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2024 年人类智能与机器学习开战报 : 充分利用 AIML 众包议案推动可持续发展目标标(SDGs) 的现实

2024 年人类智能与机器学习开战报 : 充分利用 AIML 众包议案推动可持续发展目标标(SDGs) 的现实

ITUPublications 国际电信联盟电信标准化部门 面向可持续发展目标的众包AI和机器学习解决方案 国际电联AI/ML挑战2024年报告 免责声明 该出版物中使用的任何设计ations和材料的呈现均不应被视为国际电联(ITU)对任何国家、领土 、城市或区域或其当局的法律地位,或其边界或边界的划分表达任何意见。 提及特定公司或某些制造商的产品,并不意味着这些公司或产品得到了国际电信联盟(ITU)的推荐或认可,而不包括其他性质相似但未提及的公司或产品。除非有误或遗漏,专有产品的名称将以大写字母开头加以区分。 所有合理措施已由国际电信联盟(ITU)采取以验证本出版物中包含的信息。然而,本材料以任何明示或暗示的担保都不作发布。材料的解释和使用责任在于读者。 本出版物中表达的意见、发现和结论不一定反映国际电信联盟(ITU)或其成员的观点。 ISBN 978-92-61-39451-6(电子版)978 -92-61-39461-5(EPUB版)978- 92-61-39471-4(Mobi版) 在打印此报告之前,请考虑环境。 ©ITU2024 一些权利保留。本作品根据知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享3.0国际政府组织许可协议(CCBY-NC-SA3.0IGO)授权给公众。 根据此许可条款,您可以在非商业目的下复制、重新分发和改编该作品,并且必须适当引用作品。在使用该作品时,不应暗示国际电信联盟(ITU)支持任何特定组织、产品或服务。未经许可,不得使用ITU的名称或标志。如对作品进行改编,则您必须以相同或等效的CreativeCommons许可协议发布您的作品。如创建此作品的翻译版本,则应添加以下免责声明以及建议的引用信息:“此翻译并非由国际电信联盟(ITU)创建。ITU不对翻译内容的准确性和完整性负责。原始英文版将是具有约束力和权威的版本”。更多信息,请访问:https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/igo/ 面向可持续发展目标的众包AI和机器学习解决方案 国际电联AI/ML挑战2024年报告 前言 TheITU人工智能与机器学习(AI/ML)挑战赛是面向任何人开放的比赛,旨在通过使用人工智能和机器学习推进可持续发展目标(SDGs)。比赛使参与者能够与新的合作伙伴、新的工具和数据资源建立联系,以实现由行业和学术界提供的问题陈述中设定的目标。 我很高兴地说,自2020年启动以来,这些比赛已经欢迎了8000多名参与者。 ThecompetitionsstimulateglobalaccesstoAI/MLexpertiseandcapabilitiesandempowerparticipantstocreate,train, 部署机器学习模型通过提供定制化的问题陈述、数据、技术网络研讨会、辅导以及实践培训课程。这可以增强参与者的技能和全球认可,并且通过为参与者铺平道路以对ITU规范做出有价值的贡献,支持一个更加包容的ITU标准化过程。 2023年,超过70%的参与者是学生,其中大部分来自非洲地区。 为了与更大的社区共享成果,提交的解决方案将在挑战赛GitHub上的多个仓库中以开源形式共享。https://github.com/ITU-AI-ML-在5G-挑战. 这份报告突出了全球各地团队的重要工作。它展示了通过在多个领域应用AI解决各种问题的创新方法所取得的成功解决方案。 SeizoOnoe Director 国际电联电信标准化局 ii 目录 前词---------------------------------------------------------------------------------- 首字母缩写词----------------------------------------------------------------------- 1行政摘要- 2介绍3 3竞争领域和领域 3.15G和6G中的AI/ML(通信网络)��������������������� ��������������������������5 3.2地理空间人工智能��������������������������� ������������������������������������� �������������������������������6 3.3tinyML�������������������������������� ������������������������������������� ������������������������������������� �������������6 4参与3.4人工智能�助力气候行动������������������������� �������������������������������������4�.1�-�--�-�--�--�-�--�--�-�--�-�--�--�-�--�--�-�--�--�-�--�-�--�--�-�--�--7--------------- 3.5融合能源������������������������������� ������������������������������������� ������������������������������������� �7 5问题陈述 6获奖解决方案 6.1------------------------- 7奖励--------------------------------------------------------------------------------- 7.1奖品------------------------------------------------------- ------------------------------------------ 8网络研讨会 9能力建设 ---------------------------- iii iv 9.5在线学习资源-------------------------------------------------- 10知识产权 11挑战解决方案贡献---------------------------------------------------------------- 11.1------------------------------------------------------------ ------------------------------------- 12判断提交的意见------------------------------------------------------------------ 12.1常用输出格式������������������������������ �������������������������������������� �����������������������28 12.2针对开源代码的额外输出������������������������� ��������������������������������������2 8 12.3针对专有代码的额外输出�������������������������13资源�������������������������������������� ��28 14福利12-.4--评-估--标--准--�-�--�--�-�--�-�--�--�-�--�--�-�--�--�-�--�--�-�--�-�--�--�-�--�--�-�--�--�-�--�-�-------------- �������������������������������������� �14�.1�合�作�伙�伴�和�合�作�者�的�利�益������������������������������������2�8������ �������������������������������������� �������������������������������������� �������31 14.2参与者的利益������������������������������ 15冲击�-�-�--�--�-�--�-�--�--�-�--�--�-�--�--�-�--�-�--�--�-�--�--�-�--�--�-�--�--�-�--�-�--�--�-�--�--�-------------- �������������������������������������� �15�.1�推�进�技�术创31新������������������������������1�4�.3�特�定�赞�助�类�别�下�的�特�别�利�益������������������������ ��32������������������������������������ �15�.2�促�进�全�球合31作������������������������������ �������������������������������������� ����������������32 15.3提升实践技能������������������������������ �������������������������������������� ���������������������32 15.4参与标准制定������������������������������ �������������������������������������� ��������������32 15.5应对可持续发展目标(SDGs)���������������������� �������������������������������������� 16感言�-�--3-2---------------------------------------------------------------------- 15.6认可和奖励卓越贡献��������������������������� 17结论�-�-�--�--�-�--�-�--�--�-�--�--�-�--�--�-�--�-�--�--�-�--�--�-�--�--�-�--�--�-�--�-�--�--�-�--�--�-------------- �������32 附件11:5资.7料建-设--繁-荣--生--态-系--统--�--�-�--�-�--�--�-�--�--�-�--�--�-�--�--�-�--�-�--�--�-�--�--�-�--�--�-�-------------- ��������������������������������������附件2�:问�题�陈�述�样�本��������33 15.8展示和传播研究成果��������������������������� 附件3�:数�据�共�享�准�则�������������������������������� ��������33 v 附件4:主持人入职指南 数字和表格列表 数字 图1:2020-2023年按国家/地区分布的参与者地理分布��3图2:挑战参与者的分布� �3图3:ITUAI/ML挑战涵盖的各种领域��4图4:参加挑战的动力��8图5:自2020年以来前十个国家参与者累计增长��9图6:按类型合并的增长��9图7:2023年在ITUAI/ML挑战各个领域的参与者和总提交数量��11图8:参与者性别分布��11图9:2023年ITUAI/ML挑战时间线��12图10:示例挑战问题陈述