Telegram Web
چگونه هوش مصنوعی صنعت مواد شیمیایی و تولید مواد را متحول می‌کند

داده و انفورماتیک


▪️بهره‌برداری از تمام این داده‌ها برای آماده‌سازی آنها جهت استفاده با هوش مصنوعی، بخش مهمی از چالش است و الزویر در خط مقدم این کار قرار دارد - اغلب با سازمان‌ها همکاری می‌کند تا به آنها در سازماندهی داده‌ها مطابق با اصول FAIR (قابلیت یافتن، دسترسی‌پذیری، تعامل‌پذیری و قابلیت استفاده مجدد) کمک کند. SciBite الزویر به جانسون متی، یک رهبر جهانی در فناوری‌های پایدار، کمک کرده است تا "مشکل داده‌های ساختار نیافته" خود را حل کند، و تیم JM مسئول این پروژه مشتاق است "تا ببیند هوش مصنوعی مولد روی آن قرار گیرد تا آن را حتی قابل دسترس‌تر کند."

▪️انفورماتیک مواد جایی است که داده و هوش مصنوعی متحد می‌شوند و از یادگیری ماشینی برای کشف، طراحی و بهینه‌سازی استفاده می‌کنند. یک هدف مهم انفورماتیک، ارتباط دادن کار دانشمندان مواد با دانشمندان داده است. همانطور که سام دیل از IDTechEx در یک مطالعه مشاهده می‌کند: "اگر به درستی یکپارچه شود، انفورماتیک مواد به مجموعه‌ای از فناوری‌های توانمندساز تبدیل خواهد شد که فرآیندهای تحقیق و توسعه دانشمندان را تسریع می‌کند و در عین حال از دانش تخصصی آنها بهره می‌برد."

🆔@elsevier_iran
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
چگونه هوش مصنوعی صنعت مواد شیمیایی و تولید مواد را متحول می‌کند

ارتقای ایمنی در صنعت شیمیایی و تولید مواد

▪️هوش مصنوعی همچنین می‌تواند ایمنی را در فرآیندها و تولید مواد شیمیایی و مواد بهبود بخشد. در کف کارخانه تولیدی، می‌توان از آن برای تحلیل داده‌های تولید شده توسط سنسورها و تجهیزات استفاده کرد تا بهتر مشخص شود چه زمانی ممکن است خرابی‌ها رخ دهند. با در دست داشتن این اطلاعات پیش‌بینی کننده، یک سازمان می‌تواند با برنامه‌ریزی نگهداری قبل از بروز مشکلات، از مشکلات احتمالی جلوگیری کند.

▪️به عنوان مثال، Surveily شرکتی است که از هوش مصنوعی برای تشخیص خطر در زمان واقعی و تحلیل‌های پیش‌بینی کننده برای کاهش حوادث استفاده می‌کند. نرم‌افزار Surveily موانع مسیر را شناسایی می‌کند، تعداد کارگران را نظارت می‌کند، رعایت ایمنی کارگران را تشخیص می‌دهد و سایر خطرات احتمالی ایمنی را زیر نظر می‌گیرد، و هنگامی که این مسائل شناسایی می‌شوند هشدارهایی ارائه می‌دهد تا بتوان به صورت پیشگیرانه و نه واکنشی به مشکل رسیدگی کرد.

🆔@elsevier_iran
چگونه هوش مصنوعی صنعت مواد شیمیایی و تولید مواد را متحول می‌کند

در جستجوی مواد پایدارتر

▪️توانایی هوش مصنوعی در تسریع و ایمن‌تر کردن فرآیندها، دلیل کافی برای بازیگران صنعت مواد شیمیایی و مواد است تا جدی به چگونگی پیاده‌سازی آن در تحقیق و توسعه خود فکر کنند. با این حال، مهم‌تر از آن، پتانسیل هوش مصنوعی برای پیشبرد پایداری از طریق توسعه مواد سبزتر و فرآیندهای تولید سازگارتر با محیط زیست است.

▪️البته، سلامت سیاره دلیل کافی برای اولویت دادن به تولید سبز است، اما همیشه این خطر وجود دارد که نگرانی‌های مربوط به سود و زیان مانع از پیگیری پایداری شود. هوش مصنوعی با تسریع جستجو برای گزینه‌های پایدار، می‌تواند کشف و پذیرش مواد شیمیایی، مواد و فرآیندهای تولیدی را که تمیزتر، سبزتر و سالم‌تر برای محیط زیست ما هستند، افزایش دهد.

