268694記事公開中

トレンドワード
  2. AIベンチマークリサーチ
  3. 論文研究
  4. エネルギー持続型知能（Energentic Intelligence: From Self-Sustaining Systems to Enduring Artificial Life）
3 分で読了
1 views

エネルギー持続型知能

（Energentic Intelligence: From Self-Sustaining Systems to Enduring Artificial Life）

さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として
一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、
あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

田中専務

拓海先生、お忙しいところ恐縮です。最近、エネルギーを自律的に管理して動くAIの話を聞きまして。現場は停電や電力制約が多いんですが、これって実務に使える技術なんでしょうか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、田中専務。要するに電力や熱といった“生き残るための資源”を中心に設計されたAIの話です。結論を先に言うと、導入の価値は現場の稼働継続性を高める点にありますよ。

田中専務

稼働継続性……つまり優先するのは生産の精度や速度ではなく、まずは止まらないことという理解で宜しいですか。これって要するに止まらないために動くAIということですか？

AIメンター拓海

その理解で合っていますよ。三つのポイントで説明します。1) システムは内部のエネルギー状態を評価して意思決定する、2) 計算負荷や行動を適応させる、3) エネルギー獲得・熱管理を組み込む、これで現場の稼働時間が延びるんです。

田中専務

現場の稼働時間が延びるのは魅力的です。ですが投資対効果が気になります。実際に導入するとコストや手間はどう変わるんでしょうか。

AIメンター拓海

良い質問です。投資対効果は三段階で評価できます。短期はセンサーと制御ロジックの導入コスト、中期はエネルギー消費低減と稼働停止削減によるコスト削減、長期は支援巡回や遠隔運転コスト低減です。まずは小さなパイロットで実証するのが現実的です。

田中専務

パイロットですね。しかし現場はITリテラシーが高くありません。運用負荷や学習負荷が増えると現場からの反発が怖いです。そこは大丈夫ですか。

AIメンター拓海

心配無用です。導入設計は現場に合わせて段階的に実施します。まずは既存の操作を変えずに、内部で

論文研究シリーズ
前の記事
ICU院内死亡予測のための適応トランスフォーマ層融合
（Predicting ICU In-Hospital Mortality Using Adaptive Transformer Layer Fusion）
次の記事
長距離推論モデルの解剖学
（Dissecting Long Reasoning Models: An Empirical Study）
関連記事
混合データに強い選択的アンサンブル手法 LARSEN-ELM
（LARSEN-ELM: Selective Ensemble of Extreme Learning Machines using LARS for Blended Data）
クリックモデルの偏り除去度を測るオフライン指標
（An Offline Metric for the Debiasedness of Click Models）
大学院生の問題解決に対する態度とアプローチ
（Surveying Graduate Students’ Attitudes and Approaches to Problem Solving）
Spitzer観測によるNGC 2264の円盤分布の実像
（Spitzer observations of NGC 2264: The nature of the disk population）
ベジエ曲線によるパイオンのパートン分布の解析
（An analysis of parton distributions in a pion with Bézier parametrizations）
SLTrain：スパース＋低ランクアプローチによるパラメータ・メモリ効率な事前学習 SLTrain: a sparse plus low-rank approach for parameter and memory efficient pretraining
この記事をシェア

有益な情報を同僚や仲間と共有しませんか？

AI技術革新 - 人気記事
ブラックホールと量子機械学習の対応
（Black hole/quantum machine learning correspondence）
  • 論文研究
生成AI検索における敏感なユーザークエリの分類と分析
（Taxonomy and Analysis of Sensitive User Queries in Generative AI Search System）
  • 論文研究
DiReDi：AIoTアプリケーションのための蒸留と逆蒸留
（DiReDi: Distillation and Reverse Distillation for AIoT Applications）
  • 論文研究

PCも苦手だった私が

“AIに詳しい人“
として一目置かれる存在に！
  • AIBRプレミアム
  • 実践型生成AI活用キャンプ
あなたにオススメのカテゴリ
論文研究
最新記事
画像をテキストのトピック空間に埋め込んで学ぶ自己教師あり視覚特徴学習 Self-supervised learning of visual features through embedding images into text topic spaces
  • 論文研究
ローカルとグローバル表現を用いた軽量高効率検索可能暗号化方式
（LRSE: A Lightweight Efficient Searchable Encryption Scheme using Local and Global Representations）
  • 論文研究
ハーディ空間に関する調和写像の近似学習法
（Approximation learning methods of Harmonic Mappings in relation to Hardy Spaces）
  • 論文研究
VANETsと自動運転車の融合：マルチモーダル3D環境学習アプローチ
（VANETs Meet Autonomous Vehicles: A Multimodal 3D Environment Learning Approach）
  • 論文研究
深層回転等変ネットワーク
（Deep Rotation Equivariant Network）
  • 論文研究
ロバストデータ幾何構造整列：近接かつ識別的ドメイン適応
(Robust Data Geometric Structure Aligned Close yet Discriminative Domain Adaptation)
  • 論文研究
さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

AI Benchmark Researchをもっと見る

今すぐ購読し、続きを読んで、すべてのアーカイブにアクセスしましょう。

続きを読む