人工知能（AI）の成長を加速する3つの要因

人工知能は、このハイテクビジネスの今後の主要なものです。最高のテクノロジー企業が主導するイノベーションと研究は、ヘルスケア、自動車、金融、小売、製造などの業界に影響を与えています。テクノロジーはこれらすべてのドメイン名にとって非常に重要な要素でしたが、AIはテクノロジーを会社の中心にもたらしています。重要な救命医療機器から自動運転車まで、AIは事実上すべてのプログラムと装置に注入されます。

Amazon、Apple、Facebook、Google、IBM、Microsoftなどのプラットフォーム企業は、AIの研究と作成に投資しています。彼らは、企業にとってよりアクセスしやすいAIの作成に取り組んでいます。

3つの重要な側面が、機械学習と人工知能の分野におけるイノベーションの速度を加速させています。

高度なコンピューティングアーキテクチャ

従来のマイクロプロセッサとCPUは、機械学習を処理するためのものではありません。最速のCPUは、複雑なMLバージョンをトレーニングするための完璧な選択ではない可能性があります。ソフトウェアにインテリジェンスを提供するMLバージョンを指導および推論するには、CPUを新しい種類のチップで補完する必要があります。

AIの台頭により、グラフィックスプロセッシングユニット（GPU）の需要が高まっています。かつてはハイエンドのギャンブルPCやワークステーションの一部と見なされていたものが、一般的なクラウドから非常に人気のあるプロセッサになりました。 CPUとは異なり、GPUには、MLトレーニング手順を早める数万のコアが付属しています。推論用のトレーニング済みバージョンを実施する場合でも、GPUは不可欠になりつつあります。先に進むと、CPUがある場所に何らかのGPUが存在する可能性があります。顧客のデバイスからクラウドの仮想マシンまで、GPUがAIの鍵となります。

次の革新は、一種のフィールドプログラマブルゲートアレイまたはFPGAにあります。これらのチップは、特定の種類のワークロードを取得するためにカスタマイズおよびプログラム可能です。従来のCPUは汎用計算用に開発されていますが、FPGAは製造後にその領域からプログラムできます。 FPGAデバイスは、MLバージョンのトレーニングなどのマーケットコンピューティングタスク用に選択されています。パブリッククラウドの販売者は、FPGAを利用して、AI向けに高度に最適化および最適化されたインフラストラクチャを提供しています。

最後に、クラウドからベアメタルサーバーにアクセスすることで、科学者や研究者はクラウドで高性能コンピューティング作業を行うことができます。これらのコミットされたシングルテナントサーバーは、クラス最高の機能を提供します。この共通のマルチテナントインフラストラクチャのため、仮想マシンはノイズの多いネイバーの問題に悩まされています。 AmazonEC2やIBMCloudなどのクラウドインフラストラクチャプロバイダーは、ベアメタルサーバーを提供しています。

これらの発明は、航空宇宙、健康、画像処理、製造、自動車などの分野でのAIの採用を促進します。

ディープニューラルネットワークの進歩

深遠な学習と人工ニューラルネットワークの進歩におけるAI研究の次のそして最も重要な要素。

人工ニューラルネットワーク（ANN）は、従来の機械学習バージョンを置き換えて、正確で正確なバージョンを進化させています。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、視覚を監視するための深遠な学習機能を提供します。孤立ショットマルチボックス検出器（SSD）や生成的敵対的ネットワーク（GAN）など、コンピュータービジョンの現在の改善点の多くは、画像処理を発見しています。 ）例として、低照度で非常に低解像度で撮影されたこれらの技術、ビデオ、および画像のいくつかを採用することで、HD品質に改善することができます。コンピュータビジョンの継続的な研究は、現在、ヘルスケア、保護、輸送、およびその他のドメイン名における画像処理の基盤となっています。

Capsule Neural Networks（CapsNet）のようなこれらの新しいMLメソッドの多くは、基本的にMLバージョンのデプロイとトレーニングの方法を変更します。制限されたデータを使用してトレーニングされた場合でも、正確に予測するモデルを作成する機能があります。

履歴データセットへのアクセス可能性

クラウドに先駆けて主流になり、情報の保存とアクセスには費用がかかりました。クラウドベースの企業の結果として、学界と当局は、かつてカセットカートリッジと磁気ディスクに制限されていた情報のロックを解除しています。

データサイエンティストは、より正確に予測できるMLモデルを教育するために、大規模な履歴データセットにアクセスすることを望んでいます。 MLバージョンの有効性は、このデータセットの品質とディメンションによって直接決定されます。癌の発見や雨の呼びかけなどの複雑な問題に対処するために、研究者はさまざまなデータの問題を含む大きなデータセットを求めています。

情報の保存と回復がより経済的になるにつれ、政府機関、医療機関、および機関は、研究領域にアクセスできる非構造化情報を作成しています。臨床画像から歴史的な雨の傾向まで、研究者はついに豊富なデータセットにアクセスできるようになりました。この変数だけでもAI研究に大きな影響を与えます。

豊富なデータと高性能コンピューティング装置により、次世代のAIオプションが生まれます。

Facebook、Google、IBM、MicrosoftがAI研究に貢献しています。彼らは数十億ドルを投資して、さまざまな業種に関連するAIを作成しています。

豊富なデータセットと次世代のコンピューティングアーキテクチャへのアクセスにより、研究者や情報科学者は速いペースでイノベーションを起こすことができます。これらの変数は、AIをデバイスとアプリケーションの重要な部分に作成します。