നാല് ഘടകങ്ങൾ വ്യാവസായിക എഐഒടിയെ പുതിയ പ്രിയങ്കരമാക്കുന്നു

അടുത്തിടെ പുറത്തിറക്കിയ വ്യാവസായിക AI, AI മാർക്കറ്റ് റിപ്പോർട്ട് 2021-2026 അനുസരിച്ച്, വ്യാവസായിക ക്രമീകരണങ്ങളിൽ AI യുടെ ദത്തെടുക്കൽ നിരക്ക് രണ്ട് വർഷത്തിനുള്ളിൽ 19 ശതമാനത്തിൽ നിന്ന് 31 ശതമാനമായി ഉയർന്നു. തങ്ങളുടെ പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ AI പൂർണ്ണമായോ ഭാഗികമായോ വികസിപ്പിച്ച 31 ശതമാനം ആളുകൾക്ക് പുറമേ, മറ്റൊരു 39 ശതമാനം പേർ നിലവിൽ സാങ്കേതികവിദ്യ പരീക്ഷിക്കുകയോ പൈലറ്റ് ചെയ്യുകയോ ചെയ്യുന്നു.

ലോകമെമ്പാടുമുള്ള നിർമ്മാതാക്കൾക്കും ഊർജ്ജ കമ്പനികൾക്കുമുള്ള ഒരു പ്രധാന സാങ്കേതികവിദ്യയായി AI ഉയർന്നുവരുന്നു, 2026-ഓടെ 102.17 ബില്യൺ ഡോളറിലെത്താൻ വ്യാവസായിക AI സൊല്യൂഷൻസ് മാർക്കറ്റ് 35% ശക്തമായ പോസ്റ്റ്-പാൻഡെമിക് സംയുക്ത വാർഷിക വളർച്ചാ നിരക്ക് (CAGR) കാണിക്കുമെന്ന് IoT വിശകലനം പ്രവചിക്കുന്നു.

ഡിജിറ്റൽ യുഗം ഇൻ്റർനെറ്റ് ഓഫ് തിംഗ്സിന് ജന്മം നൽകി. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിൻ്റെ ആവിർഭാവം ഇൻ്റർനെറ്റ് ഓഫ് തിംഗ്സിൻ്റെ വികസനത്തിൻ്റെ വേഗത വർദ്ധിപ്പിച്ചതായി കാണാൻ കഴിയും.

വ്യാവസായിക AI, AIoT എന്നിവയുടെ ഉയർച്ചയ്ക്ക് കാരണമാകുന്ന ചില ഘടകങ്ങൾ നമുക്ക് നോക്കാം.

ഘടകം 1: വ്യാവസായിക എഐഒടിക്ക് കൂടുതൽ കൂടുതൽ സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ടൂളുകൾ

2019-ൽ, Iot അനലിറ്റിക്‌സ് വ്യാവസായിക AI കവർ ചെയ്യാൻ തുടങ്ങിയപ്പോൾ, പ്രവർത്തന സാങ്കേതിക (OT) വെണ്ടർമാരിൽ നിന്ന് സമർപ്പിത AI സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ കുറവായിരുന്നു. അതിനുശേഷം, ഫാക്ടറി നിലയ്ക്കുള്ള AI പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളുടെ രൂപത്തിൽ AI സോഫ്റ്റ്‌വെയർ സൊല്യൂഷനുകൾ വികസിപ്പിച്ച് നൽകിക്കൊണ്ട് നിരവധി OT വെണ്ടർമാർ AI വിപണിയിൽ പ്രവേശിച്ചു.

