Pendahuluan Pengeditan gen adalah bidang yang berkembang pesat dengan implikasi mendalam bagi pertanian, bioteknologi, dan kedokteran. Salah satu alat paling menjanjikan di bidang ini adalah sistem CRISPR-Cas, yang awalnya berasal dari mekanisme pertahanan kekebalan bakteri. Teknologi ini menawarkan cara yang tepat untuk mengubah urutan genetik, tetapi adaptasinya dari lingkungan mikroba ke sel eukariotik yang lebih kompleks sering kali mengorbankan efisiensi dan spesifisitas. Peningkatan Fungsionalitas CRISPR dengan Kecerdasan Buatan Peneliti telah berupaya meningkatkan fungsionalitas sistem CRISPR untuk mengatasi tantangan ini. Metode tradisional seperti evolusi terarah dan desain berpemandu struktur telah memfasilitasi beberapa kemajuan. Namun, teknik-teknik ini berjuang dengan sifat protein evolusi yang rumit dan tidak dapat diprediksi, yang sering kali menyebabkan kinerja yang kurang optimal ketika sistem ini diterapkan di luar konteks alami mereka. Sebuah tim peneliti dari Profluent Bio, Berkeley, CA, A

Kolaborasi untuk Kedaulatan Digital Fujitsu dan Oracle bekerja sama untuk menyediakan cloud dan kemampuan AI yang berdaulat, memenuhi persyaratan kedaulatan digital untuk bisnis dan sektor publik Jepang. Dengan Oracle Alloy, Fujitsu akan memperluas penawaran TI Hibrid untuk Fujitsu Uvance, yang membantu pelanggan mengembangkan bisnis dan memecahkan masalah sosial. Fujitsu akan dapat mengoperasikan Oracle Alloy secara independen di pusat datanya di Jepang dengan kontrol tambahan atas operasinya. Fujitsu akan menggunakan Oracle Alloy, platform infrastruktur cloud yang menyediakan lebih dari 100 layanan Oracle Cloud Infrastructure (OCI), termasuk AI generatif, sebagai bagian dari portofolio TI Hibrid Fujitsu Uvance, yang mendukung pelanggan dengan infrastruktur lokal dan berbasis cloud. Hal ini akan memungkinkan bisnis dan sektor publik untuk memanfaatkan infrastruktur cloud dan AI berdaulat langsung dari pusat data yang dioperasikan oleh Fujitsu di Jepang. Oracle adalah satu-satunya hyperscaler yang mampu menye

Pendahuluan Fujitsu telah merilis hasil “Survei Fujitsu SX 2024,” yang menyoroti temuan survei terhadap 600 eksekutif perusahaan (CxO) dari organisasi di 15 negara. Survei ini menyelidiki kemajuan mereka dalam mencapai Transformasi Keberlanjutan (SX) dan upaya mereka menciptakan nilai baru dalam bisnis. Prioritas dan Pembuat Perubahan Survei mengungkapkan prioritas yang menghubungkan keberlanjutan dengan pertumbuhan bisnis, mengidentifikasi sekelompok organisasi yang menyeimbangkan pertumbuhan bisnis dan kemajuan SX (11% dari total), yang disebut Fujitsu sebagai “Pembuat Perubahan.” Pembuat Perubahan ditemukan memiliki dua karakteristik utama: Perspektif jangka panjang dan motivasi matang untuk Transformasi Keberlanjutan untuk memberikan dampak positif pada masyarakat dan lingkungan Kemampuan untuk memanfaatkan data di luar kerangka organisasi mereka Langkah Menuju Pembuat Perubahan Laporan tersebut menyarankan empat langkah yang diperlukan untuk menjadi Pembuat Perubahan, dan bagaimana Fujitsu dapat membantu

