വ്യാവസായിക AIoT യെ പുതിയ പ്രിയങ്കരമാക്കുന്ന നാല് ഘടകങ്ങൾ

അടുത്തിടെ പുറത്തിറങ്ങിയ വ്യാവസായിക AI, AI മാർക്കറ്റ് റിപ്പോർട്ട് 2021-2026 അനുസരിച്ച്, വ്യാവസായിക സാഹചര്യങ്ങളിൽ AI സ്വീകരിക്കുന്നതിന്റെ നിരക്ക് വെറും രണ്ട് വർഷത്തിനുള്ളിൽ 19 ശതമാനത്തിൽ നിന്ന് 31 ശതമാനമായി വർദ്ധിച്ചു. തങ്ങളുടെ പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ AI പൂർണ്ണമായോ ഭാഗികമായോ അവതരിപ്പിച്ച 31 ശതമാനം പേർക്ക് പുറമേ, മറ്റൊരു 39 ശതമാനം പേർ നിലവിൽ സാങ്കേതികവിദ്യ പരീക്ഷിക്കുകയോ പൈലറ്റ് ചെയ്യുകയോ ചെയ്യുന്നു.

ലോകമെമ്പാടുമുള്ള നിർമ്മാതാക്കൾക്കും ഊർജ്ജ കമ്പനികൾക്കും ഒരു പ്രധാന സാങ്കേതികവിദ്യയായി AI ഉയർന്നുവരുന്നു, കൂടാതെ IoT വിശകലനം പ്രവചിക്കുന്നത് വ്യാവസായിക AI സൊല്യൂഷൻസ് വിപണി 35% ശക്തമായ പോസ്റ്റ്-പാൻഡെമിക് സംയുക്ത വാർഷിക വളർച്ചാ നിരക്ക് (CAGR) കാണിക്കുകയും 2026 ആകുമ്പോഴേക്കും 102.17 ബില്യൺ ഡോളറിലെത്തുകയും ചെയ്യുമെന്നാണ്.

ഡിജിറ്റൽ യുഗം ഇന്റർനെറ്റ് ഓഫ് തിംഗ്‌സിന് ജന്മം നൽകി. കൃത്രിമബുദ്ധിയുടെ ആവിർഭാവം ഇന്റർനെറ്റ് ഓഫ് തിംഗ്‌സിന്റെ വികസനത്തിന്റെ വേഗത ത്വരിതപ്പെടുത്തിയതായി കാണാൻ കഴിയും.

വ്യാവസായിക AI, AIoT എന്നിവയുടെ ഉയർച്ചയെ നയിക്കുന്ന ചില ഘടകങ്ങൾ നമുക്ക് നോക്കാം.

ഘടകം 1: വ്യാവസായിക AIoT-യ്‌ക്കുള്ള കൂടുതൽ കൂടുതൽ സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ഉപകരണങ്ങൾ

2019 ൽ, Iot അനലിറ്റിക്സ് വ്യാവസായിക AI-യെ ഉൾപ്പെടുത്താൻ തുടങ്ങിയപ്പോൾ, ഓപ്പറേഷണൽ ടെക്നോളജി (OT) വെണ്ടർമാരിൽ നിന്നുള്ള സമർപ്പിത AI സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ കുറവായിരുന്നു. അതിനുശേഷം, ഫാക്ടറി ഫ്ലോറിനായി AI പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളുടെ രൂപത്തിൽ AI സോഫ്റ്റ്‌വെയർ സൊല്യൂഷനുകൾ വികസിപ്പിക്കുകയും നൽകുകയും ചെയ്തുകൊണ്ട് നിരവധി OT വെണ്ടർമാർ AI വിപണിയിൽ പ്രവേശിച്ചു.

ഡാറ്റ പ്രകാരം, ഏകദേശം 400 വെണ്ടർമാർ AIoT സോഫ്റ്റ്‌വെയർ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. കഴിഞ്ഞ രണ്ട് വർഷത്തിനിടെ വ്യാവസായിക AI വിപണിയിൽ ചേരുന്ന സോഫ്റ്റ്‌വെയർ വെണ്ടർമാരുടെ എണ്ണം ഗണ്യമായി വർദ്ധിച്ചു. പഠനത്തിനിടെ, നിർമ്മാതാക്കൾക്കും വ്യാവസായിക ഉപഭോക്താക്കൾക്കും AI സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ 634 വിതരണക്കാരെ IoT അനലിറ്റിക്സ് തിരിച്ചറിഞ്ഞു. ഈ കമ്പനികളിൽ 389 (61.4%) എണ്ണം AI സോഫ്റ്റ്‌വെയർ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.

പുതിയ AI സോഫ്റ്റ്‌വെയർ പ്ലാറ്റ്‌ഫോം വ്യാവസായിക പരിതസ്ഥിതികളിലാണ് ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നത്. അപ്‌ടേക്ക്, ബ്രെയിൻക്യൂബ് അല്ലെങ്കിൽ C3 AI എന്നിവയ്‌ക്കപ്പുറം, വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന നിരവധി ഓപ്പറേഷണൽ ടെക്‌നോളജി (OT) വെണ്ടർമാർ സമർപ്പിത AI സോഫ്റ്റ്‌വെയർ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. ABB യുടെ ജെനിക്സ് ഇൻഡസ്ട്രിയൽ അനലിറ്റിക്‌സ്, AI സ്യൂട്ട്, റോക്ക്‌വെൽ ഓട്ടോമേഷന്റെ ഫാക്ടറിടോക്ക് ഇന്നൊവേഷൻ സ്യൂട്ട്, ഷ്നൈഡർ ഇലക്ട്രിക്കിന്റെ സ്വന്തം നിർമ്മാണ കൺസൾട്ടിംഗ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോം, അടുത്തിടെ, നിർദ്ദിഷ്ട ആഡ്-ഓണുകൾ എന്നിവ ഉദാഹരണങ്ങളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഈ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളിൽ ചിലത് വിശാലമായ ഉപയോഗ കേസുകൾ ലക്ഷ്യമിടുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ABB യുടെ ജെനിക്സ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോം പ്രവർത്തന പ്രകടന മാനേജ്‌മെന്റ്, ആസ്തി സമഗ്രത, സുസ്ഥിരത, വിതരണ ശൃംഖല കാര്യക്ഷമത എന്നിവയ്‌ക്കായി മുൻകൂട്ടി നിർമ്മിച്ച ആപ്ലിക്കേഷനുകളും സേവനങ്ങളും ഉൾപ്പെടെയുള്ള വിപുലമായ അനലിറ്റിക്‌സ് നൽകുന്നു.

വൻകിട കമ്പനികൾ അവരുടെ AI സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ഉപകരണങ്ങൾ വിൽപ്പനയ്ക്ക് വയ്ക്കുന്നു.

മൈക്രോസോഫ്റ്റ്, ഗൂഗിൾ തുടങ്ങിയ വലിയ കമ്പനികൾ, AWS വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത പുതിയ യൂസ്-കേസ് നിർദ്ദിഷ്ട സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ടൂളുകളും AI സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ടൂളുകളുടെ ലഭ്യതയെ നയിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, 2020 ഡിസംബറിൽ, AWS, Amazon SageMaker JumpStart പുറത്തിറക്കി, ഇത് PdM, കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ, ഓട്ടോണമസ് ഡ്രൈവിംഗ് തുടങ്ങിയ ഏറ്റവും സാധാരണമായ വ്യാവസായിക ഉപയോഗ കേസുകൾക്ക് മുൻകൂട്ടി നിർമ്മിച്ചതും ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കാവുന്നതുമായ പരിഹാരങ്ങളുടെ ഒരു കൂട്ടം നൽകുന്നു, ഏതാനും ക്ലിക്കുകളിലൂടെ വിന്യസിക്കുക.

ഉപയോഗ-കേസ്-നിർദ്ദിഷ്ട സോഫ്റ്റ്‌വെയർ പരിഹാരങ്ങൾ ഉപയോഗക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾക്ക് കാരണമാകുന്നു.

