„ONE Tech“ 2021 m. prognozės dėl duomenų mokslo ir dirbtinio intelekto

ONE Tech yra dirbtinio intelekto valdoma technologijų įmonė, kurianti, kurianti ir diegianti naujos kartos daiktų interneto sprendimus originalios įrangos gamintojams, tinklo operatoriams ir įmonėms.

Mums pasisekė, kad Yasseras Khanas, ONE Tech generalinis direktorius, pasidalino savo prognozėmis 2021 m.

ONE Tech generalinis direktorius Yasseras Khanas

1 prognozė: Duomenys (pagaliau) tampa karaliumi.

detalės: 2021 m. bus metai, kai pramonė supras, kad daiktų internetas yra tik duomenų priemonė. Tai, kaip organizacijos naudoja duomenis, kad gautų naujus pajamų srautus arba padidintų klientų pasitenkinimą, yra tikroji varomoji jėga, jungianti milijardus turto. Be to, dirbtinis intelektas nebebus susietas su duomenų centrais. Brangūs, galingi skaičiavimo ištekliai paprasčiausiai nereikalingi norint sukurti įžvalgą, reikalingą organizacijoms, kad suprastų savo turto duomenų vertę.

2 prognozė: Automatizavimas pakeis verslo modelius.

detalės: Turėdamos galimybę vietoje rinkti ir apdoroti daugiau dirbtinio intelekto duomenų, tradicinės įmonės, pvz., automobilių pardavėjai, bus dar labiau orientuotos į paslaugas, nes galės numatyti remonto darbus prieš tai, kai jie įvyks. Pavyzdžiui, jei jutikliai nustato, kad padanga nukrenta žemiau leistino atstumo automobilių parko transporto priemonėje, jis gali įspėti vadybininkus, kad nusiųsti techninės priežiūros sunkvežimį su tinkamomis dalimis į sunkvežimio vietą prieš įvykstant didesnei problemai. O naudojant ilgalaikio vartojimo prekes, indaplovės jutiklis gali įspėti serviso meistrą apie problemą, kol indaplovė nebebus naudojama. Pagal šiuos scenarijus originalios įrangos gamintojai ir įmonės gali žymiai išplėsti savo verslo paslaugų dalį, pakeisdami savo verslo modelį į tokį, kuris mažiau priklauso nuo aparatinės įrangos.

3 prognozė: Galiniai įrenginiai taps vis išmanesni.

detalės: Dėl mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto (#AI) tinklo intelektas artėja prie krašto, suteikdamas galutiniams įrenginiams naujų vaidmenų ir užduočių, dėl kurių jie tampa išmanesni. Naudojant nebrangią aparatinę įrangą, galingą intelektą dabar galima pasiekti naudojant mašininio mokymosi algoritmus, kurie gali gyventi (mokyti ir apdoroti) tiesiai iš pradinio duomenų šaltinio. Be to, aparatinės įrangos galimybės nuolat tobulėja kartu su aparatinėje įrangoje esančia programine įranga. Pramonės sektorius jau gauna naudos iš efektyvesnio duomenų apdorojimo vietoje, kad suprastų, kas vyksta su šiomis mašinomis ir įrenginiais. Kitos rinkos turi keistis ir prisitaikyti prie vietinio duomenų apdorojimo arba ypač mašininio mokymosi galutiniame taške, nes tai bus būtina siekiant padėti organizacijoms plėstis.

4 prognozė: Duomenų perdavimo iš debesies sąnaudos labai padidės.

detalės: Duomenų perdavimo, saugojimo ir apdorojimo debesų aplinkoje išlaidos yra vis didėjantis visų dydžių organizacijų skausmo taškas. 2021 m. „Edge AI“ iš naujovių projektų taps pramonės standartu. Pristačius kraštą ir įterptąjį AI į galutinį tašką, kad būtų galima apdoroti duomenis lokaliai, pašalinamos sąnaudos. Esmė: jei įmonės nedaro naujoviškų dalykų, kad gautų daugiau naudos iš savo duomenų, kad neatsiliktų nuo išlaidų, jos tiesiog eina atgal.

5 prognozė: Nuspėjamoji priežiūra 2021 m. užims didžiausią gamybos problemų tašką.

detalės: Puslaidininkiai ir lustai naudoja paprastus sprendimų medžius, kurie gali tapti sudėtingi. Perėjimas nuo sprendimų medžiu pagrįsto proceso prie nuspėjamojo algoritmo yra kitas žingsnis siekiant žvalgybos. Gamintojai užsiima daiktų gamyba. Jie neužsiima technologijų ir duomenų valdymo verslu. Didėjant duomenų kiekiui, nuolat didėja poreikis suprasti duomenis ir veikti pagal įžvalgas, kad išliktų kuo veiksmingesnis ir produktyvesnis. Norėdami tai padaryti, gamintojai turi pasikliauti technologijomis, padedančiomis suvokti generuojamų duomenų vertę. Tai bus padaryta naudojant vietinį / „Edge AI“ duomenims apdoroti vietoje ir gauti daug įžvalgų. „Edge AI“ sprendimų rezultatai galiausiai automatizuos atsaką ir veiksmus, kad būtų mažiau priklausoma nuo žmonių sąveikos ir dar labiau nuo automatinių korekcinių veiksmų.

interviu: Taip pat galite perskaityti an interviu su Yasser Khan.