Pendahuluan TradeBeyond, sebuah perusahaan yang membantu mengelola pergerakan produk dari pemasok ke toko, telah membuat kemajuan besar dalam melacak barang. Mereka menggunakan kecerdasan buatan (AI) untuk memudahkan merek dan toko melihat asal produk mereka dan mengurangi kemungkinan masalah dalam rantai pasokan mereka. Hal ini membuat TradeBeyond semakin menonjol sebagai pemimpin di bidang ini, karena penyempurnaan terbaru mereka menggunakan AI untuk memeriksa dokumen dan memastikan produk asli dan aman. Hal ini membantu memenuhi aturan baru tentang tata kelola lingkungan, sosial, dan perusahaan (ESG) dan membuat seluruh proses lebih efisien dan tepercaya. Mengapa Berita Ini Penting? Pesanan, faktur, bill of lading, dan saran pengiriman semuanya dipindai secara otomatis oleh sistem keterlacakan TradeBeyond yang disempurnakan, yang menggunakan AI. Untuk mengidentifikasi masalah kepatuhan, sistem ini menyusun dokumen rantai penyimpanan dan membandingkan dokumen produk dan pengiriman penting dengan berbagai ba

Produk AI Gigi yang Revolusioner Sebuah produk AI gigi yang revolusioner akan segera hadir tahun ini. Perusahaan perawatan gigi yang berbasis di Singapura, EM2AI, mengumumkan sebuah pengembangan terobosan yang siap membentuk lanskap perawatan gigi, dengan peluncuran produk AI gigi perintisnya. Dengan peluncuran ini, Perusahaan juga berencana mencari investor dan mitra strategis, baik lokal maupun luar negeri, untuk tahap selanjutnya dari rencana pertumbuhan Perusahaan. Dijadwalkan untuk diluncurkan akhir tahun ini, alat inovatif ini bertujuan untuk memberikan transparansi dan akurasi yang tak tertandingi bagi dokter gigi dan pasien dalam perencanaan perawatan, menandai lompatan signifikan bagi industri gigi. Produk AI Gigi Baru Akan Memberdayakan Dokter Gigi dan Pasien Pada saat pengumuman ini, Ryan San, Chief Executive Officer EM2AI mengungkapkan antusiasme yang mendalam tentang peluncuran yang akan datang, dengan menyatakan, “Produk AI gigi baru kami merupakan puncak dari penelitian dan pengembangan selama

Pendahuluan Shopify, Google Cloud, dan Cognizant telah berkolaborasi untuk memodernisasi platform dan mendorong transformasi digital bagi perusahaan dan pedagang di seluruh dunia. Kolaborasi ini berfokus pada penyampaian layanan klien oleh para profesional konsultasi industri ritel dan implementasi teknologi Cognizant, infrastruktur cloud inti Google Cloud, dan platform e-commerce terkemuka Shopify. Pendorong Kolaborasi Kebutuhan mendesak bagi pengecer untuk memperbarui dan mengadopsi teknologi baru untuk memberikan saran waktu nyata, bantuan belanja, dan penawaran yang dipersonalisasi kepada konsumen menjadi pendorong utama kemitraan ini. Dengan menggabungkan layanan ini, kolaborasi ini bertujuan untuk memicu transformasi ritel dan membantu bisnis mewujudkan potensi AI dan teknologi mutakhir lainnya. Manfaat Transformasi Ritel yang Ditingkatkan: Bisnis dapat menjalani transformasi digital yang komprehensif dengan memanfaatkan keahlian ritel Cognizant, infrastruktur Google Cloud, dan platform Shopify. Kemampu

**Apa itu CopilotKit?** CopilotKit adalah kerangka kerja open-source yang dirancang untuk memfasilitasi integrasi AI ke dalam aplikasi. Dengan lebih dari 4,4 ribu Git Stars, CopilotKit telah mendapat apresiasi yang besar dalam komunitas open-source. Ini membantu membuat copilot AI khusus, termasuk chatbot dan agen AI dalam aplikasi yang mampu berinteraksi secara dinamis dengan lingkungan aplikasi. Kerangka kerja ini dibangun untuk menyederhanakan integrasi AI dengan menangani aspek kompleks seperti kesadaran konteks aplikasi dan interaksi. **Tantangan yang Diselesaikan Melalui CopilotKit** Berikut adalah empat tantangan dari banyak tantangan yang dibantu oleh CopilotKit: – **Integrasi AI yang Kompleks:** CopilotKit menyederhanakan integrasi AI dengan menyediakan kerangka kerja yang komprehensif dan komponen yang dapat digunakan kembali. – **Kurangnya Kesadaran Konteks:** CopilotKit memberikan akses waktu nyata ke konteks aplikasi, memungkinkan AI memahami dan berinteraksi dengan aplikasi secara efektif. – **I

