते हैं और इस प्रकार चिकित्सा सफलता को अधिकतम कर सकते हैं।
पल्स्ड-फील्ड-एब्लेशन (पीएफए): अगली पीढ़ी की एब्लेशन टेक्नोलॉजी
मौजूदा प्रतिस्थापन तकनीकों के अनुकूलन के अलावा, केआई पूरी तरह से नई प्रक्रियाओं के विकास को भी प्रेरित करता है। इसका एक उदाहरण स्पंदित फील्ड एब्लेशन (PFA) है, जो एक अभिनव तकनीक है जो चयनात्मक रूप से दिल की मांसपेशियों की कोशिकाओं को उजाड़ने के लिए विद्युत पल्स का उपयोग करती है। गर्मी या ठंड के आधार पर पारंपरिक पृथक्करण विधियों के विपरीत, PFA अल्ट्रा -शॉर्ट्स, उच्च -फ़्रिक्वेंसी इलेक्ट्रिकल फील्ड के साथ काम करता है। यह हृदय की मांसपेशियों की कोशिकाओं के एक बहुत लक्षित परिगलन की ओर जाता है, जबकि आसपास के ऊतक, जैसे कि एसोफैगस या फेनिक तंत्रिका, बख्शा जाता है।
एआई वास्तविक समय में ऊतक की मोटाई के लिए पल्स आवृत्ति को अपनाकर पीएफए में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। यह अधिकतम सुरक्षा के साथ एक इष्टतम प्रतिस्थापन प्रभाव सुनिश्चित करता है। जर्मन हार्ट सेंटर बर्लिन (DHZC) में पहले अध्ययन से होनहार परिणाम दिखाई देते हैं। पारंपरिक प्रतिस्थापन प्रक्रियाओं की तुलना में पीएफए का उपयोग करके प्रक्रियात्मक अवधि को 40 % तक कम किया जा सकता है। इसी समय, प्रक्रिया की एक उच्च सुरक्षा का प्रदर्शन किया गया था, विशेष रूप से एसोफैगस और फ्रेनिक तंत्रिका की सुरक्षा के संबंध में, जो कभी -कभी पारंपरिक पृथक्करण विधियों में क्षतिग्रस्त हो सकता है। पीएफए इसलिए न केवल अलिंद फिब्रिलेशन के अपघटन को अधिक कुशल बना सकता है, बल्कि सुरक्षित भी और रोगियों के लिए उपचार को अधिक सुखद बना सकता है।
डिजिटल पैथोलॉजी और डायग्नोस्टिक सपोर्ट में एआई: निदान की सेवा में सटीक और गति
पैथोलॉजी, रोगों का शिक्षण, चिकित्सा निदान में एक केंद्रीय भूमिका निभाता है। परंपरागत रूप से, पैथोलॉजिकल डायग्नोस्टिक्स ऊतक के नमूनों की सूक्ष्म परीक्षा पर आधारित हैं। यह प्रक्रिया समय -कोंसमिंग, व्यक्तिपरक है और मानव थकान और परिवर्तनशीलता से प्रभावित हो सकती है। डिजिटल पैथोलॉजी, यानी ऊतक का डिजिटलीकरण और कंप्यूटर -विश्लेषण विधियों का उपयोग, यहां एक क्रांति का वादा करता है। AI डिजिटल पैथोलॉजी का पूरी तरह से उपयोग करने और निदान को एक नए स्तर तक बढ़ाने के लिए एक महत्वपूर्ण कारक है।
स्वचालित ट्यूमर: चैनल कोशिकाएं गहरी सीख के साथ पहचानती हैं
डिजिटल पैथोलॉजी में एआई का एक केंद्रीय दायरा स्वचालित ट्यूमर है। फ्रॉनहोफर इंस्टीट्यूट फॉर माइक्रोइलेक्ट्रोनिक सर्किट ने गहरे शिक्षण एल्गोरिदम विकसित किए हैं, जो डिजीटल टिशू स्लाइस में प्रभावशाली परिशुद्धता के साथ घातक सेल क्लस्टर की पहचान कर सकते हैं। इन एल्गोरिदम की संवेदनशीलता 97 % है, जिसका अर्थ है कि वे 97 % मामलों में मौजूदा ट्यूमर कोशिकाओं को पहचानते हैं।
