logo
บ้าน ข่าว

ข่าว บริษัท เกี่ยวกับ ระบบ AI ระยะเวลาจริงใหม่ ปิดช่องว่างระหว่างข้อมูลและการค้นพบที่ DOE Labs

ได้รับการรับรอง
จีน Beijing Qianxing Jietong Technology Co., Ltd. รับรอง
จีน Beijing Qianxing Jietong Technology Co., Ltd. รับรอง
ความคิดเห็นของลูกค้า
พนักงานขายของ Beijing Qianxing Jietong Technology Co. , Ltd เป็นมืออาชีพและอดทนมาก พวกเขาสามารถให้ใบเสนอราคาได้อย่างรวดเร็ว คุณภาพและบรรจุภัณฑ์ของผลิตภัณฑ์ก็ดีมากเช่นกัน ความร่วมมือของเราเป็นไปอย่างราบรื่น

—— 《Festfing DV》 LLC

เมื่อฉันกำลังมองหา Intel CPU และ Toshiba SSD อย่างเร่งด่วน Sandy จาก Beijing Qianxing Jietong Technology Co., Ltd ให้ความช่วยเหลืออย่างมากและได้ผลิตภัณฑ์ที่ฉันต้องการอย่างรวดเร็ว ฉันชื่นชมเธอจริงๆ

—— คิตตี้ เยน

แซนดี้แห่งปักกิ่ง Qianxing Jietong Technology Co. , Ltd เป็นพนักงานขายที่ระมัดระวัง ซึ่งสามารถเตือนฉันถึงข้อผิดพลาดในการกำหนดค่าในเวลาที่ฉันซื้อเซิร์ฟเวอร์ วิศวกรมีความเป็นมืออาชีพมากและสามารถดำเนินการทดสอบให้เสร็จสิ้นได้อย่างรวดเร็ว

—— Strelkin Mikhail Vladimirovich

เรามีความสุขมากกับประสบการณ์การทำงานกับ Beijing Qianxing Jietong คุณภาพของผลิตภัณฑ์ยอดเยี่ยมและการจัดส่งตรงเวลาเสมอ ทีมขายของพวกเขามืออาชีพ อดทน และช่วยเหลือดีมากกับคำถามทั้งหมดของเรา เราขอขอบคุณการสนับสนุนของพวกเขาอย่างแท้จริงและหวังว่าจะได้ร่วมงานกันในระยะยาว แนะนำเป็นอย่างยิ่ง!

—— Ahmad Navid

คุณภาพ: ประสบการณ์ที่ดีกับผู้จําหน่ายของฉัน The MikroTik RB3011 ได้ถูกใช้แล้ว แต่มันอยู่ในสภาพที่ดีมาก และทุกอย่างทํางานอย่างสมบูรณ์แบบ การสื่อสารเร็วและเรียบร้อยและความกังวลทั้งหมดของฉันถูกแก้ไขอย่างรวดเร็วซัพพลายเออร์ที่น่าเชื่อถือมาก แนะนํามาก

—— เจรัน โคเลซิโอ

สนทนาออนไลน์ตอนนี้ฉัน
บริษัท ข่าว
ระบบ AI ระยะเวลาจริงใหม่ ปิดช่องว่างระหว่างข้อมูลและการค้นพบที่ DOE Labs
ห้องปฏิบัติการแห่งชาติอาร์กอนน์ (Argonne National Laboratory) ร่วมมือกับห้องปฏิบัติการอื่น ๆ ของกระทรวงพลังงานสหรัฐฯ (DOE) ได้เปิดตัวระบบใหม่ชื่อ SYNAPS-I ระบบนี้ออกแบบมาเพื่อประมวลผลข้อมูลจากการทดลองแบบเรียลไทม์ทันทีที่สร้างขึ้นโดยเครื่องมือทางวิทยาศาสตร์ แม้ว่าระบบนี้อาจดูเหมือนเป็นการเพิ่มประสิทธิภาพเพียงเล็กน้อย แต่จริง ๆ แล้วเป็นการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานในวิธีการดำเนินการทดลองทางวิทยาศาสตร์

สิ่งอำนวยความสะดวกด้านการวิจัยขนาดใหญ่ เช่น แหล่งกำเนิดแสงซินโครตรอน (synchrotron beamlines) สร้างข้อมูลภาพจำนวนมหาศาล กระบวนการมาตรฐานในการจัดการข้อมูลนี้ยังคงเหมือนเดิมมาหลายปี: นักวิจัยทำการทดลอง บันทึกข้อมูล จัดเก็บ และวิเคราะห์ในภายหลัง ความล่าช้านี้มักสร้างความไม่เชื่อมโยงระหว่างการสังเกตและการทำความเข้าใจ หากรายละเอียดที่สำคัญถูกมองข้ามไป หรือการตั้งค่าการทดลองต้องการการปรับปรุง นักวิจัยมักจะค้นพบสิ่งเหล่านี้หลังจากที่การทดลองสิ้นสุดลงแล้ว ความไร้ประสิทธิภาพนี้เป็นปัญหาอย่างยิ่งเมื่อพิจารณาถึงปริมาณข้อมูลมหาศาลที่สร้างขึ้นในห้องปฏิบัติการปัจจุบัน