പ്രവചന പരിപാലനത്തിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ചതുപോലുള്ള ഉപയോഗ-കേസ്-നിർദ്ദിഷ്ട സോഫ്റ്റ്‌വെയർ സ്യൂട്ടുകൾ കൂടുതൽ സാധാരണമായിക്കൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്. ഡാറ്റാ സ്രോതസ്സുകളുടെ വൈവിധ്യത്തിലും പരിശീലനത്തിനു മുമ്പുള്ള മോഡലുകളുടെ ഉപയോഗത്തിലുമുള്ള വർദ്ധനവും ഡാറ്റ മെച്ചപ്പെടുത്തൽ സാങ്കേതികവിദ്യകളുടെ വ്യാപകമായ സ്വീകാര്യതയും കാരണം 2021 ന്റെ തുടക്കത്തിൽ AI- അധിഷ്ഠിത ഉൽപ്പന്ന ഡാറ്റ മാനേജ്മെന്റ് (PdM) സോഫ്റ്റ്‌വെയർ സൊല്യൂഷനുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന ദാതാക്കളുടെ എണ്ണം 73 ആയി ഉയർന്നതായി IoT Analytics നിരീക്ഷിച്ചു.

ഘടകം 2: AI പരിഹാരങ്ങളുടെ വികസനവും പരിപാലനവും ലളിതമാക്കിയിരിക്കുന്നു.

ഓട്ടോമേറ്റഡ് മെഷീൻ ലേണിംഗ് (ഓട്ടോഎംഎൽ) ഒരു സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഉൽപ്പന്നമായി മാറുകയാണ്.

മെഷീൻ ലേണിംഗുമായി (ML) ബന്ധപ്പെട്ട ജോലികളുടെ സങ്കീർണ്ണത കാരണം, മെഷീൻ ലേണിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ ദ്രുതഗതിയിലുള്ള വളർച്ച, വൈദഗ്ധ്യമില്ലാതെ ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഓഫ്-ദി-ഷെൽഫ് മെഷീൻ ലേണിംഗ് രീതികളുടെ ആവശ്യകത സൃഷ്ടിച്ചിരിക്കുന്നു. തത്ഫലമായുണ്ടാകുന്ന ഗവേഷണ മേഖലയായ മെഷീൻ ലേണിംഗിനായുള്ള പുരോഗമന ഓട്ടോമേഷനെ ഓട്ടോഎംഎൽ എന്ന് വിളിക്കുന്നു. ഉപഭോക്താക്കളെ എംഎൽ മോഡലുകൾ വികസിപ്പിക്കാനും വ്യാവസായിക ഉപയോഗ കേസുകൾ വേഗത്തിൽ നടപ്പിലാക്കാനും സഹായിക്കുന്നതിന് വിവിധ കമ്പനികൾ അവരുടെ AI ഓഫറുകളുടെ ഭാഗമായി ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, 2020 നവംബറിൽ, ചെലവ് കുറയ്ക്കുന്നതിനും ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് പുതിയ ബിസിനസ്സ് മോഡലുകൾ പ്രാപ്തമാക്കുന്നതിനും മെഷീൻ പ്രോസസ്സ് ഡാറ്റ വൈബ്രേഷനും താപനില ഡാറ്റയും സംയോജിപ്പിക്കുന്ന ഒരു ഓട്ടോഎംഎൽ അധിഷ്ഠിത ഉൽപ്പന്നം SKF പ്രഖ്യാപിച്ചു.

മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഓപ്പറേഷനുകൾ (എംഎൽ ഓപ്‌സ്) മോഡൽ മാനേജ്‌മെന്റും പരിപാലനവും ലളിതമാക്കുന്നു.

നിർമ്മാണ പരിതസ്ഥിതികളിൽ AI മോഡലുകളുടെ പരിപാലനം ലളിതമാക്കുക എന്നതാണ് പുതിയ മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ ലക്ഷ്യം. പ്ലാന്റിനുള്ളിലെ നിരവധി ഘടകങ്ങൾ (ഉദാഹരണത്തിന്, ഡാറ്റ വിതരണത്തിലും ഗുണനിലവാര മാനദണ്ഡങ്ങളിലും വരുന്ന മാറ്റങ്ങൾ) ഒരു AI മോഡലിന്റെ പ്രകടനത്തെ ബാധിക്കുന്നതിനാൽ കാലക്രമേണ അതിന്റെ പ്രകടനം കുറയുന്നു. തൽഫലമായി, വ്യാവസായിക പരിതസ്ഥിതികളുടെ ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ആവശ്യകതകൾ നിറവേറ്റുന്നതിന് മോഡൽ മെയിന്റനൻസും മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രവർത്തനങ്ങളും ആവശ്യമായി വന്നിരിക്കുന്നു (ഉദാഹരണത്തിന്, 99% ൽ താഴെയുള്ള പ്രകടനമുള്ള മോഡലുകൾ തൊഴിലാളികളുടെ സുരക്ഷയെ അപകടപ്പെടുത്തുന്ന പെരുമാറ്റം തിരിച്ചറിയുന്നതിൽ പരാജയപ്പെട്ടേക്കാം).