Pendahuluan Model Bahasa Besar (LLM) telah mengantarkan era pertumbuhan luar biasa untuk teknologi Kecerdasan Buatan (AI). Untuk mengatasi masalah seperti halusinasi percakapan, model ini semakin banyak digunakan dalam berbagai pengaturan di mana data multimedia tidak terstruktur diubah menjadi vektor penanaman. Sistem Manajemen Data Vektor (VDMS) dirancang khusus untuk mengelola vektor ini secara efektif. Platform seperti Qdrant dan Milvus telah mengembangkan basis pengguna yang besar dan komunitas yang aktif, yang menjadi tulang punggung era LLM. Masalah Penyetelan Performa VDMS LLM dan sistem pembelajaran mesin serta pengambilan informasi lainnya sangat bergantung pada Sistem Manajemen Data Vektor. Sistem ini bergantung pada pencarian kesamaan yang efektif, yang dimungkinkan oleh VDMS, yang menyediakan pengguna dengan kemampuan untuk menentukan banyak indeks yang dapat disesuaikan dan parameter sistem. Namun, kerumitan intrinsik VDMS menghadirkan hambatan penting untuk optimalisasi performa otomatis, yang

Latar Belakang Keanekaragaman hayati global telah menurun tajam dalam beberapa dekade terakhir, dengan Amerika Utara mengalami penurunan populasi burung liar sebesar 29% sejak 1970. Berbagai faktor mendorong hilangnya ini, termasuk perubahan penggunaan lahan, eksploitasi sumber daya, polusi, perubahan iklim, dan spesies invasif. Sistem pemantauan yang efektif sangat penting untuk memerangi penurunan keanekaragaman hayati, dengan burung berfungsi sebagai indikator utama kesehatan lingkungan. Pemantauan Akustik Pasif (PAM) Pemantauan Akustik Pasif (PAM) telah muncul sebagai metode hemat biaya untuk mengumpulkan data burung tanpa mengganggu habitat. Sementara analisis PAM tradisional memakan waktu, kemajuan terbaru dalam teknologi pembelajaran mendalam menawarkan solusi yang menjanjikan untuk mengotomatiskan identifikasi spesies burung dari rekaman audio. Namun, memastikan algoritma kompleks dapat dipahami oleh ahli burung dan ahli biologi sangat penting. Pembelajaran Mendalam yang Dapat Diinterpretasikan untuk

Pendahuluan Integrasi kecerdasan buatan (AI) dalam perawatan kesehatan merevolusi praktik medis dengan meningkatkan akurasi dan efisiensi diagnostik serta perencanaan pengobatan. Dengan memanfaatkan algoritma canggih, AI mendukung berbagai aplikasi, mulai dari deteksi anomali dalam pencitraan medis hingga prediksi perkembangan penyakit, sehingga meningkatkan efektivitas intervensi medis secara keseluruhan. Tantangan dalam AI Medis Salah satu kendala utama dalam menerapkan AI dalam sektor medis adalah memastikan akurasi dan keandalan prediksi berbasis AI, terutama ketika data langka. Dataset kecil umum terjadi dalam perawatan kesehatan karena masalah privasi dan sifat khusus data medis, yang sering kali membatasi informasi yang tersedia untuk melatih sistem AI. Kelangkaan ini menantang kemampuan AI untuk belajar secara efektif dan memberikan hasil yang andal, yang sangat penting ketika hasil ini secara langsung memengaruhi perawatan pasien. Penelitian yang Ada Penelitian yang ada dalam AI medis mencakup model

