ການສໍາພາດ

Yasser Khan, CEO ຂອງ ONE Tech – ຊຸດສໍາພາດ

ຈັດພີມມາ

4 ປີກ່ອນຫນ້ານີ້

ສິງຫາ 17, 2020

Yasser Khan, ເປັນ CEO ຂອງ ONE Tech ບໍລິສັດເທັກໂນໂລຍີທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ທີ່ອອກແບບ, ພັດທະນາ ແລະນຳໃຊ້ວິທີແກ້ໄຂ IoT ລຸ້ນຕໍ່ໄປສຳລັບ OEMs, ຜູ້ປະກອບການເຄືອຂ່າຍ ແລະວິສາຫະກິດ.

ໃນເບື້ອງຕົ້ນແມ່ນຫຍັງທີ່ດຶງດູດເຈົ້າໄປສູ່ປັນຍາທຽມ?

ສອງສາມປີກ່ອນ, ພວກເຮົາໄດ້ນໍາໃຊ້ການແກ້ໄຂອິນເຕີເນັດອຸດສາຫະກໍາຂອງສິ່ງຕ່າງໆ (IIoT) ທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ຊັບສິນຈໍານວນຫຼາຍໃນທົ່ວສະຖານທີ່ທາງພູມສາດທີ່ກວ້າງຂວາງ. ຈໍານວນຂໍ້ມູນທີ່ຖືກສ້າງຂື້ນແມ່ນມະຫາສານ. ພວກເຮົາໄດ້ລວບລວມຂໍ້ມູນຈາກ PLCs ໃນອັດຕາການເກັບຕົວຢ່າງ 50 ມິນລິວິນາທີ ແລະຄ່າເຊັນເຊີພາຍນອກສອງສາມເທື່ອຕໍ່ວິນາທີ. ໃນໄລຍະນາທີດຽວ, ພວກເຮົາມີຈຸດຂໍ້ມູນຫຼາຍພັນຈຸດທີ່ຖືກສ້າງຂຶ້ນສໍາລັບແຕ່ລະຊັບສິນທີ່ພວກເຮົາກໍາລັງເຊື່ອມຕໍ່. ພວກເຮົາຮູ້ວ່າວິທີການມາດຕະຖານຂອງການສົ່ງຂໍ້ມູນນີ້ກັບເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍແລະການໃຫ້ບຸກຄົນປະເມີນຂໍ້ມູນແມ່ນບໍ່ເປັນຈິງ, ຫຼືຜົນປະໂຫຍດສໍາລັບທຸລະກິດ. ດັ່ງນັ້ນ, ພວກເຮົາກໍານົດເພື່ອສ້າງຜະລິດຕະພັນທີ່ຈະປະມວນຜົນຂໍ້ມູນແລະສ້າງຜົນຜະລິດທີ່ບໍລິໂພກໄດ້, ຫຼຸດລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຂອງການກວດສອບທີ່ອົງການຈັດຕັ້ງຕ້ອງການເພື່ອເກັບກ່ຽວຜົນປະໂຫຍດຂອງການປະຕິບັດການຫັນເປັນດິຈິຕອນ - ສຸມໃສ່ການຄຸ້ມຄອງການປະຕິບັດຊັບສິນແລະການບໍາລຸງຮັກສາການຄາດຄະເນ.

ທ່ານສາມາດປຶກສາຫາລືໄດ້ວ່າການແກ້ໄຂ MicroAI ຂອງ ONE Tech ແມ່ນຫຍັງ?

