論文の概要: Fusion Intelligence: Confluence of Natural and Artificial Intelligence for Enhanced Problem-Solving Efficiency
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09763v1
- Date: Thu, 16 May 2024 02:10:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-17 15:40:20.227229
- Title: Fusion Intelligence: Confluence of Natural and Artificial Intelligence for Enhanced Problem-Solving Efficiency
- Title（参考訳）: フュージョン・インテリジェンス : 自然と人工知能の融合による問題解決の効率化
- Authors: Rohan Reddy Kalavakonda, Junjun Huan, Peyman Dehghanzadeh, Archit Jaiswal, Soumyajit Mandal, Swarup Bhunia,
- Abstract要約: フュージョン・インテリジェンス(FI)は、バイオインスパイアされた知能システムであり、生物の自然の知覚、知性、ユニークなアクティベーション能力は、人工知能(AI)の計算能力と統合される。
昆虫の受粉効率向上を模擬したケーススタディにより, FIが農業用IoTシステムの性能向上に寄与する可能性を実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9233394969004713
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper introduces Fusion Intelligence (FI), a bio-inspired intelligent system, where the innate sensing, intelligence and unique actuation abilities of biological organisms such as bees and ants are integrated with the computational power of Artificial Intelligence (AI). This interdisciplinary field seeks to create systems that are not only smart but also adaptive and responsive in ways that mimic the nature. As FI evolves, it holds the promise of revolutionizing the way we approach complex problems, leveraging the best of both biological and digital worlds to create solutions that are more effective, sustainable, and harmonious with the environment. We demonstrate FI's potential to enhance agricultural IoT system performance through a simulated case study on improving insect pollination efficacy (entomophily).
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ミツバチやアリなどの生物の知覚,知性,ユニークな動作能力が,人工知能(AI)の計算能力と一体化される,バイオインスパイアされた知能システムであるFusion Intelligence(FI)を紹介する。
この学際分野は、賢く、適応性があり、自然を模倣する方法で応答するシステムを作ることを目指している。
FIが進化するにつれて、私たちが複雑な問題にアプローチする方法を革新し、生物界とデジタル界の両方の長所を利用して、より効果的で持続可能で、環境と調和したソリューションを作るという約束を守ります。
本研究は,昆虫の受粉効率向上を模擬したケーススタディにより,FIの農業用IoTシステム性能向上効果を実証するものである。
関連論文リスト
- Bio-inspired AI: Integrating Biological Complexity into Artificial Intelligence [0.0]
人工知能を作ることの追求は、私たち自身の知性を理解することへの長年の関心を反映している。
最近のAIの進歩は約束を守るが、特異なアプローチはしばしば知性の本質を捉えるのに不足する。
本稿では,生物計算の基本原理が真にインテリジェントなシステムの設計をいかに導くかを検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-22T02:55:39Z) - Imagining and building wise machines: The centrality of AI metacognition [78.76893632793497]
AIシステムは知恵を欠いている。
AI研究はタスクレベルの戦略に焦点を当てているが、メタ認知はAIシステムでは未発達である。
メタ認知機能をAIシステムに統合することは、その堅牢性、説明可能性、協力性、安全性を高めるために不可欠である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-04T18:10:10Z) - Leveraging Hybrid Intelligence Towards Sustainable and Energy-Efficient Machine Learning [2.7839573046784127]
ハイブリッドインテリジェンスは、意思決定、問題解決、システム全体のパフォーマンスの向上を目的としている。
本稿では,ハイブリット・インテリジェンス(Hybrid Intelligence)を,持続的でエネルギーを意識した機械学習に活用するためのアプローチを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-15T09:58:27Z) - Position Paper: Agent AI Towards a Holistic Intelligence [53.35971598180146]
エージェントAI - 大きな基盤モデルをエージェントアクションに統合する具体的システム。
本稿では,エージェント・ファウンデーション・モデル(エージェント・ファウンデーション・モデル)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-28T16:09:56Z) - A Neuro-mimetic Realization of the Common Model of Cognition via Hebbian
Learning and Free Energy Minimization [55.11642177631929]
大規模なニューラル生成モデルは、意味的に豊富なテキストのパスを合成したり、複雑な画像を生成することができる。
我々はコモン・モデル・オブ・コグニティブ・ニューラル・ジェネレーティブ・システムについて論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-14T23:28:48Z) - Incorporating Neuro-Inspired Adaptability for Continual Learning in
Artificial Intelligence [59.11038175596807]
継続的な学習は、現実世界に強い適応性を持つ人工知能を強化することを目的としている。
既存の進歩は主に、破滅的な忘れを克服するために記憶安定性を維持することに焦点を当てている。
本稿では,学習の可塑性を改善するため,パラメータ分布の古い記憶を適切に減衰させる汎用的手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-29T02:43:58Z) - Leveraging dendritic properties to advance machine learning and
neuro-inspired computing [0.0]
脳は驚くほど有能で効率的なシステムです。
現在の人工知能システムは、生物エージェントにとって簡単なタスクで競争するのに苦労しながら、トレーニングのために膨大なリソースを必要としている。
脳にインスパイアされたエンジニアリングは、持続可能な次世代AIシステムを設計するための、有望な新しい道として登場した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-13T09:07:49Z) - EINCASM: Emergent Intelligence in Neural Cellular Automaton Slime Molds [0.0]
EINCASMは神経細胞オートマトンをNEATで進化させ、栄養とエネルギーコストに制約された細胞増殖を最大化する。
これらの生物は、物理的にシミュレートされた流体を利用して栄養素や化学的なシグナルを輸送し、複雑な環境に適応する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-22T19:15:55Z) - Ontology in Hybrid Intelligence: a concise literature review [3.9160947065896803]
ハイブリッドインテリジェンス(Hybrid Intelligence)は、人間と人工知能のバランスの取れた共存を指して人気を集めている。
オントロジーは、インターオペラビリティを拡張するための特定の役割と同様に、品質と正確性を改善する。
アプリケーション指向分析は、現在のシステム(70%以上)や、将来的なシステムにおいて重要な役割を担っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-30T09:55:29Z) - On the Philosophical, Cognitive and Mathematical Foundations of
Symbiotic Autonomous Systems (SAS) [87.3520234553785]
共生自律システム(SAS)は、自律的な集団知能を示す高度なインテリジェントおよび認知システムです。
この研究は、知性、認知、コンピュータ、システム科学の最新の進歩に根ざしたSASの理論的枠組みを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-11T05:44:25Z) - Empowering Things with Intelligence: A Survey of the Progress,
Challenges, and Opportunities in Artificial Intelligence of Things [98.10037444792444]
AIがIoTをより速く、より賢く、よりグリーンで、より安全にするための力を与える方法を示します。
まず、認識、学習、推論、行動の4つの視点から、IoTのためのAI研究の進歩を示す。
最後に、私たちの世界を深く再形成する可能性が高いAIoTの有望な応用をいくつかまとめる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-17T13:14:28Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。