Pendahuluan Pengenalan teks daring telah berkembang pesat dalam beberapa tahun terakhir berkat struktur model yang disempurnakan dan kumpulan data yang lebih besar. Namun, pengenalan ekspresi matematika (ME), tugas yang lebih rumit, belum mendapat perhatian yang sama. Tidak seperti teks, ME memiliki struktur dua dimensi yang kaku di mana susunan spasial simbol sangat penting. ME tulisan tangan (HME) menimbulkan tantangan yang lebih besar karena ambiguitas dan kebutuhan akan perangkat keras khusus. Memperoleh sampel tulisan tangan itu mahal karena memerlukan input manusia, ditambah lagi dengan kebutuhan akan perangkat khusus seperti layar sentuh atau pena digital. Oleh karena itu, meningkatkan pengenalan ME menuntut pendekatan yang disesuaikan berbeda dari pengenalan teks. MathWriting: Kumpulan Data HME Daring Google Research telah meluncurkan MathWriting, kumpulan data untuk HME daring. Terdiri dari 230k sampel tulisan tangan dan 400k sampel sintetis, ini melampaui kumpulan data HME luring seperti IM2LATEX-10

Sekilas Model Llama 3: Ukuran model yang lebih kecil (8B dan 70B parameter) tetapi berkinerja baik dalam penalaran tingkat lanjut dan mengikuti instruksi pengguna secara akurat. GPT-4: Ukuran model yang sangat besar (1,7 triliun parameter) dengan kinerja luar biasa dalam perhitungan matematika dan pemberian jawaban yang akurat. Claude: Menekankan penggunaan AI yang aman dan etis, dengan kualitas keluaran yang tinggi dalam konteks yang membutuhkan pemahaman yang bernuansa. Gemini: Dikembangkan oleh Google, sangat efisien dan terukur dalam ekosistem Google, dengan kinerja yang kuat dalam tugas integrasi. Performa dan Tolok Ukur Llama 3 menunjukkan kinerja yang luar biasa dalam tolok ukur MMLU, mengungguli model serupa dalam kondisi tertentu. GPT-4 tetap menjadi pemimpin dalam pemahaman dan pembuatan bahasa yang komprehensif. Claude memiliki kinerja yang kuat dalam skenario yang membutuhkan pemahaman konteks yang bernuansa. Gemini unggul dalam integrasi dan efisiensi operasional dalam rangkaian alat Google. Tabe

Jennifer Lopez, aktris, penyanyi, dan penari multitalenta, akan membintangi film mendatang “Atlas,” sebuah film thriller yang mengeksplorasi dunia kecerdasan buatan yang kompleks. Film yang saat ini sedang dalam produksi ini diperkirakan akan dirilis pada akhir 2024 atau awal 2025. Dalam “Atlas,” Lopez memainkan peran utama sebagai seorang peneliti AI brilian yang mendapati dirinya terjerat dalam konspirasi berbahaya yang melibatkan teknologinya sendiri yang inovatif. Saat dia menggali lebih dalam misteri tersebut, dia mengungkap jaringan rahasia yang mengancam tidak hanya hidupnya tetapi juga masa depan umat manusia. Film ini disutradarai oleh Brad Peyton, yang dikenal dengan karyanya pada film-film penuh aksi seperti “San Andreas” dan “Rampage.” Skenarionya ditulis oleh Leo Sardarian, pendatang baru di industri ini yang telah menarik perhatian karena penceritaannya yang menggugah pikiran dan menegangkan. Selain Lopez, para pemeran termasuk beberapa aktor terkenal, meskipun peran spesifik mereka belum diungk

