최적화2 후쿠시마 사고에서의 로봇 개발과 방사선 노출 문제 최근 후쿠시마 원전 오염수 처리 문제를 둘러싸고 인근 국가들의 중심현안으로 등장했다. 2011년 후쿠시마 원자력 발전소 사고 이후, 인명피해와 환경파괴를 야기한 방사능 오염 문제를 해결하기 위해 많은 노력이 기울어졌다.이 중에서도 로봇 기술의 개발은 큰 관심을 받았다. 하지만, 로봇이 가진 한계로 인해 방사선 노출 문제가 발생했다. 이번 글에서는 당시 후쿠시마 사고에서 사용된 로봇과 방사선 노출 문제에 대해 살펴보고자 한다. 후쿠시마 사고에서 사용된 로봇 기술 개발 후쿠시마 원자력 발전소 사고 발생 이후, 일본은 로봇 기술을 적극적으로 도입하여 방사능 오염 구역에서의 수색 및 청소 작업에 활용하였다. 로봇 기술의 개발은 지속적으로 진행되어 왔으며, 현재까지도 방사능으로 오염된 지역에서의 작업에 사용되고 .. 2023. 4. 16. 쳇 GPT와 Q&A 3 쳇 GPT의 학습과정 그리고 유사모델과 경쟁은 어떠한가? 쳇 GPT의 학습과정 중 진실과 거짓을 어떻게 분리하고 검증하는지 사용해 보면서 느껴야 하지만 4.0으로 업데이트를 하면서 어떤 부분들이 혁신 발전했는지 궁금했고 타 회사나 조직의 유사모델과는 어떤 경쟁을 하는지 질문과 답변을 개제합니다. Q. 많은 정보를 배우면서 진실과 거짓을 어떻게 구별합니까? A. AI 언어 모델로서 나는 진실이나 거짓에 대한 주관적인 감각이 없습니다. 대신 쿼리에 대한 응답을 생성하기 위해 훈련받은 데이터와 정보에 의존합니다. 그러나 생성하는 응답의 정확도는 학습된 데이터의 품질과 신뢰성에 영향을 받을 수 있습니다. 잘못된 정보를 전파할 위험을 줄이기 위해 내 교육 데이터는 가능한 한 정확하고 신뢰할 수 있도록 신중하게 선.. 2023. 3. 19. 이전 1 다음