🆔@elsevier_iran
چگونه هوش مصنوعی صنعت مواد شیمیایی و تولید مواد را متحول می‌کند

پایه و اساس داده

▪️در حالی که بسیاری از سازمان‌های مواد شیمیایی و مواد قصد دارند از هوش مصنوعی استفاده کنند و برخی در حال حاضر این کار را انجام می‌دهند، تحول در کل صنعت واقعاً به ایجاد یک پایه داده خوب بستگی دارد. سازماندهی داده‌های داخلی و توانایی ادغام آن با داده‌های ارزشمند خارجی، کلید دستیابی به بینش‌ها و حل مشکلات است.

▪️الزویر در خط مقدم این کار بوده است و مجموعه داده‌های با کیفیت بالا را در فرآیندی که شامل موارد زیر است، تهیه می‌کند:

▫️داربست داده - ساختاردهی داده‌ها و پر کردن شکاف‌های موجود با استفاده از منابع داخلی و خارجی

▫️غنی‌سازی داده - افزودن جزئیات انتولوژی بر اساس دانش داخلی متخصصان، یافتن پیوندهای پنهان با استفاده از انتولوژی‌های خارجی موجود و غیره

▫️گراف‌های دانش - ایجاد پیوند بین اسناد یا اصطلاحات برای یافتن بینش در مورد نحوه ارتباط آنها

▪️دکتر کریس کاگزول، مشاور جهانی مشتری و مهندسی در الزویر، در یک وبینار اخیر درباره هوش مصنوعی و مدیریت دانش گفت: "ما سابقه طولانی در ساخت انتولوژی‌ها و استفاده از آنها برای ایجاد محصولات موفق داریم. و اینها نوع خدماتی هستند که ما می‌توانیم به سازمان شما ارائه دهیم، چه به عنوان یک فروشنده خدمات داده و چه به عنوان بخشی از تلاش شما برای ایجاد ابزارهای بازیابی داده هوش مصنوعی."

🆔@elsevier_iran
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
▪️در این ویدیو با زیرنویس فارسی با برنامه رایگان ReactionFlash آشنا شوید و سپس آن را نصب کنید.

▪️برنامه ReactionFlash® دسترسی به بیش از 1,250 واکنش نام‌گذاری شده، مکانیسم‌ها و نمونه‌های منتشر شده در مجلات علمی معتبر را فراهم می‌کند.

▪️این برنامه با همکاری گروه تحقیقاتی معروف پروفسور دکتر کاریرا از دانشگاه ETH زوریخ توسعه یافته است.


🔘 دانلود از اپ استور

🔘 دانلود از گوگل پلی

🆔@elsevier_iran
دانش خود را در مورد واکنش‌های نام‌گذاری شده با ReactionFlash® ارتقاء دهید.

حافظه خود را با استفاده از کارت‌های فلش تازه کنید


▪️این برنامه مانند یک مجموعه کارت فلش طراحی شده است. هر کارت یک واکنش، مکانیسم آن، نمونه‌هایی از مقالات علمی معتبر را نشان می‌دهد و دسترسی به جدیدترین انتشارات در Reaxys را فراهم می‌کند. با همکاری پروفسور کاریرا، ما اطمینان حاصل کردیم که این برنامه تمام واکنش‌های اساسی را که باید بخشی از ابزار هر شیمیدان باشد، پوشش می‌دهد: از شناخته‌شده‌ترین واکنش‌ها گرفته تا آنهایی که فقط برندگان جایزه نوبل به یاد دارند!

🆔@elsevier_iran
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
به هوش مصنوعی ساینس‌دایرکت (ScienceDirect) خوش آمدید.

▪️هوش مصنوعی ساینس‌دایرکت یک همراه کاری است که به پژوهشگران امکان می‌دهد تا به سرعت شواهد معتبر را از عمق ادبیات علمی بررسی شده توسط همتایان (Peer Review) استخراج کنند، به آنها ارجاع دهند و آنها را با هم مقایسه کنند. این ابزار، کشف دانش را کارآمدتر، عملی‌تر و پربارتر می‌سازد.

🆔@elsevier_iran
هوش مصنوعی ساینس‌دایرکت

خداحافظ زمان هدر رفته برای مطالعه. سلام بر مطالب مرتبط و مفید.


▪️با استفاده از کلمات خودتان، فوراً آنچه را که در متون علمی نیاز دارید، پیدا کنید.

▪️اکثر ابزارهای هوش مصنوعی نسل جدید، پاسخ‌های احتمالی را بر اساس داده‌های وب پیش‌بینی می‌کنند. اما این یکی متفاوت است. ScienceDirect AI پاسخ‌های معنادار و قابل استناد را منحصراً از میلیون‌ها مقاله پژوهشی و فصل‌های کتاب با کیفیت بالا، بررسی شده (Peer Review) و با متن کامل پیدا می‌کند.