Visibilitas Pengeluaran Paket Multi-Operator Reveel, penyedia perangkat lunak kecerdasan pengiriman, mengumumkan bahwa platformnya kini mendukung operator tambahan selain FedEx dan United Parcel Service (UPS). Kini, Platform Reveel Shipping Intelligence™ juga memungkinkan pengirim paket untuk memperoleh visibilitas dan kontrol langsung dan komprehensif atas pengeluaran paket mereka dengan DHL eCommerce, DHL Express, dan Layanan Pengiriman Nasional dan Regional Pitney Bowes. Peningkatan Efisiensi Operasional dan Kepuasan Pelanggan Kemampuan visibilitas multi-operator pada platform ini memberdayakan pengirim untuk meningkatkan efisiensi operasional dan meningkatkan kepuasan pelanggan dengan memilih operator terbaik untuk setiap pengiriman berdasarkan biaya, kecepatan pengiriman, dan kualitas layanan – sekaligus mengurangi risiko yang terkait dengan gangguan layanan dan ketergantungan berlebihan pada satu operator. Faktor Penting Pengiriman Pelanggan kini dapat menggunakan platform Reveel untuk memperoleh visibi

Pengantar Model generatif telah menjadi alat transformatif di berbagai bidang, termasuk visi komputer dan pemrosesan bahasa alami, dengan mempelajari distribusi data dan menghasilkan sampel darinya. Di antara model-model ini, Model Difusi (DM) telah menarik perhatian karena kemampuannya menghasilkan gambar berkualitas tinggi. Model Difusi Laten (LDM) menonjol karena kemampuan generasinya yang cepat dan biaya komputasi yang rendah. Namun, penerapan LDM pada perangkat dengan sumber daya terbatas masih menjadi tantangan karena persyaratan komputasi yang signifikan, terutama dari komponen Unet. Para peneliti telah mengeksplorasi berbagai teknik kompresi untuk LDM untuk mengatasi tantangan ini, dengan tujuan mengurangi beban komputasi sambil mempertahankan kinerja. Strategi-strategi ini meliputi kuantisasi, dekomposisi filter berpangkat rendah, penggabungan token, dan pemangkasan. Pemangkasan untuk Kompresi LDM Pemangkasan, yang secara tradisional digunakan untuk mengompresi jaringan konvolusional, telah diadaptas

Pengantar Dengan munculnya visi komputer, penelitiannya tidak lagi hanya memindai larik 2D dari “pola” datar. Sebaliknya, mereka berusaha memahami gambar sebagai proyeksi pemandangan 3D. Awalnya, para peneliti menciptakan beberapa tugas perantara untuk membantu pengejaran ini. Ini termasuk mempelajari sifat optik seperti reflektansi, primitif tiga dimensi menggunakan penalaran multi-tampilan, penalaran geometris menggunakan estimasi kedalaman, korespondensi visual, pengenalan, landasan titik kunci untuk kemampuan, dan gambar intrinsik untuk forensik. Studi telah mengarah pada penyusunan tugas-tugas baru, yang sebagian besar diartikulasikan dalam bahasa alami, di era model bahasa besar (LLM) saat ini, yang menekankan hubungan visi-bahasa yang dipelajari oleh LLM multimodal dan kurang pada tugas persepsi tersebut. Hal ini bisa jadi karena ketidaktepatan bahasa yang melekat, yang membuatnya sulit untuk digunakan untuk memediasi banyak tugas visi komputer konvensional (misalnya, menentukan titik kunci spasial mel

Pendahuluan Peneliti dari Google DeepMind meneliti manfaat potensial dan ancaman etis dari asisten Kecerdasan Buatan (AI) canggih. Asisten ini digambarkan sebagai agen buatan dengan antarmuka bahasa alami yang bertanggung jawab mengatur dan melaksanakan operasi yang ditentukan pengguna di berbagai domain. Potensi dan Ancaman Etis Asisten AI canggih diprediksi lebih mampu daripada pendahulunya, seperti Siri dari Apple atau Alexa dari Amazon, dalam hal otonomi, generalitas, dan jangkauan tindakan. Model dasar seperti Meta AI, model Gemini Google, Copilot Microsoft, Pi Inflection, dan API Asisten OpenAI semakin menunjukkan potensi asisten AI ini untuk terintegrasi secara menyeluruh ke dalam berbagai aspek kehidupan kita. Integrasi ini menimbulkan masalah etika dan sosial yang penting, karena hubungan manusia dengan teknologi AI memasuki fase baru. Studi ini menekankan pentingnya menyelaraskan teknologi ini dengan tujuan, hasrat, dan nilai-nilai pribadi dan sosial. Teknologi yang Mendasari Studi ini memberikan ti

