ਵੱਡੀ ਖਬਰ
ਇਸ ਹਫਤੇ, ਖੋਜਕਾਰਾਂ ਨੇ WRING ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਪੱਖਪਾਤ ਖਤਮ ਕਰਨ ਦੀ ਤਕਨੀਕ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ, ਜੋ AI ਵਿਜ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਬਣਾਈ ਗਈ ਹੈ ਬਿਨਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੇ। ਰਵਾਇਤੀ ਤਰੀਕੇ ਅਕਸਰ ਮੌਜੂਦਾ ਪੱਖਪਾਤਾਂ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਨਵੇਂ ਪੱਖਪਾਤਾਂ ਨੂੰ ਬੇਹਿਸਾਬ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। WRING ਇਸ ਚੁਣੌਤੀ ਨੂੰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਡਾਟਾ ਵੰਡਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਕਰਕੇ ਹੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਪੱਖਪਾਤੀ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਅਣਨਿਆਯਿਕ ਨਤੀਜੇ ਲਿਆ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਭਰਤੀ ਜਾਂ ਕਾਨੂੰਨੀ ਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ। ਪ੍ਰਯੋਗਕਰਤਾਵਾਂ ਲਈ, WRING ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣਾ AI ਦੇ ਨਿਰਯਾਤਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਆਂ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸਮਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਵਧੇਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ ਪੂਰੀ ਲੇਖ ਨੂੰ ਇੱਥੇ ਦੇਖੋ।
ਤੁਰੰਤ ਜਾਣਕਾਰੀ
1. ਨੀਂਦ ਦੌਰਾਨ ਦਿਮਾਗ ਦੀ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਉਣਾ: Beacon Biosignals, ਜੋ MIT ਦੇ ਗ੍ਰੈਜੂਏਟਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਥਾਪਿਤ ਇੱਕ ਸਟਾਰਟਅਪ ਹੈ, ਨੀਂਦ ਦੌਰਾਨ ਦਿਮਾਗ ਦੀ ਸਰਗਰਮੀ ਦੀ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ AI-ਚਲਿਤ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਨੈਰੋਲੋਜੀਕਲ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦਾ ਨਿਰਣਣ ਅਤੇ ਇਲਾਜ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਬਦਲਾਅ ਲਿਆ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹੋਰ ਸਿੱਖੋ.
2. ਗੋਪਨੀਅਤਾ-ਸੰਰਕਸ਼ਿਤ AI ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ: ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਤਰੀਕਾ AI ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਹਰ ਰੋਜ਼ ਦੀਆਂ ਡਿਵਾਈਸਾਂ 'ਤੇ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਯੂਜ਼ਰ ਦੀ ਗੋਪਨੀਅਤਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਹਤ ਸੇਵਾ ਅਤੇ ਵਿੱਤ ਵਿੱਚ AI ਦੇ ਅਰਜ਼ੀਆਂ ਨੂੰ ਵਿਸਤਾਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ ਸਰੋਤ ਲਿਮਟਿਡ ਹਨ। ਤਫ਼ਸੀਲਾਂ ਜਾਣੋ.
3. AI ਦੀ ਬਿਜਲੀ ਖਪਤ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣਾ: "EnergAIzer" ਤਰੀਕਾ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਬਿਜਲੀ ਖਪਤ ਦਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਸੈਂਟਰ ਦੇ ਓਪਰੇਟਰਾਂ ਨੂੰ ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਵੰਡ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਮਿਲਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਕ ਲਾਗਤ ਬਚਤ ਅਤੇ ਛੋਟੀ ਕਾਰਬਨ ਫੁਟਪ੍ਰਿੰਟ ਦੀ ਆਸਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ.
4. MIT-IBM ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਰਿਸਰਚ ਲੈਬ: ਇਹ ਨਵਾਂ ਲੈਬ AI, ਅਲਗੋਰਿਦਮ, ਅਤੇ ਕੁਆੰਟਮ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੇ ਚੌਕ ਤੇ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਸੰਭਵਤ: ਦੋਨੋਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਸਹਿਯੋਗਾਂ ਜਟਿਲ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਲਈ ਨਵੀਂ ਹੱਲ ਲਿਆ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਹੋਰ ਜਾਣੋ.
5. ਜਿਗਿਆਸਾ-ਅਧਾਰਿਤ ਵਿਗਿਆਨ: MIT ਦੀ ਰਾਖੀ ਸੈਲੀ ਕੋਰਨਬਲਥ ਨੇ ਫੰਡਿੰਗ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਵਿਚ ਜਿਗਿਆਸਾ-ਅਧਾਰਿਤ ਖੋਜ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੱਤਾ। ਜਿਗਿਆਸਾ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ ਨਾਲ ਨਵੀਂ ਖੋਜਾਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਬਣਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਖੋਜ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਾਥਮਿਕਤਾ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਦੇਖੋ.
ਇੱਕ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ
ਇਸ ਹਫਤੇ, ਆਪਣੇ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ WRING ਪੱਖਪਾਤ ਖਤਮ ਕਰਨ ਦੀ ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ। ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਆਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ। ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੇ ਮੌਜੂਦਾ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ ਅਤੇ ਵੇਖੋ ਕਿ ਇਹ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੁਧਾਰਦਾ ਹੈ।
ਸਾਇਨ-ਆਫ
ਮੈਂ ਉਮੀਦ ਕਰਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀਆਂ ਲਾਭਦਾਇਕ ਲੱਗਦੀਆਂ ਹਨ! ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇਸ ਹਫਤੇ ਦੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਹਨ ਜਾਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਖੋਜ ਸਾਂਝੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਮੈਂ ਤੁਹਾਡੇ ਸੁਣਨ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰਾਂਗਾ।