Wir haben kürzlich gelesen ein interessanter Artikel im Wired-Magazin über neuromorphes Computing, in dem es heißt, dass Neurowissenschaftler das menschliche Gehirn zunehmend als „Vorhersagemaschine“ betrachten, dass Menschen sich in der Regel in einem ständigen Zustand der Antizipation, Extrapolation und Schlussfolgerung befinden. Bei HPC, das an der Spitze von Rechenleistung, Datenanalyse und wissenschaftlicher Untersuchung steht, kann man mit Sicherheit sagen, dass dies ein ausgeprägtes Merkmal ist, zusammen mit einem ergänzenden Merkmal der Arbeitsethik: „Streben, suchen, finden und nicht nachgeben.“**
Diese vorausschauende Denkweise wird am Ende jedes Jahres verstärkt, wenn die HPC-Community vorausschaut, was im neuen Jahr passieren könnte. Viele Prognosen für HPC-AI im Jahr 2023 kamen in den letzten Wochen über unseren Spiegel, hier sind Auszüge von denen, die wir am interessantesten, frischsten, aufschlussreichsten fanden – sogar konträr.
Altair Leitende Wissenschaftlerin Rosemary Francis:
Go Big or Go Home – die größeren Workloads von HPC.Da HPC-Workloads Big-Data-Anwendungen übernehmen, beispielsweise in den Biowissenschaften und Teilchenbeschleunigern wie der Großbritanniens Diamond Light Source (für mehr Forschung und Experimente) sehen wir eine Explosion von Workflow-Tools. Bis 2023 wird diese Umwandlung in eine multidimensionale Planung der größte Treiber für Veränderungen innerhalb von HPC sein, da die Branche versucht, sich selbst zu modernisieren und sich an diese großen vernetzten Anwendungen anzupassen.
HPC packt Deep Learning an:Mit der zunehmenden Verbreitung von Deep Learning im Jahr 2023 werden wir eine weitere Verschiebung der HPC-Workloads erleben. Während anfangs die meisten Workloads für maschinelles Lernen auf Kubernetes oder anderen Container-Orchestrierungs-Frameworks ausgeführt wurden, ist klar geworden, dass diese Systeme für Microservices konzipiert sind und nicht für die stoßartigen, rechenintensiven Maschinen-Workloads, die jetzt für Deep Learning erforderlich sind. Kommerzielle HPC-Workload-Manager benötigen umfassende Container-Unterstützung, damit Unternehmen ihre Rechenleistung spoolen und die Vorteile von Batch-Scheduling, Cloud-Bursting und Fare-Sharing nutzen können – alles Schlüsselaspekte eines effizienten HPC.
Joe Fitzsimons, CEO von Horizont Quantencomputing, über den Tod von NISQ und eine Verschiebung zur Fehlertoleranz im Quantencomputing
„In den letzten Jahren hat sich die Anwendungsentwicklung für Quantencomputer besonders auf das NISQ-Regime konzentriert, das sich auf Noisy Intermediate Scale Quantum-Prozessoren bezieht. Das „Rauschen“ in diesem Titel bezieht sich auf die Anfälligkeit von Qubits für Störungen durch Umweltfaktoren, die von der Nähe anderer Qubits bis hin zu Kollisionen mit kosmischer Strahlung reichen. Dieses Rauschen führt potenziell fatale Fehler in die Prozesse der Quantenberechnung ein. Es ist seit langem bekannt, dass es zumindest theoretisch möglich ist, Quantencomputer mit integrierter Fehlerkorrektur zu bauen, sodass ein im Wesentlichen perfekter Computer aus unvollkommenen Komponenten gebaut werden kann. Der Schwerpunkt der NISQ-Forschung lag jedoch auf der Entwicklung von Variationsalgorithmen, von denen man hofft, dass sie gegenüber geringfügigen Störungen durch Umgebungsrauschen robust sind und einen Quantenvorteil ohne Fehlerkorrektur ermöglichen.
