Filter by دسته‌ها
آموزش هوش مصنوعی و انواع آن
آموزش‌های پایه‌ای هوش مصنوعی
اصول هوش مصنوعی
پایتون و ابزارهای یادگیری عمیق
کتابخانه‌ های یادگیری عمیق
یادگیری با نظارت
یادگیری بدون نظارت
یادگیری تقویتی
یادگیری عمیق
یادگیری نیمه نظارتی
آموزش‌های پیشرفته هوش مصنوعی
بینایی ماشین
پردازش زبان طبیعی
پردازش گفتار
چالش‌های عملیاتی
داده کاوی و بیگ دیتا
رایانش ابری و HPC
سیستم‌‌های امبدد
علوم شناختی
دیتاست
اخبار
رسانه‌ها
آموزش پردازش زبان طبیعی
آموزش علوم داده
اینفوگرافیک
پادکست
ویدیو
رویدادها
کاربردهای هوش مصنوعی
کسب‌و‌کار
تحلیل بازارهای هوش مصنوعی
کارآفرینی
هوش مصنوعی در ایران
هوش مصنوعی در جهان
 ارتقاء هوش مصنوعی به سطح بعدی از طریق کسب‌وکارها

ارتقاء هوش مصنوعی به سطح بعدی از طریق کسب‌وکارها

در حال حاضر، کسب‌وکارها به طور گسترده با به کارگیری فناوری هوش مصنوعی توانسته‌اند رقابتی چشمگیر ایجاد کنند که می‌توان گفت دو عامل باعث این موضوع شده است:

اول اینکه داده‌های بیشتری نسبت به قبل در لبه تولید می‌شود. در این خصوص، پیش‌بینی شده است که تا سال 2025، 50 درصد داده‌های تولیدشده توسط سازمان‌ها در محیطی غیرسنتی پردازش می‌شوند. از طرفی، اخیراً یک نظرسنجی جهانی نشان داده است که 78 درصد از تصمیم‌گیرندگان فناوری اطلاعات، برای اثبات آینده کسب‌وکارشان، انتقال زیرساخت‌های فناوری اطلاعات به لبه دیجیتال را یک اولویت می‌دانند.

دوم اینکه زمانی که مجموعه‌های بزرگی از داده‌ها به موتورهای زیرساخت آموزش هوش مصنوعی برای پردازش منتقل می‌شوند، می‌تواند یک معنی داشته باشد و آن این است که کسب‌وکارها زمان و هزینه‌های ارزشمندی را صرف این کار می‌کنند. علاوه بر این، قوانین انطباق و حفظ حریم خصوصی، باعث الزامی شدن حفظ پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌های هوش مصنوعی در کشور مبدا می‌شود و این کار معمولاً توزیع بار کاری در کشورهای مختلف را توجیه می‌کند.

در اینجا قصد داریم سه مورد استفاده این فناوری در صنعت را بررسی کنیم که در آن هوش مصنوعی توزیع‌شده به سازمان‌ها کمک می‌کند، تا در هزینه‌ها صرفه‌جویی کرده نیازهای نظارتی را برآورده کنند و از نظر دستیابی به پیشرفت‌های فناوری جدید، موفق باشند:

ارتقاء هوش مصنوعی به سطح بعدی

کسب بینش خرده‌فروشی و کاهش هزینه‌ها

بسیاری از خرده‌فروشان بزرگ با استفاده از روش زیرساخت دیجیتال توزیع‌شده، توانسته‌اند رقابتی مثبت را ایجاد نمایند. آن‌ها از استراتژی استقرار هوش مصنوعی محبوب‌تر استفاده می‌کنند، چیزی که اخیراً IDC به آن پرداخته است. به بیانی دیگر، توسعه هوش مصنوعی در هسته و سپس استقرار مدل نهایی هوش مصنوعی در لبه و در نهایت، آموزش مجدد این مدل با داده‌های منطقه‌ای جدید.

بگذارید برای روشن شدن مطلب مثالی بیاوریم: خرده‌فروشی که از یک مدل ابری ترکیبی توزیع‌شده استفاده می‌کند، ممکن است ابتدا فیدهای دوربین‌های داخلی و داده‌های مدیریت خود را در همان لحظه به مرکز داده‌های مترو بفرستد، تا بتواند مدل‌های هوش مصنوعی منطقه‌ای ایجاد کند و توانسته باشد از روش‌های هوش مصنوعی یکپارچه برای ادغام مدل‌های منطقه‌ای استفاده کند. پس از آن، مدل‌های هوش مصنوعی بهینه‌شده را برای مکان‌های ذخیره‌سازی به کار می‌گیرد، تا نتیجه‌گیری چنین مدلی را برای اطلاعاتی در مورد موجودی، مدیریت شیفت کارمندان، پیش‌بینی روند خرید مشتریان و توصیه‌های قرار دادن تبلیغات به کار گیرد.

