国际计算机应用与信息技术研究杂志 (IJRCAIT) 第 8 卷,第 1 期,2025 年 1 月至 2 月,第 2016-2027 页,文章 ID:IJRCAIT_08_01_147 可在线访问 https://iaeme.com/Home/issue/IJRCAIT?Volume=8&Issue=1 ISSN 印刷版:2348-0009 和 ISSN 在线版:2347-5099 影响因子 (2025):14.56(基于 Google Scholar 引用)期刊 ID:0497-2547;DOI:https://doi.org/10.34218/IJRCAIT_08_01_147 © IAEME 出版物
加速俄亥俄州初创公司的技术商业化,这些公司在公司关键的早期阶段获得合格机构开发技术的许可。提供将技术推向可以商业化或筹集额外商业化资金所需的证据。鼓励主要申请人(定义见第 2.3.1 节)明确确定后续融资机会的途径,如果可能,直接与潜在投资者合作,确定投资公司所需的证据。资助活动可能包括但不限于开发 beta 原型并部署给潜在客户进行测试和评估以及进行市场研究/业务开发,以提供所需的证据。
本白皮书借鉴了运营和技术专家和高管的见解,从战略角度对这些问题进行了阐述,重点关注人工智能代理带来的转型。它提出了人工智能驱动的近乎自动化的工业运营的前瞻性愿景。它探讨了人工智能代理在实现这一愿景中的作用,特别是虚拟人工智能和具象人工智能代理,并提供了具体的例子和案例研究来证明它们的价值。此外,它还概述了成功扩展这些技术所必需的战略要务。虽然人工智能代理具有变革潜力,但必须认识到它们尚未完全开发。领先的公司正在运行试点来测试它们的能力,它们的规模影响将在未来几年内实现。
• 加速俄亥俄州初创公司的技术商业化,这些公司在公司早期阶段授权合格机构开发的技术。 • 生成将技术推向可以商业化或可以筹集额外商业化资金的程度所需的证据。鼓励主要申请人(定义见第 2.3.1 节)明确确定后续融资机会的途径,如果可能,直接与潜在投资者合作,以确定投资公司所需的证据。 • 资助活动可能包括但不限于 beta 原型开发和部署给潜在客户进行测试和评估以及市场研究/业务开发,以生成所需的证据。
1994年结业于京都大学研究生院工学研究科博士课程。博士学位(工程学)。自2006年4月起任京都大学研究生院信息学研究科教授。 2023年4月起,兼任国立情报研究所教授、所长。从事自然语言处理、知识信息处理方面的研究。曾获得自然语言处理协会10周年纪念论文奖、20周年纪念论文奖、文部科学大臣科学技术奖。 2024年4月,将在国立情报学研究所内设立大规模语言模型研究开发中心,与全国的研究人员一起进行研究开发,目标是构建透明、可信的日语版LLM。 ◼ 讲座(2)机器学习技术的演进及研发事例介绍
气候变化和人口增长速度惊人,对全球粮食和营养安全构成了最大挑战。到 2050 年,全球人口预计将增长 55% 至 70%,因此面临饥饿风险的人口比例可能会增加到 8% 左右(van Dijk 等人,2021a)。随着资源减少和可耕地有限,实现可持续生产以满足食物和营养需求是一项艰巨的任务。植物育种学家和遗传学家不断面临着开发耐气候、高产的优良作物品种的压力,以满足食物和营养需求。遗传多样性低、育种周期长以及获取优质种子的渠道有限,已成为实现更大遗传进步的严重障碍(Varshney 等人,2020)。虽然传统育种计划有助于开发优良品种,但为了实现“零饥饿”,联合国组织通过的可持续发展目标 2 提倡将现代育种方法融入农业(Varshney 等人,2018 年)。
摘要 过去二十年,作物改良的若干前沿技术得到了快速发展和应用,这些技术为选择具有更好遗传特性的改良育种系带来了速度、精度和成本效益。需要提及的几项此类技术包括准确、高效地表征不同基因库种质、高通量测序和基因分型、快速世代推进、基于现代测序的性状定位和基因发现,随后识别出优良单倍型、基因组选择、基因编辑、正向育种和多组学方法,包括更好的生物信息学工具/软件。虽然各种性状(尤其是复杂性状)的表型分析方案仍有改进空间,但上述前沿技术为提高开发具有未来性状的新品种的精度和速度提供了巨大的机会,以确保不同作物的可持续性。利用一个共同平台大规模集成和使用这些技术,为作物的可持续发展提供完美支持。
我公司成立于2003年4月7日,是一家从事人工智能(智能信息处理技术)研究开发的企业。我们的经营理念是“通过做有趣的事情来改变社会和人们的生活”,经营愿景是“通过人与机器的共生,让生活更加愉快”。自创业以来,我们一直致力于实现“人与机器共存的社会”,今年是我们成立20周年。 为了纪念这一里程碑,我们将举办“第一届人工智能前沿技术研讨会”。本次演讲是我们社会贡献活动的一部分,旨在进一步普及对于实现“人机共存社会”至关重要的人工智能技术。内容针对的是研究生、博士后研究人员以及从事人工智能研究的年轻研究人员。我们希望这能够成为下一代研究人员接触前沿趋势并增加他们进行研究的动力的机会。
前沿技术主要由少数国家提供,特别是美国、中国和西欧国家(表 II-1)。工业 4.0 技术的最大提供商来自美国,美国拥有主要的计算平台,可提供广泛的一站式即用即付服务。12 中国公司在 5G、无人机技术和太阳能光伏领域尤为活跃。另一方面,机器人和绿色前沿技术供应商在西欧和东亚的发达经济体中分布得更为均匀,这些国家的公司受益于有利的监管和对可再生能源日益增长的需求。只有两家顶级前沿技术提供商来自发展中经济体,而且都属于可再生能源领域。这些国家的公司如果想更有效地在技术前沿附近运营,迫切需要更多的政府支持。
最近的快速发展凸显了人工智能的诸多机遇,同时也强调了必须解决的社会和经济正义的基本伦理问题。特别是,在确保人工智能不会加剧社会偏见、不平等和分歧方面存在重大挑战,这些偏见、不平等和分歧会导致对某些群体的歧视或排斥,特别是性别、种族、民族和宗教认同方面的少数群体。这种偏见可以通过简单的统计错误或通过对种族、性别或其他意识形态概念和社会刻板印象的有意识和无意识的假设反映或放大在人工智能中。然而,目前解决人工智能偏见风险的努力仍然主要集中在计算因素上,例如数据集的统计代表性。