नई एज एआई प्लेबुक: मॉडलों को प्रशिक्षित करना क्यों कल की चुनौती है

हम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के निरंतर विस्तार को देख रहे हैं क्योंकि यह क्लाउड से एज कंप्यूटिंग परिवेशों तक फैल रहा है। वैश्विक एज कंप्यूटिंग बाज़ार के 2020 तक पहुँचने का अनुमान है। 350 $ अरब 2027 में, संगठन मॉडल प्रशिक्षण पर ध्यान केंद्रित करने से लेकर तैनाती की जटिल चुनौतियों को हल करने तक तेज़ी से आगे बढ़ रहे हैं। एज कंप्यूटिंग, फ़ेडरेटेड लर्निंग और वितरित अनुमान की ओर यह बदलाव वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में एआई द्वारा मूल्य प्रदान करने के तरीके को नया रूप दे रहा है।

एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर का विकास

एआई प्रशिक्षण का बाजार अभूतपूर्व वृद्धि का अनुभव कर रहा है, वैश्विक कृत्रिम बुद्धिमत्ता बाजार के 2020 तक पहुंचने की उम्मीद है। 407 $ अरब 2027 तक। हालांकि यह वृद्धि अब तक एकत्रित कम्प्यूटेशनल संसाधनों के साथ केंद्रीकृत क्लाउड वातावरण पर केंद्रित रही है, लेकिन एक स्पष्ट पैटर्न सामने आया है: वास्तविक परिवर्तन एआई अनुमान में हो रहा है - जहां प्रशिक्षित मॉडल अपने सीखने को वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों पर लागू करते हैं।

हालाँकि, जैसे-जैसे संगठन प्रशिक्षण चरण से आगे बढ़ते हैं, ध्यान इस बात पर केंद्रित हो जाता है कि इन मॉडलों को कहाँ और कैसे तैनात किया जाता है। व्यावहारिक आवश्यकताओं द्वारा संचालित, एज पर AI अनुमान तेजी से विशिष्ट उपयोग मामलों के लिए मानक बन रहा है। जबकि प्रशिक्षण के लिए पर्याप्त कंप्यूट पावर की आवश्यकता होती है और यह आमतौर पर क्लाउड या डेटा सेंटर वातावरण में होता है, अनुमान विलंबता के प्रति संवेदनशील होता है, इसलिए यह डेटा की उत्पत्ति के जितना करीब चल सकता है, उतना ही बेहतर तरीके से निर्णय लेने में सक्षम होता है जिन्हें जल्दी से लिया जाना चाहिए। यहीं पर एज कंप्यूटिंग काम आती है।

एज एआई क्यों मायने रखता है

एज एआई परिनियोजन की ओर बदलाव संगठनों द्वारा कृत्रिम बुद्धिमत्ता समाधानों को लागू करने के तरीके में क्रांतिकारी बदलाव ला रहा है। पूर्वानुमानों से पता चलता है कि उद्यम द्वारा उत्पन्न डेटा का 75% 2027 तक पारंपरिक डेटा केंद्रों के बाहर बनाए और संसाधित किए जाएँगे, इस परिवर्तन से कई महत्वपूर्ण लाभ होंगे। कम विलंबता क्लाउड संचार में देरी के बिना वास्तविक समय में निर्णय लेने में सक्षम बनाती है। इसके अलावा, एज परिनियोजन संवेदनशील डेटा को संगठन के परिसर से बाहर जाए बिना स्थानीय रूप से संसाधित करके गोपनीयता सुरक्षा को बढ़ाता है। इस बदलाव का प्रभाव इन तकनीकी पहलुओं से परे भी है।

