2023 সালের জন্য HPC ভবিষ্যদ্বাণীগুলির একটি AI-স্বাদযুক্ত সেট৷

2023 সালে HPC-AI-এর জন্য অনেকগুলি ভবিষ্যদ্বাণী সাম্প্রতিক সপ্তাহগুলিতে আমাদের ট্রান্সম-এর উপর এসেছিল, এখানে আমরা সবচেয়ে আকর্ষণীয়, তাজা, অন্তর্দৃষ্টিপূর্ণ - এমনকি বিপরীতে খুঁজে পেয়েছি তার কিছু অংশ।

অল্টেয়ার প্রধান বিজ্ঞানী রোজমেরি ফ্রান্সিস:
গো বিগ বা গো হোম - HPC এর বড় কাজের চাপ।যেহেতু এইচপিসি ওয়ার্কলোডগুলি বড় ডেটা অ্যাপ্লিকেশন গ্রহণ করছে, যেমন জীবন বিজ্ঞান এবং কণা ত্বরণকারীর মতো যুক্তরাজ্যের ডায়মন্ড লাইট সোর্স (বৃহত্তর গবেষণা এবং পরীক্ষা-নিরীক্ষার জন্য), আমরা ওয়ার্কফ্লো টুলগুলিতে একটি বিস্ফোরণ দেখছি। 2023-এ গিয়ে, বহুমাত্রিক সময়সূচীতে এই রূপান্তরটি HPC-এর মধ্যে পরিবর্তনের সবচেয়ে বড় চালক হবে কারণ শিল্প নিজেকে আধুনিকীকরণ করতে চায় এবং এই বড় সংযুক্ত অ্যাপ্লিকেশনগুলির সাথে খাপ খাইয়ে নিতে চায়।

এইচপিসি গভীর শিক্ষার মোকাবিলা করে:2023 সালে ডিপ লার্নিং যত বেশি হয়ে উঠবে, আমরা HPC কাজের চাপে আরও পরিবর্তন দেখতে পাব। যদিও প্রাথমিকভাবে বেশিরভাগ মেশিন লার্নিং ওয়ার্কলোডগুলি কুবারনেটস বা অন্যান্য কনটেইনার অর্কেস্ট্রেশন ফ্রেমওয়ার্কগুলিতে চালিত হয়েছিল, এটি স্পষ্ট হয়ে গেছে যে এই সিস্টেমগুলি মাইক্রোসার্ভিসের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, এখন গভীর শিক্ষার জন্য প্রয়োজনীয় কম্পিউটার-নিবিড় মেশিন ওয়ার্কলোডগুলির জন্য নয়। বাণিজ্যিক এইচপিসি ওয়ার্কলোড ম্যানেজারদের ব্যাপক কনটেইনার সমর্থন প্রয়োজন যাতে সংস্থাগুলি তাদের গণনা করতে পারে এবং ব্যাচ শিডিউলিং, ক্লাউড বার্স্টিং এবং ভাড়া ভাগের সুবিধা নিতে শুরু করতে পারে - দক্ষ এইচপিসির সমস্ত মূল দিক।

Joe Fitzsimons, এর সিইও হরাইজন কোয়ান্টাম কম্পিউটিং, NISQ-এর মৃত্যু এবং কোয়ান্টাম কম্পিউটিং-এ ফল্ট টলারেন্সে পরিবর্তন
“গত কয়েক বছরে, কোয়ান্টাম কম্পিউটিং-এর জন্য অ্যাপ্লিকেশন ডেভেলপমেন্ট NISQ শাসনের উপর একটি বিশেষ ফোকাস দেখা গেছে, যা কোলাহলযুক্ত মধ্যবর্তী স্কেল কোয়ান্টাম প্রসেসরের কথা উল্লেখ করে। এই শিরোনামের 'কোলাহল' পরিবেশগত কারণগুলির হস্তক্ষেপের জন্য কিউবিটগুলির সংবেদনশীলতাকে বোঝায়, যা অন্যান্য কিউবিটের নৈকট্য থেকে মহাজাগতিক রশ্মি থেকে সংঘর্ষ পর্যন্ত। এই কোলাহল কোয়ান্টাম গণনার প্রক্রিয়ায় সম্ভাব্য মারাত্মক ত্রুটির পরিচয় দেয়। এটি দীর্ঘদিন ধরে জানা গেছে যে, অন্তত তাত্ত্বিকভাবে, কোয়ান্টাম কম্পিউটার তৈরি করা সম্ভব যা ত্রুটি সংশোধনকে অন্তর্ভুক্ত করে, যাতে অপূর্ণ উপাদান থেকে একটি নিখুঁত কম্পিউটার তৈরি করা যায়। যাইহোক, NISQ গবেষণার ফোকাস পরিবর্তনশীল অ্যালগরিদমগুলির বিকাশের উপর রয়েছে যা আশা করা যায় যে পরিবেশগত গোলমালের কারণে সৃষ্ট ছোটখাটো ঝামেলার জন্য শক্তিশালী হতে পারে, ত্রুটি সংশোধন ছাড়াই কোয়ান্টাম সুবিধার জন্য অনুমতি দেয়।