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

പുതിയ AI സോഫ്റ്റ്വെയർ പ്ലാറ്റ്ഫോം വ്യാവസായിക പരിതസ്ഥിതികളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. അപ്‌ടേക്ക്, ബ്രെയിൻക്യൂബ് അല്ലെങ്കിൽ C3 AI എന്നിവയ്‌ക്കപ്പുറം, വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന പ്രവർത്തന സാങ്കേതിക (OT) വെണ്ടർമാർ സമർപ്പിത AI സോഫ്റ്റ്‌വെയർ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. ഉദാഹരണങ്ങളിൽ ABB-യുടെ Genix Industrial analytics, AI സ്യൂട്ട്, Rockwell Automation-ൻ്റെ FactoryTalk ഇന്നൊവേഷൻ സ്യൂട്ട്, Schneider Electric-ൻ്റെ സ്വന്തം മാനുഫാക്ചറിംഗ് കൺസൾട്ടിംഗ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോം, കൂടാതെ അടുത്തകാലത്തായി നിർദ്ദിഷ്ട ആഡ്-ഓണുകൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഈ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളിൽ ചിലത് വിപുലമായ ഉപയോഗ കേസുകൾ ലക്ഷ്യമിടുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ABB-യുടെ Genix പ്ലാറ്റ്‌ഫോം, പ്രവർത്തനപരമായ പ്രകടന മാനേജ്‌മെൻ്റ്, അസറ്റ് ഇൻ്റഗ്രിറ്റി, സുസ്ഥിരത, വിതരണ ശൃംഖല കാര്യക്ഷമത എന്നിവയ്‌ക്കായുള്ള പ്രീ-ബിൽറ്റ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളും സേവനങ്ങളും ഉൾപ്പെടെ വിപുലമായ അനലിറ്റിക്‌സ് നൽകുന്നു.

വൻകിട കമ്പനികൾ അവരുടെ AI സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ടൂളുകൾ ഷോപ്പ് ഫ്ലോറിൽ ഇടുന്നു.

മൈക്രോസോഫ്റ്റ്, ഗൂഗിൾ തുടങ്ങിയ വലിയ കമ്പനികളായ AWS വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത പുതിയ ഉപയോഗ-കേസ് നിർദ്ദിഷ്ട സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ടൂളുകളാണ് AI സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ടൂളുകളുടെ ലഭ്യതയെ നയിക്കുന്നത്. ഉദാഹരണത്തിന്, 2020 ഡിസംബറിൽ AWS ആമസോൺ സേജ് മേക്കറിൻ്റെ സവിശേഷതയായ ആമസോൺ സേജ് മേക്കർ ജമ്പ്‌സ്റ്റാർട്ട് പുറത്തിറക്കി, ഇത് ഏറ്റവും സാധാരണമായ വ്യാവസായിക ഉപയോഗ കേസുകൾക്കായി മുൻകൂട്ടി നിർമ്മിച്ചതും ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കാവുന്നതുമായ ഒരു കൂട്ടം പരിഹാരങ്ങൾ നൽകുന്നു, അതായത് PdM, കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ, ഓട്ടോണമസ് ഡ്രൈവിംഗ്. ഏതാനും ക്ലിക്കുകൾ മാത്രം.

ഉപയോഗ-കേസ്-നിർദ്ദിഷ്‌ട സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ പരിഹാരങ്ങൾ ഉപയോഗക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾക്ക് കാരണമാകുന്നു.

പ്രെഡിക്റ്റീവ് മെയിൻ്റനൻസിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നവ പോലുള്ള ഉപയോഗ-കേസ്-നിർദ്ദിഷ്ട സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ സ്യൂട്ടുകൾ കൂടുതൽ സാധാരണമായിക്കൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്. വിവിധതരം ഡാറ്റാ സ്രോതസ്സുകളിലെ വർദ്ധനവും പരിശീലനത്തിന് മുമ്പുള്ള മോഡലുകളുടെ ഉപയോഗവും വ്യാപകമായതും കാരണം 2021 ൻ്റെ തുടക്കത്തിൽ AI അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഉൽപ്പന്ന ഡാറ്റ മാനേജ്‌മെൻ്റ് (PdM) സോഫ്റ്റ്‌വെയർ സൊല്യൂഷനുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന ദാതാക്കളുടെ എണ്ണം 73 ആയി ഉയർന്നതായി IoT അനലിറ്റിക്‌സ് നിരീക്ഷിച്ചു. ഡാറ്റ മെച്ചപ്പെടുത്തൽ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ സ്വീകരിക്കൽ.