ट्रांसफर लर्निंग का उपयोग करके, मशीन लर्निंग की एक विधि, जिसमें ज्ञान को एक कार्य से दूसरे कार्य में स्थानांतरित किया जाता है, सिस्टम को 250,000 हिस्टोपैथोलॉजिकल छवियों के एक विशाल डेटाबेस पर प्रशिक्षित किया जा सकता है। यह न केवल ट्यूमर कोशिकाओं को पहचानने में सक्षम बनाता है, बल्कि स्तन कैंसर के सबसे आम रूप, डक्टल स्तन कैंसर के 32 उपप्रकारों के बीच अंतर करने के लिए भी। यह विस्तृत उपप्रकार चिकित्सा योजना के लिए महत्वपूर्ण महत्व है। इसके अलावा, एआई 65 %तक पैथोलॉजी में निदान की अवधि को छोटा कर सकता है, जो तेजी से निदान की ओर जाता है और इस प्रकार रोगियों के लिए चिकित्सा की पहले की शुरुआत होती है। एआई द्वारा स्वचालित ट्यूमर का पता लगाने से इस प्रकार पैथोलॉजिकल डायग्नोस्टिक्स की दक्षता और सटीकता में काफी सुधार हो सकता है और साथ ही साथ पैथोलॉजिस्ट के लिए कार्यभार कम हो सकता है।
नियमित पैथोलॉजी में तंत्रिका नेटवर्क: पता लगाएं कि माइक्रोमेटास्टेसिस की अनदेखी की गई है
पैथोलॉजी में एआई के सफल उपयोग का एक और उदाहरण कंपनी ऐसेंसिया, कन्व्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) का काम है। ये विशेष न्यूरोनल नेटवर्क चित्रों में पैटर्न को पहचानने में विशेष रूप से अच्छे हैं और डिजिटल पैथोलॉजी में उपयोग किए जाते हैं, उदाहरण के लिए, कोलन कार्सिनोमा में माइक्रोवस्कुलर आक्रमणों की भविष्यवाणी करने के लिए। माइक्रोवैस्कुलर आक्रमण, यानी सबसे छोटी रक्त वाहिकाओं में ट्यूमर कोशिकाओं का प्रवेश, बृहदान्त्र कैंसर में एक महत्वपूर्ण रोगनिरोधी कारक है और मेटास्टेसिस के जोखिम के बारे में जानकारी प्रदान करता है।
1,200 नमूनों पर एक सत्यापन अध्ययन में, Aisencia AI ने अनुभवी पैथोलॉजिस्ट द्वारा मूल्यांकन के साथ 94 % हासिल किया। इससे पता चलता है कि एआई मानव विशेषज्ञों के समान सटीकता के साथ माइक्रोवस्कुलर आक्रमणों को पहचानने में सक्षम है। हालांकि, यह उल्लेखनीय है कि इस अध्ययन में एआई ने एक अतिरिक्त 12 % माइक्रोमेटास्टेस का पता लगाया, जिन्हें प्रारंभिक मूल्यांकन के दौरान अनदेखा किया गया था। यह सूक्ष्म पैटर्न और विवरणों को पहचानने के लिए एआई की क्षमता को रेखांकित करता है जो मानव आंख से बच सकते हैं। नियमित पैथोलॉजी में सीएनएन का उपयोग इस प्रकार निदान की गुणवत्ता में सुधार कर सकता है और इस तथ्य में योगदान कर सकता है कि कोई महत्वपूर्ण जानकारी अनदेखी नहीं की जाती है।
शनि: एआई-आधारित निदान दुर्लभ रोगों का निदान-निदान और निदान झील का अंत
दुर्लभ रोग स्वास्थ्य प्रणाली के लिए एक विशेष चुनौती है। ये तथाकथित "डायग्नोस्टिक एंड्स झीलें" प्रभावित लोगों और उनके परिवारों के लिए बहुत तनावपूर्ण हैं। यहां एआई निदान में तेजी और सुधार करने के लिए एक महत्वपूर्ण योगदान दे सकता है।