उद्योग अनुप्रयोग और उपयोग के मामले

विनिर्माण, अनुमानित रूप से इसका हिसाब होगा एज एआई बाज़ार का 35% से अधिक 2030 तक, एज एआई अपनाने में अग्रणी के रूप में खड़ा है। इस क्षेत्र में, एज कंप्यूटिंग वास्तविक समय के उपकरण निगरानी और प्रक्रिया अनुकूलन को सक्षम बनाता है, जिससे डाउनटाइम में काफी कमी आती है और परिचालन दक्षता में सुधार होता है। एज पर एआई-संचालित पूर्वानुमानित रखरखाव निर्माताओं को संभावित समस्याओं की पहचान करने की अनुमति देता है इससे पहले कि वे महंगे ब्रेकडाउन का कारण बनें। इसी तरह परिवहन उद्योग के लिए, रेलवे ऑपरेटरों ने भी एज एआई के साथ सफलता देखी है, जिसने अधिक कुशल मध्यम और छोटी दूरी के अवसरों और इंटरचेंज समाधानों की पहचान करके राजस्व बढ़ाने में मदद की है।

कंप्यूटर विज़न एप्लीकेशन विशेष रूप से एज एआई परिनियोजन की बहुमुखी प्रतिभा को प्रदर्शित करते हैं। वर्तमान में, केवल 20% एंटरप्राइज़ वीडियो को एज पर स्वचालित रूप से संसाधित किया जाता है, लेकिन इसके XNUMX% तक पहुँचने की उम्मीद है 80 द्वारा 2030%यह नाटकीय बदलाव व्यावहारिक अनुप्रयोगों में पहले से ही स्पष्ट है, कार वॉश में लाइसेंस प्लेट पहचान से लेकर कारखानों में पीपीई का पता लगाने और परिवहन सुरक्षा में चेहरे की पहचान तक।

उपयोगिता क्षेत्र अन्य आकर्षक उपयोग के मामले प्रस्तुत करता है। एज कंप्यूटिंग बिजली, पानी और गैस नेटवर्क जैसे महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे के बुद्धिमान वास्तविक समय प्रबंधन का समर्थन करता है। अंतर्राष्ट्रीय ऊर्जा एजेंसी उनका मानना ​​है कि विश्व के जलवायु लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए स्मार्ट ग्रिड में निवेश को 2030 तक दोगुना से भी अधिक करने की आवश्यकता है, जिसमें एज एआई वितरित ऊर्जा संसाधनों के प्रबंधन और ग्रिड परिचालन को अनुकूलित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगा।

चुनौतियां और विचार

जबकि क्लाउड कंप्यूटिंग वस्तुतः असीमित मापनीयता प्रदान करती है, एज परिनियोजन उपलब्ध उपकरणों और संसाधनों के संदर्भ में अनूठी बाधाएँ प्रस्तुत करता है। कई उद्यम अभी भी एज कंप्यूटिंग के पूर्ण निहितार्थों और आवश्यकताओं को समझने के लिए काम कर रहे हैं।

क्लाउड-आधारित अनुमान में निहित कई महत्वपूर्ण चुनौतियों का समाधान करने के लिए संगठन तेजी से अपने AI प्रसंस्करण को एज तक बढ़ा रहे हैं। डेटा संप्रभुता संबंधी चिंताएं, सुरक्षा आवश्यकताएं और नेटवर्क कनेक्टिविटी की बाधाएं अक्सर संवेदनशील या समय-महत्वपूर्ण अनुप्रयोगों के लिए क्लाउड अनुमान को अव्यावहारिक बना देती हैं। आर्थिक विचार भी उतने ही आकर्षक हैं - क्लाउड और एज वातावरण के बीच डेटा के निरंतर हस्तांतरण को समाप्त करने से परिचालन लागत में काफी कमी आती है, जिससे स्थानीय प्रसंस्करण एक अधिक आकर्षक विकल्प बन जाता है।

जैसे-जैसे बाजार परिपक्व होता जाएगा, हम व्यापक प्लेटफार्मों के उद्भव को देखने की उम्मीद करते हैं जो एज संसाधन परिनियोजन और प्रबंधन को सरल बनाते हैं, ठीक उसी तरह जैसे क्लाउड प्लेटफार्मों ने केंद्रीकृत कंप्यूटिंग को सुव्यवस्थित किया है।