„Leider gibt es relativ wenige Hinweise darauf, dass solche NISQ-Algorithmen tatsächlich einen Vorteil gegenüber herkömmlichen Computern für die breite Palette von Optimierungs- und maschinellen Lernaufgaben bieten, für die sie in Betracht gezogen werden. Während es guten Grund zu der Annahme gibt, dass ein früher Quantenvorteil in Bereichen wie der Chemie zu sehen ist, wo das zu lösende Problem quantenmechanischer Natur ist, gibt es Anzeichen für eine erneute Konzentration auf das Erreichen des Fehlertoleranzbereichs, in dem Fehler vorkommen aktiv korrigiert werden und für die es viel stärkere Beweise für einen Quantenvorteil gibt.“
Dell Technologien' Globaler CTO John Roese: A Vorgeschlagene Quanten-Neujahrsvorsätze für CIOs
Ich werde frühe Fähigkeiten aufbauen, um Quanten zu nutzen. Quantum Computing wird immer realer und wenn Sie niemanden in Ihrem Unternehmen haben, der versteht, wie diese Technologie funktioniert und wie sie Ihr Geschäft beeinflusst, werden Sie diese Technologiewelle verpassen. Identifizieren Sie das Team, die Tools und Aufgaben, die Sie Quanten widmen werden, und beginnen Sie mit dem Experimentieren. Erst letzten Monat haben wir die On-Premises Dell Quantum Computing-Lösung angekündigt, die es Unternehmen in allen Branchen ermöglicht, beschleunigte Datenverarbeitung durch Quantentechnologie zu nutzen, die ihnen sonst heute nicht zur Verfügung steht. Investitionen in die Quantensimulation und die Befähigung Ihrer Datenwissenschafts- und KI-Teams, die neuen Sprachen und Fähigkeiten von Quanten zu lernen, sind im Jahr 2023 von entscheidender Bedeutung.
Contrarian Views on ML von Gideon Mendels, CEO und Mitbegründer der MLOps-Plattform Komet
Wenn die Daten versiegen: Die meisten der Verbesserungen, die in ML zu sehen sind, sind auf das Training von Modellen mit immer mehr Daten zurückzuführen, aber wir kommen an einen Punkt, an dem wir dazu nicht mehr in der Lage sein werden. Es sind gerade einige interessante Forschungsergebnisse herausgekommen, die zeigen, dass uns bis 2026 die Daten ausgehen könnten. Wenn diese These zutrifft, werden wir keine Verbesserungen mehr sehen, es sei denn, wir können bessere Modelle auf demselben Datensatz erstellen.
Umweltauswirkungen generativer Modelle: Generative Modelle liefern äußerst beeindruckende Ergebnisse, aber es ist nicht klar, welche Auswirkungen sie auf ein tatsächliches Unternehmen haben. Was klar ist, sind die Auswirkungen auf die COXNUMX-Emissionen des Trainings dieser massiven Modelle. Die Rechenanforderungen sind verrückt. Es stellt sich also die Frage: „Sind die Ergebnisse die Umweltkosten wert?“
Weg von einer Software-Denkweise: ML ist bisher dem Kurs der Softwareentwicklung gefolgt, aber wenn ML reift, fällt dieser Ansatz auseinander. Kein einzelner Anbieter kann alles leisten. Teams wählen heute die besten verfügbaren Tools, die für das, was sie zu tun versuchen, relevant sind. Anbieter, die versucht haben, alles für ein Team zu sein, scheitern. Damit ML sein Potenzial ausschöpfen kann, müssen wir anders denken, um den richtigen ML-Stack für unsere spezifischen Geschäftsanforderungen zu erstellen.
Bias wird überbewertet: Voreingenommenheit ist ein Konzept, das viel Aufmerksamkeit erhält – und mit der KI-Bill of Rights weiterhin mehr erhalten wird – es ist nicht etwas, mit dem sich viele ML-Praktizierende täglich befassen. Natürlich berücksichtigen sie dies, aber solide ML-Praktiker verstehen die Probleme und wissen, was zu tun ist, um zu verhindern, dass Vorurteile die Ergebnisse negativ beeinflussen.
