文献

J-GLOBAL ID：202102290614187292   整理番号：21A2233763

人工知能と産業4.0の科学研究間のギャップの充填【JST・京大機械翻訳】

Filling the Gap between Scientific Research on Artificial Intelligence and Industry 4.0 Need

著者 (1件)： Mazzei Daniele (University of Pisa, Pisa, Italy)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： FRAME ’21  ページ： 1-2  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： AIは,4.0パラダイムに典型的なデータ取得と解析を改善し,高速,軽量,および坑井形成アルゴリズムによる工業プロセスの最適化を導く。AIに関する学術研究努力は,クラウド中心アーキテクチャを必要とする複雑で資源集約的なアルゴリズムの開発の傾向に従い,一方,データ取得のための産業アーキテクチャは,ほとんどの場合分散,断片化,および資源制約である。最近の研究では,データ分析アルゴリズムが機械側(エッジ上)で直接実行されるAIの分散型使用に向けて移動する必要があることを示した。今後は,産業ニーズにこれらの技術を適応させ,第4産業革命の鍵となるプレーヤーとしての役割を促進することができるAIとML専門家の新しい世代が必要である。会話は,AIに関する科学的研究の間のギャップを埋めることを目指したPLANET4プロジェクトの活動と,革新的混合コースを設計することによるその産業応用を示す。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  教育 ,  最適化 ,  *人工知能 ,  坑井 ,  データ解析 ,  データ収集 ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： プレイヤ ,  産業革命 ,  産業応用 ,  工業プロセス ,  資源制約 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 人工知能 ,  エッジコンピューティング ,  産業4.0 ,  教育

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 人工知能 ,  産業 ,  科学 ,  研究 ,  ギャップ