در حقیقت، استقرار موتورهای نتیجه‌گیری‌شده هوش مصنوعی در مرکز داده مترو نسبت به نگهداری و سرویس این سرورها در مکان‌های خرده‌فروشی، مقرون‌به‌صرفه‌تر است. چنین زیرساختی، خرده‌فروشان را قادر می‌سازد، تا اطلاعات خود را به‌سرعت در یک مکان واحد، پردازش کنند و در نهایت، نتیجه را بهبود ‌بخشند.

حفظ حریم خصوصی و رعایت در نظارت تصویری

اکثر کشورها قوانینی را در مورد حفظ حریم خصوصی و حفاظت از داده‌های خود، وضع نموده‌اند. این موضوع، می‌تواند نقش کلیدی برای کمک به سازمان‌ها داشته باشد. مثلاً یک شرکت مدیریت املاک و مستغلات بزرگ، به کمک سایت‌هایی که در چندین منطقه مترو در سراسر جهان مستقرند، می‌تواند از معماری هوش مصنوعی توزیع‌شده برای صدها دوربین امنیتی خود استفاده کند و با استقرار هوش مصنوعی در جایی که داده‌ها جمع‌آوری شده‌اند، حریم خصوصی را حفظ نماید. در واقع، داشتن تسهیلات متمرکز در کشورهای مختلف، ضامن این قضیه خواهد بود که قوانین حریم خصوصی محلی در کشورهای دیگری که در این خصوص مقررات مشابهی دارند، نقض نشود. این مدل، علاوه بر دستیابی به رعایت حریم خصوصی و استفاده از داده، تا حد زیادی هزینه‌ها را کاهش می‌دهد.

سطح بعدی هوش مصنوعی در کسب‌وکارها

فعال کردن رانندگی خودکار از طریق به‌روزرسانی‌های منطقه‌ای

وسایل نقلیه خودران که توسط سیستم‌های پیشرفته کمک رانندگی (ADAS) فعال می‌شوند، نمی‌توانند بدون زیرساخت هوش مصنوعی، فعالیت کنند. در واقع، ADAS به هوش مصنوعی نیازمند است، تا در مورد نحوه تعامل وسیله نقلیه، به‌خصوص با کاربران آسیب‌پذیری همچون دوچرخه‌سواران و عابران پیاده با محیط اطراف خود، تصمیم‌گیری نماید. در حقیقت، هوش مصنوعی این اجازه را به وسایل نقلیه متصل می‌دهد، تا سریع‌تر از زیرساخت‌های سنتی، داده‌هایشان را از ناوگان‌های آزمایشی جمع‌آوری و پردازش نمایند.

حقیقت آن است که زیرساخت هوش مصنوعی توزیع‌شده، به‌نوعی نسل بعدی خودروها را معرفی می‌کند. برای مثال، وسایل نقلیه متصل از نقشه‌های HD استفاده می‌کنند که اطلاعاتی درباره علائم و خیابان‌ها به خودرو می‌دهد؛ حالا تصور کنید که یک خطر جاده‌ای یا یک منطقه ساخت‌وساز یک‌شبه در جاده ظاهر شود! حال به جای اینکه هر خودرو خطر جاده را به صورت جداگانه پردازش کند، زیرساخت هوش مصنوعی توزیع‌شده این اجازه را می‌دهد، تا خطرات جدید به منطقه‌ای خاص ارسال شود و پس از آن خطرات را به همه وسایل نقلیه در منطقه منتقل می‌کند.

پیش رفتن با جریان داده

هیچ چیز به اندازه هوش مصنوعی، کشش گرانش داده را احساس نمی‌کند. به همین منظور، برای استفاده حداکثری از زیرساخت‌های هوش مصنوعی، سازمان‌ها باید ارزش استقرار آن‌ها را به صورت مرکزی، منطقه‌ای یا محلی ارزیابی نمایند که این موضوع خود در وقت و هزینه صرفه‌جویی می‌کند.

بنر اخبار هوش مصنوعی

مقاله ما چطور بود؟

میانگین امتیاز / 5. تعداد ارا :

مطالب پیشنهادی مرتبط

اشتراک در
اطلاع از
0 نظرات
بازخورد (Feedback) های اینلاین
مشاهده همه دیدگاه ها
لطفاً برای تکمیل این فرم، جاوا اسکریپت را در مرورگر خود فعال کنید.