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Top 10 des applications émergentes de l'IA et du ML dans les centres de données en 2023
Top 10 des applications émergentes de l'IA et du ML dans les centres de données en 2023
L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) sont devenus des technologies clés dans le domaine des centres de données. D’ici 2023, nous assisterons à une révolution dans les opérations, l’efficacité et la sécurité des centres de données, grâce à l’application de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique. Ces technologies automatisent de plus en plus les tâches, optimisent la gestion des ressources et améliorent les performances globales du centre de données. Cet article explore en détail dix applications émergentes de centres de données qui révolutionneront le secteur cette année
Maintenance prédictive
Grâce à l'intelligence artificielle et aux algorithmes d'apprentissage automatique, nous pouvons surveiller en permanence l'état des équipements des centres de données, y compris les serveurs et les systèmes de refroidissement, etc. En analysant les données historiques et les modèles de performances, ces algorithmes sont capables de prédire d'éventuelles pannes. Cette approche de maintenance prédictive permet aux opérateurs de centres de données de planifier de manière proactive les réparations et le remplacement des équipements, réduisant ainsi les temps d'arrêt imprévus et garantissant le fonctionnement continu des infrastructures critiques. centre de données. En surveillant la consommation d'énergie, l'efficacité du refroidissement et les demandes de charge de travail en temps réel, ces technologies peuvent ajuster les paramètres pour minimiser la consommation d'énergie. Cela se traduit par des économies significatives et répond aux objectifs de développement durable en réduisant l’empreinte environnementale du centre de données.
Détection des menaces de sécurité
Le problème le plus préoccupant dans les centres de données est la sécurité. Les systèmes de sécurité basés sur l'IA utilisent l'apprentissage automatique pour identifier les modèles qui indiquent des cybermenaces ou des vulnérabilités. Ils peuvent répondre aux attaques potentielles en temps réel, réduisant ainsi les risques et protégeant les données sensibles. Cette application est essentielle pour protéger les opérations du centre de données contre les acteurs malveillants
Optimisation de la charge de travail
Un centre de données est un endroit qui héberge une variété de charges de travail avec des besoins en ressources variables. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent allouer dynamiquement des ressources en fonction des besoins de chaque charge de travail. En optimisant l'utilisation des serveurs et l'allocation des ressources, les centres de données peuvent réduire les coûts et maximiser les performances, garantissant une utilisation efficace des ressources. données générées dans les centres de données. Ces informations peuvent éclairer les décisions basées sur les données, aidant les organisations à améliorer leurs services, à accroître leur efficacité opérationnelle et à acquérir un avantage concurrentiel sur le marché
Reprise après sinistre
La reprise après sinistre est un aspect important des opérations des centres de données. L'intelligence artificielle peut automatiser les processus de reprise après sinistre, permettant ainsi une récupération rapide et efficace des données en cas de panne ou de tout autre événement catastrophique. Cela minimise les temps d’arrêt et garantit la résilience du centre de données.
Centres de données autonomes
Les modèles d'apprentissage automatique font des centres de données autonomes une réalité. Ces centres de données s'adaptent aux conditions changeantes, se configurent eux-mêmes et optimisent continuellement leurs performances. Ce fonctionnement autonome minimise le besoin d’intervention manuelle, rationalise les opérations et augmente l’efficacité du centre de données.
Planification de la capacité
Les outils de planification de la capacité basés sur l'IA aident les centres de données à étendre efficacement leur infrastructure en analysant les données historiques et en prédisant les besoins futurs en capacité. Cela évite le surprovisionnement ou la sous-utilisation des ressources, réduisant ainsi les coûts et optimisant les performances
Analyse prédictive du refroidissement
Le maintien des conditions de fonctionnement du matériel est essentiel pour les centres de données, le refroidissement du centre de données devient donc important. L'utilisation de modèles d'intelligence artificielle permet de prédire les points chauds et les besoins de refroidissement au sein du centre de données afin d'optimiser le fonctionnement du système de refroidissement. Cela garantit que les serveurs et autres équipements restent à des températures idéales, améliore l'efficacité du refroidissement, prolonge la durée de vie du matériel et réduit la consommation d'énergie.
Assistant virtuel pour les opérations informatiques
L'assistant virtuel alimenté par l'IA prend en charge les tâches quotidiennes des opérations informatiques. comme le diagnostic et la solution des problèmes. Ces assistants virtuels peuvent gérer diverses tâches, allant du dépannage des problèmes de réseau à la fourniture d'informations aux employés du centre de données. En automatisant ces tâches, les équipes informatiques peuvent se concentrer sur des activités plus stratégiques, améliorant ainsi l'efficacité globale du centre de données
Les progrès réalisés en 2023 montrent que l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique jouent un rôle important dans la gestion des centres de données. Ces technologies augmentent l'efficacité, la fiabilité et la sécurité et réduisent les coûts d'exploitation. Bref, ils sont indispensables dans la gestion d'un data center
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
Préparant des marchés tels que l'IA, GlobalFoundries acquiert la technologie du nitrure de gallium de Tagore Technology et les équipes associées
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Selon les informations de ce site Web du 5 juillet, GlobalFoundries a publié un communiqué de presse le 1er juillet de cette année, annonçant l'acquisition de la technologie de nitrure de gallium (GaN) et du portefeuille de propriété intellectuelle de Tagore Technology, dans l'espoir d'élargir sa part de marché dans l'automobile et Internet. des objets et des domaines d'application des centres de données d'intelligence artificielle pour explorer une efficacité plus élevée et de meilleures performances. Alors que des technologies telles que l’intelligence artificielle générative (GenerativeAI) continuent de se développer dans le monde numérique, le nitrure de gallium (GaN) est devenu une solution clé pour une gestion durable et efficace de l’énergie, notamment dans les centres de données. Ce site Web citait l'annonce officielle selon laquelle, lors de cette acquisition, l'équipe d'ingénierie de Tagore Technology rejoindrait GF pour développer davantage la technologie du nitrure de gallium. g