MicroAI™ ເປັນແພລດຟອມການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກທີ່ໃຫ້ຄວາມເຂົ້າໃຈຫຼາຍຂຶ້ນໃນການປະຕິບັດຊັບສິນ (ອຸປະກອນ ຫຼືເຄື່ອງຈັກ), ການນໍາໃຊ້ ແລະພຶດຕິກໍາໂດຍລວມ. ຜົນປະໂຫຍດນີ້ແມ່ນມາຈາກຜູ້ຈັດການໂຮງງານຜະລິດທີ່ກໍາລັງຊອກຫາວິທີການປັບປຸງປະສິດທິພາບອຸປະກອນໂດຍລວມກັບ OEMs ຮາດແວຜູ້ທີ່ຕ້ອງການທີ່ຈະເຂົ້າໃຈດີກວ່າວິທີການອຸປະກອນຂອງເຂົາເຈົ້າແມ່ນ preforming ໃນພາກສະຫນາມ. ພວກເຮົາເຮັດສິ່ງນີ້ໃຫ້ສຳເລັດໂດຍການນຳໃຊ້ແພັກເກັດຂະໜາດນ້ອຍ (ຂະໜາດນ້ອຍເຖິງ 70kb) ໃສ່ microcontroller (MCU) ຫຼື microprocessor (MPU) ຂອງຊັບສິນ. ຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ ສຳ ຄັນແມ່ນວ່າຂະບວນການຝຶກອົບຮົມແລະການສ້າງຕົວແບບຂອງ MicroAI ແມ່ນເປັນເອກະລັກ. ພວກເຮົາຝຶກອົບຮົມຕົວແບບໂດຍກົງກ່ຽວກັບຊັບສິນຂອງມັນເອງ. ນີ້ບໍ່ພຽງແຕ່ອະນຸຍາດໃຫ້ຂໍ້ມູນຢູ່ໃນທ້ອງຖິ່ນ, ເຊິ່ງຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍແລະເວລາຂອງການປະຕິບັດ, ແຕ່ມັນຍັງເພີ່ມຄວາມຖືກຕ້ອງແລະຄວາມແມ່ນຍໍາຂອງຜົນຜະລິດ AI. MicroAI ມີສາມຊັ້ນຕົ້ນຕໍ:

ການປ້ອນຂໍ້ມູນ - MicroAI ແມ່ນບໍ່ສົນໃຈກັບການປ້ອນຂໍ້ມູນ. ພວກເຮົາສາມາດບໍລິໂພກມູນຄ່າເຊັນເຊີໃດໆແລະເວທີ MicroAI ອະນຸຍາດໃຫ້ສໍາລັບວິສະວະກໍາຄຸນນະສົມບັດແລະການນ້ໍາຫນັກຂອງວັດສະດຸປ້ອນພາຍໃນຊັ້ນທໍາອິດນີ້.
ການຝຶກອົບຮົມ - ພວກເຮົາຝຶກອົບຮົມໂດຍກົງພາຍໃນສະພາບແວດລ້ອມທ້ອງຖິ່ນ. ໄລຍະເວລາການຝຶກອົບຮົມສາມາດຖືກກໍານົດໂດຍຜູ້ໃຊ້ຂຶ້ນກັບສິ່ງທີ່ເປັນວົງຈອນປົກກະຕິຂອງຊັບສິນ. ໂດຍປົກກະຕິ, ພວກເຮົາມັກຈັບ 25-45 ຮອບວຽນປົກກະຕິ, ແຕ່ນີ້ແມ່ນອີງໃສ່ຫຼາຍການປ່ຽນແປງ / ການເຫນັງຕີງຂອງແຕ່ລະວົງຈອນຈັບ.
ຜົນຜະລິດ - ການແຈ້ງເຕືອນແລະການແຈ້ງເຕືອນແມ່ນສ້າງຂຶ້ນໂດຍ MicroAI ອີງຕາມຄວາມຮຸນແຮງຂອງຄວາມຜິດປົກກະຕິທີ່ຖືກກວດພົບ. ຜູ້ໃຊ້ສາມາດປັບລະດັບເຫຼົ່ານີ້ໄດ້. ຜົນຜະລິດອື່ນໆທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ MicroAI ລວມມີມື້ທີ່ຄາດຄະເນເຖິງການບໍາລຸງຮັກສາຕໍ່ໄປ (ສໍາລັບການເພີ່ມປະສິດທິພາບຕາຕະລາງການບໍລິການ), ຄະແນນສຸຂະພາບ, ແລະຊີວິດຊັບສິນທີ່ຍັງເຫຼືອ. ຜົນໄດ້ຮັບເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຖືກສົ່ງໄປຫາລະບົບ IT ທີ່ມີຢູ່ແລ້ວທີ່ລູກຄ້າມີຢູ່ໃນສະຖານທີ່ (ເຄື່ອງມືການຄຸ້ມຄອງຊີວິດຜະລິດຕະພັນ, ສະຫນັບສະຫນູນ / ການຄຸ້ມຄອງປີ້, ການບໍາລຸງຮັກສາ, ແລະອື່ນໆ).

ທ່ານສາມາດສົນທະນາບາງເຕັກໂນໂລຊີການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງ MicroAI?