Jonas Kubilius von der Oxylabs Beirat über generative KI
Jonas Kubilius, Mitbegründer und CEO von Three Thirds und Mitglied des Oxylabs Advisory Board, erwartet eine zunehmende Entwicklung von Stable Diffusion, GPT-3, GitHub Copilot und anderen Techniken zur Generierung von Inhalten zu profitablen Produkten, die von Entwicklern und Erstellern von Inhalten in der Realität verwendet werden. Weltanwendungen. Er fügte hinzu, dass wir ein zunehmendes Interesse an multimodalen Modellen sehen würden, die Text, Bilder, Audio und andere Eingaben für mehrere Aufgaben verarbeiten können.
„Wir werden eine Verlagerung von der Verwendung von KI für statische Aufgaben wie die Klassifizierung hin zu sprachmodellgesteuerten interaktiven Workflows sehen, die den Menschen helfen, ihre Aufgaben effizienter zu erledigen“, sagte Kubilius.
Peter Mattson, Präsident von MLCommons, auf öffentlichen Datensätzen
„Wir werden mit einer Kombination aus anspruchsvollen neuen Forschungsherausforderungen rund um multimodale und Konversations-KI konfrontiert sein, zusätzlich zu rechtlichen, ethischen und Fairness-Bedenken mit Web-Scraped-Daten in aktuellen öffentlichen Datensätzen. Die Industrie als Ganzes wird auch nicht nur die Forschung, sondern auch weit verbreitete ML-Anwendungen und neue Vorschriften (z. B. durch Testsets in Industriequalität) besser unterstützen müssen.“
Um eine „nächste Generation öffentlicher Daten“ zu unterstützen, prognostiziert Mattson einen Bedarf an starken Investitionen in Datensätze für die dringendsten gesellschaftlichen und technischen Probleme und kanalisiert diese Investitionen durch eine Open-Source-ähnliche Infrastruktur, die es der gesamten Community ermöglicht, Beiträge zu leisten und diese zu überprüfen die Daten.
Moses Guttmann, CEO und Mitbegründer der MLOps-Plattform ClearML, auf ML-Trends zum Ansehen
Automatisierung und der Mangel an ML-Fähigkeiten Obwohl wir gesehen haben, dass viele Top-Technologieunternehmen Ende des Jahres 2022 Entlassungen angekündigt haben, ist es wahrscheinlich, dass keines von ihnen seine talentiertesten Mitarbeiter für maschinelles Lernen entlassen wird. Um jedoch die Lücke zu füllen … müssen sich Unternehmen in hochtechnischen Teams noch weiter auf die Automatisierung konzentrieren, um die Produktivität aufrechtzuerhalten und sicherzustellen, dass Projekte abgeschlossen werden. Wir erwarten auch, dass Unternehmen, die ML-Technologie verwenden, mehr Systeme zur Überwachung und Steuerung der Leistung einsetzen und mehr datengesteuerte Entscheidungen zur Verwaltung von ML- oder Data-Science-Teams treffen.
Das Horten von ML-Talenten ist vorbei Entlassungen von ML-Mitarbeitern gehören wahrscheinlich zu den jüngsten Einstellungen, im Gegensatz zu den längerfristigen ML-Mitarbeitern…. Da ML und KI in den letzten zehn Jahren zu einer verbreiteteren Technologie geworden sind, haben viele große Technologieunternehmen damit begonnen, diese Art von Mitarbeitern einzustellen, weil sie die finanziellen Kosten bewältigen und sie von Wettbewerbern fernhalten konnten – nicht unbedingt, weil sie gebraucht wurden. (Deshalb) ist es nicht verwunderlich, dass so viele ML-Arbeiter entlassen werden … Wenn jedoch die Ära des Hortens von ML-Talenten endet, könnte dies eine neue Welle der Innovation und Chancen für Startups einleiten. Bei so vielen Talenten, die jetzt nach Arbeit suchen, werden wir wahrscheinlich sehen, dass viele dieser Leute aus großen Technologieunternehmen in kleine und mittlere Unternehmen oder Startups eintreten.