"দুর্ভাগ্যবশত, তুলনামূলকভাবে খুব কম প্রমাণ রয়েছে যে এই জাতীয় NISQ অ্যালগরিদমগুলি প্রকৃতপক্ষে অপ্টিমাইজেশন এবং মেশিন লার্নিং কার্যগুলির বিস্তৃত পরিসরের জন্য প্রচলিত কম্পিউটারগুলির তুলনায় একটি সুবিধা দেবে যার জন্য সেগুলি বিবেচনা করা হচ্ছে৷ যদিও বিশ্বাস করার উপযুক্ত কারণ রয়েছে যে প্রাথমিক কোয়ান্টাম সুবিধাটি রসায়নের মতো ক্ষেত্রে দেখা যেতে পারে, যেখানে সমস্যাটি কোয়ান্টাম যান্ত্রিক প্রকৃতিতে সমাধান করা যেতে পারে, সেখানে ত্রুটি-সহনশীলতা শাসনে পৌঁছানোর উপর নতুন করে ফোকাস করার লক্ষণ রয়েছে, যেখানে ত্রুটিগুলি সক্রিয়ভাবে সংশোধন করা হয়েছে এবং যার জন্য কোয়ান্টাম সুবিধার জন্য অনেক শক্তিশালী প্রমাণ রয়েছে।"

ডেল টেকনোলজিস' জন রোজ, গ্লোবাল সিটিও - একটি কোয়ান্টাম নববর্ষের রেজোলিউশন
কোয়ান্টামের সুবিধা নিতে আমি প্রাথমিক দক্ষতা সেট স্থাপন করব। কোয়ান্টাম কম্পিউটিং বাস্তব হয়ে উঠছে এবং যদি আপনার ব্যবসায় এমন কেউ না থাকে যে এই প্রযুক্তি কীভাবে কাজ করে এবং কীভাবে এটি আপনার ব্যবসাকে প্রভাবিত করে তা বোঝে, আপনি এই প্রযুক্তির তরঙ্গ মিস করবেন। আপনি কোয়ান্টামে উৎসর্গ করবেন এমন দল, সরঞ্জাম এবং কাজগুলি সনাক্ত করুন এবং পরীক্ষা শুরু করুন। গত মাসেই আমরা অন-প্রিমিসেস ডেল কোয়ান্টাম কম্পিউটিং সলিউশন ঘোষণা করেছি যা শিল্প জুড়ে সংস্থাগুলিকে কোয়ান্টাম প্রযুক্তির মাধ্যমে ত্বরান্বিত গণনার সুবিধা নেওয়া শুরু করতে সক্ষম করে অন্যথায় আজ তাদের কাছে উপলব্ধ নয়। কোয়ান্টাম সিমুলেশনে বিনিয়োগ করা এবং আপনার ডেটা সায়েন্স এবং এআই টিমকে নতুন ভাষা শিখতে সক্ষম করা এবং কোয়ান্টামের ক্ষমতা 2023 সালে গুরুত্বপূর্ণ।

MLOps প্ল্যাটফর্মের CEO এবং সহ-প্রতিষ্ঠাতা Gideon Mendels-এর ML-এর বিপরীত মতামত ধূমকেতু
যখন ডেটা শুকিয়ে যায়: ML-এ দেখা বেশিরভাগ উন্নতিগুলি আরও বেশি বেশি ডেটা সহ প্রশিক্ষণ মডেল থেকে এসেছে, কিন্তু আমরা এমন একটি বিন্দুতে পৌঁছেছি যখন আমরা এটি করতে সক্ষম হব না। কিছু আকর্ষণীয় গবেষণা এইমাত্র বেরিয়ে এসেছে যা দেখায় যে 2026 সালের মধ্যে আমাদের ডেটা শেষ হয়ে যেতে পারে৷ যদি এই থিসিসটি ধরে থাকে, আমরা একই ডেটা সেটে আরও ভাল মডেল তৈরি করতে না পারলে আমরা উন্নতি দেখা বন্ধ করে দেব৷

জেনারেটিভ মডেলের পরিবেশগত প্রভাব: জেনারেটিভ মডেলগুলি অত্যন্ত চিত্তাকর্ষক ফলাফল তৈরি করছে, কিন্তু এটি একটি প্রকৃত ব্যবসার উপর তাদের প্রভাব স্পষ্ট নয়। এই বিশাল মডেলের প্রশিক্ষণের কার্বন নির্গমনের প্রভাব যা স্পষ্ট। গণনা প্রয়োজনীয়তা উন্মাদ. তাই এটি প্রশ্ন তোলে, "ফলাফল কি পরিবেশগত খরচের জন্য মূল্যবান?"

একটি সফ্টওয়্যার মানসিকতা থেকে দূরে সরান: ML এখনও পর্যন্ত সফ্টওয়্যার বিকাশের পথ অনুসরণ করেছে, কিন্তু ML পরিপক্ক হওয়ার সাথে সাথে এই পদ্ধতিটি আলাদা হয়ে যায়। কোন একক বিক্রেতা এটা সব করতে পারেন. দলগুলি আজ উপলব্ধ সেরা সরঞ্জামগুলি বেছে নেয় যা তারা যা করার চেষ্টা করছে তার সাথে প্রাসঙ্গিক। বিক্রেতারা যারা একটি দলের সবকিছু হতে চেষ্টা করে ব্যর্থ হচ্ছে। এমএল এর সম্ভাব্যতা অর্জনের জন্য, আমাদের নির্দিষ্ট ব্যবসায়িক প্রয়োজনের জন্য সঠিক এমএল স্ট্যাক তৈরি করতে আমাদের আলাদাভাবে চিন্তা করতে হবে।

