हमने हाल ही में पढ़ा एक दिलचस्प लेख न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग पर वायर्ड पत्रिका में कहा गया है कि न्यूरोसाइंटिस्ट तेजी से मानव मस्तिष्क को एक "भविष्यवाणी मशीन" मानते हैं, कि लोग, एक नियम के रूप में, प्रत्याशा, एक्सट्रपलेशन और अनुमान की निरंतर स्थिति में हैं। एचपीसी में, क्योंकि यह गणना शक्ति, डेटा विश्लेषण और वैज्ञानिक जांच के आगे किनारे पर स्थित है, यह कहना सुरक्षित है कि यह एक स्पष्ट विशेषता है, साथ ही एक पूरक कार्य नैतिक विशेषता है: "प्रयास करना, खोजना, खोजना और खोजना उपज के लिए नहीं।**
यह भविष्य कहनेवाला मानसिकता प्रत्येक वर्ष के अंत में बदल जाती है क्योंकि एचपीसी समुदाय आगे देखता है कि नए साल में क्या हो सकता है। 2023 में HPC-AI के लिए कई पूर्वानुमान हाल के सप्ताहों में हमारे ट्रांसॉम पर आए, यहां उन अंशों के अंश हैं जिन्हें हमने सबसे दिलचस्प, ताजा, व्यावहारिक - यहां तक कि विरोधाभासी भी पाया।
अल्टेयर मुख्य वैज्ञानिक रोज़मेरी फ्रांसिस:
बड़े जाओ या घर जाओ - एचपीसी का बड़ा वर्कलोड।चूंकि एचपीसी वर्कलोड बड़े डेटा अनुप्रयोगों पर ले रहा है, जैसे जीवन विज्ञान और कण त्वरक जैसे यूके का डायमंड लाइट सोर्स (अधिक शोध और प्रयोग के लिए), हम वर्कफ़्लो टूल में विस्फोट देख रहे हैं। 2023 में जाना, बहुआयामी शेड्यूलिंग में यह परिवर्तन एचपीसी के भीतर बदलाव का सबसे बड़ा चालक होगा क्योंकि उद्योग खुद को आधुनिक बनाना चाहता है और इन बड़े जुड़े अनुप्रयोगों के अनुकूल होना चाहता है।
एचपीसी गहरी शिक्षा से निपटता है:जैसे-जैसे 2023 में गहन शिक्षण अधिक प्रचलित होगा, हम HPC वर्कलोड में और बदलाव देखेंगे। जबकि शुरू में अधिकांश मशीन लर्निंग वर्कलोड कुबेरनेट्स या अन्य कंटेनर ऑर्केस्ट्रेशन फ्रेमवर्क पर चलाए गए थे, यह स्पष्ट हो गया है कि ये सिस्टम माइक्रोसर्विसेज के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, न कि बर्स्टी के लिए, कंप्यूटर-इंटेंसिव मशीन वर्कलोड जो अब गहन सीखने के लिए आवश्यक हैं। वाणिज्यिक एचपीसी वर्कलोड प्रबंधकों को व्यापक कंटेनर समर्थन की आवश्यकता होती है ताकि संगठन अपनी गणना को स्पूल कर सकें और कुशल एचपीसी के सभी प्रमुख पहलुओं - बैच शेड्यूलिंग, क्लाउड बर्स्टिंग और किराया शेयर का लाभ लेना शुरू कर सकें।
जो फिट्ज़सिमोंस, के सीईओ क्षितिज क्वांटम कंप्यूटिंग, NISQ की मृत्यु और क्वांटम कम्प्यूटिंग में दोष सहिष्णुता में बदलाव पर
"पिछले कुछ सालों में, क्वांटम कंप्यूटिंग के लिए अनुप्रयोगों के विकास ने एनआईएसक्यू शासन पर विशेष ध्यान दिया है, जो शोर इंटरमीडिएट स्केल क्वांटम प्रोसेसर का जिक्र है। इस शीर्षक में 'शोर' पर्यावरणीय कारकों से हस्तक्षेप के लिए qubits की संवेदनशीलता को संदर्भित करता है, जो अन्य qubits की निकटता से लेकर ब्रह्मांडीय किरणों से टकराव तक होता है। यह नीरवता क्वांटम संगणना की प्रक्रियाओं में संभावित घातक त्रुटियों का परिचय देती है। यह लंबे समय से ज्ञात है कि कम से कम सैद्धांतिक रूप से क्वांटम कंप्यूटर बनाना संभव है जो त्रुटि सुधार को शामिल करता है, ताकि अपूर्ण घटकों से एक अनिवार्य रूप से सही कंप्यूटर बनाया जा सके। हालांकि, NISQ अनुसंधान का ध्यान परिवर्तनशील एल्गोरिदम विकसित करने पर रहा है, जो कि पर्यावरणीय शोर के कारण होने वाले मामूली गड़बड़ी के लिए मजबूत होने की उम्मीद है, त्रुटि सुधार के बिना क्वांटम लाभ की अनुमति देता है।