MicroAI ມີລັກສະນະການວິເຄາະພຶດຕິກຳຫຼາຍມິຕິທີ່ບັນຈຸຢູ່ໃນສູດການຄິດໄລ່ຊໍ້າຄືນ. ແຕ່ລະວັດສະດຸປ້ອນເຂົ້າໃນເຄື່ອງຈັກ AI ມີຜົນກະທົບຕໍ່ຂອບເຂດ (ຂອບເຂດເທິງແລະຕ່ໍາ) ທີ່ຖືກກໍານົດໂດຍຕົວແບບ AI. ພວກເຮົາເຮັດສິ່ງນີ້ໂດຍການໃຫ້ການຄາດຄະເນຫນຶ່ງຂັ້ນຕອນກ່ອນ. ຕົວຢ່າງ, ຖ້າການປ້ອນຂໍ້ມູນຫນຶ່ງແມ່ນ RPMs ແລະ RPMs ເພີ່ມຂຶ້ນ, ຂອບເຂດເທິງຂອງອຸນຫະພູມທີ່ຮັບຜິດຊອບອາດຈະເພີ່ມຂຶ້ນເລັກນ້ອຍເນື່ອງຈາກການເຄື່ອນໄຫວຂອງເຄື່ອງຈັກໄວຂຶ້ນ. ນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ຕົວແບບສືບຕໍ່ພັດທະນາແລະຮຽນຮູ້.

MicroAI ບໍ່ໄດ້ອີງໃສ່ການເຂົ້າເຖິງເມຄ, ຂໍ້ດີຂອງສິ່ງນີ້ແມ່ນຫຍັງ?

ພວກເຮົາມີວິທີການທີ່ເປັນເອກະລັກໃນການສ້າງຕົວແບບໂດຍກົງໃນຈຸດສິ້ນສຸດ (ບ່ອນທີ່ຂໍ້ມູນຖືກສ້າງ). ອັນນີ້ນໍາເອົາຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ແລະຄວາມປອດໄພຂອງຂໍ້ມູນມາສູ່ການນຳໃຊ້ ເນື່ອງຈາກຂໍ້ມູນບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງອອກຈາກສະພາບແວດລ້ອມໃນທ້ອງຖິ່ນ. ນີ້ເປັນສິ່ງສໍາຄັນໂດຍສະເພາະສໍາລັບການນໍາໃຊ້ທີ່ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນແມ່ນບັງຄັບ. ນອກຈາກນັ້ນ, ຂະບວນການຂອງຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມໃນເມຄແມ່ນໃຊ້ເວລາຫຼາຍ. ການບໍລິໂພກທີ່ໃຊ້ເວລານີ້ຂອງວິທີການທີ່ຄົນອື່ນກໍາລັງເຂົ້າຫາຊ່ອງນີ້ແມ່ນເກີດມາຈາກຄວາມຕ້ອງການຂອງການລວບລວມຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດ, ການສົ່ງຂໍ້ມູນໄປຍັງເມຄ, ການສ້າງແບບຈໍາລອງ, ແລະໃນທີ່ສຸດກໍ່ຍູ້ຕົວແບບນັ້ນລົງໄປສູ່ຊັບສິນສຸດທ້າຍ. MicroAI ສາມາດຝຶກອົບຮົມແລະດໍາລົງຊີວິດ 100% ໃນສະພາບແວດລ້ອມທ້ອງຖິ່ນ.

ຄຸນສົມບັດໜຶ່ງຂອງເທັກໂນໂລຍີ MicroAI ແມ່ນການເລັ່ງການກວດພົບຄວາມຜິດປົກກະຕິ, ເຈົ້າສາມາດອະທິບາຍໃຫ້ລະອຽດກ່ຽວກັບການເຮັດວຽກນີ້ໄດ້ບໍ?

ເນື່ອງຈາກວິທີການຂອງພວກເຮົາໃນການວິເຄາະພຶດຕິກໍາ, ພວກເຮົາສາມາດປະຕິບັດ MicroAI ແລະທັນທີເລີ່ມຕົ້ນການຮຽນຮູ້ພຶດຕິກໍາຂອງຊັບສິນ. ພວກເຮົາສາມາດເລີ່ມເຫັນຮູບແບບພາຍໃນພຶດຕິກໍາ. ອີກເທື່ອຫນຶ່ງ, ນີ້ແມ່ນບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງໂຫລດຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດໃດໆ. ເມື່ອພວກເຮົາເກັບກໍາຮອບວຽນພຽງພໍຂອງຊັບສິນ, ຫຼັງຈາກນັ້ນພວກເຮົາສາມາດເລີ່ມຕົ້ນສ້າງຜົນຜະລິດທີ່ຖືກຕ້ອງຈາກຕົວແບບ AI. ນີ້ແມ່ນພື້ນຖານສໍາລັບພື້ນທີ່. ສິ່ງທີ່ເຄີຍໃຊ້ເວລາຫຼາຍອາທິດ ຫຼືຫຼາຍເດືອນເພື່ອສ້າງຕົວແບບທີ່ຖືກຕ້ອງສາມາດເກີດຂຶ້ນພາຍໃນບໍ່ເທົ່າໃດຊົ່ວໂມງ, ແລະບາງຄັ້ງນາທີ.

ຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງ MicroAI™ Helio ແລະ MicroAI™ Atom ແມ່ນຫຍັງ?

ເຊີບເວີ MicroAI™ Helio:

ສະພາບແວດລ້ອມ Helio Server ຂອງພວກເຮົາສາມາດໄດ້ຮັບການນໍາໃຊ້ໃນເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍທ້ອງຖິ່ນ (ທົ່ວໄປທີ່ສຸດ), ຫຼືໃນຕົວຢ່າງຟັງໄດ້. Helio ສະຫນອງການເຮັດວຽກດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້: (ການຄຸ້ມຄອງຂະບວນການເຮັດວຽກ, ການວິເຄາະຂໍ້ມູນແລະການຄຸ້ມຄອງ, ແລະການເບິ່ງເຫັນຂໍ້ມູນ).

ຂະບວນການເຮັດວຽກສໍາລັບການຄຸ້ມຄອງຊັບສິນ - ລຳດັບຊັ້ນຂອງບ່ອນທີ່ພວກມັນຖືກນຳໃຊ້ ແລະວິທີການນຳໃຊ້. (ຕົວຢ່າງ: ການຕິດຕັ້ງສິ່ງອໍານວຍຄວາມສະດວກຂອງລູກຄ້າທັງຫມົດໃນທົ່ວໂລກ, ສະຖານທີ່ສະເພາະແລະພາກສ່ວນຕ່າງໆພາຍໃນແຕ່ລະສະຖານທີ່, ແຕ່ລະສະຖານີ, ລົງໄປຫາຊັບສິນໃນແຕ່ລະສະຖານີ). ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ຊັບສິນອາດຈະຖືກຕັ້ງຄ່າເພື່ອປະຕິບັດວຽກງານທີ່ແຕກຕ່າງກັນທີ່ມີອັດຕາຮອບວຽນທີ່ແຕກຕ່າງກັນ; ນີ້ສາມາດຖືກຕັ້ງຄ່າພາຍໃນຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກເຫຼົ່ານີ້. ນອກຈາກນັ້ນແມ່ນຄວາມສາມາດສໍາລັບການຄຸ້ມຄອງປີ້ / ການສັ່ງເຮັດວຽກ, ເຊິ່ງຍັງເປັນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງສະພາບແວດລ້ອມ Helio Server.

ການວິເຄາະຂໍ້ມູນແລະການຄຸ້ມຄອງ - ພາຍໃນພາກນີ້ຂອງ Helio, ຜູ້ໃຊ້ສາມາດດໍາເນີນການວິເຄາະຕື່ມອີກກ່ຽວກັບຜົນຜະລິດ AI, ພ້ອມກັບຮູບພາບຂໍ້ມູນດິບໃດໆ (ເຊັ່ນ, Max, Min, ແລະຄ່າຂໍ້ມູນສະເລ່ຍໃນແຕ່ລະຊົ່ວໂມງຫຼືລາຍເຊັນຂໍ້ມູນທີ່ເຮັດໃຫ້ເກີດການເຕືອນຫຼືເຕືອນ) . ເຫຼົ່ານີ້ສາມາດເປັນຄໍາຖາມທີ່ຖືກກໍານົດໄວ້ໃນ Helio Analytics ຜູ້ອອກແບບຫຼືການວິເຄາະຂັ້ນສູງທີ່ນໍາເອົາມາຈາກເຄື່ອງມືເຊັ່ນ R, ພາສາການຂຽນໂປຼແກຼມ. ຊັ້ນການຈັດການຂໍ້ມູນແມ່ນບ່ອນທີ່ຜູ້ໃຊ້ສາມາດນໍາໃຊ້ປະຕູການຄຸ້ມຄອງ API ສໍາລັບການເຊື່ອມຕໍ່ຂອງພາກສ່ວນທີສາມທີ່ບໍລິໂພກແລະ / ຫຼືການສົ່ງຂໍ້ມູນໃນການປະສານງານກັບສະພາບແວດລ້ອມ Helio.

