随着数字服务越来越多地部署和用于各种领域,信息和通信技术 (ICT) 对环境的影响令人担忧。人工智能正在推动这一增长,但其环境成本仍未得到深入研究。大型生成模型(如 ChatGPT)的最新趋势尤其引人注目,因为它们的训练需要大量使用专门的计算资源。这些模型的推理以服务的形式在网络上提供,使用它们还可以调动最终用户终端、网络和数据中心。因此,这些服务加剧了全球变暖,加剧了金属短缺,增加了能源消耗。这项工作提出了一种基于 LCA 的方法,用于对生成 AI 服务的环境影响进行多标准评估,考虑了训练模型、从模型中推断和在线托管模型所需的所有资源的具体成本和使用成本。我们以稳定扩散服务为例来说明我们的方法,这是一种可在线访问的开源文本到图像生成深度学习模型。此用例基于对稳定扩散训练和推理能耗的实验观察。通过敏感性分析,探索了估计使用强度对影响源影响的各种场景。
与所有科学和工业领域一样,人工智能 (AI) 有望在未来几年对抗体的发现产生重大影响。抗体的发现传统上是通过一系列实验步骤进行的:动物免疫、相关克隆的筛选、体外测试、亲和力成熟、动物模型体内测试,然后是不同的人性化和成熟步骤,产生将在临床试验中进行测试的候选药物。该方案存在不同的缺陷,导致整个过程非常危险,流失率超过 95%。计算机方法的兴起,其中包括人工智能,已逐渐被证明能够以更强大的过程可靠地指导不同的实验步骤。它们现在能够覆盖整个发现过程。在这个新领域的参与者中,MAbSilico 公司提出了一种计算机模拟流程,可以在几天内设计出抗体序列,这些序列已经人性化并针对亲和力和可开发性进行了优化,大大降低了风险并加快了发现过程。
人工智能 (AI) 的进步使得运输行业可以设想出现具有一定自主性的系统,该系统可以根据用户的需求不断发展,从驾驶辅助到替代驾驶。2020 年 10 月,法国国家铁路公司首次在实际运行条件下部分自主运行 BB 27000 货运机车,具有全自动加速和制动功能 [15]。2020 年 6 月的另一项首创成果是空客利用机载图像识别技术成功实现了 A350 飞机的滑行、起飞和降落 [1]。航空系统自动化程度的提高使我们能够考虑在减少飞行员工作量的同时提高安全性,并有助于朝着由单个飞行员与人工智能团队合作操作的驾驶舱的方向发展。然而,在两名人类操作员之间,他们的分工和合作方式可能会根据情况而改变。例如,在复飞或故障管理飞行期间,可以决定更换飞行员。取代第二名飞行员的人工智能系统必须部署自适应自动化,以适应可能发生的角色分配变化,也就是说,根据情况或人类表现的变化,人类和机器之间可能必须共享或交换功能 [7]。
背景 威斯特米德儿童医院的儿童康复中心是澳大利亚最大的儿科多学科康复团队。作为该计划的一部分,患有后天性脑损伤 (ABI) 的儿童会定期到脑损伤诊所接受评估和治疗干预。儿童康复中心的 ABI 儿童中约有 10% 是学龄前儿童。通过对这些儿童的临床参与,我们发现许多儿童可以执行适合其发育的结构化任务,但无法进行适合其年龄的自发假装游戏。越来越多的证据表明,患有 ABI 的儿童难以进行适合其年龄的假装游戏(Dooley、Stagnitti 和 Galvin 2019;Thorne、Stagnitti 和 Parson 2021)。假装游戏需要复杂的认知能力(Francis and Gibson 2023;Wah 2020),例如对现实的抑制(Vygotsky 2016)、符号的使用、角色的记忆,以及添加技能。
图2。描述研究方法。根据长凳得分选择了两个CRISPR/CAS9指南,并注入斑马鱼。PCR和凝胶电泳评估了它们的DNA切割有效性。36小时后,去除死胚,观察到活的胚胎。在80小时时,对剩余的鱼进行了表型分析,并比较了微动物测定。每个指南五个胚胎进行了DNA测序以检测变化。
10月12日,在马里廷巴克图的沙漠中转站(PfDR),巴尔哈内部队Roc Noir沙漠战术组机械师阿德里安·奎林中士正在对一辆卡车进行维修作业。当他正在修理卡车的发动机时,卡车的驾驶室倾斜,他受了重伤。尽管现场急救人员立即对他进行了救治,但他还是没能苏醒。他因伤势过重而死亡。