SYNAPS-I ลดช่องว่างนี้ได้อย่างมากโดยการวิเคราะห์ข้อมูลขณะที่กำลังถูกสร้างขึ้น แทนที่จะรอให้รวบรวมข้อมูลจนเสร็จสิ้น ความสามารถแบบเรียลไทม์นี้ช่วยให้การทดลองสามารถปรับเปลี่ยนตามสิ่งที่ตรวจจับได้ทันที แทนที่จะรอการประมวลผลภายหลังเพื่อตรวจสอบผลลัพธ์ นักวิจัยสามารถปรับพารามิเตอร์การทดลอง มุ่งเน้นไปที่บริเวณที่น่าสนใจ หรือทิ้งข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องไป ทั้งหมดนี้ในขณะที่การทดลองยังคงดำเนินอยู่

นวัตกรรมนี้ได้ปรับเปลี่ยนบทบาทของ AI ในกระบวนการทดลอง AI ไม่ได้ถูกจำกัดอยู่เพียงส่วนท้ายของกระบวนการในฐานะเครื่องมือวิเคราะห์ภายหลังอีกต่อไป แต่ได้กลายเป็นส่วนสำคัญของการทดลองเอง ระบบ SYNAPS-I เชื่อมต่อโมเดล AI เข้ากับทรัพยากรคอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูงและระบบควบคุมเครื่องมือโดยตรง สร้างวงจรป้อนกลับอย่างต่อเนื่อง: ข้อมูลไหลเข้ามา ถูกตีความโดย AI และข้อมูลเชิงลึกที่ได้จะถูกป้อนกลับเข้าสู่การทดลองเพื่อนำทางการดำเนินงาน

SYNAPS-I สร้างขึ้นจากความร่วมมือระหว่างภาครัฐและเอกชนที่รวมห้องปฏิบัติการแห่งชาติอาร์กอนน์เข้ากับห้องปฏิบัติการอื่น ๆ ของ DOE ซึ่งรวมถึงห้องปฏิบัติการแห่งชาติลอว์เรนซ์เบิร์กลีย์ (LBNL), ห้องปฏิบัติการแห่งชาติบรุคเฮเวน (Brookhaven National Laboratory), ห้องปฏิบัติการแห่งชาติโอ๊คริดจ์ (ORNL) และห้องปฏิบัติการเครื่องเร่งอนุภาคแห่งชาติ SLAC (SLAC National Accelerator Laboratory) รวมถึงนักวิจัยจากมหาวิทยาลัย ผู้นำด้าน AI และผู้ริเริ่มอุตสาหกรรมที่สำคัญ

ข่าว บริษัท ล่าสุดเกี่ยวกับ ระบบ AI ระยะเวลาจริงใหม่ ปิดช่องว่างระหว่างข้อมูลและการค้นพบที่ DOE Labs  0

“SYNAPS-I ถูกออกแบบมาไม่ใช่เพียงแค่เครื่องมือสำหรับการวิเคราะห์และระบบอัตโนมัติ แต่เป็นพันธมิตรทางปัญญาสำหรับนักวิทยาศาสตร์ ซึ่งสามารถสร้างสมมติฐาน ระบุความสัมพันธ์ที่ละเอียดอ่อน และช่วยเปลี่ยนสิ่งอำนวยความสะดวกของ DOE ให้เป็นห้องปฏิบัติการอัจฉริยะที่ขับเคลื่อนตัวเองได้อย่างแท้จริง” Mathew Cherukara นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ของอาร์กอนน์ หัวหน้ากลุ่ม และหัวหน้าทีม SYNAPS-I ของอาร์กอนน์ กล่าว

ความสำคัญในทางปฏิบัติของนวัตกรรมนี้จะชัดเจนยิ่งขึ้นเมื่อพิจารณาถึงวิธีการทำงานจริงของการทดลองทางวิทยาศาสตร์ การใช้เวลาที่แหล่งกำเนิดแสงมีจำกัดและมีค่าใช้จ่ายสูง นักวิจัยมักมีกรอบเวลาที่จำกัดในการบันทึกข้อมูลที่ต้องการ ด้วยกระบวนการแบบดั้งเดิม พวกเขาจะยึดติดกับแผนที่กำหนดไว้ล่วงหน้าและหวังว่ามันจะได้ผลตามที่คาดหวัง หากรูปแบบหรือความผิดปกติที่ไม่คาดคิดปรากฏขึ้นในข้อมูล แทบจะไม่มีโอกาสในการตอบสนองอย่างทันท่วงที

