Google用演算法參戰「人造太陽」競賽!加速核融合實驗、減少50%能源消耗
Google用演算法參戰「人造太陽」競賽!加速核融合實驗、減少50%能源消耗
2017.07.29 | Google

只要能夠駕馭讓太陽產生能量的核融合反應,就能擁有取之不盡的乾淨能源。然而,要產生穩定的核融合反應並不容易,需要精準控制幾乎數不清的條件,科學家已經為此實驗超過數十年。

為了加快研究進行,擁有強大計算能力的Google Research和核融合公司Tri-Alpha Energy的合作,已經成功濃縮實驗時間、減少過程中50%的能量消耗,也讓我們距離擁有「人造太陽」更靠近一步了。

演算法結合電腦學習和人類判斷

核融合反應是藉由兩個氫原子結合成一個原子的過程中,所釋放的大量能量,不過由於氫原子本身都帶有正電,因此必須給予極高的溫度和壓力才能讓原子彼此接近。不僅如此,核融合的物理特性包含非常多非線性現象,光是細微的改變就可能造成巨大改變,且需要考量的變數幾乎數不清,也讓研究人員要控制實驗過程相當困難。

這時候,便需要Google的計算能力,不過,複雜性極高的核融合實驗,就連Google的計算能力都無法勝任。「所有事情都遠超乎我們所知的一切,儘管是在Google規模的電腦資源下。」Google軟體工程師Ted Baltz表示,因此,他們決定結合電腦學習和人類判斷。

Google演算法如何幫上忙?

Google開發出一套名為「Optometrist」的電腦演算法,先模擬不同變數組合下可能產生的結果,再讓人類專家依照經驗選擇較容易成功的組合,由於不需要真正手動進行每次的實驗,也顯著縮短實驗需要時間。「如果少了高等電腦計算能力,要得出這樣的結果需要耗上幾年的時間。」Baltz說。

Baltz指出,他們將問題簡化為:「讓我們試著找出等離子體(核融合元素之一)專家對哪些現象感興趣,而且我們進行時不會弄壞那些機器。」「這就是人類和電腦合作達到更好結果的最佳示範。」他說。

研究成果發表在Scientific Reports期刊上。最終,他們成功將一般來說需要一個月時間的實驗,縮短至只需幾小時。另外,雖然過去已能成功在實驗室中進行核融合反應,但需要輸入的能量高於輸出能量,而這次的研究也有效降低50%的能量消耗,讓實驗後產生的總能源因此增加,離能產生「正能量流」的核融合反應技術更靠近。

資料來源:The GuardianFuturismPopular Mechanics

關鍵字: #Google
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從生成式AI到代理式AI,不可輕忽的五大關鍵趨勢與致勝訣竅
從生成式AI到代理式AI,不可輕忽的五大關鍵趨勢與致勝訣竅

代理式AI將驅動產業創新變革與升級,對此,研究機構Gartner預測,截至2028年底,33%的企業應用軟體將整合代理式AI功能,至少15%的日常工作決策將改由代理式AI負責,以及三分之一的生成式人工智慧互動將改由行動模型與自主代理完成,同時,加速協作型 AI Agent出現與普及。
面對勢不可擋的AI浪潮,Google Cloud搶先布局市場:不僅提供含括AI優化基礎架構、AI模型、可互通的AI代理等高度整合AI雲端技術堆疊,更攜手CloudMile萬里雲等夥伴協助不同產業客戶發揮代理式AI的綜效。

不可輕忽的五大AI趨勢

隨著雲端與人工智慧等創新科技成為企業創新變革的關鍵基石,想要極大化科技綜效、搶先布局未來,不可輕忽五大AI趨勢:

趨勢一:AI Agent蓬勃發展。

生成式AI已從單純的處理提示(Prompt)轉變成具備模組化、自主化與協作化能力的 AI Agent,Google Cloud 更透過年度旗艦活動介紹超過 600 個 AI Agent 與跨產業應用案例。

Google Cloud 台灣總經理陳愷新表示:「因應用途的不同,Google Cloud 推出客戶代理(Customer Agent)、員工代理(Employee Agent)、創意代理(Creative Agent)、資料代理(Data Agent)、程式碼代理(Code Agent)與資安防護代理(Security Agent)六大類 AI Agent,協助企業提升營運效率、員工生產力、資安防護,進而加速產業創新。」

