Artificial Intelligence,Disordered Systems and Neural Networks,Materials Science,Computation and Language,Machine Learning,هوش مصنوعی , سیستم های بی نظمی و شبکه های عصبی , علوم مواد , محاسبات و زبان , یادگیری ماشین ,
توضیحات
Submitted 9 September, 2024; originally announced September 2024.
توضیحات به فارسی
ارسال شده در 9 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا سپتامبر 2024 اعلام شد.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
A key challenge in artificial intelligence is the creation of systems capable of autonomously advancing scientific understanding by exploring novel domains, identifying complex patterns, and uncovering previously unseen connections in vast scientific data. In this work, we present SciAgents, an approach that leverages three core concepts: (1) the use of large-scale ontological knowledge graphs to organize and interconnect diverse scientific concepts, (2) a suite of large language models (LLMs) and data retrieval tools, and (3) multi-agent systems with in-situ learning capabilities. Applied to biologically inspired materials, SciAgents reveals hidden interdisciplinary relationships that were previously considered unrelated, achieving a scale, precision, and exploratory power that surpasses traditional human-driven research methods. The framework autonomously generates and refines research hypotheses, elucidating underlying mechanisms, design principles, and unexpected material properties. By integrating these capabilities in a modular fashion, the intelligent system yields material discoveries, critique and improve existing hypotheses, retrieve up-to-date data about existing research, and highlights their strengths and limitations. Our case studies demonstrate scalable capabilities to combine generative AI, ontological representations, and multi-agent modeling, harnessing a `swarm of intelligence' similar to biological systems. This provides new avenues for materials discovery and accelerates the development of advanced materials by unlocking Nature's design principles.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
یک چالش اساسی در هوش مصنوعی ایجاد سیستم هایی است که می توانند با بررسی دامنه های جدید ، شناسایی الگوهای پیچیده و کشف ارتباطات قبلاً غیب در داده های علمی گسترده ، به طور مستقل درک علمی را پیش ببرند.در این کار ، ما Sciagents را ارائه می دهیم ، رویکردی که از سه مفهوم اصلی استفاده می کند: (1) استفاده از نمودارهای دانش هستی شناختی در مقیاس بزرگ برای سازماندهی و اتصال مفاهیم علمی متنوع ، (2) مجموعه ای از مدل های بزرگ زبان (LLM) و داده هاابزارهای بازیابی ، و (3) سیستم های چند عامل با قابلیت یادگیری درجا.Sciagents که برای مواد الهام گرفته از بیولوژیکی استفاده می شود ، روابط بین رشته ای پنهان را که قبلاً نامربوط در نظر گرفته می شدند ، نشان می دهد ، دستیابی به مقیاس ، دقت و قدرت اکتشافی که از روشهای سنتی تحقیق و سنتی انسان محور است.این چارچوب به طور خودمختار فرضیه های تحقیق را تولید و اصلاح می کند ، مکانیسم های اساسی ، اصول طراحی و خصوصیات مواد غیر منتظره را روشن می کند.با ادغام این قابلیت ها به روشی مدولار ، سیستم هوشمند اکتشافات مادی ، نقد و بهبود فرضیه های موجود را به دست می آورد ، داده های به روز در مورد تحقیقات موجود را بازیابی می کند و نقاط قوت و محدودیت آنها را برجسته می کند.مطالعات موردی ما توانایی های مقیاس پذیر را برای ترکیب هوش مصنوعی مولد ، بازنمودهای هستی شناختی و مدل سازی چند عامل نشان می دهد و از "ازدحام هوش" مشابه سیستم های بیولوژیکی استفاده می کند.این راه های جدیدی برای کشف مواد فراهم می کند و با باز کردن اصول طراحی طبیعت ، توسعه مواد پیشرفته را تسریع می کند.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
