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改变科学家如何研究和为自然灾害做准备
在DesignSafe上，改造了科学家研究和准备自然灾害的方式首次出现在UT Austin新闻 - 德克萨斯大学奥斯汀分校上。 UT合作社在UT Austin News -Dexas -Dexas Unices of Defors -Austin分校首次出现了对学生负担能力的承诺。 Lili Xiong邮政回到德克萨斯州的回家首先出现在UT Austin News-德克萨斯大学奥斯汀分校。
来源:德克萨斯大学桥接AI和土木工程
DesignSafe越来越多地整合了AI和机器学习，以增强其功能和影响。 这包括使用AI进行诸如建筑识别，评估图像损害以及预测风压系数之类的任务。 此外，DesignSafe还为研究人员提供了在自己的项目中使用AI和机器学习的资源，例如通过Jupyter笔记本电脑，交互式数据分析以及访问高性能计算。
designsafe 越来越多地整合 AI和机器学习 增强其功能和影响。 这包括使用AI进行任务 例如 建筑识别， 评估 图像损坏并预测风压系数。 另外， 为研究人员提供资源 使用 ai 和 机器学习 在他们自己的项目中，例如通过 jupyter 笔记本，交互式数据分析和访问高 - 性能计算。除了使科学家能够为AI驱动的科学发现挖掘公开可用的数据外，DesignSafe还开创了AI驱动的聊天机器人的开发，以增强其界面，从而使平台更加直观且可用于研究人员。
“ AI聊天机器人将返回清晰，文本，描述您对DesignSafe的要求，是否是‘在某个位置可用的所有LiDAR数据是什么？”还是“我如何在高表现计算机上使用数据进行100万个模拟？” Rathje说。
展望未来，Rathje设想了AI与DesignSafe数据的更深入，更具变革性的整合，从而解开了研究和创新的新可能性。