萬里雲 x Google Cloud_Podcast
Google Cloud 台灣總經理 陳愷新
圖/ 數位時代

趨勢二:多模態AI應用普及。

企業開始透過多模態AI整合文字、圖像、音訊與影片等資訊,讓 AI可以模仿人類學習方式,以更精準且自然的方式輸出與互動。

趨勢三:AI驅動輔助搜尋崛起。

透過生成式AI賦能,企業搜尋模式可以跳脫關鍵字,改以多模態輸入與對話提示等方式互動,讓使用者可以快速找到所需資訊並因應權限優化知識搜尋成效。例如,玉山銀行整合 Gemini 模型與內部知識管理系統,短短 3 個月推出「金融業務聊天機器人(金秘書)」,大幅縮短分行人員解決複雜客戶問題的時間,以及減少內部教育訓練負擔。

CloudMile萬里雲創辦人暨董事長劉永信表示:「Enterprise Search 不僅能打破孤島、快速連結Google Workspace、BigQuery、Looker、SAP、Salesforce 等內部系統與資料來源,還可以進一步提高企業內部搜索相關知識的效率。」

趨勢四:AI 輔助顧客體驗優化。

透過AI驅動的全通路個人化行銷,以無縫消費體驗提升零售業營收、效率跟提升客戶忠誠度。例如,CloudMile 萬里雲整合最新 AI 人臉檢測、表情辨識技術、服裝顏色分析與圖像標籤,以及串連 Google Workspace 雲端應用,打造出獨一無二的 AI 旅行推薦體驗服務 AI 魔鏡,消費者只要站在互動裝置前自拍,系統即會依照臉部表情與穿衣風格自動生成個人化旅遊行程與亮點,大幅提升選旅效率與便利性。

趨勢五:以 AI 加強資安防護。

面對AI帶來的嶄新、增強的安全攻擊,如深度偽造(DeepFake)攻擊與攻擊頻率增強等,企業除可以藉由 AI 增強現有安全系統,還可以透過偵測威脅、保護資料、識別潛在風險等方式對抗深度偽造與假訊息等釣魚攻擊。

「AI 與雲端將成為企業營運的關鍵基礎設施、發揮相輔相成的綜效,此外,也有助於企業加速業務創新與發展數位經濟生態圈,進而鞏固企業競爭力。」劉永信認為,透過 Google Agentspace 提供的多代理協作機制,企業不僅可以整合工作流程,還可以進一步優化模組設計與完善安全治理,讓 AI Agent 進入企業日常營運場景,在這個過程中,若進一步結合 A2A 協定(Agent-to-Agent Protocol),AI Agent 將不僅是單一任務執行者,可以相互溝通,型塑嶄新的企業虛擬團隊,讓企業能以更敏捷的人機協作模式回應市場與顧客需求。

3關鍵 X 5指標,助企業加速代理式AI落地與極大化綜效

劉永信表示:「Data Anywhere 是企業發展代理式AI的關鍵基礎,具體實作方式是從資安(Security)、人工智慧(AI)與雲端財務管理(FinOps)三個關鍵面向切入,型塑具備自主強化的『AI 優先』營運模式以優化創新轉型成效。」例如,企業需要一個含括雲端、邊緣、地端的數據同步與治理框架以確保數據即時性、隱私性、合規性與安全性。

萬里雲 x Google Cloud_Podcast
CloudMile 萬里雲集團創辦人暨董事長 劉永信
圖/ 數位時代

除了以 Data Anywhere 為基礎打造的 AI First 營運模式,Google Cloud 建議企業可以從 5 個關鍵指標選擇平台與合作夥伴:第一是平台服務是否含括全面 AI 技術堆疊,讓企業可以因應需求挑選所需的基礎設施、平台、模型與商業應用;第二是提供企業客戶多元選擇,包括選擇自行開發或者是以既有服務進行客製化開發,以及可以彈性選擇平台提供的 AI 模型、第三方 AI 模型與開放原始碼服務等。

第三是確保雲地、新舊系統的互通性,例如,Google Cloud 不僅在 2019 年推出混合雲管理平台 Anthos 服務,更於日前推出 A2A 協定協助企業打通、協作各個 AI 代理,以及推出 Google Agentspace 協助企業集中化管理AI代理與透明化營運成效等。第四是平台是否有支援開放標準與應用程式介面(API)等機制,讓企業客戶可以因應業務發展彈性串聯與擴展應用範疇。第五是確保平台提供的是負責任的AI以及提供與時俱進的安全防護機制,例如 Google Cloud 便積極深化在深度偽造防護(DeepFake Defense)的能量。

展望未來,隨著 AI 的推陳出新與日趨普及,Google Cloud 除會因應市場需求持續優化平台服務,也會攜手 CloudMile 萬里雲針對產業客戶需求提供最佳服務,以產業專屬、軟硬整合的方式發揮智慧化人機協作的綜效,實踐生態圈共贏。

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