സമീപ വർഷങ്ങളിൽ, DataRobot, Grid.AI, Pinecone/Zilliz, Seldon, Weights & Biases എന്നിവയുൾപ്പെടെ നിരവധി സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾ ML Ops സ്‌പെയ്‌സിൽ ചേർന്നിട്ടുണ്ട്. സ്ഥാപിത കമ്പനികൾ അവരുടെ നിലവിലുള്ള AI സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ഓഫറുകളിലേക്ക് മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ ചേർത്തിട്ടുണ്ട്, Azure ML Studio-യിൽ ഡാറ്റ ഡ്രിഫ്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ അവതരിപ്പിച്ച Microsoft ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. മോഡൽ പ്രകടനത്തെ തരംതാഴ്ത്തുന്ന ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയുടെ വിതരണത്തിലെ മാറ്റങ്ങൾ കണ്ടെത്താൻ ഈ പുതിയ സവിശേഷത ഉപയോക്താക്കളെ പ്രാപ്‌തമാക്കുന്നു.

ഘടകം 3: നിലവിലുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലും ഉപയോഗ കേസുകളിലും കൃത്രിമബുദ്ധി പ്രയോഗിച്ചു.

പരമ്പരാഗത സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ദാതാക്കൾ AI കഴിവുകൾ കൂട്ടിച്ചേർക്കുന്നു.

നിലവിലുള്ള വലിയ തിരശ്ചീന AI സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ടൂളുകളായ MS Azure ML, AWS SageMaker, Google Cloud Vertex AI എന്നിവയ്ക്ക് പുറമേ, AI കഴിവുകൾ കുത്തിവയ്ക്കുന്നതിലൂടെ കമ്പ്യൂട്ടറൈസ്ഡ് മെയിന്റനൻസ് മാനേജ്‌മെന്റ് സിസ്റ്റംസ് (CAMMS), മാനുഫാക്ചറിംഗ് എക്സിക്യൂഷൻ സിസ്റ്റങ്ങൾ (MES) അല്ലെങ്കിൽ എന്റർപ്രൈസ് റിസോഴ്‌സ് പ്ലാനിംഗ് (ERP) പോലുള്ള പരമ്പരാഗത സോഫ്റ്റ്‌വെയർ സ്യൂട്ടുകൾ ഇപ്പോൾ ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, ERP ദാതാവായ Epicor സോഫ്റ്റ്‌വെയർ അതിന്റെ Epicor വെർച്വൽ അസിസ്റ്റന്റ് (EVA) വഴി നിലവിലുള്ള ഉൽപ്പന്നങ്ങളിലേക്ക് AI കഴിവുകൾ ചേർക്കുന്നു. നിർമ്മാണ പ്രവർത്തനങ്ങൾ പുനഃക്രമീകരിക്കുകയോ ലളിതമായ അന്വേഷണങ്ങൾ നടത്തുകയോ (ഉദാഹരണത്തിന്, ഉൽപ്പന്ന വിലനിർണ്ണയം അല്ലെങ്കിൽ ലഭ്യമായ ഭാഗങ്ങളുടെ എണ്ണം എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള വിശദാംശങ്ങൾ നേടുക) പോലുള്ള ERP പ്രക്രിയകൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാൻ ഇന്റലിജന്റ് EVA ഏജന്റുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

AIoT ഉപയോഗിച്ച് വ്യാവസായിക ഉപയോഗ കേസുകൾ നവീകരിക്കുന്നു.