পক্ষপাত ওভারহাইপড: পক্ষপাত হল এমন একটি ধারণা যা অনেক মনোযোগ পায়- এবং AI বিল অফ রাইটস-এর সাথে আরও বেশি কিছু পেতে থাকবে- এটি এমন কিছু নয় যা অনেক ML অনুশীলনকারীরা প্রতিদিনের সাথে উদ্বিগ্ন। অবশ্যই, তারা এটির জন্য দায়ী, কিন্তু ভাল ML অনুশীলনকারীরা সমস্যাগুলি বোঝেন এবং ফলাফলগুলিকে প্রতিকূলভাবে প্রভাবিত করা থেকে পক্ষপাত রোধ করতে কী করতে হবে তা জানেন।

জোনাস কুবিলিয়াস এর অক্সিল্যাবস উপদেষ্টা বোর্ড জেনারেটিভ এআই এর উপর
জোনাস কুবিলিয়াস, থ্রি থার্ডসের সহ-প্রতিষ্ঠাতা এবং সিইও এবং অক্সিল্যাবস অ্যাডভাইজরি বোর্ডের সদস্য, স্থিতিশীল ডিফিউশন, GPT-3, গিটহাব কপিলট এবং অন্যান্য সামগ্রী তৈরির কৌশলগুলির বিকাশকারী এবং সামগ্রী নির্মাতাদের দ্বারা বাস্তবে ব্যবহার করা লাভজনক পণ্যগুলিতে বর্ধিত বিবর্তনের প্রত্যাশা করেছেন। বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশন। তিনি যোগ করেছেন যে আমরা মাল্টি-মোডাল মডেলগুলিতে একটি বর্ধিত আগ্রহ দেখতে পাব যা একাধিক কাজের জন্য পাঠ্য, চিত্র, অডিও এবং অন্যান্য ইনপুটগুলি পরিচালনা করতে পারে।

কুবিলিয়াস বলেন, "আমরা স্ট্যাটিক কাজগুলির জন্য AI ব্যবহার করা থেকে শুরু করব, যেমন শ্রেণীবিভাগ, ভাষা-মডেল-চালিত ইন্টারেক্টিভ ওয়ার্কফ্লোতে যা মানুষকে তাদের কাজগুলি আরও দক্ষতার সাথে সম্পাদন করতে সহায়তা করে।"

পিটার ম্যাটসন, এর সভাপতি এমএলকমন্স, পাবলিক ডেটাসেটে
“বর্তমান পাবলিক ডেটাসেটে ওয়েব-স্ক্র্যাপড-ডেটা নিয়ে আইনি, নৈতিক এবং ন্যায্যতা সংক্রান্ত উদ্বেগের পাশাপাশি আমরা মাল্টি-মডাল এবং কথোপকথনমূলক এআই-এর চারপাশে নতুন গবেষণা চ্যালেঞ্জের দাবির সমন্বয়ের মুখোমুখি হব। সামগ্রিকভাবে শিল্পকে শুধুমাত্র গবেষণাই নয় বরং ব্যাপকভাবে এমএল অ্যাপ্লিকেশন এবং নতুন প্রবিধান (যেমন শিল্প-গুণমানের পরীক্ষা সেটের মাধ্যমে) আরও ভালভাবে সমর্থন করতে হবে।"

একটি "পাবলিক ডেটার পরবর্তী প্রজন্ম" সমর্থন করার জন্য, ম্যাটসন সবচেয়ে চাপযুক্ত সামাজিক এবং প্রযুক্তিগত সমস্যার জন্য ডেটাসেটে শক্তিশালী বিনিয়োগের প্রয়োজনের পূর্বাভাস দিয়েছেন এবং সেই বিনিয়োগকে ওপেন-সোর্স-সদৃশ অবকাঠামোর মাধ্যমে চ্যানেল করার জন্য যা সমগ্র সম্প্রদায়কে অবদান রাখতে এবং পর্যালোচনা করতে সক্ষম করে। তথ্যটি.

মোসেস গুটম্যান, সিইও এবং এমএলওপিএস প্ল্যাটফর্মের সহ-প্রতিষ্ঠাতা ক্লিয়ারএমএল, ML Trends to Watch-এ

অটোমেশন এবং এমএল দক্ষতার ঘাটতি যদিও আমরা দেখেছি প্রচুর শীর্ষ প্রযুক্তি কোম্পানি 2022 সালের শেষের দিকে ছাঁটাই ঘোষণা করেছে, সম্ভবত তাদের মধ্যে কেউই তাদের সবচেয়ে প্রতিভাবান মেশিন লার্নিং কর্মীদের ছাঁটাই করছে না। যাইহোক, শূন্যতা পূরণ করার জন্য ... গভীরভাবে প্রযুক্তিগত দলগুলিতে, কোম্পানিগুলিকে উত্পাদনশীলতা বজায় রাখতে এবং প্রকল্পগুলি সম্পূর্ণ হওয়া নিশ্চিত করতে অটোমেশনের দিকে আরও ঝুঁকতে হবে। আমরা আশা করি যে কোম্পানিগুলি ML প্রযুক্তি ব্যবহার করে তারা কর্মক্ষমতা নিরীক্ষণ ও পরিচালনার জন্য আরও সিস্টেম স্থাপন করে এবং এমএল বা ডেটা সায়েন্স টিমগুলিকে কীভাবে পরিচালনা করতে হয় সে সম্পর্কে আরও ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত নেয়….