ด้วยการเพิ่มชั้นเรียลไทม์ ข้อจำกัดนี้จะเริ่มคลี่คลาย ระบบ SYNAPS-I สามารถเปิดเผยรูปแบบเมื่อปรากฏขึ้นและนำทางการทดลองไปสู่ผลลัพธ์ที่มีคุณค่ามากขึ้น สามารถจัดลำดับความสำคัญของข้อมูลที่จะเก็บรักษาและเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมของกระบวนการ เปลี่ยนการทดลองจากขั้นตอนที่ตายตัวให้กลายเป็นการทดลองที่ปรับเปลี่ยนได้

นี่คือจุดที่แนวคิดของห้องปฏิบัติการที่ขับเคลื่อนตัวเองเริ่มเปลี่ยนจากทฤษฎีไปสู่การปฏิบัติ คำนี้ถูกใช้กันอย่างแพร่หลายมาระยะหนึ่งแล้ว มักจะหมายถึงระบบอัตโนมัติหรือวงจรการทดสอบแบบวนซ้ำ อย่างไรก็ตาม นวัตกรรมที่นี่มีความตรงไปตรงมามากกว่า: ระบบไม่ได้เพียงแค่ดำเนินการตามวงจรที่ตั้งโปรแกรมไว้ล่วงหน้าเท่านั้น แต่กำลังตอบสนองต่อข้อมูลสดและกำหนดขั้นตอนต่อไปของการทดลอง

“การประยุกต์ใช้ ptychography กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว ได้รับแรงหนุนจากการพัฒนาที่สำคัญในแหล่งกำเนิดแสง เช่น การอัปเกรด Advanced Photon Source (APS) ของอาร์กอนน์ และการอัปเกรด Advanced Light Source (ALS) ที่ Berkeley Lab” Alec Sandy ผู้อำนวยการร่วมของแผนก X-ray Science ของอาร์กอนน์ กล่าว

“การแปลงข้อมูล ptychography ดิบให้เป็นผลลัพธ์ที่สามารถตีความได้ทั้งโดยมนุษย์และ AI แบบเรียลไทม์ จะช่วยเพิ่มการลงทุนของ DOE ในสิ่งอำนวยความสะดวกเหล่านี้ให้สูงสุด และทำให้การวัดผลสามารถนำไปใช้กับการพัฒนาเทคโนโลยีได้ทันที”

เป็นเวลาหลายปีที่ส่วนใหญ่ของความสนใจใน AI สำหรับการวิจัยทางวิทยาศาสตร์มุ่งเน้นไปที่การเพิ่มขีดความสามารถในการคาดการณ์ เช่น โครงสร้างโปรตีน การค้นพบวัสดุ และการจำลองสภาพภูมิอากาศ พื้นที่เหล่านี้ยังคงมีความสำคัญ แต่ทำงานหลังจากกระบวนการรวบรวมข้อมูล สิ่งที่ SYNAPS-I แสดงให้เห็นคือ AI กำลังเคลื่อนที่ขึ้นไปข้างหน้า เข้าสู่ช่วงเวลาที่ข้อมูลถูกสร้างขึ้นและการตัดสินใจที่สำคัญเกิดขึ้น

ข่าว บริษัท ล่าสุดเกี่ยวกับ ระบบ AI ระยะเวลาจริงใหม่ ปิดช่องว่างระหว่างข้อมูลและการค้นพบที่ DOE Labs  1

“SYNAPS-I เป็นแนวทางการวิเคราะห์ที่รวดเร็วซึ่งให้ข้อมูลเชิงลึกด้วยความเร็วเดียวกับการผลิตข้อมูล ทำให้การวิเคราะห์ที่ใช้เวลาหลายชั่วโมงหรือหลายวันเหลือเพียงไม่กี่วินาที” Aileen Luo กล่าว

ช่วงเวลานี้ยังสอดคล้องกับโครงการที่กว้างขึ้นของ DOE เพื่อเร่งการค้นพบทางวิทยาศาสตร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ผ่านโครงการต่างๆ เช่น DOE Genesis Mission ภารกิจนี้มุ่งมั่นที่จะพัฒนาระบบแพลตฟอร์มแบบบูรณาการที่รวมข้อมูล ทรัพยากรคอมพิวเตอร์ และโมเดลขั้นสูงเพื่อเร่งการค้นพบในสาขาวิทยาศาสตร์ต่างๆ และระบบเช่น SYNAPS-I ก็เข้ากันได้อย่างลงตัวกับวิสัยทัศน์นี้

