からの共同チーム米国エネルギー省（doe）およびArgonne National Laboratory人工知能（オンライン カジノ ウェルカム ボーナス）を採用して、飛行機成分の製造に成功しました。
飛行機を製造するために必要なものは何ですか？
飛行機の製造は、軽量で強力な新しいコンポーネントで構成されており、これらの部品は「摩擦攪拌溶接」と呼ばれるプロセスによって構築されています。
GE Research、Edison Welding Institute、GKNAEROSPACEとの新しいコラボレーションで、Argonneコンピューターのオンライン カジノ ウェルカム ボーナスは、実験室の自動化された機械学習の専門知識の力を置いており、スーパーオンライン カジノ使用します。コストのかかる実験の数と新しい機械学習アプローチを使用した時間のかかるシミュレーションを減らすことにより、溶接プロセスに関する貴重な情報をより効率的に提供する正確なモデルを生成できます。
この新しい方法はどのように利用されていますか？
このアプローチは「Deephyper」と呼ばれ、Argonne Computational Scientist Prasanna BalaprakashとArgonneの彼の同僚によって開発されたスケーラブルな自動機械学習パッケージです。機械学習とは、コンピューターが特定の質問に対する最良の答えを見つけるために訓練するプロセスです。
「最高のコーヒーを醸造しようとしている場合は、最高のマシンの多くの設定をいじることができます」とBalaprakashは説明しました。 「飛行機の部品を作成しようとすると、機械学習を使用することでこれを回避できます。これにより、いくつかの例の設定から学習し、10億の可能な構成のセットから最適な設定を特定できます。」
Balaprakashによると、機械学習アルゴリズムは、飛行機の部分特性を決定できるさまざまな溶接条件とパラメーターのトレーニングデータセットを使用します。このデータセットから、より多くの可能性のある入力が即座に分析およびランク付けされ、可能な最良のコンポーネントを与えるものを決定するためにランク付けされます。
「製造飛行機部品には非常に複雑で洗練された高価な機械が含まれ、製造はお金と時間を節約し、安全性と効率を向上させることができます」とBalaprakashはコメントしました。
これはいつ実装されますか？
機械学習を利用するオンライン カジノ ウェルカム ボーナスは、溶接プロセスのさまざまな特性を見るさまざまなモデルを開発する必要があり、異なる特性に最適な異なる答えを与える必要があります。
Deephyperは、多くの場合、エキスパート駆動型の試行錯誤のプロセスを含むマシンラーニングベースの予測モデルの設計と開発を自動化します。研究チームは、モデルが現実の絶対的な表現ではないことを強調しており、そのため、オンライン カジノ ウェルカム ボーナスは主に単一の最良の予測モデルと関連する溶接条件を見つけようとしていません。
チームの計算集中作業は、オンライン カジノ ウェルカム ボーナスユーザー施設のDOEオフィスであるArgonne Leadership Computing施設でスーパーコンピューティングリソースによって有効になっています。