এমএল ট্যালেন্ট হোর্ডিং শেষ  এমএল কর্মীদের ছাঁটাই সম্ভবত সাম্প্রতিক নিয়োগের মধ্যে, দীর্ঘমেয়াদী এমএল কর্মীদের বিপরীতে…। যেহেতু ML এবং AI গত দশকে আরও সাধারণ প্রযুক্তিতে পরিণত হয়েছে, তাই অনেক বড় প্রযুক্তি কোম্পানি এই ধরনের কর্মী নিয়োগ করা শুরু করেছে কারণ তারা আর্থিক খরচ পরিচালনা করতে পারে এবং প্রতিযোগীদের থেকে তাদের দূরে রাখতে পারে - অগত্যা কারণ তাদের প্রয়োজন ছিল না। (সুতরাং) অনেক ML কর্মীদের ছাঁটাই করা দেখে অবাক হওয়ার কিছু নেই... যাইহোক, ML ট্যালেন্ট হোর্ডিং এর যুগ শেষ হওয়ার সাথে সাথে এটি স্টার্টআপগুলির জন্য নতুন উদ্ভাবন এবং সুযোগের সূচনা করতে পারে। এত প্রতিভা এখন কাজের সন্ধানে, আমরা সম্ভবত এই লোকদের মধ্যে অনেককে বড় প্রযুক্তি থেকে বেরিয়ে ছোট এবং মাঝারি আকারের ব্যবসা বা স্টার্টআপে যেতে দেখব।

এমএল প্রকল্প অগ্রাধিকার  আমি দেখছি মেশিন লার্নিং প্রকল্প দুটি প্রকারে ফুটিয়ে তোলা হয়েছে: বিক্রয়যোগ্য বৈশিষ্ট্য যা নেতৃত্ব বিশ্বাস করে যে বিক্রয় বাড়বে এবং প্রতিযোগিতার বিরুদ্ধে জয়লাভ করবে, এবং রাজস্ব অপ্টিমাইজেশন প্রকল্পগুলি... বিক্রিযোগ্য বৈশিষ্ট্য প্রকল্পগুলি সম্ভবত স্থগিত করা হবে, কারণ সেগুলি দ্রুত বের করা কঠিন, এবং পরিবর্তে , এখন-ছোট ML দলগুলি রাজস্ব অপ্টিমাইজেশানের উপর আরও বেশি ফোকাস করবে কারণ এটি প্রকৃত রাজস্ব চালাতে পারে। কর্মক্ষমতা, এই মুহুর্তে, সমস্ত ব্যবসায়িক ইউনিটের জন্য অপরিহার্য এবং ML এর থেকে অনাক্রম্য নয়।

ইউনিফাইড এমএল  MLOps গ্রহণকে ধীর করে দেওয়ার অন্যতম কারণ হল বিন্দু সমাধানের আধিক্য। এটা বলার অপেক্ষা রাখে না যে তারা কাজ করে না, তবে তারা একসাথে ভালভাবে সংহত নাও হতে পারে এবং কর্মপ্রবাহে ফাঁক রেখে যেতে পারে। সেই কারণে, আমি দৃঢ়ভাবে বিশ্বাস করি যে 2023 হল সেই বছর যেখানে শিল্প একীভূত, এন্ড-টু-এন্ড প্ল্যাটফর্মগুলির দিকে এগিয়ে যায় যা মডিউলগুলি থেকে তৈরি করা যেতে পারে যা পৃথকভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে এবং একে অপরের সাথে নির্বিঘ্নে একত্রিত হতে পারে (পাশাপাশি অন্যান্য পণ্যগুলির সাথে সহজেই একত্রিত হতে পারে) . এই ধরনের প্ল্যাটফর্ম পদ্ধতি, পৃথক উপাদানগুলির নমনীয়তা সহ, আজকের বিশেষজ্ঞরা যে ধরনের চটপটে অভিজ্ঞতা খুঁজছেন তা প্রদান করে। পয়েন্ট পণ্য ক্রয় এবং তাদের একসাথে প্যাচ করার চেয়ে এটি সহজ; এটি স্ক্র্যাচ থেকে আপনার নিজস্ব অবকাঠামো তৈরির চেয়ে দ্রুত (যখন আপনি মডেলগুলি তৈরি করতে সেই সময়টি ব্যবহার করবেন)….

এনভিডিয়া AI এবং মেশিন লার্নিং ক্ষেত্রগুলির একটি পরিসীমা জুড়ে ভবিষ্যদ্বাণীগুলির একটি হোস্ট অফার করেছে:

অনিমা আনন্দকুমার, এমএল গবেষণার পরিচালক এবং ক্যালটেকের ব্রেন অধ্যাপক
ডিজিটাল যমজরা শারীরিক পান: আমরা বড় আকারে দেখব ডিজিটাল যমজ শারীরিক প্রক্রিয়াগুলির যেগুলি জটিল এবং বহু-স্কেল, যেমন আবহাওয়া এবং জলবায়ু মডেল, সিসমিক ঘটনা এবং বস্তুগত বৈশিষ্ট্য। এটি বর্তমান বৈজ্ঞানিক সিমুলেশনগুলিকে এক মিলিয়ন-এক্সের মতো ত্বরান্বিত করবে এবং নতুন বৈজ্ঞানিক অন্তর্দৃষ্টি এবং আবিষ্কারগুলিকে সক্ষম করবে৷