"दुर्भाग्य से, अपेक्षाकृत कम सबूत हैं कि इस तरह के एनआईएसक्यू एल्गोरिदम वास्तव में पारंपरिक कंप्यूटरों पर अनुकूलन और मशीन सीखने के कार्यों की विस्तृत श्रृंखला के लिए लाभ प्रदान करेंगे, जिसके लिए उन्हें माना जा रहा है। हालांकि यह मानने का अच्छा कारण है कि प्रारंभिक क्वांटम लाभ रसायन विज्ञान जैसे क्षेत्रों में देखा जा सकता है, जहां हल की जाने वाली समस्या प्रकृति में क्वांटम यांत्रिक है, दोष-सहिष्णुता शासन तक पहुंचने पर नए सिरे से ध्यान केंद्रित करने के संकेत हैं, जिसमें त्रुटियां हैं सक्रिय रूप से ठीक किया गया और जिसके लिए क्वांटम लाभ के लिए बहुत मजबूत सबूत हैं।"
डेल टेक्नोलॉजीजवैश्विक सीटीओ जॉन रोइस: ए सीआईओ के लिए सुझाए गए क्वांटम नए साल के संकल्प
मैं क्वांटम का लाभ उठाने के लिए शुरुआती कौशल स्थापित करूंगा। क्वांटम कंप्यूटिंग वास्तविक हो रही है और यदि आपके व्यवसाय में ऐसा कोई नहीं है जो यह समझता हो कि यह तकनीक कैसे काम करती है और यह आपके व्यवसाय को कैसे प्रभावित करती है, तो आप इस प्रौद्योगिकी लहर से चूक जाएंगे। उस टीम, टूल और कार्यों की पहचान करें जिन्हें आप क्वांटम के लिए समर्पित करेंगे और प्रयोग करना शुरू करेंगे। अभी पिछले महीने ही हमने ऑन-प्रिमाइसेस डेल क्वांटम कम्प्यूटिंग सॉल्यूशन की घोषणा की, जो उद्योगों के संगठनों को क्वांटम तकनीक के माध्यम से त्वरित गणना का लाभ लेने में सक्षम बनाता है, अन्यथा आज उनके लिए उपलब्ध नहीं है। क्वांटम सिमुलेशन में निवेश करना और 2023 में क्वांटम की नई भाषाओं और क्षमता को सीखने के लिए अपनी डेटा साइंस और एआई टीमों को सक्षम करना महत्वपूर्ण है।
Gideon Mendels, CEO और MLOps प्लेटफॉर्म के सह-संस्थापक से ML पर विपरीत विचार धूमकेतु
जब डेटा सूख जाता है: एमएल में देखे गए अधिकांश सुधार अधिक से अधिक डेटा वाले प्रशिक्षण मॉडल से आए हैं, लेकिन हम उस बिंदु पर पहुंच रहे हैं जब हम ऐसा नहीं कर पाएंगे। कुछ दिलचस्प शोध अभी सामने आए हैं जो बताते हैं कि हम 2026 तक डेटा से बाहर हो सकते हैं। यदि यह थीसिस कायम रहती है, तो हम सुधार देखना बंद कर देंगे जब तक कि हम उसी डेटा सेट पर बेहतर मॉडल नहीं बना सकते।
जनरेटिव मॉडल का पर्यावरणीय प्रभाव: जनरेटिव मॉडल बेहद प्रभावशाली परिणाम दे रहे हैं, लेकिन यह स्पष्ट नहीं है कि वास्तविक व्यवसाय पर उनका क्या प्रभाव पड़ता है। इन विशाल मॉडलों के प्रशिक्षण का कार्बन उत्सर्जन प्रभाव स्पष्ट है। गणना की आवश्यकताएं पागल हैं। तो यह सवाल उठता है, "क्या परिणाम पर्यावरणीय लागत के लायक हैं?"
