Is í an Intleacht Shaorga an rud is mó atá le teacht sa ghnó ardteicneolaíochta seo. Tá an nuálaíocht agus an taighde atá á stiúradh ag na cuideachtaí ardteicneolaíochta ag dul i bhfeidhm ar ingearach tionscail mar chúram sláinte, uathoibríoch, airgeadas, miondíol agus déantúsaíocht. Cé go raibh an teicneolaíocht ina gné an-tábhachtach riamh do na hainmneacha fearainn seo go léir, tá AI ag tabhairt na teicneolaíochta i gcroílár na cuideachta. Ó fhearas míochaine ríthábhachtach a shábhálann beatha go feithiclí féin-tiomána, beidh AI á ionghabháil i mbeagnach gach clár agus gaireas.
Tá cuideachtaí ardáin mar Amazon, Apple, Facebook, Google, IBM, agus Microsoft ag infheistiú i staidéar agus i gcruthú AI. Tá siad ag obair i dtreo AI a chruthú níos inrochtana do chuideachtaí.
Tá trí ghné riachtanacha ag luasghéarú an ráta nuálaíochta laistigh de réimse na Foghlama Meaisín agus na Faisnéise Saorga .
Ard-ailtireacht ríomhaireachta
Níl sé i gceist go dtabharfadh micreaphróiseálaithe traidisiúnta agus CPUanna aire do Fhoghlaim Meaisín. B’fhéidir nach é an LAP is gasta an rogha foirfe chun leagan casta ML a oiliúint. Le haghaidh leaganacha cóitseála agus inferencing ML a sholáthraíonn faisnéis do bhogearraí, caithfear CPU nua a chomhlánú le cine nua sceallóga.
Mar gheall ar ardú AI, tá éileamh mór ar Aonad Próiseála Grafaice (GPU). Is é an próiseálaí a raibh an-tóir air ón scamall ginearálta an rud a measadh uair mar chuid de ríomhairí pearsanta agus stáisiúin oibre cearrbhachais ard-deireadh. Murab ionann agus CPUanna, sroicheann GPUanna na mílte croíthe a chuireann dlús le nós imeachta oiliúna ML. Fiú amháin chun leagan oilte a dhéanamh le haghaidh inferencing, tá sé riachtanach go mbeadh GPUanna riachtanach. Ag dul ar aghaidh, is dócha go mbeidh GPU de chineál éigin ann áit a bhfuil LAP ann. Ó ghléasanna custaiméirí go meaisíní fíorúla ón scamall, bheadh GPUanna mar an eochair do AI.
Tagann an nuálaíocht seo a leanas in Eagar Geata In-ríomhchláraithe Cineál Réimse nó FPGA. Tá na sceallóga seo inúsáidte agus in-ríomhchláraithe chun cineál áirithe ualach oibre a fháil. Forbraítear LAPanna traidisiúnta le haghaidh ríomh ilchuspóireach ach is féidir FPGAnna a chlárú ón gceantar nuair a dhéantar iad. Roghnaítear feistí FPGA le haghaidh tascanna ríomhaireachta margaidh mar leaganacha oiliúna ML. Tá díoltóirí scamall poiblí ag baint leasa as FPGAnna chun bonneagar optamaithe agus optamaithe go mór a sholáthar do AI.
Ar deireadh, tá an rochtain ar fhreastalaithe miotail lom ón scamall ag tabhairt eolaithe agus taighdeoirí chun obair ríomhaireachta ardfheidhmíochta a dhéanamh sa scamall. Soláthraíonn na freastalaithe tiomanta, tionónta aonair seo an fheidhmiúlacht is fearr sa rang. Fulaingíonn meaisíní fíorúla i saincheisteanna comharsan torannacha mar gheall ar an mbonneagar coiteann agus il-thionóntaí seo. Tá soláthraithe bonneagair scamall mar Amazon EC2 in éineacht le IBM Cloud ag soláthar freastalaithe miotail lom.
Cuirfidh na haireagáin seo le glacadh AI i réimsí mar Aeraspás, sláinte, próiseáil pictiúr, déantúsaíocht agus feithicil.