ഘടകം 2: AI പരിഹാരങ്ങളുടെ വികസനവും പരിപാലനവും ലളിതമാക്കുന്നു

ഓട്ടോമേറ്റഡ് മെഷീൻ ലേണിംഗ് (ഓട്ടോഎംഎൽ) ഒരു സാധാരണ ഉൽപ്പന്നമായി മാറുകയാണ്.

മെഷീൻ ലേണിംഗുമായി (എംഎൽ) ബന്ധപ്പെട്ട ജോലികളുടെ സങ്കീർണ്ണത കാരണം, മെഷീൻ ലേണിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ ദ്രുതഗതിയിലുള്ള വളർച്ച വൈദഗ്ധ്യമില്ലാതെ ഉപയോഗിക്കാവുന്ന ഓഫ്-ദി-ഷെൽഫ് മെഷീൻ ലേണിംഗ് രീതികളുടെ ആവശ്യകത സൃഷ്ടിച്ചു. തത്ഫലമായുണ്ടാകുന്ന ഗവേഷണ മേഖലയെ, മെഷീൻ ലേണിംഗിനുള്ള പുരോഗമന ഓട്ടോമേഷനെ ഓട്ടോഎംഎൽ എന്ന് വിളിക്കുന്നു. ML മോഡലുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനും വ്യാവസായിക ഉപയോഗ കേസുകൾ വേഗത്തിൽ നടപ്പിലാക്കുന്നതിനും ഉപഭോക്താക്കളെ സഹായിക്കുന്നതിന് വിവിധ കമ്പനികൾ അവരുടെ AI ഓഫറുകളുടെ ഭാഗമായി ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, 2020 നവംബറിൽ, ചെലവ് കുറയ്ക്കുന്നതിനും ഉപഭോക്താക്കൾക്കായി പുതിയ ബിസിനസ്സ് മോഡലുകൾ പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുന്നതിനും മെഷീൻ പ്രോസസ്സ് ഡാറ്റ വൈബ്രേഷനും ടെമ്പറേച്ചർ ഡാറ്റയും സംയോജിപ്പിക്കുന്ന ഒരു ഓട്ടോഎംഎൽ അധിഷ്ഠിത ഉൽപ്പന്നം SKF പ്രഖ്യാപിച്ചു.

മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഓപ്പറേഷനുകൾ (ML Ops) മോഡൽ മാനേജ്മെൻ്റും മെയിൻ്റനൻസും ലളിതമാക്കുന്നു.

മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ പുതിയ അച്ചടക്കം, നിർമ്മാണ പരിതസ്ഥിതികളിൽ AI മോഡലുകളുടെ പരിപാലനം ലളിതമാക്കാൻ ലക്ഷ്യമിടുന്നു. പ്ലാൻ്റിനുള്ളിലെ പല ഘടകങ്ങളും (ഉദാഹരണത്തിന്, ഡാറ്റ വിതരണത്തിലെയും ഗുണനിലവാര നിലവാരത്തിലെയും മാറ്റങ്ങൾ) സ്വാധീനിക്കുന്നതിനാൽ AI മോഡലിൻ്റെ പ്രകടനം കാലക്രമേണ കുറയുന്നു. തൽഫലമായി, വ്യാവസായിക പരിതസ്ഥിതികളുടെ ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ആവശ്യകതകൾ നിറവേറ്റുന്നതിന് മോഡൽ മെയിൻ്റനൻസും മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രവർത്തനങ്ങളും ആവശ്യമായി വന്നിരിക്കുന്നു (ഉദാഹരണത്തിന്, 99% ൽ താഴെയുള്ള പ്രകടനമുള്ള മോഡലുകൾ തൊഴിലാളികളുടെ സുരക്ഷയെ അപകടപ്പെടുത്തുന്ന സ്വഭാവം തിരിച്ചറിയുന്നതിൽ പരാജയപ്പെട്ടേക്കാം).

