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为绿色明天提供动力-A*Star Research
n 1982年，一年中消耗了约87,000吨的能源：等于近530亿桶石油。四十年后，年度数字增加了一倍以上。随着经济和人口增长的发展，推动了世界能源需求的提高，因此越来越需要改革我们社会的能源基础设施。我们的封面故事“为绿色的明天为绿色推动（第08页）”，研究了跨能源生成范围内的可持续能量技术的明星研究。我们强调了对下一代溶液的持续探索，例如用于氢转化，碳基电子和融合能源系统的催化剂。在相关的双重功能“可持续性的东西（第28页）”中，我们将聚光灯转向了材料科学在更绿色的能量未来中的作用。*明星国家科学学者（PHD）获奖者丽贝卡·库（Rebecca Khoo）和康·鲁伊·加里克（Kang Rui Garrick）在该领域的各个方面讨论他们的研究旅行，
为印度物流引擎提供动力
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为人工智能和数据中心基础设施提供动力......
数据中心的电力需求正在迅速增长。300-1000MW 或更大的超大规模设施的连接请求以及 1-3 年的交付周期正在扩大当地电网以这种速度输送和供应电力的能力。目前和中期（2030 年以后）的一个重要因素是人工智能应用的电力需求不断扩大。硬件和软件的进步使得大型语言模型 (LLM) 的开发成为可能，这些模型现在在各种有价值的任务上都接近人类的能力。随着这些模型变得越来越大，人们也担心随着人工智能工具越来越深入地融入社会，未来部署 LLM 所需的能源将大幅增加。凭借能源部在能源效率、清洁能源部署、创新电网技术以及与人工智能相关的能源消耗和研究方面的领导地位，该部门可以在帮助国家满足这些新的战略能源需求方面发挥核心作用。SEAB 人工智能和数据中心基础设施供电工作组已经研究了可靠且经济地支持这些不断增长的电力需求的方案，而不会损害现有客户，同时限制温室气体排放的影响。调查沿着三个紧密协调的轨道进行：
利用人工智能为欣赏式咨询提供动力
○ 人工智能补充人类顾问，处理日常任务并提供数据驱动的见解 ○ 人类顾问带来同理心、复杂问题解决能力和道德判断，这是人工智能无法复制的 ○ 未来很可能是一种协作模式，其中人工智能增强了人类顾问的能力
为净零未来提供电网动力。
1. 此性能指的是使用寿命开始的条件。请联系 Skeleton Technologies 销售团队，以更好地了解使用寿命结束的性能和最佳设计。使用窗口 Vrated-Vrated/2 计算放电脉冲的功率，以获得最佳使用寿命，并且根据使用情况，可以选择较低的电压。2. 由于最大电压为 1500V，能量未最大化，但使用寿命大大提高
利用因果 AI 助力做出更好的决策
使用 causaLens 识别问题的根本原因并在流程线中运行模拟，从而减少优化和推出新流程所需的时间。通过使用因果算法和人工引导的因果发现，您可以有效地构建流程线的因果结构，这比仅依靠领域专业知识要快得多，从而更快地生产和将新产品推向市场。
通过设计为下一代人工智能提供动力
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社论：为下一代物联网应用提供动力
大脑是一个重达 3 磅、可以轻松握在手掌中的组织，它具有固有的计算复杂性，这一直激励着人们努力为具有大脑某些卓越特性的机器背书。具有讽刺意味的是，尽管大脑与模拟或数字计算机共享关键概念，但与模拟或数字计算机相比，大脑的计算方式却独树一帜。大脑采用模拟计算，但通过脉冲进行数字通信，这两种方式都提高了对噪声的鲁棒性。这种独特的组合定义了一种我们刚刚开始探索的新型计算范式。神经形态系统成为增长最快的应用之一的原因不仅仅是科学，而主要是技术。50 年来，指导计算的原理一直是摩尔定律，这是一个宏观观察，我们将始终找到方法来设计更快、更小、更便宜的芯片。但有几个原因导致摩尔定律不再适用。首先是物理学：随着我们将晶体管缩小到接近原子尺度，调节电子流变得越来越困难。电子不一定遵循牛顿物理学，可能会穿过晶体管屏障，这种现象称为量子隧穿。这使我们的计算机架构效率低下。其次，我们早就接受了计算速度更快和功耗更低之间存在权衡这一事实，但直到我们开始接近制造晶体管的物理极限，这才成为问题。而摩尔定律的最后一颗钉子是由深度学习打下的。我们的