सॉफ़्टवेयर मानसिकता से दूर हटो: एमएल ने अब तक सॉफ्टवेयर विकास के पाठ्यक्रम का पालन किया है, लेकिन जैसे-जैसे एमएल परिपक्व होता है, यह दृष्टिकोण अलग हो जाता है। कोई अकेला वेंडर यह सब नहीं कर सकता। टीमें आज उपलब्ध सर्वोत्तम टूल का चयन करती हैं जो कि वे जो करने की कोशिश कर रहे हैं, उसके लिए प्रासंगिक हैं। एक टीम के लिए सब कुछ बनने की कोशिश करने वाले विक्रेता विफल हो रहे हैं। एमएल के लिए अपनी क्षमता तक पहुंचने के लिए, हमें अपनी विशिष्ट व्यावसायिक जरूरतों के लिए सही एमएल स्टैक बनाने के लिए अलग तरह से सोचने की जरूरत है।
पूर्वाग्रह अतिप्रचारित है: पूर्वाग्रह एक ऐसी अवधारणा है जिस पर बहुत ध्यान दिया जाता है- और एआई बिल ऑफ राइट्स के साथ और अधिक प्राप्त करना जारी रहेगा- यह ऐसा कुछ नहीं है जिससे कई एमएल व्यवसायी दिन-प्रतिदिन चिंतित हैं। बेशक, वे इसके लिए जिम्मेदार हैं, लेकिन ध्वनि एमएल व्यवसायी मुद्दों को समझते हैं और जानते हैं कि पूर्वाग्रह को प्रतिकूल रूप से प्रभावित करने से रोकने के लिए क्या करना है।
के जोनास कुबिलियस ऑक्सीलैब्स सलाहकार बोर्ड जनरेशन एआई पर
जोनास कुबिलियस, थ्री थर्ड्स के सह-संस्थापक और सीईओ और ऑक्सिलैब्स एडवाइजरी बोर्ड के सदस्य, स्टेबल डिफ्यूजन, जीपीटी-3, गिटहब कोपिलॉट और अन्य कंटेंट जनरेशन तकनीकों के बढ़ते विकास का अनुमान लगाते हैं, जो वास्तविक रूप से डेवलपर्स और कंटेंट क्रिएटर्स द्वारा उपयोग किए जाने वाले लाभदायक उत्पादों में हैं। विश्व अनुप्रयोगों। उन्होंने कहा कि हम मल्टी-मोडल मॉडल में बढ़ती रुचि देखेंगे जो टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो और अन्य इनपुट को कई कार्यों के लिए हैंडल कर सकते हैं।
कुबिलियस ने कहा, "हम वर्गीकरण जैसे स्थैतिक कार्यों के लिए एआई का उपयोग करने से भाषा-मॉडल-संचालित इंटरैक्टिव वर्कफ़्लो में बदलाव देखना शुरू कर देंगे, जो लोगों को अपने कार्यों को अधिक कुशलता से करने में मदद करते हैं।"
पीटर मैटसन, के अध्यक्ष एमएल कॉमन्स, सार्वजनिक डेटासेट पर
"वर्तमान सार्वजनिक डेटासेट में वेब-स्क्रैप-डेटा के साथ कानूनी, नैतिक और निष्पक्षता संबंधी चिंताओं के अलावा, हम मल्टी-मोडल और संवादात्मक एआई के आसपास नई शोध चुनौतियों की मांग के संयोजन का सामना करेंगे। समग्र रूप से उद्योग को न केवल अनुसंधान बल्कि व्यापक रूप से तैनात एमएल अनुप्रयोगों और नए नियमों (जैसे औद्योगिक-गुणवत्ता परीक्षण सेटों के माध्यम से) को बेहतर समर्थन देने की आवश्यकता होगी।
"सार्वजनिक डेटा की अगली पीढ़ी" का समर्थन करने के लिए, मैटसन ने सबसे अधिक दबाव वाली सामाजिक और तकनीकी समस्याओं के लिए डेटासेट में मजबूत निवेश की आवश्यकता का अनुमान लगाया है, और उस निवेश को ओपन-सोर्स-जैसे बुनियादी ढांचे के माध्यम से चैनल करता है जो पूरे समुदाय को योगदान करने और समीक्षा करने में सक्षम बनाता है। आंकड़ा।
मूसा गुटमैन, एमएलओपीएस प्लेटफॉर्म के सीईओ और सह-संस्थापक क्लियरएमएल, एमएल ट्रेंड्स टू वॉच पर
