3 faktorer, der fremskynder væksten af kunstig intelligens (AI)

Kunstig intelligens er den kommende vigtige ting i denne højteknologiske forretning. Innovationen og forskningen ledet af de bedste teknologivirksomheder påvirker branchens vertikaler som sundhedspleje, bil, finansiering, detailhandel og produktion. Selvom teknologi nogensinde har været et meget vigtigt element for alle disse domænenavne, bringer AI teknologien i centrum af virksomheden. Fra afgørende livreddende medicinsk udstyr til selvkørende køretøjer, vil AI blive infunderet til stort set alle programmer og apparater.

Platformsfirmaer som Amazon, Apple, Facebook, Google, IBM og Microsoft investerer i undersøgelsen og oprettelsen af AI. De arbejder på at skabe AI mere tilgængelig for virksomheder.

Tre vigtige aspekter fremskynder innovationshastigheden inden for maskinindlæring og kunstig intelligens .

Avanceret computerarkitektur

Konventionelle mikroprocessorer og CPU'er er ikke beregnet til at tage sig af maskinindlæring. Den hurtigste CPU er muligvis ikke det perfekte valg til træning af en indviklet ML-version. For coaching og afledning af ML-versioner, der leverer intelligens til software, skal CPU'er suppleres med en ny række chips.

På grund af stigningen i AI har grafikbehandlingsenhed (GPU) været efterspurgt. Hvad der engang blev betragtet som en del af avancerede spil-pc'er og arbejdsstationer er blevet den meget efterspurgte processor fra den generelle sky. I modsætning til CPU'er ankommer GPU'er med titusinder af kerner, der fremskynder ML-træningsproceduren. Selv for at udføre en uddannet version til inferensering bliver GPU'er vigtige. Fortsat vil en form for GPU sandsynligvis være der, hvor der er en CPU. Fra kundeenheder til virtuelle maskiner fra skyen ville GPU'er være nøglen til AI.

Følgende innovation kommer i typen af feltprogrammerbar portarray eller FPGA. Disse chips kan tilpasses og programmeres til at få en bestemt slags arbejdsbyrde. Konventionelle CPU'er er udviklet til beregning af generelle formål, mens FPGA'er kan programmeres fra området, når de først er fabrikeret. FPGA-enheder er valgt til markedsopgaver såsom træning af ML-versioner. Offentlige cloud-sælgere udnytter FPGA'er til at levere højt optimeret og optimeret infrastruktur til AI.

Endelig bringer adgangen til bare metal-servere fra skyen forskere og forskere til at udføre højtydende computerarbejde i skyen. Disse engagerede servere med en enkelt lejer giver klassens bedste funktionalitet. Virtuelle maskiner lider under de støjende naboproblemer på grund af denne fælles infrastruktur med flere lejere. Cloudinfrastrukturudbydere som Amazon EC2 sammen med IBM Cloud leverer bare metal-servere.

Disse opfindelser vil fremme vedtagelsen af AI inden for områder som rumfart, sundhed, billedbehandling, fremstilling og bilindustrien.

Fremskridt inden for dybe neurale netværk

Det næste og det mest afgørende element i AI-forskning ved fremskridt inden for dyb læring og kunstige neurale netværk.

Kunstige neurale netværk (ANN) erstatter konventionelle maskinlæringsversioner for at udvikle nøjagtige og præcise versioner. Convolutional Neural Networks (CNN) giver mulighed for dyb læring til at overvåge syn. En række af de nuværende forbedringer i computersyn som ensom Shot Multibox Detector (SSD) og Generative Adversarial Networks (GAN) opdager billedbehandling. ) Som eksempel kan anvendelse af nogle få af disse teknikker, videoer og billeder, der er taget i svagt lys og meget lav opløsning, forbedres til HD-kvalitet. Den fortsatte forskning inden for computersyn er nu grundlaget for billedbehandling i sundhedspleje, beskyttelse, transport og andre domænenavne.

Et antal af disse nye ML-metoder som Capsule Neural Networks (CapsNet) vil grundlæggende ændre den måde, hvorpå ML-versioner implementeres og trænes. De har evnen til at oprette modeller, der prognoser med præcision, selvom de trænes ved hjælp af begrænsede data.

Tilgængelighed til historiske datasæt

Ahead of Cloud blev mainstream, det var dyrt at gemme og få adgang til oplysninger. Som et resultat af de skybaserede virksomheder låser den akademiske verden og myndigheder den information op, som engang var begrænset til kassettepatroner og magnetiske diske.

Dataforskere ønsker adgang til store historiske datasæt for at uddanne ML-modeller, som kan forudsige med større præcision. Effektiviteten af en ML-version bestemmes direkte af kvaliteten og dimensionerne af dette datasæt. For at løse komplicerede problemer som at opdage kræft eller kalde regn ønsker forskere store datasæt med forskellige dataspørgsmål.

Da informationslagring og -gendannelse bliver mere økonomisk, skaber regeringsorganer, sundhedsinstitutioner og institutioner ustrukturerede oplysninger, der er tilgængelige for forskningsområdet. Fra klinisk billeddannelse til historisk regntendens har forskere endelig adgang til velhavende datasæt. Denne variabel alene påvirker AI-forskning signifikant.

Rigelige data sammen med højtydende computerapparater vil fremkalde næste generations AI-muligheder.

Facebook, Google, IBM og Microsoft bidrager til AI-forskningen. De investerer milliarder af dollars for at skabe AI-relateret på tværs af forskellige forretnings vertikaler.

Adgangen til rige datasæt sammen med næste generations databehandlingsarkitekturer giver forskere og informationsvidenskabere mulighed for at innovere i et hurtigt tempo. Disse variabler vil skabe AI en væsentlig del af enheder og applikationer.