今天,30号2023 年 3 月,在法伊茨霍希海姆召开了将荷兰第 13 轻骑兵旅并入德国第 10 轻骑兵旅的呼吁会议。装甲师。第一个形成后1995 年德国-荷兰军团与第 11 军团一起快速部队师和第 43 空中机动旅第一机械化旅装甲师现已将荷兰野战军的所有旅并入德国军队。这种深度融合在世界上是独一无二的,是欧盟与北约密切军事合作的典范,也是能够共同提供威慑和联盟防御能力的必要步骤。第 13 轻型旅的归属代表着我们(Wijnen 中将和我)在“陆军 2022 愿景”中达成一致的下一个重要步骤。
随着近期研究和开发的进行,“边缘”本身仍然是一个模糊的术语。不同的社区和研究人员 2 缺乏关于边缘是什么、它位于何处以及谁提供它的普遍接受的定义。人们对其属性有共同的理解:与云相比,其特征是接近性(延迟和拓扑)、网络容量增加(有效实现的数据传输速率)、计算能力较低、规模较小、设备异构性较高。与终端设备(最后一跳)相比,它具有增加的计算和存储资源。它是一个抽象实体,可以卸载计算和存储,而无需绕道到云端。当前的 AI 和 ML 方法需要强大的计算基础设施 [5],而数据中心拥有充足的可用计算和数据存储资源,可以更好地满足这一需求。但是,将必要的原始数据发送到云端会给网络带宽和吞吐量带来压力。同时,组织通常不太愿意与商业云提供商共享(可能受到限制的)数据。快速发展的边缘 AI 领域解决了这一紧张局势。如图 1 所示,边缘 AI 已逐渐进入主流服务领域,例如联网汽车、实时游戏、智能工厂和医疗保健。从基础设施的角度来看,边缘环境为 AI 提供了一个独特的层,
随着近期研究和开发的进行,“边缘”本身仍然是一个模糊的术语。不同的社区和研究人员 2 缺乏关于边缘是什么、它位于何处以及谁提供它的普遍接受的定义。人们对其属性有共同的理解:与云相比,其特征是接近性(延迟和拓扑)、网络容量增加(有效实现的数据传输速率)、计算能力较低、规模较小、设备异构性较高。与终端设备(最后一跳)相比,它具有增加的计算和存储资源。它是一个抽象实体,可以卸载计算和存储,而无需绕道到云端。当前的 AI 和 ML 方法需要强大的计算基础设施 [5],而数据中心拥有充足的可用计算和数据存储资源,可以更好地满足这一需求。但是,将必要的原始数据发送到云端会给网络带宽和吞吐量带来压力。同时,组织通常不太愿意与商业云提供商共享(可能受到限制的)数据。快速发展的边缘 AI 领域解决了这一紧张局势。如图 1 所示,边缘 AI 已逐渐进入主流服务领域,例如联网汽车、实时游戏、智能工厂和医疗保健。从基础设施的角度来看,边缘环境为 AI 提供了一个独特的层,
Mustafa M. Demir,博士,教授,工程学院,材料科学与工程系,伊兹密尔理工学院,土耳其伊兹密尔 电子邮件:mdemir@iyte.edu.tr 电话:+90 232 750 7511 Uwe T. Bornscheuer,博士,教授,生物化学研究所,生物技术和酶催化系,格赖夫斯瓦尔德大学,德国格赖夫斯瓦尔德 电子邮件:uwe.bornscheuer@uni-greifswald.de 电话:+49 3834 86 4367
工业 4.0 将为我们的社会带来深刻的变化,包括制造业的数字化转型。目前,许多制造公司正试图在其整个供应链中采用工业 4.0 的实践。第四次工业革命及其核心的人工智能正在从根本上改变我们作为公民的生活、工作和互动方式。这种转变的复杂性可能看起来势不可挡,对许多人来说也是一种威胁。最近,新一代信息技术的迅猛发展促使一些国家寻求新的工业革命战略。全球化和竞争迫使企业重新思考和创新其生产流程,遵循所谓的工业 4.0 范式。它代表了过去已经使用的工具(大数据、云、机器人、3D 打印、模拟等)的集成,这些工具现在通过传输数字数据连接到全球网络中。制造过程的数字化和智能化是当今工业的需要。制造业目前正在从大规模生产转向定制化生产。制造技术和工业应用的快速发展有助于提高生产力。工业 4.0 代表第四次工业革命,被定义为对产品生命周期整个价值链的组织和控制的新水平;它面向日益个性化的客户要求。工业 4.0 仍然是一个空想,但却是一个现实的概念,其中包括物联网、工业互联网、智能制造和基于云的制造。工业 4.0 涉及将人严格融入制造过程,以便不断改进并专注于增值活动并避免浪费。这项工作的目的是概述工业 4.0 并了解工业 4.0 的支柱及其应用,确定实施工业 4.0 时出现的挑战和问题,并通过使用灵活的智能方法研究与人工智能相关的工业 4.0 的新趋势和潮流。基于智能和灵活的人工智能方法以及过程工业中复杂的安全关系,我们确定并讨论了与过程安全相关的几个技术挑战:过程安全标签稀缺的知识获取;基于知识的过程安全推理;来自各种来源的异构数据的准确融合;以及动态风险评估和辅助决策的有效学习。
将学习融入商业游戏可以丰富玩家体验,但可能会让开发者担心诸如失去对游戏世界的控制等问题。我们探讨了一些应用研究和一些实地应用,这些应用表明机器学习研究具有巨大的可能性,包括实时战略游戏、飞行模拟游戏、汽车和摩托车赛车游戏、围棋等棋盘游戏,甚至囚徒困境等传统博弈论问题。这些研究的共同特点是机器学习有可能减轻游戏开发者的负担。然而,存在一些挑战阻碍了机器学习的更广泛应用。我们讨论了其中的一些挑战,同时探索了在游戏中广泛使用机器学习的机会。