നിലവിലുള്ള ഹാർഡ്‌വെയർ/സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറിലേക്ക് AI കഴിവുകൾ ചേർത്തുകൊണ്ട് നിരവധി വ്യാവസായിക ഉപയോഗ കേസുകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. ഗുണനിലവാര നിയന്ത്രണ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലെ മെഷീൻ വിഷൻ ഒരു വ്യക്തമായ ഉദാഹരണമാണ്. പരമ്പരാഗത മെഷീൻ വിഷൻ സിസ്റ്റങ്ങൾ വസ്തുക്കൾക്ക് തകരാറുകൾ കാണിക്കുന്നുണ്ടോ എന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ച പാരാമീറ്ററുകളും പരിധികളും (ഉദാഹരണത്തിന്, ഉയർന്ന ദൃശ്യതീവ്രത) വിലയിരുത്തുന്ന പ്രത്യേക സോഫ്റ്റ്‌വെയർ സജ്ജീകരിച്ചിരിക്കുന്ന സംയോജിത അല്ലെങ്കിൽ ഡിസ്‌ക്രീറ്റ് കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ വഴി ചിത്രങ്ങൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു. പല കേസുകളിലും (ഉദാഹരണത്തിന്, വ്യത്യസ്ത വയറിംഗ് ആകൃതികളുള്ള ഇലക്ട്രോണിക് ഘടകങ്ങൾ), തെറ്റായ പോസിറ്റീവുകളുടെ എണ്ണം വളരെ കൂടുതലാണ്.

എന്നിരുന്നാലും, ഈ സംവിധാനങ്ങൾ കൃത്രിമബുദ്ധിയിലൂടെ പുനരുജ്ജീവിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, വ്യാവസായിക മെഷീൻ വിഷൻ പ്രൊവൈഡർ കോഗ്നെക്സ് 2021 ജൂലൈയിൽ ഒരു പുതിയ ഡീപ്പ് ലേണിംഗ് ടൂൾ (വിഷൻ പ്രോ ഡീപ്പ് ലേണിംഗ് 2.0) പുറത്തിറക്കി. പുതിയ ഉപകരണങ്ങൾ പരമ്പരാഗത വിഷൻ സിസ്റ്റങ്ങളുമായി സംയോജിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു, ഇത് അന്തിമ ഉപയോക്താക്കളെ ഒരേ ആപ്ലിക്കേഷനിൽ പരമ്പരാഗത വിഷൻ ഉപകരണങ്ങളുമായി ആഴത്തിലുള്ള പഠനം സംയോജിപ്പിക്കാൻ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു, ഇത് പോറലുകൾ, മലിനീകരണം, മറ്റ് വൈകല്യങ്ങൾ എന്നിവയുടെ കൃത്യമായ അളവെടുപ്പ് ആവശ്യമുള്ള ആവശ്യപ്പെടുന്ന മെഡിക്കൽ, ഇലക്ട്രോണിക് പരിതസ്ഥിതികൾ നിറവേറ്റുന്നു.

ഘടകം 4: വ്യാവസായിക AIoT ഹാർഡ്‌വെയർ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു

AI ചിപ്പുകൾ അതിവേഗം മെച്ചപ്പെട്ടുകൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്.

എംബഡഡ് ഹാർഡ്‌വെയർ AI ചിപ്പുകൾ അതിവേഗം വളർന്നുകൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്, AI മോഡലുകളുടെ വികസനത്തെയും വിന്യാസത്തെയും പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിന് വിവിധ ഓപ്ഷനുകൾ ലഭ്യമാണ്. NVIDIA-യുടെ ഏറ്റവും പുതിയ ഗ്രാഫിക്സ് പ്രോസസ്സിംഗ് യൂണിറ്റുകൾ (Gpus), 2021 മാർച്ചിൽ അവതരിപ്പിച്ച A30, A10 എന്നിവ ഉദാഹരണങ്ങളാണ്, കൂടാതെ ശുപാർശ സംവിധാനങ്ങൾ, കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ സിസ്റ്റങ്ങൾ പോലുള്ള AI ഉപയോഗ കേസുകൾക്ക് അനുയോജ്യവുമാണ്. മറ്റൊരു ഉദാഹരണം ഗൂഗിളിന്റെ നാലാം തലമുറ ടെൻസർ പ്രോസസ്സിംഗ് യൂണിറ്റുകൾ (TPus) ആണ്, അവ പ്രത്യേക AI വർക്ക്‌ലോഡുകൾക്കായുള്ള മോഡൽ വികസനത്തിലും വിന്യാസത്തിലും 1,000 മടങ്ങ് വരെ കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമതയും വേഗതയും കൈവരിക്കാൻ കഴിയുന്ന ശക്തമായ പ്രത്യേക ഉദ്ദേശ്യ ഇന്റഗ്രേറ്റഡ് സർക്യൂട്ടുകളാണ് (ASics). സമർപ്പിത AI ഹാർഡ്‌വെയർ ഉപയോഗിക്കുന്നത് മോഡൽ കമ്പ്യൂട്ടേഷൻ സമയം ദിവസങ്ങൾ മുതൽ മിനിറ്റുകൾ വരെ കുറയ്ക്കുന്നു, കൂടാതെ പല കേസുകളിലും ഒരു ഗെയിം ചേഞ്ചർ ആണെന്ന് തെളിയിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്.

