Влияние
Google Cloud дает возможность организациям в цифровом виде преобразовать себя в умные предприятия. Он предлагает облачные вычисления, аналитику данных, а также новейшие инструменты искусственного интеллекта (ИИ) и инструменты машинного обучения.
Используя наши исследования искусственного интеллекта, мы делаем эти решения лучше для клиентов Google Cloud по всему миру.
Наше исследование – расшифровка письменных документов, повышение ценности энергии ветра и облегчение использования алфалолда – наша прорывная система ИИ, предназначенная для лучшего прогнозирования белковых структур.
Расширение инноваций в продуктах через AI Document
На протяжении всей истории были разработаны бесчисленные способы обмена письменными знаниями. Современные документы различаются в разных странах, языках и отраслях, что затрудняет извлечение и использование этой информации, особенно в масштабе.
AI Google Cloud Document AI позволяет пользователям делать цифровую, распечатанную или написанную рукописную информацию, содержащуюся в документе, – например, счета или налоговая форма – извлекаемая и запрашиваемая.
Перед документами AI, отрасли, которые стремятся использовать инструменты искусственного интеллекта для понимания документов, необходимы огромные объемы обучающих данных для выполнения хорошо. Но эти данные часто недоступны, неполны или не имеют надлежащей аннотации, предотвращая широкое распространение ИИ.
Работая вместе с командой AI Google Cloud Document Document, мы разработали инновационные модели машинного обучения, которые требуют на 50-70% меньше данных обучения, чем другие, чтобы анализировать документы, такие как счета за коммунальные услуги и заказы на покупку.
Мы также работаем над повышением производительности документов AI в языках с небольшими наборами данных. Таким образом, мы можем помочь большему количеству клиентов в разных отраслях и географических регионах использовать преимущества документов AI.
Повышение ценности энергии ветра
В рамках наших усилий по использованию ИИ для достижения выбросов в чистое нулевой к 2030 году мы сотрудничали с Google Cloud Professional Services для продвижения сектора ветроэнергетики-и помочь построить бесконечное будущее для всех.
Ветряные фермы являются важным источником углерода, но их продукция может колебаться в зависимости от погоды. Чтобы сбалансировать спрос и предложение в сетке электроэнергии, операторы полагаются на прогнозы генерации энергии. Если операторы могут принять участие в продаже определенного количества электроэнергии на основе прогноза на следующий день, они могут получить лучшую цену.
В сотрудничестве с Google Cloud мы помогли разработать пользовательский инструмент AI для лучшего прогнозирования выходной мощности ветра. Этот инструмент был обучен прогнозам погоды и историческим данным об ветре -турбине клиента. Дополнительная модель рекомендует, сколько энергии оператор может поставить в электронную сетку, за день.
Поставщик Global Energy and Renewables Engie в настоящее время пилотирует эту технологию в Германии. Если пилот успешен, Энги может применить технологию по всей Европе. Сделать энергию ветра более экономически привлекательной – и повышение его надежности – будет стимулировать поглощение возобновляемых источников энергии. Это победа для всех.
Сделайте алфафол проще в использовании с AI Vertex
Разработка новой модели машинного обучения включает в себя множество этапов – от дизайна до развертывания. Это также нуждается в хорошей инфраструктуре данных. Чтобы поддержать ученых и предприятия, Google Cloud Cloud построил Vertex Ai, единую платформу для доступа к инструментам машинного обучения на каждом этапе разработки.
После освобождения нашей прорывной алфалолдской системы, которая точно предсказывает трехмерную структуру белков, мы сделали ее доступной на вершине AI. Теперь ученые, работающие в такими разнообразными областями, как обнаружение лекарств или борьба с пластическим загрязнением, могут легче запустить рабочий процесс прогнозирования Alphafold, отслеживая эксперименты, оптимизируя выбор оборудования – и управляя всем этим в масштабе.
В 2022 году мы также расширили базу данных структуры альфафолда, чтобы включить почти все каталогизированные белки, известные науке. Мы сотрудничали с Google Cloud, чтобы разместить эту огромную базу данных, предлагая более 200 миллионов белков для загрузки массовых. Миллиарды структур уже были загружены, и база данных быстро стала важным инструментом для научного сообщества, катализируя новую волну прогресса в биологии.