स्वचालन और एमएल कौशल की कमी हालाँकि हमने देखा है कि 2022 के उत्तरार्ध में बहुत सारी शीर्ष प्रौद्योगिकी कंपनियाँ छंटनी की घोषणा करती हैं, लेकिन यह संभावना नहीं है कि उनमें से कोई भी (उनमें से) अपने सबसे प्रतिभाशाली मशीन सीखने वाले कर्मियों की छंटनी नहीं कर रहा है। हालांकि, शून्य को भरने के लिए ... गहरी तकनीकी टीमों पर, उत्पादकता को बनाए रखने और परियोजनाओं को पूरा करने के लिए सुनिश्चित करने के लिए कंपनियों को स्वचालन में और भी झुकना होगा। हम उन कंपनियों को भी देखने की अपेक्षा करते हैं जो एमएल तकनीक का उपयोग करती हैं और प्रदर्शन की निगरानी और संचालन के लिए अधिक सिस्टम लगाती हैं और एमएल या डेटा साइंस टीमों को प्रबंधित करने के तरीके पर अधिक डेटा-संचालित निर्णय लेती हैं।
एमएल टैलेंट होर्डिंग खत्म हो गया है अधिक लंबी अवधि के एमएल कर्मचारियों के विपरीत, एमएल श्रमिकों की छंटनी सबसे हाल के किराए के बीच होने की संभावना है ...। चूंकि एमएल और एआई पिछले एक दशक में एक अधिक सामान्य तकनीक बन गई है, इसलिए कई बड़ी तकनीकी कंपनियों ने इस प्रकार के श्रमिकों को काम पर रखना शुरू कर दिया क्योंकि वे वित्तीय लागत को संभाल सकते थे और उन्हें प्रतिस्पर्धियों से दूर रख सकते थे - जरूरी नहीं कि उनकी जरूरत थी। (इसलिए) इतने सारे एमएल कर्मचारियों को छंटनी करते हुए देखना आश्चर्यजनक नहीं है ... हालांकि, जैसे एमएल टैलेंट जमाखोरी का युग समाप्त हो रहा है, यह स्टार्टअप के लिए नवाचार और अवसर की एक नई लहर की शुरूआत कर सकता है। इतनी प्रतिभा के साथ अब काम की तलाश में, हम देखेंगे कि इनमें से कई लोग बड़ी तकनीक से बाहर निकलकर छोटे और मध्यम आकार के व्यवसायों या स्टार्टअप में आएंगे।
एमएल परियोजना प्राथमिकता मैं देखता हूं कि मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स दो प्रकार के होते हैं: बिक्री योग्य विशेषताएं जो नेतृत्व का मानना है कि बिक्री में वृद्धि होगी और प्रतिस्पर्धा के खिलाफ जीत होगी, और राजस्व अनुकूलन परियोजनाएं ... बिक्री योग्य फीचर परियोजनाओं को स्थगित कर दिया जाएगा, क्योंकि वे जल्दी से बाहर निकलना मुश्किल हैं, और इसके बजाय , अब-छोटी ML टीमें राजस्व अनुकूलन पर अधिक ध्यान केंद्रित करेंगी क्योंकि यह वास्तविक राजस्व को बढ़ा सकती हैं। प्रदर्शन, इस समय, सभी व्यावसायिक इकाइयों के लिए आवश्यक है और एमएल इससे अछूती नहीं है।
एकीकृत एमएल MLOps अपनाने को धीमा करने वाले कारकों में से एक बिंदु समाधानों की अधिकता है। यह कहना नहीं है कि वे काम नहीं करते हैं, लेकिन यह कि वे एक साथ अच्छी तरह से एकीकृत नहीं हो सकते हैं और कार्यप्रवाह में अंतराल छोड़ सकते हैं। उसके कारण, मेरा दृढ़ विश्वास है कि 2023 वह वर्ष है जब उद्योग मॉड्यूल से निर्मित एकीकृत, एंड-टू-एंड प्लेटफॉर्म की ओर बढ़ता है जिसे व्यक्तिगत रूप से उपयोग किया जा सकता है और एक दूसरे के साथ मूल रूप से एकीकृत भी किया जा सकता है (साथ ही अन्य उत्पादों के साथ आसानी से एकीकृत किया जा सकता है) . इस तरह का प्लेटफ़ॉर्म दृष्टिकोण, व्यक्तिगत घटकों के लचीलेपन के साथ, उस तरह का चुस्त अनुभव प्रदान करता है जिसकी आज के विशेषज्ञ तलाश कर रहे हैं। बिंदु उत्पादों को खरीदना और उन्हें एक साथ पैच करना आसान है; यह स्क्रैच से अपना खुद का बुनियादी ढांचा बनाने से ज्यादा तेज है (जब आपको मॉडल बनाने के लिए उस समय का उपयोग करना चाहिए)…।
NVIDIA एआई और मशीन लर्निंग क्षेत्रों की एक श्रृंखला में कई भविष्यवाणियों की पेशकश की:
