Sự phát triển của AI đòi hỏi sự cân nhắc và điều chỉnh liên tục để tối ưu hóa lợi ích và giảm thiểu rủi ro, đồng thời đảm bảo tuân thủ quy định pháp lý và đạo đức.
Cũng trong năm 1986, Drexler đồng sáng lập Viện Foresight (mà ông không còn trực thuộc) để giúp nâng cao nhận thức và hiểu biết của cộng đồng về các khái niệm và ý nghĩa công nghệ nano.
AI Engineer là kĩ sư nên thường sẽ giải quyết các vấn đề liên quan đến kĩ thuật nhiều hơn.
Các nhà khoa học Helloện đang tranh luận về những tác động của công nghệ nano trong tương lai. Công nghệ nano có thể tạo ra nhiều vật liệu và thiết bị mới với rất nhiều ứng dụng, chẳng hạn như trong y học nano, điện tử nano, sản xuất vật liệu sinh học năng lượng và các sản phẩm tiêu dùng. Mặt khác, công nghệ nano đặt ra nhiều vấn đề tương tự như bất kỳ công nghệ mới nào, bao gồm những lo ngại về tính độc hại và tác động môi trường của vật liệu nano,[9] và những tác động tiềm tàng của chúng đối với kinh tế toàn cầu, cũng như suy đoán về các kịch bản ngày tận thế khác nhau.
[24] Những thách thức đã được đặt ra liên quan đến tính khả thi của các ứng dụng được hình dung bởi những người ủng hộ công nghệ nano phân tử, mà đỉnh điểm là cuộc tranh luận công khai giữa Drexler và Smalley vào năm 2001 và 2003.[25]
Nhờ đó, công nghệ AI có thể hỗ trợ nông dân khai thác tốt hơn tiềm năng trên mảnh đất của họ, cũng như sử dụng nguồn tài nguyên quý giá này một cách bền vững hơn.
Kể từ khi mức độ phổ biến tăng đột biến vào những năm 1980, hầu hết công nghệ nano đã liên quan đến việc nghiên cứu một số cách tiếp cận để chế tạo các thiết bị cơ khí từ một số lượng nhỏ nguyên tử.[twelve]
Một AI Engineer phải liên tục học hỏi và nghiên cứu để cải thiện mô hình thuật toán của mình, đó là công việc đòi hỏi nhiều chất xám và kiên trì.
Trong khi đó, việc tích hợp AI vào sản phẩm tiêu dùng, như đã thấy tại CES 2024, đang làm thay đổi cách chúng ta tương tác với công nghệ hàng ngày.
Ngày nay, nhiều kỹ sư đang thiết kế máy móc theo hướng học tập từ cấu tạo bộ não con người sau đó sao chép, ứng dụng trí thông minh. Dù vẫn còn nhiều thách thức, hướng đi này đầy hứa hẹn.
Kết quả thu được là vật liệu nano không chiều (các hạt nano). Phương pháp biến dạng được sử dụng với các kỹ thuật đặc biệt nhằm tạo ra sự biến dạng cực lớn(có thể >ten) mà không làm phá huỷ vật liệu, đó là các phương pháp SPD điển hình. Nhiệt độ có thể được điều chỉnh tùy thuộc vào từng trường hợp cụ thể. Nếu nhiệt độ Cuộc sống công nghệ AI gia công lớn hơn nhiệt độ kết tinh lại thì được gọi là biến dạng nóng, còn ngược lại thì được gọi là biến dạng nguội. Kết quả thu được là các vật liệu nano một chiều (dây nano) hoặc hai chiều (lớp có chiều dày nm). Ngoài ra, Helloện nay người ta thường dùng các phương pháp quang khắc để tạo ra các cấu trúc nano.
Quá trình này bao gồm việc học tập (thu thập thông tin và các quy tắc sử dụng thông tin), lập luận (sử dụng các quy tắc để đạt được kết luận gần đúng), đưa ra quyết định và tự sửa lỗi.
Việc phát hiện ra ống nano carbon phần lớn là do Sumio Iijima của NEC của NEC vào năm 1991,[17] mà Iijima đã giành được giải thưởng Kavli mở đầu năm 2008 về Khoa học nano.
AI có một số thách thức khiến việc triển khai trở nên khó khăn hơn. Các rào cản sau đây là một số thách thức phổ biến nhất đối với việc triển khai và sử dụng AI.