സമീപ വർഷങ്ങളിൽ, DataRobot, Grid.AI, Pinecone/Zilliz, Seldon, Weights & Biases എന്നിവയുൾപ്പെടെ നിരവധി സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾ ML Ops സ്പേസിൽ ചേർന്നിട്ടുണ്ട്. Azure ML സ്റ്റുഡിയോയിൽ ഡാറ്റ ഡ്രിഫ്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ അവതരിപ്പിച്ച മൈക്രോസോഫ്റ്റ് ഉൾപ്പെടെ, നിലവിലുള്ള AI സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ ഓഫറുകളിലേക്ക് സ്ഥാപിത കമ്പനികൾ മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ ചേർത്തു. മോഡൽ പ്രകടനത്തെ തരംതാഴ്ത്തുന്ന ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയുടെ വിതരണത്തിലെ മാറ്റങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഈ പുതിയ ഫീച്ചർ ഉപയോക്താക്കളെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു.

ഘടകം 3: നിലവിലുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലും ഉപയോഗ കേസുകളിലും കൃത്രിമബുദ്ധി പ്രയോഗിക്കുന്നു

പരമ്പരാഗത സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ദാതാക്കൾ AI കഴിവുകൾ കൂട്ടിച്ചേർക്കുന്നു.

MS Azure ML, AWS SageMaker, Google Cloud Vertex AI എന്നിവ പോലെ നിലവിലുള്ള വലിയ തിരശ്ചീന AI സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ടൂളുകൾക്ക് പുറമേ, പരമ്പരാഗത സോഫ്റ്റ്‌വെയർ സ്യൂട്ടുകളായ കംപ്യൂട്ടറൈസ്ഡ് മെയിൻ്റനൻസ് മാനേജ്‌മെൻ്റ് സിസ്റ്റംസ് (CAMMS), മാനുഫാക്ചറിംഗ് എക്‌സിക്യൂഷൻ സിസ്റ്റങ്ങൾ (MES) അല്ലെങ്കിൽ എൻ്റർപ്രൈസ് റിസോഴ്‌സ് പ്ലാനിംഗ് (ERP) AI കഴിവുകൾ കുത്തിവയ്ക്കുന്നതിലൂടെ ഇപ്പോൾ ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, ERP ദാതാവായ Epicor സോഫ്റ്റ്‌വെയർ അതിൻ്റെ Epicor വെർച്വൽ അസിസ്റ്റൻ്റ് (EVA) വഴി നിലവിലുള്ള ഉൽപ്പന്നങ്ങളിലേക്ക് AI കഴിവുകൾ ചേർക്കുന്നു. നിർമ്മാണ പ്രവർത്തനങ്ങൾ പുനക്രമീകരിക്കൽ അല്ലെങ്കിൽ ലളിതമായ അന്വേഷണങ്ങൾ നടത്തുക (ഉദാഹരണത്തിന്, ഉൽപ്പന്ന വിലയെ കുറിച്ചോ ലഭ്യമായ ഭാഗങ്ങളുടെ എണ്ണത്തെ കുറിച്ചോ ഉള്ള വിശദാംശങ്ങൾ നേടൽ) പോലെയുള്ള ERP പ്രക്രിയകൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാൻ ഇൻ്റലിജൻ്റ് EVA ഏജൻ്റുമാർ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

AIoT ഉപയോഗിച്ച് വ്യാവസായിക ഉപയോഗ കേസുകൾ നവീകരിക്കുന്നു.

