Digitrode

За последние несколько лет популярность периферийного ИИ (Edge AI) значительно возросла. Ожидается, что к 2035 году мировой рынок периферийного ИИ будет расти со среднегодовым темпом в 27,8%, достигнув общей стоимости в 356,84 миллиарда долларов.

По мере усложнения приложений искусственного интеллекта (ИИ) энергоэффективность становится всё более значимой.

Экологическое, экономическое и операционное воздействие уже велико. По словам Джесси Доджа, старшего научного сотрудника Института искусственного интеллекта Аллена, один запрос к ChatGPT использует примерно столько же электроэнергии, сколько требуется для освещения одной лампочки в течение двадцати минут. Более того, ожидается, что к 2030 году потребности дата-центров в энергии удвоятся, главным образом из-за развития и распространения технологий ИИ.

Вычисления ИИ, особенно в больших масштабах, оставляют огромный углеродный след. С ростом спроса на эту технологию энергоэффективность становится критически важной, чтобы поддерживать масштабирование без увеличения потребления энергии. Кроме того, оптимизация энергопотребления технологий не только способствует устойчивому развитию, но и снижает операционные расходы.

Промышленный ландшафт переживает грандиозные изменения благодаря слиянию искусственного интеллекта (ИИ) и больших данных. Такие отрасли, как добыча полезных ископаемых, нефтяная и производственная, используют эти технологии для повышения операционной эффективности, улучшения безопасности и увеличения бизнес-ценности. В этой статье рассматривается трансформационное влияние ИИ и больших данных на эти сектора, с акцентом на профилактическое обслуживание, оптимизацию процессов и создание новых возможностей для повышения эффективности.

Последние достижения искусственного интеллекта (ИИ), основанные на гигантских облачных вычислительных системах, продолжают поражать как обычных пользователей, так и ученых-компьютерщиков. ИИ способен выполнять задачи, такие как написание бизнес-отчетов, создание фотосессий для модных магазинов или открытие новых молекул. Это стало обыденностью, хотя еще в 2020 году такие возможности казались фантастикой.

Хотя машинное обучение (МО) может показаться сложным и трудоемким для новых исследований в этой области, часто обратное справедливо для создания доказательства концепции (proof of concept или POC). Целью POC является быстрая демонстрация того, что приложение или идея осуществимы с помощью МО, что не нужно делать с нуля. Вместо того, чтобы обучать модель или создавать что-то совершенно новое, можно использовать существующие сторонние или открытые ресурсы (Open Source).

Мы обсудим, как использовать некоторые этапы при разработке модели POC. Мы получим руководство о том, как подходить к разработке, особенно с точки зрения того, когда использовать многочисленные доступные ресурсы в экосистеме МО, которые постоянно обновляются. В этой статье описываются некоторые ключевые инструменты, программные пакеты и предварительно обученные хабы моделей, которые помогают успешно построить МО POC.

Существует несколько типов нейронных сетей (NN). Рекуррентные нейронные сети (RNN) могут «запоминать» данные и использовать прошлую информацию для выводов. В этой статье рекуррентные нейронные сети сравниваются с сетями прямого распространения (FFNN), которые не могут помнить, затем углубимся в концепцию обратного распространения во времени (BPTT) и завершим рассмотрением RNN с долговременной краткосрочной памятью (LSTM).

RNN и FFNN обрабатывают информацию по-разному. В FFNN информация перемещается напрямую из входного слоя в скрытые слои и в выходной слой. В результате FFNN не имеют памяти о предыдущих входах и бесполезны для прогнозирования будущего. Единственное использование прошлой информации в FFNN – это обучение. После обучения сети прошлая информация не учитывается. FFNN используются для задач классификации и распознавания.

Разработка встраиваемых систем всегда требует особого внимания к эффективности, надежности и ресурсоемкости. В последнее время технологии искусственного интеллекта (ИИ) начали активно проникать в эту область, предоставляя разработчикам новые инструменты для ускорения и улучшения процессов проектирования и тестирования. В этой статье мы рассмотрим полезные сервисы и программы, основанные на ИИ, которые могут значительно облегчить работу разработчиков встраиваемых систем.

Последние достижения в области технологий предоставили возможности искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) в руки обычных пользователей. Искусственный интеллект обеспечивает инновации практически во всех отраслях промышленности, где его способность адаптироваться и реагировать на меняющиеся требования создает новые захватывающие возможности. От автомобилей, на которых мы ездим, до умных ферм, которые формируют будущее сельскохозяйственной отрасли, трудно найти отрасль, которая не будет преобразована с помощью ИИ.

Появление ChatGPT ознаменовало поворотный момент в развитии искусственного интеллекта (ИИ). Эта языковая модель покорила мир, продемонстрировав невероятный потенциал ИИ, способный произвести революцию в различных аспектах нашей жизни. Скорее всего, вы уже столкнулись с появлением чат-ботов с искусственным интеллектом и, вероятно, задаетесь вопросом, как они так быстро разрослись и куда они пойдут.

Сегодня мы рассмотрим развитие ChatGPT и исследуем его влияние на развитие искусственного интеллекта и разнообразных приложений в различных отраслях.

Неудивительно, что из-за ажиотажа вокруг машинного обучения (МО) и стремления преобразовать бизнес с его помощью не все проекты МО оказались успешными. Часто менталитет «решение прежде проблемы» приводит к плохо определенным требованиям и целям использования МО. Непонимание того, почему следует использовать МО, а также то, как это повлияет на бизнес-показатели, может привести к проверке концепции (ПК), которая отнимет драгоценное время и не принесет результатов.

Чтобы избежать этого, компании, стремящиеся внедрить МО в свои процессы или продукты, должны стремиться понять свою общую цель, а затем связать эту цель с соответствующими бизнес-показателями, используемыми для измерения текущего базового уровня, подготавливая почву для оценки эффективности МО в качестве ПК. работа продвигается. Наконец, соединение этих индикаторов с соответствующими метриками МО на основе задачи или варианта использования ПК и разработка краткой дорожной карты для направления исследований и разработок повысят вероятность успеха.