Priorisierung von ML-Projekten Ich sehe Machine-Learning-Projekte auf zwei Arten reduziert: verkaufbare Funktionen, von denen die Führung glaubt, dass sie den Umsatz steigern und gegen die Konkurrenz gewinnen werden, und Projekte zur Umsatzoptimierung … Projekte mit verkaufbaren Funktionen werden wahrscheinlich verschoben, da sie schwer schnell herauszubringen sind, und stattdessen , werden sich die jetzt kleineren ML-Teams mehr auf die Umsatzoptimierung konzentrieren, da dies zu echten Einnahmen führen kann. Leistung ist in diesem Moment für alle Geschäftsbereiche von entscheidender Bedeutung, und ML ist dagegen nicht immun.
Einheitliches ML Einer der Faktoren, die die Einführung von MLOps verlangsamen, ist die Fülle von Einzellösungen. Das soll nicht heißen, dass sie nicht funktionieren, aber dass sie sich möglicherweise nicht gut integrieren lassen und Lücken im Arbeitsablauf hinterlassen. Aus diesem Grund bin ich fest davon überzeugt, dass 2023 das Jahr ist, in dem sich die Branche hin zu einheitlichen End-to-End-Plattformen bewegt, die aus Modulen aufgebaut sind, die einzeln verwendet werden können und sich auch nahtlos ineinander integrieren lassen (und sich problemlos in andere Produkte integrieren lassen). . Diese Art von Plattformansatz mit der Flexibilität einzelner Komponenten bietet die Art von agiler Erfahrung, nach der die Spezialisten von heute suchen. Es ist einfacher, als Punktprodukte zu kaufen und sie zusammenzuflicken; Es ist schneller als der Aufbau Ihrer eigenen Infrastruktur von Grund auf (wenn Sie diese Zeit zum Erstellen von Modellen nutzen sollten)….
NVIDIA bot eine Vielzahl von Vorhersagen in einer Reihe von Bereichen der KI und des maschinellen Lernens:
Anima Anandkumar, Direktorin der ML-Forschung und Bren-Professorin am Caltech
Digitale Zwillinge werden physisch: Wir werden großflächig sehen digitale Zwillinge von komplexen und vielskaligen physikalischen Prozessen wie Wetter- und Klimamodellen, seismischen Phänomenen und Materialeigenschaften. Dies wird aktuelle wissenschaftliche Simulationen um das Millionenfache beschleunigen und neue wissenschaftliche Erkenntnisse und Entdeckungen ermöglichen.
Generalistische KI-Agenten: KI-Agenten lösen offene Aufgaben mit Anweisungen in natürlicher Sprache und umfassendem bestärkendem Lernen, während sie gleichzeitig Basismodelle nutzen – diese großen KI-Modelle, die mit einer riesigen Menge unbezeichneter Daten in großem Maßstab trainiert werden –, um Agenten zu ermöglichen, jede Art von Anfrage zu analysieren und zu analysieren Anpassung an neue Arten von Fragen im Laufe der Zeit.
Manuvir Das, Vizepräsident, Enterprise Computing
Software-Fortschritte beenden KI-Silos: Unternehmen mussten sich für die KI-Forschung und -Entwicklung lange zwischen Cloud Computing und hybriden Architekturen entscheiden – eine Praxis, die die Produktivität der Entwickler beeinträchtigen und Innovationen verlangsamen kann.
Im Jahr 2023 wird Software Unternehmen in die Lage versetzen, KI-Pipelines über alle Infrastrukturtypen hinweg zu vereinheitlichen und eine einzige, verbundene Erfahrung für KI-Praktiker bereitzustellen. Auf diese Weise können Unternehmen unabhängig von Projektgröße oder -komplexität Kosten gegen strategische Ziele abwägen und Zugang zu praktisch unbegrenzten Kapazitäten für eine flexible Entwicklung erhalten.