▪️برخلاف جستجوی معمولی، ScienceDirect AI از هوش داخلی خود برای درک منطق پشت پرسش شما استفاده می‌کند. پاسخ‌ها از عمق متن کامل استخراج می‌شوند و به شما اطلاعات عمیق‌تر و جزئیات غنی‌تری ارائه می‌دهند.

🆔@elsevier_iran
هوش مصنوعی ساینس‌دایرکت

شفافیت را به سطح جدیدی ارتقاء دهید


▪️اطمینان از قابلیت ردیابی و تکرارپذیری برای حفظ یکپارچگی پژوهش ضروری است.

▪️هر آنچه از ScienceDirect AI دریافت می‌کنید، شامل استنادهای دقیق و پیوندهای مستقیم به منابع اصلی است.

▪️هوش مصنوعی ساینس‌دایرکت حتی دقیقاً همان بخش از متن اصلی را که برای تولید پاسخ استفاده شده، مشخص می‌کند. بنابراین، هر پاسخی که به شما ارائه می‌شود، بلافاصله قابل تأیید است.

🆔@elsevier_iran
هوش مصنوعی ساینس‌دایرکت

می‌خواهید مقایسه کنید؟ هیچ چیز قابل مقایسه با این نیست.


▪️مقایسه و ترکیب منابع علمی می‌تواند کاری دشوار و وقت‌گیر باشد. ScienceDirect AI با ارائه ابزار منحصر به فرد "مقایسه آزمایش‌ها"، این فرآیند را تسریع و تقویت می‌کند.

▪️برای منابع مرتبط، می‌توان از ScienceDirect AI برای استخراج جزئیات مهم و چیدمان آنها در یک جدول استفاده کرد - مقاله به مقاله، آزمایش به آزمایش.

🆔@elsevier_iran
هوش مصنوعی ساینس‌دایرکت

عمیق‌تر جستجو کنید. هوشمندانه‌تر بخوانید.


▪️همانطور که در تحقیق خود عمیق‌تر می‌شوید، دستیار مطالعه هوش مصنوعی ساینس‌دایرکت در کنار متن مقاله یا فصل کتاب ظاهر می‌شود.

▪️می‌توانید با آن گفتگو کنید و سند را مورد پرسش قرار دهید. قادر خواهید بود بینش‌های مهم را مشخص و ذخیره کنید، و همچنین بخش‌هایی را خلاصه کنید.

▪️می‌توانید سؤالات پیگیری بپرسید و سپس سؤالات پیگیری بیشتری مطرح کنید. پرسش‌های شما همیشه ذخیره می‌شوند، بنابراین هرگز مجبور نخواهید شد از ابتدا شروع کنید.

🆔@elsevier_iran
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
هوش مصنوعی و مراقبت‌های بهداشتی: آنچه پزشکان باید بدانند

ارزیابی سیستم‌های هوش مصنوعی برای ایمنی


▪️لوئیز برای مؤسساتی که قصد پذیرش ابزارهای هوش مصنوعی را دارند، بر اهمیت بررسی دقیق صحت این ابزارها تأکید کرد. او گفت: "بسیار مهم است که در نحوه ارزیابی این ابزارها نگاه انتقادی داشته باشیم"، و بر ضرورت دوگانه امنیت و انطباق ذاتی در حوزه مراقبت‌های بهداشتی تأکید کرد. او از ذینفعان خواست تا درباره فرآیندهای اعتبارسنجی پشت این فناوری‌ها سؤال کنند. لوئیز افزود: "چگونه کیفیت آنچه ارائه می‌دهید را تأیید می‌کنید؟ چگونه از صحت داده‌ها اطمینان حاصل می‌کنید؟" و بر ضرورت ارزیابی بالینی و اقدامات ایمنی تأکید کرد.

▪️علاوه بر این، لوئیز اشاره کرد که ماهیت پویای مراقبت‌های بهداشتی - جایی که هیچ دو بیماری یکسان نیستند - نیازمند یک حلقه بازخورد بین کاربران و فروشندگان است.

▪️او توضیح داد: "با افزایش تعداد کاربران هر نوع سیستم هوش مصنوعی، سؤالات یا بازخوردهایی پیش می‌آید که افراد به عنوان مشکل شناسایی خواهند کرد". بنابراین، توانایی ایجاد رابطه‌ای پاسخگو با فروشندگان بسیار مهم است. "چه نوع مکانیسم بازخوردی می‌توانید ایجاد کنید ... که به شما امکان دهد بازخورد ارائه دهید و فروشنده اقدام کند؟ این نوع سؤالی است که افراد باید بپرسند".

🆔@elsevier_iran
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2025/07/03 19:34:26
Back to Top
HTML Embed Code: