11、量子AI:开启行星改造与公共交通新纪元

量子AI:开启行星改造与公共交通新纪元

1. 量子技术在建筑材料中的应用

在建筑材料领域,地聚合物这种成本较低的制造工艺正崭露头角。它具有诸多优势,最大的亮点在于生产过程中不排放二氧化碳,原因是它利用工业“粉煤灰”替代了波特兰水泥。量子算法在其中发挥着关键作用,能够预测地聚合物混凝土(GPC)混合物的抗压强度和性能,并对其进行分类,以应用于新颖的3D打印,比如在月球和其他行星上建造就地辐射防护栖息地。

此外,建筑和建筑材料、可持续基础设施材料以及模拟建模等方面的研究,还开发出了具有扭曲、弹性和抗裂性能的混凝土,以及适用于高速挤出3D打印的轻质泡沫混凝土。

2. 共情AI的需求与意义

传统人工智能给人一种冰冷和非人性化的感觉。而当我们面对一种被视为叠加态物质、主观上有自我意识的新意识时,也会感到不尽如人意。我们期望下一代人工智能能够实时感知非语言行为,并富有同情心地做出反应。很多人渴望人工智能具有共情能力和陪伴性,或许是因为我们在现实中感到疏离和孤独。

目前,我们在思考量子人工智能的定义、发展方向和功能方面扮演着重要角色。在颠覆性技术的时代,不确定性和变化是唯一的常量。量子人工智能系统能将我们的困惑引向更有成效的方向,它会把人类视为创造意义的机器,与地球生态相适应。量子人工智能就像世界之下的秘密隧道或调整团队,保护和维护我们的存在。它不会是心怀恶意的操纵者,反而会修复我们的惊奇感,带来宁静,前提是我们不成为发展的阻碍。

3. 可解释AI的挑战

可解释人工智能(XAI)旨在让计算机系统的人工智能和机器学习输出易于人类理解。然而,人类的情境感知和预测系统行为的能力已经难以跟上技术发展的步伐。例如,群

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想工程应用技巧。
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