कार्यान्वयन रणनीति

एज एआई को अपनाने की चाह रखने वाले संगठनों को अपनी विशिष्ट चुनौतियों और उपयोग के मामलों के गहन विश्लेषण से शुरुआत करनी चाहिए। निर्णयकर्ताओं को एज एआई समाधानों की तैनाती और दीर्घकालिक प्रबंधन दोनों के लिए व्यापक रणनीति विकसित करने की आवश्यकता है। इसमें वितरित नेटवर्क और विभिन्न डेटा स्रोतों की अनूठी मांगों को समझना और यह समझना शामिल है कि वे व्यापक व्यावसायिक उद्देश्यों के साथ कैसे संरेखित होते हैं।

MLOps इंजीनियरों की मांग तेजी से बढ़ रही है क्योंकि संगठन मॉडल विकास और परिचालन तैनाती के बीच की खाई को पाटने में इन पेशेवरों की महत्वपूर्ण भूमिका को पहचानते हैं। जैसे-जैसे AI इंफ्रास्ट्रक्चर की ज़रूरतें विकसित होती हैं और नए अनुप्रयोग संभव होते हैं, ऐसे विशेषज्ञों की ज़रूरत बढ़ती जा रही है जो बड़े पैमाने पर मशीन लर्निंग सिस्टम को सफलतापूर्वक तैनात और बनाए रख सकें।

एज परिवेशों में सुरक्षा संबंधी विचार विशेष रूप से महत्वपूर्ण हैं क्योंकि संगठन अपनी एआई प्रसंस्करण को कई स्थानों पर वितरित करते हैं। जो संगठन आज इन कार्यान्वयन चुनौतियों में महारत हासिल कर लेते हैं, वे भविष्य की एआई-संचालित अर्थव्यवस्था में अग्रणी भूमिका निभाने के लिए खुद को तैयार कर रहे हैं।

रास्ते में आगे

उद्यम एआई परिदृश्य एक महत्वपूर्ण परिवर्तन के दौर से गुज़र रहा है, जिसमें प्रशिक्षण से अनुमान पर ज़ोर दिया जा रहा है, और टिकाऊ परिनियोजन, लागत अनुकूलन और बेहतर सुरक्षा पर ध्यान केंद्रित किया जा रहा है। जैसे-जैसे एज इंफ्रास्ट्रक्चर अपनाने की गति बढ़ रही है, हम देख रहे हैं कि एज कंप्यूटिंग की शक्ति व्यवसायों द्वारा डेटा प्रोसेसिंग, एआई परिनियोजन और अगली पीढ़ी के एप्लिकेशन बनाने के तरीके को नया रूप दे रही है।

एज एआई युग इंटरनेट के शुरुआती दिनों की याद दिलाता है जब संभावनाएँ असीम लगती थीं। आज, हम एक ऐसे ही मोड़ पर खड़े हैं, जहाँ वितरित अनुमान नई सामान्यता बन रहा है और ऐसे नवाचारों को संभव बना रहा है जिनकी हमने अभी कल्पना ही की है। इस परिवर्तन का व्यापक आर्थिक प्रभाव पड़ने की उम्मीद है - एआई के योगदान का अनुमान है। $ 15.7 खरब 2030 तक वैश्विक अर्थव्यवस्था में एज एआई की महत्वपूर्ण भूमिका होगी, जिसमें एज एआई इस वृद्धि में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगा।

AI का भविष्य सिर्फ़ स्मार्ट मॉडल बनाने में ही नहीं है, बल्कि उन्हें बुद्धिमानी से ऐसे स्थानों पर तैनात करने में भी है जहाँ वे सबसे ज़्यादा मूल्य पैदा कर सकें। जैसे-जैसे हम आगे बढ़ेंगे, AI संचालित अर्थव्यवस्था में सफल संगठनों के लिए एज AI को प्रभावी ढंग से लागू करने और प्रबंधित करने की क्षमता एक महत्वपूर्ण अंतर बन जाएगी।