एनिमा आनंदकुमार, एमएल रिसर्च के निदेशक और कैलटेक में ब्रेन प्रोफेसर
डिजिटल जुड़वाँ शारीरिक हो जाओ: हम बड़े पैमाने पर देखेंगे डिजिटल जुड़वाँ भौतिक प्रक्रियाएं जो जटिल और बहु-स्तरीय हैं, जैसे कि मौसम और जलवायु मॉडल, भूकंपीय घटनाएं और भौतिक गुण। यह वर्तमान वैज्ञानिक सिमुलेशन को दस लाख-x तक गति देगा, और नई वैज्ञानिक अंतर्दृष्टि और खोजों को सक्षम करेगा।
जनरलिस्ट एआई एजेंट: एआई एजेंट प्राकृतिक भाषा के निर्देशों और बड़े पैमाने पर सुदृढीकरण सीखने के साथ ओपन-एंडेड कार्यों को हल करेंगे, जबकि नींव के मॉडल का उपयोग करते हुए - वे बड़े एआई मॉडल बड़े पैमाने पर बिना लेबल वाले डेटा पर प्रशिक्षित होते हैं - ऐसे एजेंटों को सक्षम करने के लिए जो किसी भी प्रकार के अनुरोध को पार्स कर सकते हैं और समय के साथ नए प्रकार के प्रश्नों के अनुकूल।
मनुवीर दास, वाइस प्रेसिडेंट, एंटरप्राइज़ कंप्यूटिंग
सॉफ्टवेयर एडवांस एंड एआई सिलोस: एआई अनुसंधान और विकास के लिए उद्यमों को लंबे समय से क्लाउड कंप्यूटिंग और हाइब्रिड आर्किटेक्चर के बीच चयन करना पड़ा है - एक ऐसा अभ्यास जो डेवलपर उत्पादकता और धीमी नवाचार को प्रभावित कर सकता है।
2023 में, सॉफ्टवेयर सभी बुनियादी ढांचे के प्रकारों में एआई पाइपलाइनों को एकीकृत करने और एआई चिकित्सकों के लिए एक एकल, जुड़ा हुआ अनुभव प्रदान करने के लिए व्यवसायों को सक्षम करेगा। यह उद्यमों को परियोजना के आकार या जटिलता की परवाह किए बिना रणनीतिक उद्देश्यों के खिलाफ लागत को संतुलित करने और लचीले विकास के लिए वस्तुतः असीमित क्षमता तक पहुंच प्रदान करने की अनुमति देगा।
जनरेटिव एआई ट्रांसफॉर्म एंटरप्राइज एप्लिकेशन: जनरेटिव एआई के बारे में प्रचार 2023 में वास्तविकता बन जाता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि वास्तविक जनरेटिव एआई के लिए नींव अंततः जगह में है, सॉफ्टवेयर के साथ जो बड़े भाषा मॉडल और सिफारिशकर्ता सिस्टम को उत्पादन अनुप्रयोगों में बदल सकता है जो छवियों से परे जाकर बुद्धिमानी से सवालों का जवाब देते हैं, सामग्री बनाते हैं और यहां तक कि चिंगारी की खोज…।
किम्बर्ली पॉवेल, उपाध्यक्ष, हेल्थकेयर
सर्जरी 4.0: फ्लाइट सिमुलेटर पायलटों को प्रशिक्षित करने और नए विमान नियंत्रण पर शोध करने के लिए काम करते हैं। सर्जन और रोबोटिक सर्जरी उपकरण निर्माताओं के लिए भी अब यही सच है। डिजिटल जुड़वाँ जो हर पैमाने पर अनुकरण कर सकते हैं, ऑपरेटिंग रूम के वातावरण से लेकर मेडिकल रोबोट और रोगी शरीर रचना तक, व्यक्तिगत सर्जिकल रिहर्सल और एआई-संचालित मानव और मशीन इंटरैक्शन को डिजाइन करने में नई जमीन तोड़ रहे हैं। एक अनुभवी सर्जन तैयार करने का एकमात्र तरीका लंबा रेजीडेंसी नहीं होगा। कई विशेषज्ञ ऑपरेटर बन जाएंगे जब वे वास्तविक रोगी पर अपनी पहली रोबोट-समर्थित सर्जरी करेंगे।
डैनी शापिरो, वाइस प्रेसिडेंट, ऑटोमोटिव
मेटावर्स में स्वायत्त वाहनों का प्रशिक्षण: स्वायत्त वाहन विकसित करने वाले 250 से अधिक ऑटो और ट्रक निर्माता, स्टार्टअप, परिवहन और गतिशीलता-ए-सर्विस प्रदाता हमारे समय की सबसे जटिल एआई चुनौतियों में से एक से निपट रहे हैं। सड़क पर परीक्षण करके हर उस परिदृश्य का सामना करना संभव नहीं है जिसे वे संभालने में सक्षम हों, इसलिए 2023 में अधिकांश उद्योग मदद के लिए आभासी दुनिया की ओर रुख करेंगे। ऑन-रोड डेटा संग्रह वर्चुअल फ्लीट द्वारा पूरक होगा जो परिनियोजन से पहले नई सुविधाओं के प्रशिक्षण और परीक्षण के लिए डेटा उत्पन्न करता है। उच्च-निष्ठा सिमुलेशन स्वायत्त वाहनों को लगभग अनंत परिदृश्यों और वातावरणों के माध्यम से चलाएगा…।
