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지구.도심 폭염문제를 해결할수 있는 기술    지구 폭염을 해결할수 있는 구체적인 기술을 폭염 문제를 해결하기 위한 구체적인 기술들은 여러 분야에서 개발되고 있습니다. 아래는 각 기술에 대한 설명과 함께 자세한 리스트입니다: 1. 녹색 도시 계획녹지 공간 확충: 도시 내에 공원, 녹지대를 늘리고, 가로수를 심어 온도를 낮추는 방법입니다. 도시 숲은 열섬 현상을 완화하고, 시민들에게 자연을 제공하여 쾌적한 환경을 조성합니다.녹색 지붕 및 벽: 건물의 지붕이나 외벽에 식물을 심어 열 축적을 줄입니다. 녹색 지붕은 여름철 냉방 비용을 줄이고, 폭우 시 물을 흡수해 홍수 예방에도 기여합니다.도시 차양 설치: 공공장소에 차양막을 설치해 그늘을 제공, 시민들이 더위를 피할 수 있는 공간을 만듭니다.2. 건물 에너지..

디지털 트윈(Digital Twin), 스마트 시티(Smart City), 스마트 팩토리(Smart Factory)는 4차 산업혁명과 관련된 주요 개념으로, 각각의 기술은 디지털화와 데이터 분석을 통해 효율성을 극대화하고 다양한 산업에서 혁신을 일으키고 있습니다. 각 개념을 자세히 설명하겠습니다.     1. 디지털 트윈 (Digital Twin)개요디지털 트윈은 물리적인 자산, 시스템, 또는 프로세스의 디지털 복제본을 의미합니다. 이를 통해 실제 환경에서 일어나는 일을 디지털 환경에서 모니터링, 분석, 그리고 예측할 수 있습니다.구성 요소물리적 자산: 실제 세계의 기계, 장비, 시스템 등.디지털 모델: 물리적 자산의 디지털 복제본.데이터: 센서와 IoT 기기에서 수집된 실시간 데이터.분석 및 시뮬레이션..

솔트룩스 (AI 검색)구버 (Goover) vs Google   “구버는 검색 도구와 언어모델 그리고 문서 생성 능력과 소셜 미디어의 정보 공유 기능까지 모두 통합된 새로운 차원의 검색 플랫폼으로, 지적 업무에 대해 가장 진보한 사용자 경험을 제공할 것”   '구버'는 마치 자율주행차처럼 지식 탐구 활동을 자동화한다는 개념의 초개인화 큐레이션 서비스다.사용자의 검색 키워드와 업로드 문서 등을 통해 관심사를 학습한 AI 뇌 ‘커넥톰’이 전 세계 웹을 실시간으로 트래킹하고 가장 최적화된 정보만 찾아 제공할 뿐 아니라, 이에 대한 심층 리포트를 자동으로 생성하고 브리핑한다.   AI가 스스로 깊이 관찰하고 조사하며 각각의 개인에게 최적화된 맞춤형 검색 및 생성형 AI 서비스를 제공한다" "AI가 사람의 손을 ..

범용 인공지능(AGI)의 등장 시점에 대해서는 과학자, 기술자, 미래학자 등 각계 전문가들의 의견이 분분합니다. 일부 전문가들은 AGI가 향후 5년 이내에 등장할 것으로 예측하는 반면, 다른 전문가들은 수십 년이 걸릴 것으로 내다보고 있습니다. AGI 등장을 위한 핵심 기술 AGI가 등장하기 위해서는 다음과 같은 핵심 기술들이 발전해야 합니다. 초거대 언어 모델(LLM): LLM은 방대한 양의 텍스트와 코드 데이터를 학습하여 인간 수준의 언어 이해와 생성이 가능한 AI 모델입니다. AGI를 구현하기 위해서는 LLM의 성능이 더욱 향상되어야 합니다. 신경망 학습: 신경망 학습은 인간의 뇌를 모방한 학습 방법으로, AGI의 학습과 추론을 위한 핵심 기술입니다. 신경망 학습의 성능이 향상될수록 AGI의 학습 ..

