大家好，今天小编来为大家解答高级人工智能采矿这个问题，人工智能与采矿工程很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

本文目录

1. 树图怎么挖矿
2. 矿卡可以用来进行AI人工智能训练吗？
3. 矿山效率提高方法
4. 人工智能的算力模块有哪些

树图怎么挖矿

众所周知挖矿有探索天然矿洞和开人工矿道两种方法

由于天然矿洞深度和表面积都很随机

因此如果目标是获取高级矿物的话，在低y值开树形人工矿道可以较高效率的稳定开采

最常见的高度是在y=11，避免了大部分的y=10及以下的岩浆湖，并且处于钻石层中间

注意到，矿物是以矿脉进行生成的（绿宝石除外），几个连续的矿物方块形成一个矿脉

考虑到矿脉体积都比较大，很常见的一个应用就是分支矿道的间隔使用3格而不是2格

尽管间隔2格可以得到100%的矿物，而3格会有中间的一列失去视野

但是由于矿脉的分布，即使中间一列中有矿物，矿脉也会延伸到两侧的分支矿道里

从而尽管间隔为3格但是也同样收获了绝大部分的矿物，进而提高了人工矿道的效率

接下来我们延伸这个思想，考虑一下其他矿物的情况

以钻石为例，平均一个chunk里会刷出3.10个钻石矿，而钻石矿矿脉大小为1-10

也就是说，平均一个chunk里大概会有1个钻石矿脉左右

如果我们矿道之间间隔3的话，一个chunk里就有很多矿道是根本不可能遇到钻石矿脉的

也就是说，如果目标是钻石的话，这些矿道就根本没有效益，降低了效率

假如我们把矿道间隔提高到一定大小，让矿道尽量少，但是仍然能遇到大部分的钻石矿脉

那么就相当于提高了人工矿道的效率

因此本帖的研究目标就是

针对一种矿物的情况下，分支矿道间的间隔为多大才可以达到最高效率？

或者另外一种可能，分支矿道间的间隔对效率根本没有影响？

接下来就是进行研究的设计了

既然要研究不同分支矿道间隔对效率的影响，那么就需要进行多次挖矿

由于世界生成器有随机性的，那么要进行很长的挖矿才能对效率下定论

这样的话，人工进行挖矿测试肯定是不现实的

而在游戏中进行挖矿模拟（例如命令方块统计）也并不现实

因此最后确定下来的方案就是

使用MC生成样本地图之后，用第三方工具把地图的方块数据取出来

接下来自己编写软件对数据进行模拟挖矿并分析

第一步，使用MC生成地图

既然我们的研究是在y=11附近进行的（钻石最高生成在y=16）

那么y=20以上的地图数据其实并没有意义

同时，天然洞穴、地下湖等随机因素会对数据采集产生影响

因此最佳的方案就是使用超平坦预设

方块分布为1层为基岩，2-20层为原石

（虽然说普通世界中基岩在y=1-5都有生成

但是额外的4层原石产生的矿物远在y=11以下，不会被人工矿道碰到）

考虑到我们也会进行绿宝石的计算，因此使用高山biome

要生成矿物的话需要带上dcoration标签

超平坦预设代码：2;7,20x1;3;decoration

关闭生成建筑物选项以避免废气矿洞，地牢等的生成

最后生成出4个样本地图，提供足够的样本容量

矿卡可以用来进行AI人工智能训练吗？

什么是矿卡呢？矿卡是用来寻找比特币的经过改造的显卡，这种经过改造的显卡和一般电脑用到的显卡是不一样的，如果要用在一般电脑上要稍微改造一下，因为矿卡把图像输出通道给关闭了，通过改造把通道打开也是可以使用的。

另外人工智能的训练更多依赖的是cpu的性能，因为人工智能的训练本质上是给算法输入大量的数据，比如一个人脸识别的算法，他需要海量的人脸数据库来学习，人脸数据越多，训练出来的识别准确度越高，所以这非常考验CPU的性能和浮点计算能力，和显卡的关系不是很大。

还有用来做人工智能训练一般是服务器级别的，一般普通电脑运行起来很吃力，需要花费的时间很长，对电脑的损耗也比较大。

综合来说用作矿卡的显卡经过改造是可以在用在进行人工智能训练的服务器级别的电脑上的，谢谢。

矿山效率提高方法

现在很多人工采矿已经不常见了，大部分都是用上了智能产品来代替人工。比如说，山西一矿山就用上了一款国辰无人采样机器人。

人工智能的算力模块有哪些

1.cpu。中央处理器是计算机中常见的算力模块，可以执行大部分计算任务，但是对于人工智能任务而言，其算力相对较弱。

2.gpu。图形处理器是一种专门用于图像处理和计算的处理器，其并行运算能力强，适用于计算密集型的人工智能任务，如神经网络训练等。

3.tpu。张量处理器是由谷歌公司研发的，专门为人工智能任务而设计的芯片，其算力极强，适合进行大规模的矩阵运算和深度学习训练。

4.fpga。现场可编程门阵列是一种可编程硬件，可以按照需要重新定义其电路结构，适用于特定的计算任务，如图像识别等。

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