布萊恩的創業小窩

DeepMind的 人工智慧 演算法竟能控制核融合反應?   目錄 人工智慧公司DeepMind：找到控制「核融合」關鍵 核能研究大躍進，DeepMind 新AI演算法功不可沒 應用「隨處可見」氫離子獲取核融合 有望發展成未來可再生能源主力 人工智慧公司DeepMind：找到控制「核融合」關鍵 Google 旗下的 人工智慧公司   DeepMind  日前在國際知名科學期刊《 Nature 》上發表論文，其中重點說明了 DeepMind 的研究人員應用了強化學習和模擬環境學習架構，和瑞士洛桑聯邦理工學院電漿中心合作，在電漿中心的核融合設備：環磁機（Tokamak）中成功找到控制核融合的關鍵。 核能研究大躍進，DeepMind 新AI演算法功不可沒 環磁機是瑞士電漿中心研發的小型核融合實驗場域，環磁機內部為真空環境，酷似甜甜圈的外殼則包覆著電磁線圈，用來將熱度高於太陽核心的氫電漿限制在環磁機之中。 電漿中心主任法索利（Ambrogio Fasoli）指出，控制系統正確數值的冗長運算才是控制核融合反應的關鍵，因此為了實驗各種核融合電漿類型，以達到在成功取得能源同時保持設備安全不受毀損的目的，電漿中心與在 人工智慧 領域頗有一席之地的  DeepMind  合作，開發了強化學習系統，讓 機器學習演算法 自動控制線圈，同時還能穩定環磁機內的電漿，達成成功的核融合反應。 目前的核融合實驗，無論在硬體、時間和軟體上都十分受限，因此  DeepMind  改由從模擬環境中找尋突破口。接續模擬環境的成功，強化學習系統不僅可以準確控制環磁機內的每個線圈，演算法更能操控形成不同形狀電漿，而科學家們正致力於在其中找到能源利用最大化的可能性。 應用「隨處可見」氫離子獲取核融合 有望發展成未來可再生能源主力 數十年來，科學家為了解決全球的能源問題，希望能找到符合人類所需且乾淨的可再生能源。而藉由融合隨處可見的氫離子，來獲取巨大能量的核融合反應，是目前的最佳選項。 DeepMind  研發的  AI 演算法 不但使核能研究躍進了大大的一步，對於解決全球能源危機的願景更有實質助益，這項技術更是實實在在地縮短了...

Python 課程 才不僅限"數學天才",如果你是語言大師,更有加入這課程的必要!   語言能力的好壞影響 Python 的學習速度 差異達20% 人們學習 Python 的速度， 語言能力的影響比例約有 20%，而數學能力的影響卻只有 2% ，且和他們對於 Python 課程 內容的掌握度沒有相關。可見語言力比數學力對於程式語言的學習，影響更大 另一個支持語言能力比數學能力更能影響 coding 的佐證，是來自腦波圖（EEG）的數據。腦波圖是透過頭蓋骨上所紀錄到的電波活動，來檢測大腦活動的方法。受試者們在開始線上 Python 課程 前，都在放鬆的狀況下進行了腦波測試。因為靜止時的腦波具有不同模式，其中之一就是 β 波。而根據過去研究顯示—：靜止時的 β 波與外語能力相關。   ▲ 受試者在接受線上 Python 課程之前，都在放鬆的狀態下進行 EEG 腦波測試。(source：Wikimedia Commons/本圖為示意圖與當事人無關)     研究證實：語言天才更適合學習 Python 程式語言 在這次的研究中，發現高水平的 β 波與更快的學習效率、更多的程式設計能力相關。儘管這項發現賦予「語言的學習能力與學習 coding 的能力相關」更有力的證據，但對於 β 振盪與學習成果的關係尚未明朗，因此還需要更多的研究證明。 儘管如此，但是總結上述結果：語言能力的好壞深深影響程式語言 (或至少是學習 Python ) 的學習吸收程度。相反地 數學能力卻無法準確的預測受試者的學習吸收度與效率。這項研究顛覆了普羅大眾對於學習程式語言的觀點！在過去，程式語言經常被認為是偏重數學的領域。在傳統教育體制中，程式語言課程常被歸類為理科生的專利。 女性擁有更好的語言能力！史上第一位女工程師是女性 ▲ 史上第一位工程師 Ada Lovelace 是一位不折不扣的女性。(source：Wikimedia Commons)     對於程式設計的相關職位，人們總是有許多刻板印象：女性、文科生們常被認為不符合「軟體工程師」的條件。但是平均來說，女性擁有更好的語言能力，而根據上述《Nature》旗下自然科學期刊《Scientific R...

 身為文科生遲遲不敢下定決心踏入 Python 之門嗎?今天就是你人生改變的第一天!   文組不適合學 Python 與 Java？《Nature》：外語天才其實更適合寫程式 說到 Python 、 Java 等程式語言，很多人都認為理科生的專利，這樣的刻板印象，也讓許多有志當軟體工程師的文科生望之卻步、自我設限。其實根據美國《Nature》旗下自然科學期刊《Scientific Reports》發表的文章顯示：Python 程式語言的學習速度似乎與語言能力呈正比，也就是說：越擅長母語、外語國的語言天才，學習程式語言的速度就越快、對於 coding 知識的吸收越好！   ▲ 過往很多人認為理組生較適合學習程式語言。但根據《Nature》旗下期刊發表的研究文章顯示：語言能力強的人學習 Python 較快 (source：unsplash/本圖為示意圖與當事人無關)     也許，學習 Python 、 Java 等程式語言的過程，就像是學習英文、德文等第二外語一樣。 根據華盛頓大學研究人員發表的一項研究顯示：從一個人的語言能力及解決問題的能力，就能預測他學習 Python 程式語言的速度快慢。此項研究使用「行為測試」和「大腦活動」的方式，來了解受試者學習程式語言的速度，並同步發表在美國《Nature》旗下自然科學期刊《 Scientific Reports 》上。   ▲ 《Nature》旗下期刊《Scientific Reports》發表的研究報告「自然語言能力與學習程式語言的關聯」。(source：擷取自 Scientific Reports 官網)     這項研究招募了 42 名受試者，他們必須透過 Codeacademy 的線上教學平台，完成 10 次 45 分鐘的 Python 課程 。其中真正完成課程的受試者有 36 人，研究團隊就從他們的身上確認其學習速度及對課程的掌握度。   線上課程讓研究團隊能掌握受試者學習進度 在進行線上的 Python 課程 之前，受試者進行了一連串數學能力、工作記憶、第二外語及問題解決能力的測試後，才開始進行 Python 程式語言的課程。課程是使用...