Dul chun cinn i Líonraí Deep Neural
An chéad ghné eile agus an ghné is tábhachtaí i dtaighde AI ar an dul chun cinn i bhfoghlaim as cuimse agus i líonraí neural saorga.
Tá Líonraí Saorga Nádúrtha (ANN) ag cur leaganacha traidisiúnta Meaisín-Fhoghlama in ionad leaganacha cruinne beachta. Soláthraíonn Convolutional Neural Networks (CNN) cumas na foghlama as cuimse monatóireacht a dhéanamh ar fhís. Tá roinnt de na feabhsuithe atá ann faoi láthair ar fhís ríomhaire cosúil le Brathadóir Ilbhliantúil Urchar Urchar (SSD) agus Líonraí Adversarial Giniúna (GAN) ag fáil amach próiseáil íomhá. ) Mar shampla, d’fhéadfaí cúpla ceann de na teicnící, na físeáin agus na híomhánna sin a úsáidtear i bhfianaise íseal agus réiteach an-íseal a fheabhsú go cáilíocht HD. Is é an taighde leanúnach i bhfís ríomhaire an bunús anois le haghaidh próiseála pictiúr i gcúram sláinte, cosaint, iompar agus ainmneacha fearainn eile.
Athróidh roinnt de na modhanna ML seo atá ag teacht chun cinn cosúil le Capsule Neural Networks (CapsNet) an bealach a úsáidtear agus a ndéantar oiliúint ar leaganacha ML. Beidh sé de chumas acu samhlacha a thuar go beacht fiú má tá siad oilte ag úsáid sonraí srianta.
Inrochtaineacht ar thacair sonraí stairiúla
Rinneadh Ahead of Cloud mar phríomhshrutha, bhí sé costasach sábháil agus rochtain a fháil ar fhaisnéis. Mar thoradh ar na cuideachtaí scamall-bhunaithe, tá an saol acadúil agus na húdaráis ag díghlasáil na faisnéise a bhí teoranta uair amháin do na cartúis caiséad agus dioscaí maighnéadacha.
Teastaíonn ó eolaithe sonraí rochtain a fháil ar thacair mhóra stairiúla stairiúla chun oideachas a chur ar mhúnlaí ML a d’fhéadfadh a thuar níos cruinne. Déantar éifeachtúlacht leagan ML a chinneadh go díreach de réir cháilíocht agus thoisí an tacar sonraí seo. Chun aghaidh a thabhairt ar fhadhbanna casta cosúil le hailse a fhionnadh nó báisteach a ghlaoch, teastaíonn taighdeoirí tacar sonraí móra le saincheisteanna éagsúla sonraí.
Le stóráil agus aisghabháil faisnéise ag éirí níos eacnamaíche, tá gníomhaireachtaí rialtais, institiúidí cúram sláinte agus institiúidí ag cruthú faisnéise neamhstruchtúrtha atá inrochtana don réimse taighde. Ó íomháú cliniciúil go treocht stairiúil báistí, tá rochtain ag taighdeoirí ar thacair sonraí saibhre sa deireadh. Bíonn tionchar mór ag an athróg seo ina aonar ar thaighde AI.
Spreagfaidh sonraí iomarcacha mar aon le gaireas ríomhaireachta ardfheidhmíochta roghanna AI na chéad ghlúine eile.
Tá Facebook, Google, IBM, agus Microsoft ag cur leis an taighde AI. Tá siad ag infheistiú billiúin dollar chun AI a chruthú a bhaineann le hingearachtaí éagsúla gnó.
Tá an rochtain ar thacair sonraí saibhir mar aon le hailtireachtaí ríomhaireachta na chéad ghlúine eile ag tabhairt cumhacht do thaighdeoirí agus d’eolaithe faisnéise a bheith nuálaíoch ar luas tapa. Cruthóidh na hathróga seo cuid riachtanach d’fheistí agus d’fheidhmchláir do AI.
Video
- https://www.youtube.com/watch?v=CMPKarLuna4&feature=youtu.be