Kunstig intelligens er det viktigste i denne høyteknologiske virksomheten. Innovasjonen og forskningen ledet av de beste teknologibedriftene påvirker bransjens vertikaler som helsetjenester, bil, finans, detaljhandel og produksjon. Selv om teknologi noen gang har vært et veldig viktig element for alle disse domenenavnene, bringer AI teknologien i sentrum av selskapet. Fra viktig livreddende medisinsk utstyr til selvkjørende biler, vil AI bli infundert til praktisk talt alle programmer og apparater.
Plattformselskaper som Amazon, Apple, Facebook, Google, IBM og Microsoft investerer i studiet og opprettelsen av AI. De jobber for å skape AI mer tilgjengelig for selskaper.
Tre viktige fasetter akselererer innovasjonsgraden innen maskinlæring og kunstig intelligens .
Avansert databehandlingsarkitektur
Konvensjonelle mikroprosessorer og CPUer er ikke ment å ta seg av maskinlæring. Den raskeste CPU-en er kanskje ikke det perfekte valget for å trene en intrikat ML-versjon. For coaching og inferensering av ML-versjoner som gir intelligens til programvare, må CPUer suppleres med en ny type sjetonger.
På grunn av fremveksten av AI har grafikkbehandlingsenhet (GPU) vært etterspurt. Det som en gang ble sett på som en del av high-end spill-PC-er og arbeidsstasjoner, har blitt den svært etterspurte prosessoren fra den generelle skyen. I motsetning til CPUer, kommer GPU-er med titusenvis av kjerner som fremskynder ML-treningsprosedyren. Selv for å gjennomføre en utdannet versjon for inferensering, blir GPU-er viktig. Fremover vil nok en slags GPU være der hvor det er en CPU. Fra kundeenheter til virtuelle maskiner fra skyen, ville GPUer være nøkkelen til AI.
Følgende innovasjon kommer i Kind of Field Programmable Gate Array eller FPGA. Disse sjetongene kan tilpasses og programmeres for å få en bestemt slags arbeidsmengde. Konvensjonelle CPUer er utviklet for beregning av generelle formål, mens FPGAer kan programmeres fra området når de er fabrikert. FPGA-enheter er valgt for markedsoppgaver som å trene ML-versjoner. Offentlige skyselgere utnytter FPGAer for å gi svært optimalisert og optimalisert infrastruktur for AI.
Til slutt bringer tilgangen til bare metall-servere fra skyen forskere og forskere til å utføre databehandling med høy ytelse i skyen. Disse engasjerte serverne med en leietaker gir best funksjonalitet i klassen. Virtuelle maskiner lider i støyende naboproblemer på grunn av denne vanlige infrastrukturen med flere leiere. Cloud-infrastrukturleverandører som Amazon EC2 sammen med IBM Cloud leverer bare metal-servere.
Disse oppfinnelsene vil gi næring til AI innen områder som romfart, helse, bildebehandling, produksjon og bilindustri.
Fremgang i dype nevrale nettverk
Det neste og det mest avgjørende elementet i AI-forskning ved fremdriften i dyp læring og kunstige nevrale nettverk.
Artificial Neural Networks (ANN) erstatter konvensjonelle maskinlæringsversjoner for å utvikle nøyaktige og presise versjoner. Convolutional Neural Networks (CNN) gir muligheten for dyp læring til å overvåke synet. En rekke av de nåværende forbedringene i datasyn som ensom Shot Multibox Detector (SSD) og Generative Adversarial Networks (GAN) oppdager bildebehandling. ) For eksempel kan bruk av noen av de teknikkene, videoene og bildene som er tatt i lite lys og veldig lav oppløsning forbedres til HD-kvalitet. Den pågående forskningen innen datasyn er nå grunnlaget for bildebehandling innen helse, beskyttelse, transport og andre domenenavn.
En rekke av disse nye ML-metodene som Capsule Neural Networks (CapsNet) vil i utgangspunktet endre måten ML-versjoner blir distribuert og trent. De vil ha muligheten til å lage modeller som prognoser med presisjon, selv om de trent med begrensede data.
Tilgjengelighet til historiske datasett
Ahead of Cloud ble mainstream, det var kostbart å lagre og få tilgang til informasjon. Som et resultat av skybaserte selskaper låser akademia og myndigheter opp informasjonen som en gang var begrenset til kassettpatroner og magnetiske plater.
Dataforskere vil ha tilgang til store historiske datasett for å utdanne ML-modeller som kan forutsi med større presisjon. Effektiviteten til en ML-versjon bestemmes direkte av kvaliteten og dimensjonene til dette datasettet. For å løse kompliserte problemer som å oppdage kreft eller ringe regn, vil forskere ha store datasett med varierte dataproblemer.
Med lagring og gjenoppretting av informasjon blir mer økonomisk, skaper offentlige etater, helseinstitusjoner og institusjoner ustrukturert informasjon som er tilgjengelig for forskningsområdet. Fra klinisk avbildning til historisk regntendens har forskere endelig tilgang til velstående datasett. Denne variabelen alene påvirker AI-forskning betydelig.
Rikelig data sammen med høytytende databehandlingsapparat vil indusere neste generasjons AI-alternativer.
Facebook, Google, IBM og Microsoft bidrar til AI-forskningen. De investerer milliarder av dollar for å skape AI-relatert på tvers av ulike forretningsvertikaler.
Tilgangen til rike datasett sammen med neste generasjons databehandlingsarkitekturer gir forskere og informasjonsforskere muligheten til å innovere i raskt tempo. Disse variablene vil skape AI en viktig del av enheter og applikasjoner.
Video
- https://www.youtube.com/watch?v=CMPKarLuna4&feature=youtu.be