แน่นอน ยังมีคำถามที่ยังไม่ได้รับคำตอบอยู่บ้าง ตัวอย่างเช่น หากการทดลองปรับเปลี่ยนตัวเองตามการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ นักวิจัยจะบันทึกสิ่งที่เกิดขึ้นได้อย่างไร? หากข้อมูลถูกกรองในขณะนั้น พวกเขาจะแน่ใจได้อย่างไรว่าไม่มีข้อมูลสำคัญที่ถูกมองข้ามไป? เหล่านี้เป็นข้อกังวลที่แท้จริงซึ่งจะต้องได้รับการแก้ไขเมื่อระบบดังกล่าวแพร่หลายมากขึ้น นอกจากนี้ยังมีประเด็นเรื่องความไว้วางใจ: นักวิทยาศาสตร์คุ้นเคยกับการควบคุมสภาวะการทดลองอย่างระมัดระวังและเข้าใจทุกขั้นตอนของกระบวนการ

การนำเสนอระบบที่สามารถปรับพารามิเตอร์แบบเรียลไทม์ต้องอาศัยความเชื่อมั่นในทั้งโมเดล AI พื้นฐานและโครงสร้างพื้นฐานที่สนับสนุน ในบริบทนี้ ความน่าเชื่อถือมีความสำคัญพอ ๆ กับประสิทธิภาพ

ที่ BigDATAWire เราได้สังเกตเห็นแนวโน้มที่คล้ายคลึงกันเกิดขึ้นนอกเหนือจากการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ ระบบอุตสาหกรรมกำลังเริ่มตอบสนองต่อข้อมูลเซ็นเซอร์แบบเรียลไทม์ แพลตฟอร์มซอฟต์แวร์กำลังเปลี่ยนจากการประมวลผลแบบกลุ่มไปสู่การตัดสินใจอย่างต่อเนื่อง และแม้แต่การวิเคราะห์ระดับองค์กรก็กำลังมุ่งสู่ระบบปฏิบัติการแบบสดมากกว่ารายงานแบบคงที่ สิ่งนี้เน้นย้ำถึงความสำคัญที่เพิ่มขึ้นของข้อมูลแบบเรียลไทม์ในทุกอุตสาหกรรม
SYNAPS-I เข้ากับแนวโน้มที่กว้างขึ้นนี้ แต่มีความเสี่ยงที่สูงกว่ามาก ในการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ ผลลัพธ์สุดท้ายไม่ใช่เพียงแค่การปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงานเท่านั้น แต่คือความรู้ใหม่เอง การเปลี่ยนแปลงเวลาและวิธีการตัดสินใจระหว่างการทดลองส่งผลโดยตรงต่อการค้นพบที่จะเกิดขึ้นและวิธีการตรวจสอบการค้นพบเหล่านั้น

ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น และระบบเช่น SYNAPS-I จะต้องใช้เวลาในการพัฒนา จะมีอุปสรรคทางเทคนิคที่ต้องเอาชนะ รวมถึงการต่อต้านทางวัฒนธรรมที่ต้องจัดการ อย่างไรก็ตาม ทิศทางนั้นชัดเจน: ช่องว่างระหว่างการสร้างข้อมูลและการดำเนินการกำลังแคบลง และเมื่อช่องว่างนี้ปิดลง โครงสร้างของกระบวนการทำงานทางวิทยาศาสตร์กำลังเริ่มเปลี่ยนแปลง

บริษัท ปักกิ่ง เฉียนซิง เจียทง เทคโนโลยี จำกัด
แซนดี้ หยาง / ผู้อำนวยการฝ่ายกลยุทธ์ระดับโลก
WhatsApp / WeChat: +86 13426366826
อีเมล: yangyd@qianxingdata.com
เว็บไซต์: www.qianxingdata.com/www.storagesserver.com
ธุรกิจหลัก:
การจัดจำหน่ายผลิตภัณฑ์ ICT / การรวมระบบและบริการ / โซลูชันโครงสร้างพื้นฐาน
ด้วยประสบการณ์ด้านการจัดจำหน่ายไอทีมากกว่า 20 ปี เราเป็นพันธมิตรกับแบรนด์ชั้นนำระดับโลกเพื่อส่งมอบผลิตภัณฑ์ที่เชื่อถือได้และบริการระดับมืออาชีพ
“ใช้เทคโนโลยีเพื่อสร้างโลกอัจฉริยะ” ผู้ให้บริการผลิตภัณฑ์ ICT ที่คุณไว้วางใจ!
ผับเวลา : 2026-04-10 17:12:03 >> รายการข่าว
รายละเอียดการติดต่อ
Beijing Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.

ผู้ติดต่อ: Ms. Sandy Yang

โทร: 13426366826

ส่งคำถามของคุณกับเราโดยตรง (0 / 3000)