Generative KI transformiert Unternehmensanwendungen: Der Hype um generative KI wird 2023 Realität. Denn die Grundlagen für echte generative KI sind endlich vorhanden, mit Software, die große Sprachmodelle und Empfehlungssysteme in Produktionsanwendungen umwandeln kann, die über Bilder hinausgehen, um Fragen intelligent zu beantworten, Inhalte zu erstellen und sogar Entdeckungen auslösen….
Kimberly Powell, Vizepräsident, Gesundheitswesen
Chirurgie 4.0: Flugsimulatoren dienen der Ausbildung von Piloten und der Erforschung neuer Flugzeugsteuerungen. Dasselbe gilt jetzt für Chirurgen und Hersteller von chirurgischen Robotergeräten. Digitale Zwillinge, die in jeder Größenordnung simulieren können, von der Operationssaalumgebung bis zum medizinischen Roboter und der Patientenanatomie, beschreiten neue Wege bei personalisierten chirurgischen Proben und entwerfen KI-gesteuerte Interaktionen zwischen Mensch und Maschine. Lange Aufenthalte werden nicht die einzige Möglichkeit sein, einen erfahrenen Chirurgen hervorzubringen. Viele werden zu erfahrenen Operateuren, wenn sie ihre erste robotergestützte Operation an einem echten Patienten durchführen.
Danny Shapiro, Vizepräsident, Automobil
Training autonomer Fahrzeuge im Metaverse: Die mehr als 250 Auto- und Lkw-Hersteller, Startups, Transport- und Mobility-as-a-Service-Anbieter, die autonome Fahrzeuge entwickeln, stellen sich einer der komplexesten KI-Herausforderungen unserer Zeit. Es ist einfach nicht möglich, jedem Szenario, mit dem sie umgehen können müssen, durch Tests auf der Straße zu begegnen, so dass sich ein Großteil der Branche im Jahr 2023 an die virtuelle Welt wenden wird, um zu helfen. Die Datenerfassung auf der Straße wird durch virtuelle Flotten ergänzt, die Daten zum Trainieren und Testen neuer Funktionen vor dem Einsatz generieren. High-Fidelity-Simulationen werden autonome Fahrzeuge durch eine praktisch unendliche Bandbreite an Szenarien und Umgebungen führen….
Rev Lebardedian, Vizepräsident, Omniverse und Simulationstechnologie
Der Metaversum-Universalübersetzer: So wie HTML die Standardsprache des 2D-Webs ist, Universelle Szenenbeschreibung soll die leistungsfähigste, erweiterbarste, offene Sprache für das 3D-Web werden. Als 3D-Standard zur Beschreibung virtueller Welten im Metaversum wird USD es Unternehmen und sogar Verbrauchern ermöglichen, sich mit verschiedenen Tools, Viewern und Browsern auf möglichst nahtlose und konsistente Weise zwischen verschiedenen 3D-Welten zu bewegen.
Ronnie Vasishta, Senior Vice President, Telekommunikation
Durchtrennen des Kabels bei AR/VR über 5G-Netzwerken: Während viele Unternehmen für die Hardware- und Softwareentwicklung in die Cloud wechseln werden, werden auch Edge-Design und Zusammenarbeit zunehmen, wenn 5G-Netzwerke weltweit immer umfassender bereitgestellt werden. Automobildesigner können beispielsweise Augmented-Reality-Headsets aufsetzen und dieselben Inhalte, die sie sehen, über drahtlose Netzwerke an Kollegen auf der ganzen Welt streamen, um gemeinsame Änderungen zu beschleunigen und innovative Lösungen in Rekordgeschwindigkeit zu entwickeln. 5G wird auch zu einem beschleunigten Einsatz vernetzter Roboter in allen Branchen führen – zum Auffüllen von Ladenregalen, Reinigen von Böden, Liefern von Pizzen und Kommissionieren und Verpacken von Waren in Fabriken.