स्मार्ट डॉक्टर पोर्टल शनि एक एआई-आधारित प्रणाली का एक उदाहरण है जो लक्षण सूचियों से अंतर निदान उत्पन्न करने के लिए ज्ञान ग्राफ़ के साथ प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) को जोड़ती है। एनएलपी एआई को प्राकृतिक भाषा को समझने और संसाधित करने में सक्षम बनाता है, जबकि ज्ञान रेखांकन एक संरचित रूप में चिकित्सा जानकारी और संबंधों का प्रतिनिधित्व करते हैं। परियोजना के पायलट चरण में, शनि को दुर्लभ चयापचय रोगों के निदान पर परीक्षण किया गया था। सिस्टम ने गौचर रोग के 78 % मामलों और म्यूकोपॉलीसेकेचरिडोसिस के 84 % मामलों को सही ढंग से मान्यता दी। गर्भपात दर केवल 6.3 %थी।
शनि का एक विशेष लाभ सी-एटलस का संबंध है, जो दुर्लभ रोगों के लिए विशेष उपचार केंद्रों की एक निर्देशिका है। यह प्रणाली को न केवल निदान का समर्थन करता है, बल्कि उपयुक्त विशेषज्ञों और केंद्रों का सीधे सुझाव भी देता है। यह सही निदान और उपचार तक समय को काफी कम कर सकता है। अध्ययनों से पता चलता है कि शनि निदान की अवधि को औसतन 7.2 वर्ष से 1.8 वर्ष से कम कर सकता है। एआई-आधारित डायग्नोस्टिक सपोर्ट सिस्टम जैसे कि शनि में दुर्लभ बीमारियों वाले रोगियों की देखभाल में मौलिक रूप से सुधार करने और उन्हें अनावश्यक पीड़ा को बचाने की क्षमता है।
एआई-आधारित उपग्रह विश्लेषण का उपयोग करके व्हेल आंदोलनों की भविष्यवाणी: 21 वीं सदी में प्रजाति संरक्षण
KI न केवल स्वास्थ्य सेवा में, बल्कि प्रजातियों की सुरक्षा में भी एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। जैव विविधता के संरक्षण के लिए निगरानी और लुप्तप्राय जानवरों की प्रजातियों की सुरक्षा महत्वपूर्ण है। जानवरों के अवलोकन के लिए पारंपरिक तरीके अक्सर समय -कोंसमिंग, महंगे होते हैं और बड़े क्षेत्रों को कवर करना मुश्किल होता है। एआई-समर्थित उपग्रह विश्लेषण और ध्वनिक निगरानी एक बड़े क्षेत्र में जानवरों के आंदोलनों को समझने के लिए पूरी तरह से नए अवसरों को खोलती है और इस प्रकार प्रजातियों की सुरक्षा को अधिक प्रभावी बनाने के लिए।
SpaceWhale: मरीन मेगाफौना के लिए गहरी सीख - व्हेल अंतरिक्ष से गिनती
BioConsult SH द्वारा विकसित SpaceWhale प्रणाली एक प्रभावशाली उदाहरण है कि कैसे AI और उपग्रह तकनीक को समुद्री मेगाफौना की निगरानी के लिए जोड़ा जा सकता है। SpaceWhale CNNs और यादृच्छिक-वन मॉडल से बने पहनावा का उपयोग करके 30 सेमी (मैक्सर टेक्नोलॉजीज द्वारा प्रदान की गई) के एक उच्च उच्च संकल्प के साथ उपग्रह छवियों का विश्लेषण करता है। इन एआई मॉडल को सैटेलाइट छवियों में व्हेल को पहचानने और वर्गीकृत करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है।