रेव लेबर्डेडियन, वाइस प्रेसिडेंट, ओम्निवर्स एंड सिमुलेशन टेक्नोलॉजी
मेटावर्स यूनिवर्सल ट्रांसलेटर: जैसे HTML 2D वेब की मानक भाषा है, यूनिवर्सल दृश्य विवरण 3डी वेब के लिए सबसे शक्तिशाली, एक्स्टेंसिबल, खुली भाषा बनने के लिए तैयार है। मेटावर्स में आभासी दुनिया का वर्णन करने के लिए 3डी मानक के रूप में, यूएसडी उद्यमों और यहां तक कि उपभोक्ताओं को विभिन्न उपकरणों, दर्शकों और ब्राउज़रों का उपयोग करके सबसे सहज और सुसंगत फैशन में विभिन्न 3डी दुनिया के बीच स्थानांतरित करने की अनुमति देगा।
रॉनी वशिष्ठ, वरिष्ठ उपाध्यक्ष, दूरसंचार
5जी नेटवर्क पर एआर/वीआर पर कॉर्ड काटना: जबकि कई व्यवसाय हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर विकास के लिए क्लाउड पर चले जाएंगे, एज डिजाइन और सहयोग भी बढ़ेगा क्योंकि 5G नेटवर्क दुनिया भर में पूरी तरह से तैनात हो गए हैं। उदाहरण के लिए, ऑटोमोटिव डिज़ाइनर, संवर्धित वास्तविकता वाले हेडसेट पहन सकते हैं और उसी सामग्री को वायरलेस नेटवर्क पर दुनिया भर के सहकर्मियों को स्ट्रीम कर सकते हैं, सहयोगी परिवर्तनों को गति दे सकते हैं और रिकॉर्ड गति से अभिनव समाधान विकसित कर सकते हैं। 5G उद्योगों में कनेक्टेड रोबोटों की त्वरित तैनाती का भी नेतृत्व करेगा - स्टोर अलमारियों को पुनर्स्थापित करने, फर्श की सफाई करने, पिज्जा वितरित करने और कारखानों में सामान चुनने और पैक करने के लिए उपयोग किया जाता है।
बॉब पेटे, वाइस प्रेसिडेंट, प्रोफेशनल विज़ुअलाइज़ेशन
सिमुलेशन के माध्यम से एक औद्योगिक क्रांति: भौतिक दुनिया में निर्मित हर चीज को पहले एक आभासी दुनिया में सिम्युलेट किया जाएगा जो भौतिकी के नियमों का पालन करती है। ये डिजिटल जुड़वाँ - जिनमें बड़े पैमाने के वातावरण, जैसे कारखाने, शहर और यहाँ तक कि पूरे ग्रह शामिल हैं - और औद्योगिक मेटावर्स डिजिटल परिवर्तन पहल के महत्वपूर्ण घटक बनने के लिए तैयार हैं। उदाहरण पहले से ही लाजिमी हैं: सीमेंस औद्योगिक स्वचालन को एक नए स्तर पर ले जा रहा है। बीएमडब्लू (BMW) निर्माण प्रक्रियाओं की इष्टतम योजना बनाने के लिए पूरे कारखाने के फर्श का अनुकरण कर रहा है। लॉकहीड मार्टिन यह अनुमान लगाने के लिए जंगल की आग के व्यवहार का अनुकरण कर रहा है कि संसाधनों को कहाँ और कब तैनात किया जाए। DNEG, SONY Pictures, WPP और अन्य विश्व स्तर पर वितरित कला विभागों के माध्यम से उत्पादकता बढ़ा रहे हैं जो रचनाकारों, कलाकारों और डिजाइनरों को वास्तविक समय में दृश्यों पर पुनरावृति करने में सक्षम बनाते हैं।