Visualization ຂໍ້ມູນ - Helio ໃຫ້ແມ່ແບບສໍາລັບການລາຍງານສະເພາະຂອງອຸດສາຫະກໍາຕ່າງໆ, ເຊິ່ງອະນຸຍາດໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດເບິ່ງເຫັນການຄຸ້ມຄອງຊັບສິນວິສາຫະກິດແລະການປະຕິບັດຊັບສິນຂອງຜູ້ບໍລິໂພກຂອງຊັບສິນທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ຂອງພວກເຂົາຈາກທັງ Helio desktop ແລະແອັບພລິເຄຊັນມືຖື.

MicroAI Atom:

MicroAI Atom ເປັນແພລະຕະຟອມການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ຖືກອອກແບບມາສໍາລັບການຝັງເຂົ້າໄປໃນສະພາບແວດລ້ອມ MCU. ນີ້ລວມມີການຝຶກອົບຮົມການວິເຄາະພຶດຕິກຳຫຼາຍມິຕິລະດັບ ສູດການຄິດໄລ່ແບບຊ້ຳໆໂດຍກົງໃນສະຖາປັດຕະຍະກຳ MCU ທ້ອງຖິ່ນ - ບໍ່ໄດ້ຢູ່ໃນເມຄ ແລະຈາກນັ້ນລົງໄປຫາ MCU. ນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ເລັ່ງການກໍ່ສ້າງແລະນໍາໃຊ້ຕົວແບບ ML ໂດຍຜ່ານການຜະລິດອັດຕະໂນມັດຂອງຂອບເຂດເທິງແລະຕ່ໍາໂດຍອີງໃສ່ຮູບແບບ multivariant ທີ່ຖືກສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນໂດຍກົງໃນຈຸດສິ້ນສຸດ. ພວກເຮົາໄດ້ສ້າງ MicroAI ເພື່ອເປັນວິທີການທີ່ມີປະສິດທິພາບໃນການບໍລິໂພກແລະການປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນສັນຍານເພື່ອຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງກ່ວາວິທີການພື້ນເມືອງອື່ນໆ. ນີ້ບໍ່ພຽງແຕ່ນໍາເອົາລະດັບຄວາມຖືກຕ້ອງສູງກວ່າກັບຕົວແບບທີ່ສ້າງຂຶ້ນແຕ່ໃຊ້ຊັບພະຍາກອນຫນ້ອຍໃນຮາດແວຂອງເຈົ້າພາບ (ເຊັ່ນ, ຫນ່ວຍຄວາມຈໍາຕ່ໍາແລະການໃຊ້ CPU), ເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຮົາດໍາເນີນການໃນສະພາບແວດລ້ອມເຊັ່ນ MCU.

ພວກເຮົາມີຂໍ້ສະເໜີຫຼັກອີກອັນໜຶ່ງທີ່ເອີ້ນວ່າ MicroAI™ Network.

ເຄືອຂ່າຍ MicroAI™ – ອະນຸຍາດໃຫ້ເຄືອຂ່າຍຂອງປະລໍາມະນູທີ່ຈະໄດ້ຮັບການລວມແລະ mashed ກັບແຫຼ່ງຂໍ້ມູນຈາກພາຍນອກສໍາລັບການສ້າງແບບຈໍານວນຫຼາຍໂດຍກົງຢູ່ແຂບໄດ້. ນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ການວິເຄາະແນວນອນແລະແນວຕັ້ງເພື່ອດໍາເນີນການກ່ຽວກັບຊັບສິນຕ່າງໆທີ່ກໍາລັງແລ່ນ Atom. ເຄືອຂ່າຍ MicroAI ອະນຸຍາດໃຫ້ມີຄວາມເຂົ້າໃຈໃນລະດັບທີ່ເລິກເຊິ່ງກວ່າຕໍ່ກັບວິທີການປະຕິບັດອຸປະກອນ/ຊັບສິນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຊັບສິນທີ່ຄ້າຍຄືກັນທີ່ນຳໃຊ້. ອີກເທື່ອ ໜຶ່ງ, ເນື່ອງຈາກວິທີການທີ່ເປັນເອກະລັກຂອງພວກເຮົາໃນການສ້າງແບບຈໍາລອງໂດຍກົງຢູ່ຂອບ, ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໃຊ້ຫນ່ວຍຄວາມຈໍາແລະ CPU ຂອງຮາດແວເຈົ້າພາບຫນ້ອຍຫຼາຍ.