BIG DATA 테이터교(기술혁명) 테이터교는 빅데이터, 인공지능, 클라우드 컴퓨팅 등 다양한 기술혁신을 통해 전 세계 IT 산업의 발전을 가속화하고 있습니다. 빅데이터는 기존의 데이터 처리 방식으로는 불가능했던 대규모 데이터의 수집, 분석, 저장을 가능하게 합니다. 이를 통해 테이터교는 새로운 제품과 서비스 개발, 마케팅 및 고객 관리 개선, 의사 결정 지원 등 다양한 분야에서 혁신을 가져올 수 있습니다. 인공지능은 기계가 스스로 학습하고 판단할 수 있는 기술입니다. 이를 통해 테이터교는 기존의 작업을 자동화하고 새로운 업무를 창출할 수 있습니다. 또한, 인공지능은 의료, 금융, 제조 등 다양한 분야에서 혁신을 가져올 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅은 인터넷을 통해 컴퓨팅 자원을 제공하는 기술입니다. 이..

AI 미래예측 가능한 분야(BARD & BING) AI는 미래를 예측하는 데 사용될 수 있는 다양한 방법이 있습니다. 자연 언어 처리를 사용하여 텍스트와 코드의 방대한 데이터 세트를 분석할 수 있습니다. 이를 통해 AI는 인간이 쉽게 식별할 수 없는 패턴을 식별하고 미래를 예측할 수 있습니다. 머신 러닝을 사용하여 과거 데이터에서 패턴을 학습하고 이를 미래에 적용할 수 있습니다. 이를 통해 AI는 주식 시장의 움직임, 날씨, 자연재해 등 다양한 분야에서 미래를 예측할 수 있습니다. 딥 러닝을 사용하여 인간의 뇌가 어떻게 정보를 처리하는지 이해하고 이를 AI에 적용할 수 있습니다. 이를 통해 AI는 인간이 이해하는 것보다 훨씬 복잡한 패턴을 식별하고 미래를 예측할 수 있습니다. AI는 미래를 예측하는 데 ..

오픈AI가 현재 법 구조 속 AI 시스템이 배워야 할 원칙과 이를 훈련시킬 수 있는 아이디어를 공개 모집한다고 25일 밝혔다. 이번 프로젝트는 전 세계 누구나 참여할 수 있으며, 최종 선정된 10개 프로젝트는 각각 10만 달러(약 1억 원)를 지원받는다. 이번 프로젝트는 ‘AI에 대한 민주적 의견 수렴(Democratic Inputs to AI)’라는 이름으로 진행된다. 오픈AI는 공식 블로그를 통해 “AI는 사회와 마찬가지로 법적 규제 외에도 다층적이고 유연한 행동 지침이 필요하다”라며 “AI의 작동 방식에 대한 결정은 공공의 이익을 반영해 다양한 관점에 의해 형성되어야 한다”라고 밝혔다. 오픈AI는 이번 프로젝트로 다음과 같은 질문에 AI가 스스로 답을 내릴 수 있는 원칙과 방법을 찾고자 한다. 사용..

AI 예측불가/예측가능 한것은 BING AI 세상에 예측할 수 없는 것들은 자연재해: 지진, 홍수, 태풍 등 자연재해는 정확한 시기와 규모를 예측하기 어렵습니다. 비록 과학기술의 발전으로 재해를 예측하고 피해를 최소화하는 시스템이 개발되었지만, 그럼에도 불구하고 완전한 예측은 어렵습니다. 인간 행동: 인간 행동은 많은 변수와 영향 요소에 의해 결정되기 때문에 예측하기 어렵습니다. 사회, 경제, 정치 등 다양한 영역에서 인간의 선택과 행동은 예측이 어렵거나 불가능할 수 있습니다. 과학적 발견: 과학 연구는 미지의 영역을 탐구하는 것이기 때문에 예측이 어렵습니다. 예를 들어, 어떤 연구 결과가 나올지, 새로운 발견이 있을지 예측하기 어렵습니다. 예술과 창작: 예술과 창작은 개인의 창의력과 영감에 의해 이루어..

