रीवर्क व्हाइट पेपर: एआई में प्रोसेसिंग की चुनौतियां, सफलताएं, प्रगति और विफलताएं

रीवर्क एआई और डीप लर्निंग इवेंट्स में एक नेता है, जो दुनिया भर में सम्मेलन और कार्यशालाएं आयोजित करता है। इन आयोजनों में डीप लर्निंग, मशीन लर्निंग, विभिन्न क्षेत्रों में एआई, कंप्यूटर विजन, स्व-ड्राइविंग वाहन, जिम्मेदार एआई और अधिक विषयों पर चर्चा की जाती है। वे उद्योग और अकादमिक दोनों से नेताओं को एक साथ लाते हैं।

रीवर्क के सबसे हाल के श्वेत पत्र में ‘एआई में प्रोसेसिंग की चुनौतियां, सफलताएं, प्रगति और विफलताएं’ शीर्षक से लिखा गया है, जिसमें पुर्दू विश्वविद्यालय, रायरसन विश्वविद्यालय, जीएसआई टेक्नोलॉजी, सीओटीए इंक., ओमडेना और अन्य से योगदानकर्ता शामिल हैं।

श्वेत पत्र को छह अध्यायों में विभाजित किया गया है:

• अध्याय 1: उद्योग और गैर-लाभकारी अनुप्रयोगों में डेटा सीमाएं

• अध्याय 2: इलास्टिकसर्च, एएनएन और कंप्यूटर-इन-मेमोरी का संगम

• अध्याय 3: डेटा उपलब्धता की सीमाएं और प्रगति

• अध्याय 4: एमएल और एआई में डेटा रोडब्लॉक्स

• अध्याय 5: उद्यम एआई पर प्रोसेसिंग सीमाएं – क्या जीपीटी-3 अंतिम समाधान है?

• अध्याय 6: 6जी वायरलेस संचार नेटवर्क में एआई और एमएल

श्वेत पत्र के पहले अध्याय में निजी और गैर-लाभकारी संगठनों द्वारा सामना की जाने वाली सबसे आम डेटा चुनौतियों पर चर्चा की गई है। इसमें उपलब्धता, लागत, गोपनीयता और नैतिकता से संबंधित सीमाओं का भी वर्णन किया गया है। इस अध्याय में तीन विशिष्ट मामलों का अध्ययन किया गया है – ‘एनएलपी के साथ कमजोरियों का समाधान’, ‘आपातकालीन प्रतिक्रिया के लिए कंप्यूटर विजन’ और ‘स्व-ड्राइविंग वाहनों के लिए कंप्यूटर विजन अनुप्रयोग’।

अध्याय 1 ओमडेना के लीड मशीन लर्निंग इंजीनियर रोसानो डी ओलिवेरा गोमेज़, एमआईटी के पीएचडी शोधकर्ता हरिनी सुरेश और ओमडेना के एमएल इंजीनियर एरिम अफजल द्वारा लिखा गया है।

दूसरा अध्याय एएनएन के साथ इन-मेमोरी त्वरण प्रोसेसिंग के उपयोग पर केंद्रित है, जो इलास्टिकसर्च ऑपरेशन से वास्तविक समय प्रतिक्रिया प्रदान करता है। इलास्टिकसर्च, जो मूल रूप से एक पाठ खोज इंजन था, अब डेटाबेस में चित्र, नेटवर्क आर्किटेक्चर, पाठ दस्तावेज और उत्पाद रसीद जैसे दस्तावेज शामिल कर सकता है। इस अध्याय में एसोसिएटिव प्रोसेसिंग यूनिट (एपीयू) जैसी नई प्रौद्योगिकियों पर भी चर्चा की गई है।

अध्याय 2 जीएसआई टेक्नोलॉजी के मार्केटिंग निदेशक मार्क राइट द्वारा लिखा गया है।

तीसरा अध्याय डेटा उपलब्धता की सीमाओं और प्रगति पर केंद्रित है। यह पहले डेटा उपलब्धता की परिभाषा और इसकी सीमाओं जैसे डेटा संगतता, स्टोरेज विफलता, सर्वर/नेटवर्क विफलता, लागत और खराब डेटा गुणवत्ता पर चर्चा करता है। अध्याय एक उच्च-प्रदर्शन डेटा प्रोसेसिंग पाइपलाइन और हाइब्रिड क्लाउड जैसे समाधानों की शुरुआत के साथ समाप्त होता है।

अध्याय 3 पुर्दू विश्वविद्यालय के सॉफ्टवेयर इंजीनियर और एमएल प्रैक्टिशनर अदेबुन्मी ओडेफुन्सो द्वारा लिखा गया है।

चौथा अध्याय एमएल और एआई में विभिन्न रोडब्लॉक्स पर केंद्रित है, जिनमें चेहरे की पहचान प्रणाली जैसे समस्याग्रस्त अल्गोरिदम और मॉडल शामिल हैं, जिनमें उच्च त्रुटि दर और पूर्वाग्रह देखे गए हैं। यह पूर्वाग्रह को कम करने और व्याख्या करने के तरीकों पर भी चर्चा करता है और यह क्यों महत्वपूर्ण है कि डेटासेट बड़ा और विविध हो। विभिन्न अन्य डेटा पहलुओं जैसे संगतता और सटीकता पर भी चर्चा की गई है।

अध्याय 4 सीओटीए इंक के रणनीति निदेशक शिवम माथुर द्वारा लिखा गया है।

पांचवां अध्याय नवीनतम एआई मॉडल जीपीटी-3 का उपयोग उद्यम एआई पर सीमाओं और संभावनाओं का अन्वेषण करने के लिए करता है। अध्याय का उद्देश्य यह पहचानना है कि “आज की सीमाएं कल की सफलताएं हैं” और प्रयोग करने की आवश्यकता है।

अध्याय 5 रायरसन विश्वविद्यालय के पीएचडी उम्मीदवार शैना रजा द्वारा लिखा गया है।

छठा अध्याय उभरते 6जी वायरलेस संचार नेटवर्क पर केंद्रित है, जिनमें एआई, मशीन लर्निंग और अधिक की आवश्यकता होगी। यह उन प्रणालियों की क्षमता पर भी चर्चा करता है जो अभूतपूर्व क्षमता और नेटवर्क पहुंच प्रदान करेंगी। अध्याय में अन्य विषयों में अगली पीढ़ी के वायरलेस नेटवर्क में एआई और एसडीएन, डीएआरपीए स्पेक्ट्रम सहयोग चुनौती से प्रेरणा और बुद्धिमान रेडियो अल्गोरिदम का कार्यान्वयन शामिल है।

अध्याय 6 फ्लोरिडा इंटरनेशनल यूनिवर्सिटी के कमल अक्काया, अर्जुन मादनायके, उदारा डी सिल्वा और श्रावण पुलिपति; नॉर्थईस्टर्न यूनिवर्सिटी के जोसेप एम जोरनेट, कौशिक चौधरी, फ्रांसेस्को रेस्टुकिया और तोमासो मेलोडिया; फ्लोरिडा विश्वविद्यालय के सौम्यजित मंडल और जॉन शी; पी रेडियो के आदित्य धनंजय; और लेमुरियन लैब्स के जे दावानी और वासिल दिमित्रोव द्वारा लिखा गया है।