პიქსელები, ჭიანჭველები და დნმ: დიდი ინოვაცია გელით მცირე პაკეტებში

წარმოიდგინეთ აყვავებული მეტროპოლისი მაღალსართულიანი შენობებით, ფართო პარკებით და გამარტივებული საზოგადოებრივი შეიძლება თუ არა ამ ქალაქის დიზაინი გამომდინარეობდა არა მხოლოდ ექსპერტი ურბანული დამგეგმავებისგან, არამედ ვნებიანი მოქალაქეებისგან, რომლებიც ასევე ქალაქის მშენებლობის თამაშების მოყვარულები

დიდი ბრიტანეთის ლანკასტერის უნივერ სიტეტის ახალი კვლევა მიზნად ისახავს რევოლუციას ურბანული დაგეგმვაში ქალაქის ბავშვების შეტანით დიზაინში გამოქვეყნებულია Acta Ludologica, რეცენზირებულ სამეცნიერო ჟურნალში თამაშებისა და ციფრული თამაშების დისკურსის შესახებ, კვლევა ასახავს საზოგადოების ჩართულობის ნაკლებობას ურბანულ განვითარების პრაქტიკაში და გთავაზობთ მოდიფიცირებულ სათამაშო პლატფორმებს  „Cities: Skylines“ ან  „Sim City“ მაცხოვრებლებისთვის რეალისტური სიმულაციების გასაზრდელად.

ამ კვლევის ცენტრში არსებული ტექნოლოგია არის „Cities: Skylines“ -ის დახვეწილი მოდიფიკაცია, რომელიც საშუალებას აძლევს მოთამაშეებს იმპორტირონ რეალური შენობები და მოდელები, რათა შექმნან რეალური ურბანული გარემო მონაწილეებს შეუძლიათ მართონ ქალაქის ცხოვრების ასპექტები, მათ შორის განათლება, საჯარო მომსახურება და საგადასახადო პოლიტიკა, ხოლო თამაშის დაფა თვალყურს ადევნებს მოქალაქეების ბედნიერებას. ეს ინტერაქტიული მიდგომა არა მხოლოდ ასწავლის მოთამაშეებს ურბანული დაგეგმვის სირთულეების შესახებ, არამედ რეალური პროგრამების ინსტრუმენტს წარმოადგენს. მკვლევარებმა პოლ კურეტონმა და პოლ კოულტონმა, ლანკასტერის დიზაინის ხელმძღვანელობით კვლევითი ლაბორატორიიდან ImagationLancaster, აჩვენეს ამ მეთოდის ეფექტურობა ლანკასტერის საკრებულოსთან სემინარების გზით, მას შემდეგ რაც ბავშვები ჩართეს ახალი ბაღის სოფლის

ამ კვლევის შედეგები ღრმაა. თამაშის დიზაინის ურბანულ დაგეგმვასთან ინტეგრირებით, მკვლევარები გთავაზობთ ეკონომიურ, სასიამოვნო და მასშტაბურ მეთოდს ეს მიდგომა ასევე ეხება საზოგადოების მონაწილეობის ცვლილების გადაუდებელ აუცილებლობას, რაც ხაზგასმულია სამეფო ქალაქგეგმარების ინსტიტუტის მონაცემებით, რაც მიუთითებს ახალგაზრდებში დაგეგმვის მიმართ მინიმალურ ინტერესზე.

კვლევა დასრულებულია იმით, რომ სათამაშო ტექნოლოგიის ასეთ ინოვაციურმა გამოყენებამ შეიძლება მხარი დაუჭიროს დაგეგმვებს, გააუმჯობესოს უნარების განვითარება და უზრუნველყოს საჭირო ინსტრუმენტები ადამიანების უფრო ღ საბოლოო ჯამში, ეს კვლევა გზას ხსნის ურბანული განვითარების უფრო თანამშრომლობითი და დინამიური მომავლისთვის.