നിലവിലുള്ള ഹാർഡ്‌വെയർ/സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറിലേക്ക് AI കഴിവുകൾ ചേർത്തുകൊണ്ട് നിരവധി വ്യാവസായിക ഉപയോഗ കേസുകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. ഗുണനിലവാര നിയന്ത്രണ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലെ മെഷീൻ വിഷൻ ആണ് വ്യക്തമായ ഉദാഹരണം. പരമ്പരാഗത മെഷീൻ വിഷൻ സിസ്റ്റങ്ങൾ, ഒബ്‌ജക്‌റ്റുകൾ വൈകല്യങ്ങൾ കാണിക്കുന്നുണ്ടോ എന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ച പാരാമീറ്ററുകളും പരിധികളും (ഉദാഹരണത്തിന്, ഉയർന്ന ദൃശ്യതീവ്രത) വിലയിരുത്തുന്ന പ്രത്യേക സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ സജ്ജീകരിച്ചിട്ടുള്ള സംയോജിത അല്ലെങ്കിൽ വ്യതിരിക്ത കമ്പ്യൂട്ടറുകളിലൂടെ ഇമേജുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു. പല കേസുകളിലും (ഉദാഹരണത്തിന്, വ്യത്യസ്ത വയറിംഗ് ആകൃതികളുള്ള ഇലക്ട്രോണിക് ഘടകങ്ങൾ), തെറ്റായ പോസിറ്റീവുകളുടെ എണ്ണം വളരെ കൂടുതലാണ്.

എന്നിരുന്നാലും, ഈ സംവിധാനങ്ങൾ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് വഴി പുനരുജ്ജീവിപ്പിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഇൻഡസ്ട്രിയൽ മെഷീൻ വിഷൻ പ്രൊവൈഡർ കോഗ്നെക്‌സ് 2021 ജൂലൈയിൽ ഒരു പുതിയ ഡീപ് ലേണിംഗ് ടൂൾ (വിഷൻ പ്രോ ഡീപ് ലേണിംഗ് 2.0) പുറത്തിറക്കി. പുതിയ ടൂളുകൾ പരമ്പരാഗത വിഷൻ സിസ്റ്റങ്ങളുമായി സമന്വയിപ്പിക്കുന്നു, അന്തിമ ഉപയോക്താക്കളെ ആഴത്തിലുള്ള പഠനവും പരമ്പരാഗത വിഷൻ ടൂളുകളും ഒരേ ആപ്ലിക്കേഷനിൽ സംയോജിപ്പിക്കാൻ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു. പോറലുകൾ, മലിനീകരണം, മറ്റ് വൈകല്യങ്ങൾ എന്നിവയുടെ കൃത്യമായ അളവ് ആവശ്യമായ മെഡിക്കൽ, ഇലക്ട്രോണിക് പരിതസ്ഥിതികൾ പാലിക്കുക.

ഘടകം 4: വ്യാവസായിക AIoT ഹാർഡ്‌വെയർ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു

AI ചിപ്പുകൾ അതിവേഗം മെച്ചപ്പെടുന്നു.

എംബഡഡ് ഹാർഡ്‌വെയർ AI ചിപ്പുകൾ അതിവേഗം വളരുകയാണ്, AI മോഡലുകളുടെ വികസനത്തിനും വിന്യാസത്തിനും പിന്തുണ നൽകുന്നതിന് വിവിധ ഓപ്ഷനുകൾ ലഭ്യമാണ്. ഉദാഹരണങ്ങളിൽ എൻവിഡിയയുടെ ഏറ്റവും പുതിയ ഗ്രാഫിക്‌സ് പ്രോസസ്സിംഗ് യൂണിറ്റുകൾ (Gpus), A30, A10 എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു, അവ 2021 മാർച്ചിൽ അവതരിപ്പിച്ചു, അവ ശുപാർശ സംവിധാനങ്ങളും കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ സിസ്റ്റങ്ങളും പോലുള്ള AI ഉപയോഗ സന്ദർഭങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യമാണ്. മറ്റൊരു ഉദാഹരണം ഗൂഗിളിൻ്റെ നാലാം തലമുറ ടെൻസേഴ്‌സ് പ്രോസസിംഗ് യൂണിറ്റുകളാണ് (ടിപിഎസ്), അവയ്ക്ക് 1,000 മടങ്ങ് കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമതയും വേഗതയും കൈവരിക്കാൻ കഴിയുന്ന ശക്തമായ പ്രത്യേക ഉദ്ദേശ്യ ഇൻ്റഗ്രേറ്റഡ് സർക്യൂട്ടുകളാണ്, നിർദ്ദിഷ്ട AI വർക്ക്ലോഡുകൾക്കായുള്ള മോഡൽ വികസനത്തിലും വിന്യാസത്തിലും (ഉദാ, ഒബ്ജക്റ്റ് കണ്ടെത്തൽ). , ഇമേജ് വർഗ്ഗീകരണം, ശുപാർശ മാനദണ്ഡങ്ങൾ). സമർപ്പിത AI ഹാർഡ്‌വെയർ ഉപയോഗിക്കുന്നത് മോഡൽ കംപ്യൂട്ടേഷൻ സമയം ദിവസങ്ങളിൽ നിന്ന് മിനിറ്റുകളിലേക്ക് കുറയ്ക്കുന്നു, കൂടാതെ പല കേസുകളിലും ഒരു ഗെയിം ചേഞ്ചർ ആണെന്ന് തെളിയിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്.

