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World File Search System下一代
下一代：人工智能实验
我们通过确定关键领域、方向和含义，研究大型语言模型 (LLM) 在实验中增强科学实践的潜力。首先，我们讨论这些模型如何改进实验设计，包括改进引出措辞、编码实验和生成文档。其次，我们讨论使用 LLM 实施实验，重点是通过创建一致的体验、提高对指令的理解以及实时监控参与者的参与度来增强因果推理。第三，我们重点介绍 LLM 如何帮助分析实验数据，包括预处理、数据清理和其他分析任务，同时帮助审阅者和复制者调查研究。这些任务中的每一项都会提高报告准确发现的可能性。
下一代技术：能源
根据麻省理工学院 (MIT) 的研究，人工智能已在电网运营中使用或考虑使用，以帮助电网运营商了解情况并改进预测，从而做出更快、更好的决策。每天，电网系统运营商都会运行复杂的计算来预测第二天的电力需求，并推荐最具成本效益的供电方式。之前使用机器学习模型优化日常计划的测试表明，这比不使用人工智能快 12 倍，所需时间缩短至 60 秒。考虑到这些计算每天要进行数次，节省的时间可能非常可观。该模型还通过结合天气等其他因素来预测停电情况。电网运营商和公司之间已经实施的人工智能的其他实际应用包括汇总智能电表/电动汽车充电/物联网 (IoT) 数据以更准确地预测家庭能源，以及创建自动响应以改变电力供应和动态定价激励。
下一代放射学人工智能
多模式研究当同一病变通过不同模式成像时（例如 CT 和 MRI），挑战更大。在这种情况下，AI 不仅可用于病变检测和描绘，还可用于不同模式的发现之间的配准。请注意，在某些情况下无法进行直接图像配准。例如，提供身体投影的 X 射线不能直接与提供身体横截面的超声波结合。在这些情况下，需要基于对所讨论对象的理解进行更抽象的配准。此外，相关信息可能由非成像模式（如临床信息、基因组学或其他组学）提供。AI 系统很可能为组合与特定患者诊断相关的不同数据提供一个理想的平台。
下一代技术：计算
这些材料由美国银行研究所编制，仅供您参考。如果这些材料引用了美国银行的数据，则这些材料并非旨在反映或表明美国银行的经营成果、财务状况或业绩，也不应该被视为这些成果、财务状况或业绩的依据。美国银行研究所是一家智库，致力于发掘推动商业和社会进步的强大见解。该研究所利用来自银行和世界各地的数据和资源，提供有关经济、可持续性和全球转型的重要原创观点。除非另有明确说明，否则本文表达的任何观点或意见均仅代表美国银行研究所和任何列出的个人作者，并非美国银行全球研究部或美国银行公司或其附属公司和/或子公司（统称美国银行）的任何其他部门的产物。这些材料中的观点可能与美国银行全球研究部或美国银行其他部门或分部表达的观点和意见不同。信息来自可靠来源，但美国银行不保证其完整性或准确性。这些材料不就任何产品或服务的可持续性作出任何声明。任何关于可持续性的讨论均受本文所述限制。观点和估计构成了我们在这些材料发布之日的判断，如有更改，恕不另行通知。本文表达的观点不应被视为针对任何特定人士的个人投资建议，也不旨在作为针对特定人士的特定证券、金融工具、策略或银行服务的推荐。本材料不构成美国银行或代表美国银行向任何人发出的买卖任何证券或金融工具或参与任何银行服务的要约或邀请。这些材料中的任何内容均不构成投资、法律、会计或税务建议。版权所有 2024 美国银行公司。保留所有权利。
NASA 和下一代航空运输
美国国会认识到了这一挑战的严重性，并在《愿景 100 世纪航空再授权法案》（公法 108-176）中对此进行了阐述。《愿景 100》成立了联合规划和发展办公室 (JPDO)，以吸引多个机构合作规划、开发和实施下一代航空运输系统或 NextGen。JPDO 由交通部 (DOT)、国防部 (DOD)、商务部 (DOC) 和国土安全部 (DHS) 以及联邦航空管理局 (FAA) 和美国国家航空航天局 (NASA) 的成员组成。每个机构在 NextGen 中都发挥着关键作用。最近发布的 NextGen 作战概念 (ConOps) 描述了系统所需的功能。要实现这些功能，需要结合研究、技术开发、政策和程序开发、系统开发和其他行动。各机构将根据其任务与所需能力的关系为 NextGen 的实现做出贡献。下表 1 重点介绍了 NextGen 的主要特征和能力，并在附录 A 中进行了概述。
下一代技术：人工智能
• 化学品和材料：模拟还可用于推动创新化学品和材料的发现和设计。计算能力现在使我们能够获取分子结构，制作其数字孪生并运行数十亿种组合，以更快地创造产品。以锂为例，电动汽车电池生产规模扩大的供应链问题：如果我们能找到一种可与现有电池化学类型相媲美的新电池化学成分，情况会怎样？然而，考虑到元素的数量，我们可以模拟 19 种元素和 10^117 种可能的组合，例如，制造不含锂的电池。计算机可以使用 GPU 进行模拟，以缩小可用的化学品组合范围，从而缩短开发交付周期。