জেনারেলিস্ট এআই এজেন্ট: এআই এজেন্টরা ফাউন্ডেশন মডেল ব্যবহার করার সময় প্রাকৃতিক ভাষার নির্দেশাবলী এবং বৃহৎ মাপের শক্তিবৃদ্ধি শেখার সাহায্যে খোলামেলা কাজগুলি সমাধান করবে — সেইসব বৃহৎ AI মডেলগুলি স্কেলে লেবেলবিহীন ডেটার বিশাল পরিমাণে প্রশিক্ষিত — এজেন্টগুলিকে সক্ষম করার জন্য যা যেকোনো ধরনের অনুরোধ পার্স করতে পারে এবং সময়ের সাথে সাথে নতুন ধরণের প্রশ্নের সাথে খাপ খাইয়ে নিন।

মনুবীর দাস, ভাইস প্রেসিডেন্ট, এন্টারপ্রাইজ কম্পিউটিং
সফ্টওয়্যার অ্যাডভান্সেস এন্ড এআই সাইলোস: এআই গবেষণা এবং উন্নয়নের জন্য এন্টারপ্রাইজগুলিকে দীর্ঘদিন ধরে ক্লাউড কম্পিউটিং এবং হাইব্রিড আর্কিটেকচারের মধ্যে বেছে নিতে হয়েছে - এমন একটি অনুশীলন যা বিকাশকারীর উত্পাদনশীলতা এবং ধীর উদ্ভাবনকে দমিয়ে রাখতে পারে।

2023 সালে, সফ্টওয়্যার ব্যবসাগুলিকে সমস্ত পরিকাঠামোর ধরন জুড়ে AI পাইপলাইনগুলিকে একীভূত করতে এবং AI অনুশীলনকারীদের জন্য একক, সংযুক্ত অভিজ্ঞতা প্রদান করতে সক্ষম করবে। এটি এন্টারপ্রাইজগুলিকে প্রকল্পের আকার বা জটিলতা নির্বিশেষে কৌশলগত উদ্দেশ্যগুলির বিরুদ্ধে খরচের ভারসাম্য বজায় রাখতে এবং নমনীয় বিকাশের জন্য কার্যত সীমাহীন ক্ষমতার অ্যাক্সেস প্রদান করার অনুমতি দেবে।

জেনারেটিভ এআই ট্রান্সফর্মস এন্টারপ্রাইজ অ্যাপ্লিকেশন: জেনারেটিভ এআই সম্পর্কে হাইপ 2023 সালে বাস্তবে পরিণত হয়। এর কারণ হল সত্যিকারের জেনারেটিভ এআই-এর ভিত্তি অবশেষে স্থাপিত হয়েছে, এমন সফ্টওয়্যার সহ যা বৃহৎ ভাষার মডেল এবং সুপারিশকারী সিস্টেমগুলিকে প্রোডাকশন অ্যাপ্লিকেশনে রূপান্তরিত করতে পারে যা বুদ্ধিমানের সাথে প্রশ্নের উত্তর দিতে, বিষয়বস্তু তৈরি করতে এবং এমনকি স্পার্ক আবিষ্কার...

কিম্বার্লি পাওয়েল, সহ-সভাপতি, স্বাস্থ্যসেবা
সার্জারি 4.0: ফ্লাইট সিমুলেটরগুলি পাইলটদের প্রশিক্ষণ দিতে এবং নতুন বিমান নিয়ন্ত্রণ নিয়ে গবেষণা করে। সার্জন এবং রোবোটিক সার্জারি ডিভাইস নির্মাতাদের ক্ষেত্রেও একই কথা এখন সত্য। অপারেটিং রুম এনভায়রনমেন্ট থেকে শুরু করে মেডিকেল রোবট এবং পেশেন্ট অ্যানাটমি পর্যন্ত প্রতিটি স্কেলে সিমুলেট করতে পারে এমন ডিজিটাল টুইনগুলি ব্যক্তিগতকৃত সার্জিক্যাল রিহার্সালে এবং এআই-চালিত মানব ও মেশিনের মিথস্ক্রিয়া ডিজাইনে নতুন ভিত্তি তৈরি করছে। একজন অভিজ্ঞ সার্জন তৈরি করার একমাত্র উপায় দীর্ঘ আবাসন হবে না। অনেকেই বিশেষজ্ঞ অপারেটর হয়ে উঠবেন যখন তারা তাদের প্রথম রোবট-সহায়তা সার্জারিটি একজন প্রকৃত রোগীর উপর করবেন।

ড্যানি শাপিরো, ভাইস প্রেসিডেন্ট, অটোমোটিভ
মেটাভার্সে স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন প্রশিক্ষণ: 250 টিরও বেশি অটো এবং ট্রাক প্রস্তুতকারক, স্টার্টআপ, পরিবহন এবং স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন বিকাশকারী পরিষেবা প্রদানকারীরা আমাদের সময়ের সবচেয়ে জটিল AI চ্যালেঞ্জগুলির একটি মোকাবেলা করছে। প্রতিটি দৃশ্যের মুখোমুখি হওয়া সম্ভব নয় যা তারা অবশ্যই রাস্তায় পরীক্ষা করে পরিচালনা করতে সক্ষম হবে, তাই 2023 সালে শিল্পের বেশিরভাগ অংশ সাহায্যের জন্য ভার্চুয়াল জগতে ফিরে আসবে। অন-রোড ডেটা সংগ্রহ ভার্চুয়াল ফ্লিট দ্বারা পরিপূরক হবে যা স্থাপনার আগে প্রশিক্ষণ এবং নতুন বৈশিষ্ট্য পরীক্ষা করার জন্য ডেটা তৈরি করে। হাই-ফিডেলিটি সিমুলেশন কার্যত অসীম পরিস্থিতি এবং পরিবেশের মাধ্যমে স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন চালাবে….