Bob Pette, Vizepräsident, professionelle Visualisierung
Eine industrielle Revolution durch Simulation: Alles, was in der physischen Welt gebaut wird, wird zunächst in einer virtuellen Welt simuliert, die den Gesetzen der Physik gehorcht. Diese digitalen Zwillinge – einschließlich groß angelegter Umgebungen wie Fabriken, Städte und sogar des gesamten Planeten – und die industrielle Metaverse werden zu entscheidenden Komponenten von Initiativen zur digitalen Transformation. Beispiele gibt es genug: Siemens hebt die Industrieautomation auf ein neues Level. BMW simuliert ganze Fabrikhallen, um Fertigungsprozesse optimal zu planen. Lockheed Martin simuliert das Verhalten von Waldbränden, um vorherzusehen, wo und wann Ressourcen eingesetzt werden müssen. DNEG, SONY Pictures, WPP und andere steigern die Produktivität durch weltweit verteilte Kunstabteilungen, die es Schöpfern, Künstlern und Designern ermöglichen, Szenen praktisch in Echtzeit zu iterieren.
Überdenken der Unternehmens-IT-Architektur: So wie viele Unternehmen sich bemüht haben, ihre Kultur und Technologien an die Herausforderungen der hybriden Arbeit anzupassen, wird das neue Jahr eine Neugestaltung der gesamten IT-Infrastruktur vieler Unternehmen bringen. Unternehmen werden nach leistungsstarken Client-Geräten suchen, die in der Lage sind, die ständig steigenden Anforderungen von Anwendungen und komplexen Datensätzen zu bewältigen. Und sie werden Flexibilität annehmen und zur exponentiellen Skalierung in die Cloud wechseln. Die Einführung verteilter Computersoftwareplattformen wird es einer weltweit verteilten Belegschaft ermöglichen, in den unterschiedlichsten Arbeitsumgebungen zusammenzuarbeiten und produktiv zu bleiben.
Ebenso erfordern die Entwicklung und das Training komplexer KI-Modelle eine leistungsstarke Recheninfrastruktur im Rechenzentrum und auf dem Desktop. Unternehmen werden sich kuratierte KI-Software-Stacks für verschiedene industrielle Anwendungsfälle ansehen, um es ihnen zu erleichtern, KI in ihre Arbeitsabläufe zu integrieren und Kunden schneller qualitativ hochwertigere Produkte und Dienstleistungen zu liefern.
Azita Martin, Vizepräsidentin, AI for Retail and Consumer Products Group
KI zur Optimierung von Lieferketten: Selbst die anspruchsvollsten Einzelhändler und E-Commerce-Unternehmen hatten in den letzten zwei Jahren Probleme, Angebot und Nachfrage in Einklang zu bringen. Die Verbraucher haben während der Pandemie Home-Shopping angenommen und sind dann nach Aufhebung der Sperren wieder in die stationären Geschäfte zurückgekehrt. Nach dem Einsetzen der Inflation änderten sie ihre Kaufgewohnheiten erneut, was Supply-Chain-Managern Krämpfe bescherte. KI wird häufigere und genauere Prognosen ermöglichen und sicherstellen, dass das richtige Produkt zur richtigen Zeit im richtigen Geschäft ist. Außerdem werden Einzelhändler Routenoptimierungssoftware und Simulationstechnologie einsetzen, um einen ganzheitlicheren Überblick über Chancen und Fallstricke zu erhalten.
Malcolm deMayo, Vizepräsident, Finanzdienstleistungen
Cloud-First für Finanzdienstleistungen: Banken haben einen neuen Imperativ: Werden Sie schnell agil. Angesichts der zunehmenden Konkurrenz durch nicht-traditionelle Finanzinstitute, sich ändernder Kundenerwartungen, die sich aus ihren Erfahrungen in anderen Branchen ergeben und mit veralteter Infrastruktur belastet sind, werden Banken und andere Institutionen einen Cloud-First-KI-Ansatz annehmen. Aber als stark regulierte Branche, die operative Ausfallsicherheit erfordert, ein Branchenbegriff, der bedeutet, dass Ihre Systeme Schocks (wie eine Pandemie) absorbieren und überleben können, werden Banken nach offenen, tragbaren, gehärteten Hybridlösungen suchen. Infolgedessen sind Banken verpflichtet, Support-Vereinbarungen zu erwerben, sofern verfügbar.
