Trong khi tiến trình đang được thực hiện, chúng tôi tiếp tục đầu tư vào đây để làm cho nó có thể mở rộng hơn, vì vậy nó có thể nhanh chóng thể hiện bất kỳ mức độ phức tạp nào về hình dạng mà khách hàng Luật chơi casino yêu cầu. Cuối cùng, hàng ngàn ứng dụng mô hình hóa, trên nhiều hình dạng phức tạp và hình học rất phức tạp, có khả năng có thể được đơn giản hóa và tăng tốc với các kỹ thuật mã hóa hình học mới này, theo ông Pathak.
Cuối cùng, Pathak và nhóm của anh ấy đang làm việc để làm cho sự hiểu biết hình học về Luật chơi casino thông minh hơn và tự trị hơn, có thể trực giác trộn lẫn các biểu diễn nhẹ và nặng hơn của các đối tượng 2D và 3D, khi cần, để giải quyết mọi vấn đề của khách hàng. Chúng tôi luôn luôn cố gắng tìm ra điểm ngọt ngào giữa độ chính xác và tốc độ của giải pháp.
Tôi nghĩ rằng tất cả chúng ta đều hiểu rằng AI và ML có thể giải quyết Luật chơi casino vấn đề phức tạp, chuyên sâu về số lượng trong tầm nhìn máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên và rất hào hứng với việc áp dụng nó cho việc học vật lý theo nhiều cách tương tự nhau, Pathak nói. Họ có một khả năng chưa từng có để ăn nhiều dữ liệu lớn trong khi ở chế độ đào tạo và đến câu trả lời chính xác về mặt thống kê trong chế độ triển khai, tính bằng mili giây.
Pathak chỉ ra rằng học máy có thể bổ sung cho các công cụ công nghệ, như phần mềm mô phỏng. Các công cụ học máy có thể được áp dụng để phân loại hình học, xác định các kết nối bộ phận và hoạt động như một hệ thống đề xuất để quyết định các bước tiếp theo trong khi làm việc với các bộ phận hình học và lắp ráp hoặc thiết lập các vấn đề mô phỏng trong các sản phẩm Luật chơi casino.
Giấy tờ gần đây đồng tác giả với Stanford tập trung cải thiện trạng thái của nghệ thuật trong việc thể hiện hình học theo cách phù hợp để học vật lý học. Chúng tôi đã cho thấy sự khái quát hóa mạnh mẽ của mô hình của chúng tôi bao gồm xác minh từ Luật chơi casino bộ dữ liệu công cộng khác.