არატრადიციული ტექნოლოგიური ინსპირაციების შეხედვით შემდეგი გაჩერება დნმ-ის მიკროსკოპულ სამყაროში გვიყვ გერმანიის TU დრეზდენის მკვლ ევარები იყენებენ ხელოვნურ ინტელექტს დნმ-ის ფარული ენის გასახსნელად, რაც აძლევს ახალ შეხედულებებს

დნმ ხშირად აღწერილია, როგორც სიცოცხლის გეგმა, რომელიც შეიცავს ორგანიზმის მშენებლობისა და შენარჩუნების ყველა ინსტრუქციას. თუმცა, დნმ-ში არსებული ყველა ინფორმაციის გაშიფვრა წარმოუდგენლად რთულია და ჯერ არ არის სრულად გასაგები და დნმ-ის ანალიზის ტრადიციული მეთოდები შეიძლება იყოს ნელი და შრომატევადი. სწორედ აქ მოდის ხელოვნური ინტელექტი.

TU Drezden-ის მკვლევარებმა შეიმუშავეს ახალი AI მოდელი სახელწოდებით GROVER (გენომის წესები, რომლებიც მიიღეს ექსტრაქტირებული წარმოდგენების საშუალებით), რომელიც დნმ-ის თანმიმდევრობას ენის მსგავსად განიხილავს, ისეთი ტექ დნმ-ის კოდის შაბლონებისა და სტრუქტურების ანალიზით, AI— ს შეუძლია თანმიმდევრობ ეს მეთოდი, უცხო ენის გაშიფვრის მსგავსი, მკვლევარებს საშუალებას აძლევს გამოიყენონ GROVER გენეტიკური მონაცემების სწრაფი და ზუსტი ინტერპრეტაციისთვის.

მთელი ადამიანის გენომის ტრენინგით, GROVER ქმნის დნმ-ის ლექსიკონს, რომელსაც მკვლევარები იმედოვნებენ, რომ შეუძლიათ გახსნან შეხედულებები გენეტიკური კოდების, გენ ეს კვლევა, რომელიც გამოქვეყნდა Nature Machine Intelligence-ში, აქვს მნიშვნელოვანი გარღვევის პოტენციალი დნმ-ის სირთულის გაგებაში.

„ენის თვალსაზრისით, ჩვენ ვსაუბრობთ გრამატიკაზე, სინტაქსზე და სემანტიკაზე, განუცხადა " მელისა სანაბრიმ, პროექტის მკვლევარმა, უნივერსიტეტის ვებგვერდს. " დნმ-ისთვის ეს ნიშნავს თანმიმდევრობების მარეგულირებელ წესების, ნუკლეოტიდების და თანმიმდევრობების თანმიმდევრობის და თანმიმდევრობების მნიშვნელობის სწავლას. GPT მოდელების მსგავსად, რომელიც სწავლობენ ადამიანის ენებს, GROVER-მა ძირითადად ისწავლა დნმ-ის „ლაპარაკ

TU Delft MavLab-ის მკვლევარებმა მნიშვნელოვანი მიღწევა მიაღწიეს რობოტის ნავიგაციაში შთაგ ონების მიღებით, თუ როგორ ნავიგაციებენ ჭიანჭველ ჭიანჭველები იყენებენ ვიზუალური ამოცნობის (იფიქრე სნეპშოტებისა) და ნაბიჯების დათვლის (იფიქრე ოდომეტრიის) კომბინაციას სახლში დაბრუნებისთვის, გრძელი MavLab-მა ამ მეთოდის მიბაძნა და შექმნა მწერებით შთაგონებული ნავიგაციის სტრატეგია პატარა, მსუბუქი რობ

ტრადიციული ავტონომიური სანავიგაციო სისტემები ხშირად ეყრდნობა აპარატურას, რომელიც ბუნებით შთაგონებულმა, MavLabs-ის მკვლევარებმა შექმნეს სისტემა, სადაც რობოტები იღებენ თავიანთი გარემოს სნაპტებს ეს მეთოდი, ჰანსელისა და გრეტელის პურის ნამცხვრის ბილიკის მსგავსი, გულისხმობს, რომ რობოტი ინტერვალებით იღებს ვიზუალურ სურათებს და იყენებს მათ დაბრუნების მოგზაურობის ამ სურათების ოდომეტრიასთან შერწყმით, რობოტები უფრო ეფექტურად ფარავენ უფრო დიდ მანძილებს, რაც მნიშვნელოვნად ამცირებს გამოთვლითი ტვირთს