ONE Tech’in 2021’de Veri Bilimi ve Yapay Zeka için Tahminleri

ONE Tech bir yapay zeka odaklı teknoloji şirketidir ve OEM’ler, ağ operatörleri ve şirketler için bir sonraki nesil IoT çözümleri tasarlar, geliştirir ve dağıtır.

ONE Tech’in CEO’su Yasser Khan ile 2021 için tahminlerini paylaştığı için şanslıyız:

ONE Tech CEO’su, Yasser Khan

Tahmin #1: Veri (nihayet) kral olur.

Ayrıntılar: 2021, endüstrinin IoT’un aslında bir veri taşıma aracı olduğunun farkına vardığı yıl olacaktır. Organizasyonların verileri yeni gelir akışları oluşturmak veya müşteri memnuniyetini artırmak için nasıl kullandığı, milyarlarca varlığı bağlantılı hale getirmenin arkasındaki gerçek itici güçtür. Ayrıca, yapay zeka artık veri merkezlerine bağlı olmayacak. Yüksek maliyetli, güçlü hesaplama kaynakları, organizasyonların varlıklarının verilerinin değerini gerçekleştirmek için gereken iç görüyü üretmek için gerekli değildir.

Tahmin #2: Otomasyon iş modellerini değiştirecek.

Ayrıntılar: Daha fazla yapay zeka verisini yerel olarak toplama ve işleme yeteneği ile geleneksel şirketler, örneğin oto bayileri, hizmet odaklı hale geleceklerdir çünkü hizmet onarımlarının meydana gelmesinden önce bunları tahmin edebileceklerdir. Örneğin, bir filo aracındaki lastiğin kabul edilebilir aralıktan daha düşük olduğunu tespit eden sensörler, yöneticilerin doğru parçalarla bir servis kamyonunu aracın konumuna göndermelerini sağlayabilir. Tüketici dayanıklı mallarda, bir bulaşık makinesindeki sensör, bulaşık makinesi arızalanmadan önce bir sorun olduğunu servis tamircisine bildirebilir. Bu senaryolarda, OEM’ler ve şirketler hizmetlerinin bir parçası olarak işlerini önemli ölçüde büyütebilir, iş modelini daha az donanıma bağımlı hale getirebilir.

Tahmin #3: Uç cihazlar giderek daha akıllı hale gelecek.

Ayrıntılar: Makine öğrenimi ve yapay zeka (#AI) yoluyla, ağ zekası kenara doğru ilerlemektedir ve uç cihazlara yeni roller ve görevler vermektedir. Düşük maliyetli donanım tarafından sağlanan hesaplama gücü, verilerin kaynağından doğrudan (eğitim ve işlem) makine öğrenimi algoritmaları ile güçlü zeka elde edilebilir. Ayrıca, donanım yetenekleri yazılım ile birlikte sürekli olarak gelişmektedir. Endüstriyel sektör, makinelerin ve cihazların neler olduğu hakkında anlamak için yerel olarak veri işlemenin verimlilik kazanımlarından zaten yararlanmaktadır. Diğer pazarlar, yerel veri işleme veya özellikle uç nokta上的 makine öğrenimine geçmek zorundadır, çünkü bu, organizasyonların ölçeklenmesine yardımcı olmak için gereklidir.

Tahmin #4: Bulut veri iletim maliyetleri dramatik olarak artacak.

Ayrıntılar: Verileri bulut ortamlarında iletmek, depolamak ve işlemek, tüm boyutlardaki organizasyonlar için büyüyen bir ağrı noktasıdır. 2021’de, Edge AI, yenilik projelerinden endüstri standardına geçecektir. Uç noktada veri işleme için kenara ve gömülü AI getirerek, maliyet ağrı noktasını ortadan kaldırır. Sonuç: Şirketler, harcamalarıyla aynı hızda veri değerinden daha fazla değer üretmek için yenilikçi şeyler yapmıyorsa, sadece geriye gidiyorlar.

Tahmin #5: Predictive bakım, 2021’de imalatın ağrı noktalarının başında gelecek.

Ayrıntılar: Yarı iletkenler ve çipler basit karar ağaçları kullanır ve karmaşık hale gelebilir. Karar ağacına dayalı bir işlemden öngörülü bir algoritmaya geçmek, kenardaki zekanın bir sonraki adımıdır. Üreticiler, ürünler üretme işinde yer alırlar, teknoloji ve veri yönetimi işinde değil. Veri hacmi arttıkça, veriden anlam çıkarmak ve üretkenliği en yüksek düzeyde tutmak için içgörülere göre hareket etmek için giderek daha fazla teknolojiye güvenmeleri gerekir. Bunu, yerel/Edge AI kullanarak yerel olarak veri işleyerek, zengin içgörülü çıktılar üreterek yapabilirler. Edge AI çözümlerinin çıktıları, sonunda, insan etkileşimine daha az bağımlı ve daha çok otomatik düzeltici eyleme izin verecek şekilde yanıt ve eylemi otomatikleştirecektir.

Röportaj: Ayrıca, Yasser Khan ile bir röportaj okuyabilirsiniz.