David Reber, Chief Security Officer
Data Scientists sind Ihr neues Cyber-Asset: Herkömmliche Cyberprofis können sich nicht mehr effektiv gegen die raffiniertesten Bedrohungen verteidigen, da die Geschwindigkeit und Komplexität von Angriffen und Verteidigung die menschlichen Fähigkeiten effektiv überschritten haben. Datenwissenschaftler und andere menschliche Analysten werden KI verwenden, um alle Daten objektiv zu betrachten und Bedrohungen zu entdecken. Verstöße werden passieren, daher werden datenwissenschaftliche Techniken, die KI und Menschen verwenden, dabei helfen, die Nadel im Heuhaufen zu finden und schnell zu reagieren.
Kari Briski, Vizepräsident, KI- und HPC-Software
Unbeschriftete Daten finden ihren Zweck: Große Sprachmodelle und strukturierte Daten werden sich auch auf Unmengen von Fotos, Audioaufnahmen, Tweets und mehr erstrecken, um versteckte Muster und Hinweise zu finden, die Durchbrüche im Gesundheitswesen, Fortschritte in der Wissenschaft, bessere Kundenbindung und sogar große Fortschritte im selbstfahrenden Transport unterstützen. Im Jahr 2023 wird das Hinzufügen all dieser unstrukturierten Daten dazu beitragen, neuronale Netze zu entwickeln, die beispielsweise synthetische Profile erstellen können, um die Krankenakten nachzuahmen, aus denen sie gelernt haben. Diese Art des unüberwachten maschinellen Lernens wird voraussichtlich genauso wichtig werden wie das überwachte maschinelle Lernen.
Das neue Callcenter: Behalten Sie das Call Center im Jahr 2023 im Auge, wo die Einführung von immer einfacher zu implementierenden Sprach-KI-Workflows geschäftliche Flexibilität in jedem Schritt der Kundeninteraktionspipeline bieten wird – von der Änderung von Modellarchitekturen über die Feinabstimmung von Modellen auf proprietären Daten bis hin zur Anpassung von Pipelines. Da sich die Zugänglichkeit von Sprach-KI-Workflows erweitert, werden wir eine breitere Akzeptanz in Unternehmen und einen enormen Anstieg der Callcenter-Produktivität durch schnellere Lösungszeiten sehen. KI wird Agenten dabei helfen, die richtigen Informationen zum richtigen Zeitpunkt aus einer riesigen Wissensdatenbank zu ziehen und so die Wartezeiten für Kunden zu minimieren.
Deepu Talla, Vizepräsident, Embedded und Edge Computing
Roboter erhalten eine Million Leben: Mehr Roboter werden in virtuellen Welten trainiert, da fotorealistisches Rendering und genaue Physikmodellierung mit der Fähigkeit kombiniert werden, Millionen von Instanzen eines Roboters auf GPUs in der Cloud parallel zu simulieren. Generative KI-Techniken werden die Erstellung äußerst realistischer 3D-Simulationsszenarien erleichtern und die Übernahme von Simulations- und synthetischen Daten zur Entwicklung leistungsfähigerer Roboter weiter beschleunigen.
Marc Spieler, Senior Director, Energie
KI-betriebenes Energienetz: Da das Netz aufgrund der beispiellosen Menge an hinzugefügten dezentralen Energieressourcen immer komplexer wird, werden Stromversorgungsunternehmen Edge-KI benötigen, um die Betriebseffizienz zu verbessern, die funktionale Sicherheit zu erhöhen, die Genauigkeit der Last- und Bedarfsprognosen zu erhöhen und die Anschlusszeit erneuerbarer Energien zu beschleunigen , wie Sonne und Wind. KI am Rand wird die Ausfallsicherheit des Netzes erhöhen und gleichzeitig Energieverschwendung und Kosten reduzieren.
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