রেভ লেবার্ডেডিয়ান, ভাইস প্রেসিডেন্ট, অমনিভার্স অ্যান্ড সিমুলেশন টেকনোলজি
মেটাভার্স ইউনিভার্সাল অনুবাদক: ঠিক যেমন HTML হল 2D ওয়েবের আদর্শ ভাষা, সর্বজনীন দৃশ্যের বর্ণনা 3D ওয়েবের জন্য সবচেয়ে শক্তিশালী, এক্সটেনসিবল, উন্মুক্ত ভাষা হতে সেট করা হয়েছে। মেটাভার্সে ভার্চুয়াল ওয়ার্ল্ড বর্ণনা করার জন্য 3D স্ট্যান্ডার্ড হিসেবে, USD এন্টারপ্রাইজ এবং এমনকি ভোক্তাদের বিভিন্ন টুল, ভিউয়ার এবং ব্রাউজার ব্যবহার করে বিভিন্ন 3D জগতের মধ্যে স্থানান্তর করার অনুমতি দেবে।

রনি বশিষ্ঠ, সিনিয়র ভাইস প্রেসিডেন্ট, টেলিকম
5G নেটওয়ার্কে AR/VR-এ কর্ড কাটা: যদিও অনেক ব্যবসা হার্ডওয়্যার এবং সফ্টওয়্যার ডেভেলপমেন্টের জন্য ক্লাউডে চলে যাবে, এজ ডিজাইন এবং সহযোগিতাও বৃদ্ধি পাবে কারণ 5G নেটওয়ার্কগুলি বিশ্বজুড়ে আরও সম্পূর্ণরূপে নিয়োজিত হবে। উদাহরণস্বরূপ, স্বয়ংচালিত ডিজাইনাররা অগমেন্টেড রিয়েলিটি হেডসেটগুলি দান করতে পারে এবং সারা বিশ্বের সহকর্মীদের কাছে ওয়্যারলেস নেটওয়ার্কগুলিতে তারা যে বিষয়বস্তু দেখেন একই বিষয়বস্তু স্ট্রিম করতে পারেন, সহযোগিতামূলক পরিবর্তনগুলিকে দ্রুততর করতে এবং রেকর্ড গতিতে উদ্ভাবনী সমাধানগুলি বিকাশ করতে পারেন৷ এছাড়াও 5G শিল্প জুড়ে সংযুক্ত রোবটগুলির ত্বরান্বিত স্থাপনার দিকে পরিচালিত করবে — যা স্টোরের তাক পুনরুদ্ধার করা, মেঝে পরিষ্কার করা, পিজা সরবরাহ করা এবং কারখানায় পণ্য বাছাই এবং প্যাক করার জন্য ব্যবহৃত হয়।

বব পেট, ভাইস প্রেসিডেন্ট, প্রফেশনাল ভিজ্যুয়ালাইজেশন
সিমুলেশনের মাধ্যমে একটি শিল্প বিপ্লব: ভৌত জগতে নির্মিত সবকিছুই প্রথমে একটি ভার্চুয়াল জগতে অনুকরণ করা হবে যা পদার্থবিজ্ঞানের আইন মেনে চলে। এই ডিজিটাল যমজগুলি — বড় আকারের পরিবেশ সহ, যেমন কারখানা, শহর এবং এমনকি সমগ্র গ্রহ — এবং শিল্প মেটাভার্স ডিজিটাল রূপান্তর উদ্যোগের গুরুত্বপূর্ণ উপাদান হয়ে উঠতে প্রস্তুত৷ উদাহরণ ইতিমধ্যে প্রচুর: সিমেন্স শিল্প অটোমেশনকে একটি নতুন স্তরে নিয়ে যাচ্ছে। বিএমডব্লিউ উৎপাদন প্রক্রিয়ার সর্বোত্তম পরিকল্পনা করার জন্য সম্পূর্ণ কারখানার মেঝে অনুকরণ করছে। লকহিড মার্টিন কোথায় এবং কখন সম্পদ স্থাপন করতে হবে তা অনুমান করতে বনের আগুনের আচরণের অনুকরণ করছে। DNEG, SONY Pictures, WPP এবং অন্যান্যরা বিশ্বব্যাপী বিতরণকৃত শিল্প বিভাগের মাধ্যমে উত্পাদনশীলতা বাড়িয়ে তুলছে যা স্রষ্টা, শিল্পী এবং ডিজাইনারদের বাস্তব সময়ে দৃশ্যের পুনরাবৃত্তি করতে সক্ষম করে।