ONE Tech ຍັງໃຫ້ຄໍາປຶກສາດ້ານຄວາມປອດໄພ IoT. ຂະບວນການສ້າງແບບຈໍາລອງໄພຂົ່ມຂູ່ແລະການທົດສອບການເຈາະ IoT ແມ່ນຫຍັງ?

ເນື່ອງຈາກຄວາມສາມາດຂອງພວກເຮົາທີ່ຈະເຂົ້າໃຈວ່າຊັບສິນປະຕິບັດແນວໃດ, ພວກເຮົາສາມາດບໍລິໂພກຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບພາຍໃນຂອງອຸປະກອນທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ (ເຊັ່ນ: CPU, ການໃຊ້ຫນ່ວຍຄວາມຈໍາ, ຂະຫນາດ / ຄວາມຖີ່ຂອງຊຸດຂໍ້ມູນ). ອຸປະກອນ IoT, ສໍາລັບສ່ວນໃຫຍ່, ຮູບແບບການດໍາເນີນງານປົກກະຕິ - ມັນສົ່ງຂໍ້ມູນເລື້ອຍໆເທົ່າໃດ, ບ່ອນທີ່ມັນສົ່ງຂໍ້ມູນ, ແລະຂະຫນາດຂອງຊຸດຂໍ້ມູນນັ້ນ. ພວກເຮົານໍາໃຊ້ MicroAI ເພື່ອບໍລິໂພກຕົວກໍານົດຂໍ້ມູນພາຍໃນເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອສ້າງພື້ນຖານຂອງສິ່ງທີ່ປົກກະຕິສໍາລັບອຸປະກອນທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ນັ້ນ. ຖ້າຫາກວ່າການກະທໍາຜິດປົກກະຕິເກີດຂຶ້ນໃນອຸປະກອນ, ພວກເຮົາສາມາດກະຕຸ້ນການຕອບສະຫນອງໄດ້. ນີ້ສາມາດຕັ້ງແຕ່ການປິດເປີດອຸປະກອນຄືນໃໝ່ ຫຼືເປີດປີ້ພາຍໃນເຄື່ອງມືຄຸ້ມຄອງການສັ່ງວຽກ, ເພື່ອຕັດການສັນຈອນເຄືອຂ່າຍໄປຫາອຸປະກອນທັງໝົດ. ທີມງານຮັກສາຄວາມປອດໄພຂອງພວກເຮົາໄດ້ພັດທະນາການທົດສອບການແຮັກ ແລະພວກເຮົາໄດ້ກວດພົບຄວາມພະຍາຍາມການໂຈມຕີແບບ Zero-Day ຢ່າງສຳເລັດຜົນໂດຍໃຊ້ MicroAI ໃນຄວາມສາມາດນີ້.

ມີສິ່ງອື່ນໃດທີ່ເຈົ້າຢາກແບ່ງປັນກ່ຽວກັບ ONE Tech, Inc?

ຂ້າງລຸ່ມນີ້ແມ່ນແຜນວາດຂອງ MicroAI Atom ເຮັດວຽກແນວໃດ. ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນດິບ, ການຝຶກອົບຮົມແລະການປຸງແຕ່ງໃນສະພາບແວດລ້ອມທ້ອງຖິ່ນ, inferencing ຂໍ້ມູນແລະການສະຫນອງຜົນຜະລິດ.

ຂ້າງລຸ່ມນີ້ແມ່ນແຜນວາດຂອງວິທີການເຮັດວຽກຂອງເຄືອຂ່າຍ MicroAI. MicroAI Atoms ຈໍານວນຫຼາຍເຂົ້າໄປໃນເຄືອຂ່າຍ MicroAI. ຄຽງຄູ່ກັບຂໍ້ມູນ Atom, ແຫລ່ງຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມສາມາດຖືກລວມເຂົ້າກັບຕົວແບບເພື່ອຄວາມເຂົ້າໃຈລະອຽດກວ່າກ່ຽວກັບວິທີການປະຕິບັດຊັບສິນ. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ພາຍໃນເຄືອຂ່າຍ MicroAI ຫຼາຍຮູບແບບໄດ້ຖືກສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນເພື່ອໃຫ້ຜູ້ມີສ່ວນຮ່ວມສາມາດດໍາເນີນການວິເຄາະແນວນອນກ່ຽວກັບວິທີການປະຕິບັດຊັບສິນໃນພາກພື້ນຕ່າງໆ, ລະຫວ່າງລູກຄ້າ, ກ່ອນແລະຫຼັງຈາກການປັບປຸງ, ແລະອື່ນໆ.