उद्यम आईटी वास्तुकला पर पुनर्विचार: जिस तरह कई व्यवसायों ने हाइब्रिड कार्य की चुनौतियों का सामना करने के लिए अपनी संस्कृति और तकनीकों को अपनाने के लिए हाथ-पांव मारा, नया साल कई कंपनियों के संपूर्ण आईटी बुनियादी ढांचे को फिर से तैयार करेगा। कंपनियां अनुप्रयोगों और जटिल डेटासेट की बढ़ती मांगों से निपटने में सक्षम शक्तिशाली ग्राहक उपकरणों की तलाश करेंगी। और वे लचीलेपन को अपनाएंगे, घातीय स्केलिंग के लिए क्लाउड में फटने के लिए आगे बढ़ेंगे। वितरित कंप्यूटिंग सॉफ़्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म को अपनाने से विश्व स्तर पर फैले हुए कार्यबल को सहयोग करने और सबसे भिन्न कार्य वातावरण के तहत उत्पादक बने रहने में सक्षम बनाया जाएगा।
इसी तरह, जटिल एआई मॉडल के विकास और प्रशिक्षण के लिए डेटा सेंटर और डेस्कटॉप में शक्तिशाली कंप्यूट इंफ्रास्ट्रक्चर की आवश्यकता होगी। व्यवसाय विभिन्न औद्योगिक उपयोग के मामलों के लिए क्यूरेटेड एआई सॉफ्टवेयर स्टैक को देखेंगे ताकि उनके लिए एआई को अपने वर्कफ़्लोज़ में लाना और ग्राहकों को उच्च गुणवत्ता वाले उत्पादों और सेवाओं को तेज़ी से वितरित करना आसान हो सके।
अजिता मार्टिन, वाइस प्रेसिडेंट, एआई फॉर रिटेल एंड कंज्यूमर प्रोडक्ट्स ग्रुप
आपूर्ति श्रृंखलाओं का अनुकूलन करने के लिए एआई: यहां तक कि सबसे परिष्कृत खुदरा विक्रेताओं और ई-कॉमर्स कंपनियों को भी पिछले दो वर्षों में मांग के साथ आपूर्ति को संतुलित करने में परेशानी हुई है। उपभोक्ताओं ने महामारी के दौरान घर की खरीदारी को अपनाया और फिर लॉकडाउन हटने के बाद ईंट-और-मोर्टार स्टोर में वापस आ गए। मुद्रास्फीति की मार के बाद, उन्होंने एक बार फिर से अपनी खरीदारी की आदतों को बदल दिया, आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधकों को फिट कर दिया। एआई अधिक लगातार और अधिक सटीक पूर्वानुमान सक्षम करेगा, यह सुनिश्चित करेगा कि सही उत्पाद सही समय पर सही स्टोर पर है। इसके अलावा, खुदरा विक्रेता अवसरों और नुकसानों के बारे में अधिक समग्र दृष्टिकोण प्रदान करने के लिए मार्ग अनुकूलन सॉफ्टवेयर और सिमुलेशन प्रौद्योगिकी को अपनाएंगे।
मैल्कम डे मायो, उपाध्यक्ष, वित्तीय सेवाएं
वित्तीय सेवाओं के लिए क्लाउड-फर्स्ट: बैंकों की एक नई अनिवार्यता है: तेजी से चुस्त हो जाओ। गैर-पारंपरिक वित्तीय संस्थानों से बढ़ती प्रतिस्पर्धा का सामना करते हुए, अन्य उद्योगों में अपने अनुभवों से बढ़ती ग्राहकों की अपेक्षाओं को बदलना और विरासत के बुनियादी ढांचे से दुखी होकर, बैंक और अन्य संस्थान क्लाउड-फर्स्ट एआई दृष्टिकोण को अपनाएंगे। लेकिन एक अत्यधिक विनियमित उद्योग के रूप में जिसके लिए परिचालन लचीलापन की आवश्यकता होती है, एक उद्योग शब्द जिसका अर्थ है कि आपके सिस्टम झटके (महामारी की तरह) को अवशोषित और जीवित रह सकते हैं, बैंक खुले, पोर्टेबल, कठोर, संकर समाधानों की तलाश करेंगे। नतीजतन, बैंक उपलब्ध होने पर समर्थन समझौते खरीदने के लिए बाध्य हैं।
डेविड रेबर, मुख्य सुरक्षा अधिकारी
डेटा वैज्ञानिक आपकी नई साइबर संपत्ति हैं: पारंपरिक साइबर पेशेवर अब सबसे परिष्कृत खतरों के खिलाफ प्रभावी ढंग से बचाव नहीं कर सकते हैं क्योंकि हमलों और रक्षा की गति और जटिलता प्रभावी रूप से मानव क्षमताओं से अधिक हो गई है। डेटा वैज्ञानिक और अन्य मानव विश्लेषक सभी डेटा को निष्पक्ष रूप से देखने और खतरों का पता लगाने के लिए एआई का उपयोग करेंगे। उल्लंघन होने जा रहे हैं, इसलिए एआई और मनुष्यों का उपयोग करने वाली डेटा साइंस तकनीकें भूसे के ढेर में सुई खोजने और जल्दी से प्रतिक्रिया करने में मदद करेंगी।