এন্টারপ্রাইজ আইটি আর্কিটেকচারের পুনর্বিবেচনা: অনেক ব্যবসা যেমন হাইব্রিড কাজের চ্যালেঞ্জ মোকাবিলায় তাদের সংস্কৃতি এবং প্রযুক্তির সাথে খাপ খাইয়ে নিতে ঝাঁকুনি দিয়েছে, তেমনি নতুন বছর অনেক কোম্পানির সম্পূর্ণ আইটি অবকাঠামোর পুনর্নির্মাণ নিয়ে আসবে। কোম্পানিগুলি অ্যাপ্লিকেশন এবং জটিল ডেটাসেটের ক্রমবর্ধমান চাহিদা মোকাবেলা করতে সক্ষম শক্তিশালী ক্লায়েন্ট ডিভাইসগুলি সন্ধান করবে। এবং তারা নমনীয়তাকে আলিঙ্গন করবে, সূচকীয় স্কেলিং এর জন্য ক্লাউডে বিস্ফোরিত হতে চলেছে। ডিস্ট্রিবিউটেড কম্পিউটিং সফ্টওয়্যার প্ল্যাটফর্মগুলি গ্রহণ করা বিশ্বব্যাপী ছড়িয়ে ছিটিয়ে থাকা কর্মীবাহিনীকে সবচেয়ে ভিন্ন কাজের পরিবেশে সহযোগিতা করতে এবং উত্পাদনশীল থাকতে সক্ষম করবে।

একইভাবে, জটিল এআই মডেলের বিকাশ এবং প্রশিক্ষণের জন্য ডেটা সেন্টার এবং ডেস্কটপে শক্তিশালী গণনা পরিকাঠামোর প্রয়োজন হবে। ব্যবসাগুলি বিভিন্ন শিল্প ব্যবহারের ক্ষেত্রে কিউরেটেড AI সফ্টওয়্যার স্ট্যাকগুলি দেখবে যাতে তারা তাদের কর্মপ্রবাহে AI আনতে এবং গ্রাহকদের কাছে দ্রুত উচ্চ মানের পণ্য এবং পরিষেবা সরবরাহ করতে পারে।

আজিটা মার্টিন, ভাইস প্রেসিডেন্ট, এআই ফর রিটেইল অ্যান্ড কনজিউমার প্রোডাক্টস গ্রুপ
সাপ্লাই চেইন অপ্টিমাইজ করতে AI: এমনকি সবচেয়ে পরিশীলিত খুচরা বিক্রেতা এবং ই-কমার্স সংস্থাগুলিও গত দুই বছরে চাহিদার সাথে সরবরাহের ভারসাম্য বজায় রাখতে সমস্যায় পড়েছিল। ভোক্তারা মহামারী চলাকালীন বাড়ির কেনাকাটা গ্রহণ করেছিল এবং তারপরে লকডাউন তুলে নেওয়ার পরে ইট-ও-মর্টার স্টোরগুলিতে ফিরে আসে। মুদ্রাস্ফীতি আঘাত হানার পর, তারা আবারও তাদের কেনার অভ্যাস পরিবর্তন করে, সাপ্লাই চেইন ম্যানেজারদের ফিট করে। AI আরও ঘন ঘন এবং আরও সঠিক পূর্বাভাস সক্ষম করবে, সঠিক পণ্য সঠিক সময়ে সঠিক দোকানে রয়েছে তা নিশ্চিত করবে। এছাড়াও, খুচরা বিক্রেতারা রুট অপ্টিমাইজেশান সফ্টওয়্যার এবং সিমুলেশন প্রযুক্তিকে আলিঙ্গন করবে সুযোগ এবং ক্ষতির আরও সামগ্রিক দৃষ্টিভঙ্গি প্রদান করতে।

ম্যালকম ডিমায়ো, ভাইস প্রেসিডেন্ট, ফিনান্সিয়াল সার্ভিসেস
আর্থিক পরিষেবার জন্য ক্লাউড-প্রথম: ব্যাঙ্কগুলির একটি নতুন আবশ্যিকতা রয়েছে: দ্রুত চটপটে উঠুন৷ অপ্রচলিত আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলির থেকে ক্রমবর্ধমান প্রতিযোগিতার মুখোমুখি হওয়া, অন্যান্য শিল্পে তাদের অভিজ্ঞতা থেকে গ্রাহকের প্রত্যাশার পরিবর্তন এবং উত্তরাধিকার অবকাঠামো, ব্যাঙ্ক এবং অন্যান্য প্রতিষ্ঠানগুলি একটি ক্লাউড-ফার্স্ট এআই পদ্ধতির সাথে জড়িত। কিন্তু একটি অত্যন্ত নিয়ন্ত্রিত শিল্প হিসাবে যার জন্য অপারেশনাল স্থিতিস্থাপকতা প্রয়োজন, একটি শিল্প শব্দ যার অর্থ আপনার সিস্টেমগুলি শকগুলিকে শোষণ করতে এবং বেঁচে থাকতে পারে (মহামারীর মতো), ব্যাঙ্কগুলি খোলা, বহনযোগ্য, শক্ত, হাইব্রিড সমাধানগুলি সন্ধান করবে৷ ফলস্বরূপ, ব্যাংকগুলি যখন উপলব্ধ হবে তখন সহায়তা চুক্তি ক্রয় করতে বাধ্য।