स्पेसवेल का उपयोग ऑकलैंड की खाड़ी में सफलतापूर्वक किया गया था, जो दक्षिणी ग्लैटवेल्स (यूगबलेना ऑस्ट्रिया) के लिए एक महत्वपूर्ण निवास स्थान था। एआई ने 94 % व्हेल का पता लगाया जो क्षेत्र में थे। अनुभवी नौसेना जीवविज्ञानी द्वारा मैनुअल सत्यापन ने 98.7 %के साथ सिस्टम की उच्च सटीकता की पुष्टि की। SpaceWhale पारंपरिक विमानों की गिनती की तुलना में वालर रिकॉर्डिंग की लागत को 70 %तक कम कर देता है। इसके अलावा, विधि पहली बार होचसी में बड़े -स्केल इन्वेंट्री सर्वेक्षणों को सक्षम करती है, अर्थात उन क्षेत्रों में जो पारंपरिक तरीकों के साथ पहुंचना मुश्किल है। SpaceWhale दिखाता है कि कैसे AI- आधारित उपग्रह विश्लेषण अधिक सटीक, सस्ते और बड़े पैमाने पर निगरानी विकल्पों की पेशकश करके प्रजातियों की सुरक्षा में क्रांति ला सकता है।
ध्वनिक निगरानी और आवास मॉडलिंग: व्हेल सुनो और लंबी पैदल यात्रा मार्गों की भविष्यवाणी करें
उपग्रह छवियों द्वारा दृश्य रिकॉर्डिंग के अलावा, ध्वनिक निगरानी भी प्रजातियों की सुरक्षा में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। कैलिफोर्निया से पहले व्हेलसैफ परियोजना वास्तविक समय में नीले व्हेल की उपस्थिति की भविष्यवाणी करने के लिए एआई-आधारित एलएसटीएम नेटवर्क (लंबी अल्पकालिक मेमोरी) के साथ हाइड्रोफोन डेटा (अंडरवाटर माइक्रोफोन) को जोड़ती है। LSTM नेटवर्क एक विशेष प्रकार के न्यूरोनल नेटवर्क हैं जो डेटा में समय कनेक्शन को पहचानने में विशेष रूप से अच्छे हैं।
ध्वनिक डेटा के अलावा, व्हेलेसफे मॉडल भी पर्यावरणीय कारकों जैसे कि समुद्र के तापमान, क्लोरोफिल एक एकाग्रता (शैवाल खिलने का एक संकेतक और इस प्रकार भोजन की उपलब्धता के लिए) और जहाज यातायात डेटा को ध्यान में रखते हैं। इन अलग -अलग डेटा स्रोतों को मिलाकर, मॉडल ब्लू व्हेल हाइकिंग मार्गों की भविष्यवाणी करते समय 89 % की प्रभावशाली हिट दर प्राप्त करते हैं। व्हेलेसफ़े का एक केंद्रीय लक्ष्य जहाज के टकराव में कमी है, व्हेल के लिए मुख्य खतरों में से एक। सांता बारबरा नहर में टकराव की दर पहले से ही महत्वपूर्ण क्षेत्रों में प्रवेश करने वाले जहाजों को स्वचालित चेतावनियों द्वारा 42 % कम हो गई थी। Whalesafe दर्शाता है कि कैसे AI- समर्थित ध्वनिक निगरानी और आवास मॉडलिंग व्हेल और अन्य समुद्री जानवरों को बेहतर ढंग से बचाने और मानव-पशु संघर्षों को कम करने में योगदान कर सकते हैं।
संचार संकेतों का वास्तविक समय का पता लगाना: शुक्राणु व्हेल की भाषा को समझें
एआई-आधारित प्रजातियों की सुरक्षा के क्षेत्र में एक विशेष रूप से आकर्षक और भविष्य-उन्मुख परियोजना Cetacean अनुवाद पहल (CETI) है। CETI ने खुद को शुक्राणु व्हेल के संचार को कम करने का लक्ष्य निर्धारित किया है। Pottwhales को उनके जटिल क्लिकों के लिए जाना जाता है, इसलिए "CODAS", जो वे एक दूसरे के साथ संचार के लिए उपयोग करते हैं। CETI परियोजना एक ट्रांसफार्मर मॉडल का उपयोग करके 100,000 घंटे से अधिक शुक्राणु व्हेल क्लिक का विश्लेषण करती है। ट्रांसफार्मर मॉडल तंत्रिका नेटवर्क का एक अत्याधुनिक वास्तुकला है जो हाल के वर्षों में भाषा प्रसंस्करण में विशेष रूप से कुशल साबित हुआ है।