പേ-പെർ യൂസ് മോഡലിലൂടെ ശക്തമായ AI ഹാർഡ്‌വെയർ ഉടനടി ലഭ്യമാണ്.

അവസാന ഉപയോക്താക്കൾക്ക് വ്യാവസായിക AI ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ നടപ്പിലാക്കാൻ കഴിയുന്ന തരത്തിൽ ക്ലൗഡിൽ കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ഉറവിടങ്ങൾ ലഭ്യമാക്കുന്നതിനായി സൂപ്പർസ്‌കെയിൽ എൻ്റർപ്രൈസുകൾ അവരുടെ സെർവറുകൾ നിരന്തരം അപ്‌ഗ്രേഡ് ചെയ്യുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, 2021 നവംബറിൽ, AWS അതിൻ്റെ ഏറ്റവും പുതിയ GPU-അധിഷ്‌ഠിത സംഭവങ്ങളായ Amazon EC2 G5 ൻ്റെ ഔദ്യോഗിക റിലീസ് പ്രഖ്യാപിച്ചു, ഇത് NVIDIA A10G ടെൻസർ കോർ GPU നൽകുന്നതാണ്, കമ്പ്യൂട്ടർ ദർശനവും ശുപാർശ എഞ്ചിനുകളും ഉൾപ്പെടെ വിവിധ ML ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി. ഉദാഹരണത്തിന്, പ്രോസസ്സിംഗ് ശ്രമങ്ങൾ വേഗത്തിലാക്കുന്നതിനും മൈക്രോചിപ്പുകളുടെയും നാനോട്യൂബുകളുടെയും നിർമ്മാണത്തിൽ കൂടുതൽ കൃത്യമായ കണ്ടെത്തൽ നിരക്കുകൾ നേടുന്നതിനും ഡിറ്റക്ഷൻ സിസ്റ്റം പ്രൊവൈഡർ നാനോട്രോണിക്‌സ് അതിൻ്റെ AI അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഗുണനിലവാര നിയന്ത്രണ പരിഹാരത്തിൻ്റെ Amazon EC2 ഉദാഹരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

നിഗമനവും പ്രതീക്ഷയും

AI ഫാക്ടറിയിൽ നിന്ന് പുറത്തുവരുന്നു, AI-അധിഷ്ഠിത PdM പോലെയുള്ള പുതിയ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലും നിലവിലുള്ള സോഫ്‌റ്റ്‌വെയറുകളുടെയും ഉപയോഗ കേസുകളുടെയും മെച്ചപ്പെടുത്തലുകളായി ഇത് സർവ്വവ്യാപിയാകും. വൻകിട സംരംഭങ്ങൾ നിരവധി AI ഉപയോഗ കേസുകൾ പുറത്തിറക്കുകയും വിജയം റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു, കൂടാതെ മിക്ക പ്രോജക്റ്റുകൾക്കും നിക്ഷേപത്തിൽ ഉയർന്ന വരുമാനമുണ്ട്. മൊത്തത്തിൽ, ക്ലൗഡ്, ഐഒടി പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ, ശക്തമായ AI ചിപ്പുകൾ എന്നിവയുടെ ഉയർച്ച പുതിയ തലമുറ സോഫ്‌റ്റ്‌വെയറിനും ഒപ്റ്റിമൈസേഷനും ഒരു പ്ലാറ്റ്‌ഫോം നൽകുന്നു.