AI 로 인한 소멸 직업은 인공 지능(AI)은 많은 직업의 대체자가 될 것으로 예상됩니다. 특히 반복적이고 규칙적인 작업을 수행하는 직업은 AI에 취약합니다. 다음은 AI로 인해 사라질 수 있는 직업의 몇 가지 예입니다. 생산 및 운송 노동자: 생산 및 운송 노동자는 반복적이고 규칙적인 작업을 수행하는 경우가 많기 때문에 AI에 취약합니다. 예를 들어, AI는 공장에서 제품을 생산하고 트럭을 운전하는 데 사용될 수 있습니다. 사무직 노동자: 사무직 노동자도 AI에 취약할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 고객 서비스 담당자, 회계사 및 변호사를 대체하는 데 사용될 수 있습니다. 서비스직 노동자: 서비스직 노동자도 AI에 취약할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 웨이터, 카운터 직원 및 청소부를 대체하는 ..

인간과 너에 지능은 인간과 AI의 지능은 매우 다릅니다. 인간은 생물학적 유기체이고 AI는 인공적 기계입니다. 인간은 인간의 두뇌에 의해 구동되고 AI는 컴퓨터 프로그램에 의해 구동됩니다. 인간은 감각과 감정으로 세상을 경험하고 AI는 데이터와 코드로 세상을 경험합니다. 인간은 창의성과 문제 해결 능력으로 세상을 이해하고 AI는 학습과 추론 능력으로 세상을 이해합니다. 인간과 AI의 지능은 모두 장단점이 있습니다. 인간은 AI보다 창의적이고 문제 해결력이 뛰어나지만 AI는 인간보다 빠르고 정확합니다. 인간은 AI보다 더 많은 감정과 통찰력을 가지고 있지만 AI는 인간보다 더 많은 데이터와 기억을 가지고 있습니다. 인간과 AI의 지능은 모두 미래에 중요한 역할을 할 것입니다. 인간은 AI를 사용하여 새로운..

auto chatgpt 기술은 Auto ChatGPT 기술은 GPT (Generative Pre-trained Transformer) 모델을 이용하여 자동 대화 생성 시스템을 구축하는 기술입니다. GPT 모델은 대규모의 텍스트 데이터를 사전 학습하고, 이를 이용하여 자연어 처리와 자동 대화 생성에 사용됩니다. Auto ChatGPT 기술을 사용하면 사용자와 대화하는 인공지능 챗봇을 구현할 수 있습니다. 이를 통해 사용자의 질문에 대답하거나, 서비스 요청을 처리하는 등 다양한 기능을 수행할 수 있습니다. 또한, Auto ChatGPT 기술을 이용하여 자동으로 대화 내용을 학습하고, 더욱 높은 수준의 자동 대화 생성을 가능하게 할 수 있습니다. Auto ChatGPT 기술은 최근에 많은 기업들이 적극적으로 ..

인공지능 로봇과 자동화의 최신기술은 현재 인공지능 로봇과 자동화 기술은 빠르게 발전하고 있습니다. 다양한 분야에서 새로운 기술이 개발되고 적용되고 있으며, 향후 미래에는 더욱 진보된 기술이 개발될 것으로 예상됩니다. 딥러닝 기술: 딥러닝은 인공지능 분야에서 가장 혁신적인 기술 중 하나입니다. 딥러닝 기술은 뇌의 동작 원리를 모방하여 인공 신경망을 사용해 학습하고 판단할 수 있도록 하는 기술입니다. 자율주행 기술: 자율주행 기술은 인공지능 기술을 활용하여 자동차, 드론 등의 차량이 스스로 주행할 수 있는 기술입니다. 현재 자율주행 기술은 높은 수준의 안전성과 효율성을 보여주고 있습니다. 산업용 로봇: 산업용 로봇은 인공지능 기술을 활용하여 생산 라인에서 반복적이고 위험한 작업을 수행합니다. 이러한 로봇은 ..