**Pengantar** Persamaan diferensial parsial (PDE) adalah alat yang ampuh untuk memodelkan dan memahami proses spatio-temporal yang rumit di berbagai bidang ilmiah. Namun, memecahkan persamaan ini secara analitis bisa menjadi tugas yang menakutkan, seringkali membutuhkan metode komputasi atau simulasi. Di sinilah pembelajaran mesin berperan, menawarkan pendekatan baru untuk mengatasi masalah PDE dengan belajar memperkirakan solusi langsung dari data. **Model PROSE-PDE** PROSE-PDE adalah model jaringan saraf multimodal yang dirancang sebagai dasar untuk memecahkan berbagai PDE bergantung waktu, termasuk hukum difusi nonlinier, dispersif, konservasi, dan persamaan gelombang. Inovasi utama terletak pada kemampuan PROSE-PDE untuk mempelajari beberapa operator secara bersamaan dan mengekstrapolasi fenomena fisik di berbagai sistem pemerintahan. **Cara Kerja PROSE-PDE** PROSE-PDE menggunakan teknik baru yang disebut Pembelajaran Multi-Operator (MOL). Tidak seperti pendekatan tradisional yang mempelajari satu operato

Pengantar Model Bahasa Besar (LLM) terkenal karena kemampuannya mengurai dan menghasilkan teks seperti manusia dalam berbagai aplikasi. Model-model ini telah menjadi bagian integral dari teknologi yang mengotomatiskan dan menyempurnakan tugas berbasis teks. Meskipun memiliki kemampuan yang canggih, LLM modern menghadapi tantangan signifikan dalam skenario yang membutuhkan penalaran rumit dan perencanaan strategis. Tantangan ini berasal dari keterbatasan dalam metodologi pelatihan saat ini, yang sangat bergantung pada sejumlah besar data beranotasi berkualitas tinggi yang terkadang tidak tersedia atau sulit dikumpulkan. Pendekatan yang Ada Penelitian yang ada mencakup teknik pemberian perintah lanjutan seperti GPT-4’s Chain-of-Thought, yang meningkatkan penalaran dengan menguraikan langkah-langkah perantara. Beberapa model menunjukkan potensi penyesuaian halus LLM dengan data berkualitas tinggi, meskipun pendekatan ini dibatasi oleh ketersediaan data. Strategi koreksi diri memungkinkan LLM menyempurnakan kelua

Pendahuluan Bagi mereka yang berminat berkarier di bidang kecerdasan buatan (AI), California Polytechnic State University menawarkan gelar dengan bayaran terbaik dan paling banyak dicari di Amerika. Penelitian terbaru menemukan tiga gelar sarjana lain yang 100% dapat diterima dan dapat menghasilkan gaji di atas $100.000 bagi lulusannya. Gelar tersebut tersedia di Wake Forest University (NC), Trinity University (TX), dan Clarkson University (NY). Gelar Terkait AI dengan Prospek Kerja dan Gaji Tinggi Menurut studi terbaru dari perusahaan pengembangan perangkat lunak Vention, yang menganalisis data ketenagakerjaan lulusan terbaru dari Departemen Pendidikan AS, tiga institusi lain menawarkan gelar terkait AI dengan prospek kerja 100% dan gaji di atas $100.000 empat tahun setelah lulus: Wake Forest University (NC), Trinity University (TX), dan Clarkson University (NY). Studi ini berfokus pada gelar yang lulusannya mendapatkan pekerjaan setahun setelah menyelesaikan gelar mereka, serta empat tahun kemudian. Dari 1.