最も話題のテクノロジー

医療であろうと教育であろうと、テクノロジーはいたるところに存在し、すべての部門はテクノロジーで制御および開発されています。ここ数年、私たちの生活をより便利にする大きな改革と発展がありましたが、人工知能と医学研究はテクノロジーの面でいくつかの大きな変化を遂げました.これとは別に、ほぼすべてのセクターで独自の技術開発が大幅に増加しています。ただし、最も話題になっている人気のテクノロジーについて話す場合は、頭を悩ませてデータを分析することをお勧めします。

今日は、私たちの生活を楽にするために今年登場した最も人気のあるテクノロジーについてお話しします。

1.ディープラーニング

ディープ ラーニングは、人間が自然に行うことをコンピューターに教える方法です。それは、特定の状況に対して人間のように振る舞うはずのコンピューター内の人間を燃やすようなものです。ディープラーニングは自動運転車の背後にある基本技術であり、停止標識を読み取り、歩行者と街灯を区別することができます。この技術は、モバイル、タブレット、テレビ、ラップトップなどのさまざまなデバイスの音声制御機能の主要な原動力でもあります。

ディープ ラーニングは、コンピューター モデルがテキスト、画像、音声から分類タスクを実行することを学習する成功したテクノロジです。これらのモデルは、ラベル付けされたデータの大規模なセットと、複数のレイヤーを含むニューラル ネットワーク アーキテクチャを使用してトレーニングされます。これらのコンピューター モデルのパフォーマンスが気になる場合は、ディープ ラーニング モデルが最先端の精度をマスターすることができ、時には人間レベルの精度とパフォーマンスを超えることさえあることを知っておく必要があります。タスクの実行とその結果に関して、マシンが人間と同じくらい信頼できるものになったことは間違いありません。

ディープ ラーニング モデルは、学習方法がニューラル ネットワーク アーキテクチャを使用するという理由から、ディープ ニューラル ネットワークと呼ばれることもあります。なぜ誰かがそれを深層学習と呼ぶのか疑問に思っている場合は、「深層」という用語がネットワーク内の隠れ層の総数を指すことに注意してください。従来のニューラル ネットワークが 2 ～ 3 層の隠れ層のみで構成されているのに対し、ディープ ラーニングでは最大 150 層の隠れ層が存在する場合があります。

手動で特徴を抽出する必要なく、データから直接特徴を教えられるため、ディープ ラーニング モデルの動作は驚くべきものです。これが可能なのは、ディープ ラーニング モデルがラベル付きデータの大きなセットとニューラル ネットワーク アーキテクチャを使用してトレーニングされるためです。畳み込みニューラル ネットワーク (ConvNet または CNN) は、学習した特徴を入力データで畳み込み、2D 畳み込み層を使用する最も一般的な深層ニューラル ネットワークの 1 つです。これが、このアーキテクチャが画像などの 2D データの処理に最も適している理由です。

2.拡張現実と仮想現実

不可能を可能に変えることが、これらのテクノロジーのすべてです。拡張現実に関して言えば、コンピューターと通信するための新しい方法が開かれます。拡張現実または AR は、現実の上に重なるように使用される機械生成のグラフィックスとやり取りする機能を通じて、より有意義なものにすることで、エクスペリエンスを向上させます。簡単に言えば、AR はコンピューター ベースのグラフィックスを使用して環境を強化する技術です。

AR では、テクノロジーが実際の環境を観察してプラットフォームとして使用し、その上に構築します。例えば、あなたの部屋の壁が大画面に変身したり、ダイニングテーブルがモノポリーボードになったりすることを想像してみてください。これはすべて、実際のオブジェクトを観察して画面上で仮想的に描写する機能を持つ AR テクノロジによって発生します。拡張現実の人気のある例のいくつかは、Pokémon GO ゲームと Snapchat フィルターです..

一方、バーチャル リアリティまたは VR は、独自の仮想世界を作成してコミュニケーションを支援するテクノロジーです。 VR テクノロジーでは、VR ヘルメットや VR ゴーグルなどの適切なガジェットを着用して、作成された仮想世界での存在感を確保する必要があります。バーチャル リアリティは、主に聴覚と視覚を刺激することで、あなたを巨大化させるのに十分な能力を備えています。表示された環境で生活していると信じ込ませます。

ただし、拡張現実と仮想現実には多くの違いがあります。ただし、両者に共通する事実の 1 つは、どちらも同じテクノロジーを活用して、より優れたエクスペリエンスを提供することです。ヘッド トラッキングは、実際の動きを判断するために両方が従う主要な動きです。処理能力に関する限り、拡張現実はまったく異なる環境をレンダリングする必要がないため、仮想現実に比べて使用する処理能力が少なくなります。

3.グラフィック アクセラレータ

グラフィックス アクセラレータは、画像の読み込みの応答性を向上させるためにコンピュータのマザーボードに取り付けられるマイクロエレクトロニクス チップセットです。このチップセットは、表示画面への画像の更新と送信、および 3D と 2D の特殊効果画像の計算をオフロードできるコンピューター プログラムに接続されます。グラフィック アクセラレータは、その名前が示すように、画面に画像を表示するプロセスを高速化し、他の方法では不可能な効果を実現できるようにします。

よく理解するために、目立つアクションを必要とするゲームの例を挙げることができます。取られました。チップセットがロードに失敗すると、これらのインタラクティブな画像が画面に表示され、時間内にゲームに応答できなくなります。これらの画像を画面にロードするプロセスを高速化するために、コンピュータではグラフィック アクセラレータ チップセットが使用されています。現在、ほとんどのパーソナル コンピューターは、より優れたゲーム体験を提供するこれらのグラフィック アクセラレータを搭載しています。すべてのアクセラレータがアプリケーション プログラム インターフェイスまたは API を提供することを知っておくことが重要です。

全体として、テクノロジーは成長を続けており、将来のある時点で、現在のテクノロジーが時代遅れであることに気付くかもしれません。しかし、さまざまな分野で科学的知識の特定のアプリケーションを開発するために投入された現在の研究と努力は高く評価されなければなりません。現在のテクノロジーがなければ、これ以上先へ進むことは考えられません。人間を助ける可能性のあるさらに興味深い技術を知っている場合は、下のコメント欄でお知らせください。