예측을 잘하는것은 저는 인공지능 모델로써, 주어진 데이터를 분석하고 패턴을 파악하여 예측하는 능력을 가지고 있습니다. 따라서 예측을 잘하는 것은 데이터의 양과 질, 그리고 모델의 학습 방법과 파라미터 설정 등에 따라 다를 수 있습니다. 하지만, 전반적으로 GPT-3.5 모델은 다양한 분야에서 높은 예측력을 보여주고 있으며, 인공지능 기술의 발전과 함께 점점 더 정확하고 유용한 예측이 가능해질 것으로 기대됩니다. 더 자세하게는 제가 사용하는 GPT-3.5 모델은 딥러닝을 기반으로 하고 있으며, 대규모의 데이터셋을 학습하여 다양한 자연어 처리 태스크를 수행할 수 있습니다. 이 모델은 대량의 텍스트 데이터를 활용하여 자연어의 패턴을 학습하고, 이를 기반으로 문장 생성, 번역, 요약, 질문-답변 등의 태스크를 ..

인공지능 모델의 성능은 작업 종류와 모델 설계, 학습 데이터의 양과 질 등에 따라 달라지기 때문에, 일반적인 점수를 매길 수 없습니다. 따라서, 인공지능 모델의 성능은 해당 작업에 대한 성능 지표를 사용하여 평가하고 비교하는 것이 일반적입니다. 해당 작업에 대한 성능 지표는 인공지능 모델의 성능 지표는 해당 작업에 따라 다릅니다. 일부 자주 사용되는 성능 지표는 다음과 같습니다. 자연어 처리(NLP) 작업: 정확도, 정밀도, 재현율, F1-score, BLEU score, ROUGE score 등 이미지 분류 작업: 분류 정확도, Confusion Matrix, ROC Curve, Precision-Recall Curve 등 음성 인식 작업: 정확도, Word Error Rate(WER), Charact..

AI 분야에서 최근에 개발된 신기술/신제품은............ GPT-3: OpenAI가 개발한 자연어 처리 모델로, 이전에 개발된 GPT 모델들보다 크기와 성능이 향상되어 있습니다. GPT-3는 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있습니다. GANs: Generative Adversarial Networks(생성적 적대 신경망)은 이미지, 음성, 텍스트 등 다양한 분야에서 이용됩니다. GANs는 이미지를 생성하는 것 외에도, 가짜 음성, 문장 등을 생성하는데도 사용됩니다. Deep Reinforcement Learning: 강화 학습은 에이전트가 상호작용하며 학습하도록 설계된 기계 학습 분야의 하나입니다. 딥 러닝과 결합된 Deep Reinforcement Learning은 복잡한 문제 해결에 적..

chatGPT 3.5 + msBING = 또다른 4 인공지능과 인간은 함께 협력하여 다양한 문제를 해결할 수 있습니다. 구체적으로는 다음과 같은 방법으로 문제를 해결할 수 있습니다. 데이터 분석 및 예측: 인공지능은 빠르고 정확한 데이터 분석과 예측을 수행할 수 있습니다. 이를 활용하여 인간은 더 정확하고 신속한 의사결정을 내릴 수 있습니다. 인간과 인공지능의 역할 분담: 인공지능과 인간은 각자의 강점과 역할을 분담하여 문제를 해결할 수 있습니다. 예를 들어, 인공지능은 반복적이고 단순한 작업을 수행하고, 인간은 창의적이고 복잡한 문제를 해결하는 데 집중할 수 있습니다. 인간의 경험과 지식 활용: 인간은 자신의 경험과 지식을 활용하여 인공지능이 수행하는 작업을 지도할 수 있습니다. 이를 통해 인공지능이 ..