ডেভিড রেবার, প্রধান নিরাপত্তা কর্মকর্তা
ডেটা বিজ্ঞানীরা আপনার নতুন সাইবার সম্পদ: প্রথাগত সাইবার পেশাদাররা আর সবচেয়ে পরিশীলিত হুমকির বিরুদ্ধে কার্যকরভাবে রক্ষা করতে পারে না কারণ আক্রমণ এবং প্রতিরক্ষার গতি এবং জটিলতা কার্যকরভাবে মানুষের ক্ষমতাকে ছাড়িয়ে গেছে। ডেটা বিজ্ঞানী এবং অন্যান্য মানব বিশ্লেষকরা AI ব্যবহার করবেন সমস্ত ডেটাকে উদ্দেশ্যমূলকভাবে দেখতে এবং হুমকিগুলি আবিষ্কার করতে। লঙ্ঘন ঘটতে চলেছে, তাই AI এবং মানুষ ব্যবহার করে ডেটা সায়েন্স কৌশলগুলি খড়ের গাদায় সুই খুঁজে পেতে এবং দ্রুত প্রতিক্রিয়া জানাতে সহায়তা করবে।

কারি ব্রিস্কি, ভাইস প্রেসিডেন্ট, এআই এবং এইচপিসি সফটওয়্যার
লেবেলবিহীন ডেটা তার উদ্দেশ্য খুঁজে পায়: স্বাস্থ্যসেবার অগ্রগতি, বিজ্ঞানের অগ্রগতি, গ্রাহকদের আরও ভাল সম্পৃক্ততা এবং এমনকি স্ব-ড্রাইভিং পরিবহনে বড় অগ্রগতি সমর্থন করার জন্য লুকানো প্যাটার্ন এবং ক্লুগুলি খুঁজে পেতে বড় ভাষা মডেল এবং কাঠামোগত ডেটা ফটো, অডিও রেকর্ডিং, টুইট এবং আরও অনেক কিছুর রিমেও প্রসারিত হবে। 2023 সালে, মিশ্রণে এই সমস্ত অসংগঠিত ডেটা যোগ করা নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি বিকাশে সহায়তা করবে যা উদাহরণস্বরূপ, তারা যে স্বাস্থ্য রেকর্ডগুলি থেকে শিখেছে সেগুলি অনুকরণ করার জন্য সিন্থেটিক প্রোফাইল তৈরি করতে পারে। এই ধরনের তত্ত্বাবধানহীন মেশিন লার্নিং তত্ত্বাবধানে থাকা মেশিন লার্নিংয়ের মতো গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠতে সেট করা হয়েছে।

নতুন কল সেন্টার: 2023-এ কল সেন্টারের দিকে নজর রাখুন, যেখানে আরও এবং আরও সহজে বাস্তবায়িত স্পিচ এআই ওয়ার্কফ্লো গ্রহণ গ্রাহক ইন্টারঅ্যাকশন পাইপলাইনের প্রতিটি ধাপে ব্যবসায়িক নমনীয়তা প্রদান করবে — মডেল আর্কিটেকচারগুলি সংশোধন করা থেকে শুরু করে মালিকানা ডেটাতে সূক্ষ্ম-টিউনিং মডেল এবং পাইপলাইনগুলি কাস্টমাইজ করা পর্যন্ত। বক্তৃতা AI কার্যপ্রবাহের অ্যাক্সেসযোগ্যতা বিস্তৃত হওয়ার সাথে সাথে আমরা এন্টারপ্রাইজ গ্রহণের একটি বিস্তৃতি এবং রেজোলিউশনের সময় দ্রুত গতিতে কল সেন্টারের উত্পাদনশীলতায় বিশাল বৃদ্ধি দেখতে পাব। AI এজেন্টদের সঠিক সময়ে একটি বিশাল জ্ঞানের ভিত্তি থেকে সঠিক তথ্য বের করতে সাহায্য করবে, গ্রাহকদের অপেক্ষার সময় কমিয়ে দেবে।

দীপু তাল্লা, ভাইস প্রেসিডেন্ট, এমবেডেড এবং এজ কম্পিউটিং
রোবট এক মিলিয়ন জীবন পায়: আরও রোবটকে ভার্চুয়াল জগতে প্রশিক্ষণ দেওয়া হবে কারণ ফটোরিয়ালিস্টিক রেন্ডারিং এবং নির্ভুল পদার্থবিদ্যা মডেলিং ক্লাউডে জিপিইউ-তে রোবটের সমান্তরাল লক্ষ লক্ষ উদাহরণে অনুকরণ করার ক্ষমতার সাথে একত্রিত হবে। জেনারেটিভ এআই কৌশলগুলি অত্যন্ত বাস্তবসম্মত 3D সিমুলেশন পরিস্থিতি তৈরি করা সহজ করবে এবং আরও সক্ষম রোবট তৈরির জন্য সিমুলেশন এবং সিন্থেটিক ডেটা গ্রহণকে আরও ত্বরান্বিত করবে।

 মার্ক স্পিলার, সিনিয়র ডিরেক্টর, এনার্জি
এআই-চালিত শক্তি গ্রিড: বিতরণ করা শক্তি সংস্থানগুলির অভূতপূর্ব হারের কারণে গ্রিডটি আরও জটিল হয়ে উঠছে, বৈদ্যুতিক ইউটিলিটি সংস্থাগুলির অপারেশনাল দক্ষতা উন্নত করতে, কার্যকরী সুরক্ষা বাড়াতে, লোডের সঠিকতা এবং চাহিদার পূর্বাভাস বাড়াতে এবং নবায়নযোগ্য শক্তির সংযোগের সময়কে ত্বরান্বিত করতে এজ এআই প্রয়োজন হবে। , সৌর এবং বায়ু মত. প্রান্তে থাকা AI গ্রিডের স্থিতিস্থাপকতা বাড়াবে, যখন শক্তির অপচয় এবং খরচ কমিয়ে দেবে।