विचार नेता
बियॉन्ड लिमिट्स की 2021 की कॉग्निटिव एआई और नॉलेज डेमोक्रेटाइजेशन पर भविष्यवाणियाँ
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बियॉन्ड लिमिट्स एक अग्रणी एआई कंपनी है जो नासा के अंतरिक्ष कार्यक्रम से एक अनोखी विरासत रखती है, विशेष रूप से जेट प्रोपल्शन लेबोरेटरी (जेपीएल) में विकसित एआई प्रौद्योगिकी। वे नासा/जेपीएल के लिए विकसित सॉफ्टवेयर सिस्टम को उन्नत करते हैं, उन्हें अतिरिक्त क्षमताएं प्रदान करते हैं और उन्हें औद्योगिक ताकत से सुदृढ़ करते हैं।
हमें भाग्यशाली था कि उनके दो उत्कृष्ट दिमागों ने 2021 के लिए अपनी भविष्यवाणियाँ साझा कीं:
किम गिल्बर्ट, पीएचडी, मैनेजर टेक्निकल कमर्शियल इंजीनियरिंग बियॉन्ड लिमिट्स में
भविष्यवाणी #1: कॉग्निटिव एआई प्रौद्योगिकियाँ आने वाले वर्षों में तेजी से विकास और सुधार देखेंगी ताकि वे अधिक लचीले, लचीले और बुद्धिमान हो जाएं जब विभिन्न नए उद्योगों में तैनात किया जाए।
विवरण: मशीन लर्निंग तकनीकों को एन्कोडेड मानव ज्ञान के साथ एकजुट करके, कॉग्निटिव एआई प्रगति उपयोगकर्ताओं को इसके ज्ञान आधार में जोड़ने और संपादित करने की अनुमति देगी जब यह तैनात किया जाता है, और जब वे ऐसा करते हैं, तो सिस्टम अधिक लचीले और बुद्धिमान हो जाएंगे क्योंकि यह अधिक डोमेन विशेषज्ञों, समस्याओं और डेटा के साथ बातचीत करते हुए सीखता है। अंततः, एआई सिस्टम यह पहचान करने में सक्षम होंगे कि निर्णय लेने वालों ने इसकी अनुशंसित क्रियाओं को लागू किया या अस्वीकार कर दिया, यदि कार्रवाई करने वाले ने वही किया जो यह करने वाला था, और यदि प्रणाली उस उपचार क्रिया से सीखने में सक्षम थी।
भविष्यवाणी #2: पारंपरिक एआई प्रौद्योगिकियों को अधिक उन्नत होने की आवश्यकता होगी ताकि वे उपयोगिता उद्योग के भीतर बढ़ती जटिलता और योजना और कार्यान्वयन विधियों की चुनौतियों का समाधान कर सकें।
विवरण: इन चुनौतियों में से एक, उदाहरण के लिए, उपयोगिताओं के लिए कई व्यापार-बंद का प्रबंधन करने की समस्या है जो एक ही समय में संचालन चलाते समय विचार किया जाना चाहिए, जैसे कि टरबाइन चक्र, लोड संतुलन, संपत्ति और उपकरण प्रतिबंध। जब पारंपरिक एआई और मशीन लर्निंग समाधान पर्याप्त नहीं होते हैं, तो उपयोगिता ऑपरेटर नए प्रौद्योगिकियों जैसे कॉग्निटिव एआई की ओर मुड़ेंगे, जो ऑपरेटरों को संयंत्र और योजना का वैश्विक दृष्टिकोण प्रदान करने में सक्षम है ताकि वे एक ही समय में कई व्यापार-बंद, लक्ष्यों और प्रतिबंधों पर विचार करते हुए सूचित निर्णय ले सकें।
माइकल क्राउसे, पीएचडी, डेटा वैज्ञानिक बियॉन्ड लिमिट्स में
भविष्यवाणी #1: एआई का आपूर्ति श्रृंखला पर बढ़ता प्रभाव पड़ेगा।
विवरण: आपूर्ति श्रृंखला एक बड़ी चुनौती है और एक ऐसा क्षेत्र है जो एआई के लिए अच्छी तरह से अनुकूल है क्योंकि इसमें कई लोग, कंपनियां और परिवहन के तरीके शामिल हैं। वर्तमान में, प्रणाली का अधिकांश हिस्सा बहुत मैनुअल है जहां एक स्थान में एक व्यक्ति दूसरे स्थान में एक व्यक्ति को फोन करता है और उन्हें बताता है कि कौन सा ट्रक या जहाज, कौन सा माल लेकर, किस दिन उनके स्थान पर पहुंचेगा। डेटा की मात्रा और आपूर्ति श्रृंखला उद्योग के विस्तृत पैमाने इसे एआई के लिए एक अच्छा उपयोग मामला बनाते हैं।
भविष्यवाणी #2: एआई तेल और गैस उद्योग के अपस्ट्रीम क्षेत्र में अच्छी तरह से संचालित होने वाली चुनौतियों का समाधान करने के लिए विशेषज्ञ ज्ञान और अनुभव के लोकलाइजेशन और डेमोक्रेटाइजेशन के माध्यम से लाभान्वित होगा।
विवरण: कॉग्निटिव एआई प्रौद्योगिकी एक फ्रेमवर्क बना सकती है जो डोमेन विशेषज्ञ ज्ञान का लाभ उठाती है और इसे प्रणाली में एम्बेड करती है, और फिर उस ज्ञान को संगठन भर में डेमोक्रेटाइज़ करती है। अगला स्तर उस ज्ञान को स्थानीयकृत करना है ताकि कई उपयोगकर्ता अपनी विशिष्ट स्थिति के आधार पर ज्ञान को संशोधित और जोड़ सकें। यह मूल्यवान है क्योंकि एआई प्रणाली इन ज्ञान इनपुट्स से सीखने में सक्षम होगी और डेटा के साथ ज्ञान को मिलाकर विभिन्न संपत्तियों और विभिन्न उपयोग के मामलों में एक व्यापक समझ प्राप्त करेगी। यह निर्णय लेने वालों को चुनौतियों की बेहतर समझ प्रदान करेगा और जटिल संचालन चुनौतियों का समाधान करने के लिए प्रणाली को बेहतर सिफारिशें प्रदान करने की अनुमति देगी।