कारी ब्रिस्की, उपाध्यक्ष, एआई और एचपीसी सॉफ्टवेयर
बिना लेबल वाला डेटा अपना उद्देश्य पाता है: बड़े भाषा मॉडल और संरचित डेटा भी फ़ोटो, ऑडियो रिकॉर्डिंग, ट्वीट्स और अधिक के दायरे तक विस्तारित होंगे ताकि स्वास्थ्य देखभाल की सफलताओं, विज्ञान में प्रगति, बेहतर ग्राहक जुड़ाव और यहां तक कि स्व-ड्राइविंग परिवहन में बड़ी प्रगति का समर्थन करने के लिए छिपे हुए पैटर्न और सुराग मिल सकें। 2023 में, इस सभी असंरचित डेटा को मिश्रण में जोड़ने से तंत्रिका नेटवर्क विकसित करने में मदद मिलेगी, उदाहरण के लिए, वे स्वास्थ्य रिकॉर्ड की नकल करने के लिए सिंथेटिक प्रोफाइल तैयार कर सकते हैं, जिनसे उन्होंने सीखा है। इस प्रकार की अप्रशिक्षित मशीन लर्निंग पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग की तरह ही महत्वपूर्ण होने वाली है।
नया कॉल सेंटर: 2023 में कॉल सेंटर पर नजर रखें, जहां अधिक से अधिक आसानी से लागू किए गए स्पीच एआई वर्कफ्लो को अपनाने से ग्राहक संपर्क पाइपलाइन के हर चरण पर व्यापार लचीलापन मिलेगा - मॉडल आर्किटेक्चर को संशोधित करने से लेकर मालिकाना डेटा पर मॉडल को ठीक करने और पाइपलाइनों को अनुकूलित करने तक। जैसे-जैसे स्पीच एआई वर्कफ्लो की पहुंच बढ़ती है, वैसे-वैसे हम एंटरप्राइज एडॉप्शन का विस्तार और कॉल सेंटर की उत्पादकता में विशाल वृद्धि देखेंगे, जो समय के समाधान में तेजी लाकर होगी। एआई एजेंटों को ग्राहकों के लिए प्रतीक्षा समय को कम करते हुए, सही समय पर बड़े पैमाने पर ज्ञान के आधार से सही जानकारी निकालने में मदद करेगा।
दीपू तल्ला, उपाध्यक्ष, एंबेडेड और एज कंप्यूटिंग
रोबोट एक मिलियन जीवन प्राप्त करते हैं: क्लाउड में जीपीयू पर रोबोट के समानांतर लाखों उदाहरणों में अनुकरण करने की क्षमता के साथ फोटोरिअलिस्टिक रेंडरिंग और सटीक भौतिकी मॉडलिंग संयोजन के रूप में अधिक रोबोटों को आभासी दुनिया में प्रशिक्षित किया जाएगा। जनरेटिव एआई तकनीक अत्यधिक यथार्थवादी 3डी सिमुलेशन परिदृश्य बनाना आसान बनाएगी और अधिक सक्षम रोबोट विकसित करने के लिए सिमुलेशन और सिंथेटिक डेटा को अपनाने में तेजी लाएगी।
मार्क स्पीलर, वरिष्ठ निदेशक, ऊर्जा
एआई-पावर्ड एनर्जी ग्रिड: वितरित ऊर्जा संसाधनों की अभूतपूर्व दर के कारण ग्रिड अधिक जटिल हो जाता है, विद्युत उपयोगिता कंपनियों को परिचालन दक्षता में सुधार, कार्यात्मक सुरक्षा में वृद्धि, लोड की सटीकता में वृद्धि और मांग पूर्वानुमान में वृद्धि, और नवीकरणीय ऊर्जा के कनेक्शन समय में तेजी लाने के लिए एज एआई की आवश्यकता होगी। , जैसे सौर और पवन। किनारे पर एआई ऊर्जा की बर्बादी और लागत को कम करते हुए ग्रिड के लचीलेपन को बढ़ाएगा।
- एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
- प्लेटोब्लॉकचैन। Web3 मेटावर्स इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- स्रोत: https://insidehpc.com/2023/01/an-ai-flavored-set-of-hpc-predictions-for-2023/
- 2022
- 2023
- 2D
- 3d
- 5G
- 7
- a
- क्षमता
- योग्य
- About
- में तेजी लाने के
- त्वरित
- त्वरक
- पहुँच
- एक्सेसिबिलिटी
- लेखा
- शुद्धता
- सही
- के पार
- सक्रिय रूप से
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