CETI से CETI का AI विपरीत सीखने के माध्यम से संदर्भ -विशिष्ट CODAs को पहचानता है, यांत्रिक सीखने की एक विधि, जिसमें AI समान और अनलॉक किए गए डेटा को अलग करना सीखता है। इन CODAs का उपयोग किया जाता है, उदाहरण के लिए, गोता या युवा प्रजनन का समन्वय करते समय। प्रारंभिक परिणामों से संकेत मिलता है कि पोटवाल-संचार में 5-तत्व अनुक्रमों के साथ एक वाक्यविन्यास होता है। ये निष्कर्ष जानबूझकर संचार के बारे में निष्कर्षों को सक्षम कर सकते हैं, अर्थात् कि शुक्राणु व्हेल सचेत रूप से और लक्षित तरीके से संवाद करने में सक्षम हैं। CETI एक महत्वाकांक्षी परियोजना है जो न केवल वाल संचार की हमारी समझ में क्रांति ला रही है, बल्कि इन आकर्षक जानवरों की जरूरतों और व्यवहारों का बेहतर जवाब देने में सक्षम करके प्रजातियों की सुरक्षा के लिए नए तरीके खोलती है।
बेहतर भविष्य के लिए प्रमुख तकनीक
इस रिपोर्ट के उदाहरण प्रभावशाली रूप से दिखाते हैं कि स्वास्थ्य सेवा और प्रजातियों की सुरक्षा में एआई के एकीकरण का पहले से ही एक परिवर्तनकारी प्रभाव है। कार्डियोलॉजी में, एआई अधिक सटीक और व्यक्तिगत विलय के तरीकों को सक्षम करता है, पैथोलॉजी में ट्यूमर के निदान को तेज करता है और सुधारता है, और प्रजातियों की सुरक्षा में यह निगरानी समुद्री प्रजातियों में क्रांति करता है और जटिल पशु व्यवहार की गहरी समझ को सक्षम बनाता है। लेकिन यह तो केवल शुरूआत है।
क्वांटम मशीन लर्निंग जैसे भविष्य के क्षेत्र, जो क्वांटम कंप्यूटरों की अपार कंप्यूटिंग शक्ति का उपयोग कर सकते हैं, अतालता के पूर्वानुमान और अन्य चिकित्सा क्षेत्रों में आगे की सफलताओं का वादा करते हैं। प्रजातियों की सुरक्षा में, झुंड खुफिया-आधारित प्रणालियां जो कीट झुंडों के सामूहिक व्यवहार को पुन: पेश करती हैं या पक्षियों के झुंडों का उपयोग व्हेल उत्पीड़न और पूरे पारिस्थितिक तंत्रों के संरक्षण के लिए किया जा सकता है। हालांकि, एआई-आधारित नवाचारों की पूरी क्षमता का फायदा उठाने के लिए, हालांकि, दवा, कंप्यूटर विज्ञान, पारिस्थितिकी और कई अन्य विषयों के बीच अंतःविषय सहयोग आवश्यक है। केवल ज्ञान और विशेषज्ञता के आदान -प्रदान के माध्यम से हम यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि एआई प्रौद्योगिकियों का उपयोग जिम्मेदारी से और लोगों और पर्यावरण के लाभ के लिए किया जाता है। भविष्य बुद्धिमान है - हम इसे एक साथ आकार देते हैं।
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