പേ-പെർ-യൂസ് മോഡലിലൂടെ ശക്തമായ AI ഹാർഡ്‌വെയർ ഉടനടി ലഭ്യമാണ്.

സൂപ്പർസ്‌കെയിൽ സംരംഭങ്ങൾ അവരുടെ സെർവറുകൾ നിരന്തരം അപ്‌ഗ്രേഡ് ചെയ്‌ത് ക്ലൗഡിൽ കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ഉറവിടങ്ങൾ ലഭ്യമാക്കുന്നു, അതുവഴി അന്തിമ ഉപയോക്താക്കൾക്ക് വ്യാവസായിക AI ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ നടപ്പിലാക്കാൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, 2021 നവംബറിൽ, കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ, ശുപാർശ എഞ്ചിനുകൾ ഉൾപ്പെടെ വിവിധ ML ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി NVIDIA A10G ടെൻസർ കോർ GPU നൽകുന്ന ഏറ്റവും പുതിയ GPU-അധിഷ്ഠിത ഇൻസ്റ്റൻസുകൾ, Amazon EC2 G5 എന്നിവയുടെ ഔദ്യോഗിക റിലീസ് AWS പ്രഖ്യാപിച്ചു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഡിറ്റക്ഷൻ സിസ്റ്റംസ് ദാതാവായ നാനോട്രോണിക്‌സ്, പ്രോസസ്സിംഗ് ശ്രമങ്ങൾ വേഗത്തിലാക്കാനും മൈക്രോചിപ്പുകളുടെയും നാനോട്യൂബുകളുടെയും നിർമ്മാണത്തിൽ കൂടുതൽ കൃത്യമായ കണ്ടെത്തൽ നിരക്കുകൾ നേടാനും അതിന്റെ AI-അധിഷ്ഠിത ഗുണനിലവാര നിയന്ത്രണ പരിഹാരത്തിന്റെ Amazon EC2 ഉദാഹരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ഉപസംഹാരവും സാധ്യതയും

ഫാക്ടറിയിൽ നിന്ന് AI പുറത്തുവരുന്നു, AI-അധിഷ്ഠിത PdM പോലുള്ള പുതിയ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലും നിലവിലുള്ള സോഫ്റ്റ്‌വെയറിലേക്കും ഉപയോഗ സാഹചര്യങ്ങളിലേക്കുമുള്ള മെച്ചപ്പെടുത്തലുകളായി ഇത് എല്ലായിടത്തും ദൃശ്യമാകും. വലിയ സംരംഭങ്ങൾ നിരവധി AI ഉപയോഗ കേസുകൾ പുറത്തിറക്കുകയും വിജയം റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു, കൂടാതെ മിക്ക പ്രോജക്റ്റുകൾക്കും നിക്ഷേപത്തിൽ ഉയർന്ന വരുമാനം ലഭിക്കുന്നു. മൊത്തത്തിൽ, ക്ലൗഡ്, ഐഒടി പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ, ശക്തമായ AI ചിപ്പുകൾ എന്നിവയുടെ ഉയർച്ച പുതിയ തലമുറ സോഫ്റ്റ്‌വെയറിനും ഒപ്റ്റിമൈസേഷനും ഒരു വേദി നൽകുന്നു.