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Comment les réseaux de fibre optique vont-ils suivre l'intelligence artificielle ?
Comment les réseaux de fibre optique vont-ils suivre l'intelligence artificielle ?
Le paysage technologique évolue rapidement, les charges de travail de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique entraînant le besoin d'une infrastructure de connectivité.
Avec l’avènement de l’ère de l’intelligence artificielle, l’industrie est confrontée à des changements. La réorganisation de la manière dont les entreprises fonctionnent et interagissent avec les données est devenue un moment fort du progrès technologique. L'importance des réseaux de fibre optique devient de plus en plus importante et les réseaux de fibre optique sont connus pour leur excellente capacité de charge et leur faible latence.
Les réseaux de fibre optique sont devenus le cœur des systèmes de communication modernes, répondant aux besoins massifs en données des applications d'intelligence artificielle.
Avantages de l'intégration de l'intelligence artificielle et des réseaux de fibre optique
La relation mutuelle entre l'intelligence artificielle et les réseaux de fibre optique est mutuellement bénéfique, favorisant ainsi le progrès de chacun. À mesure que les applications d’IA deviennent de plus en plus complexes et gourmandes en données, le besoin d’une infrastructure de fibre optique robuste continue de croître.
Au contraire, la vitesse et l'efficacité des réseaux de fibre optique permettent aux gens de travailler sur des systèmes intelligents pour traiter et analyser les données comme jamais auparavant. Cela crée de nouvelles possibilités d’innovation dans divers domaines.
Comment l'intelligence artificielle exerce une pression sur les réseaux de fibre optique
L'application rapide de l'intelligence artificielle dans des secteurs clés tels que la santé, les villes intelligentes et le cloud computing a exercé une pression énorme sur les réseaux de fibre optique existants. Alors que les applications d’IA continuent de croître rapidement, les fournisseurs de fibre optique doivent étendre et mettre à niveau de manière proactive leur infrastructure pour répondre à la demande croissante de bande passante.
Pour cette raison, les réseaux urbains connaîtront une augmentation de la demande car ils sont stratégiquement positionnés pour prendre en charge les applications d'inférence d'IA à faible latence en se connectant plus près de la périphérie. Cela garantit un transfert de données transparent et rapide pour permettre une prise de décision en temps réel.
Dans tous les secteurs, de nombreuses applications d'IA telles que les véhicules autonomes, la télémédecine et la maintenance prédictive mettent en évidence le rôle essentiel de la connectivité fibre optique haut débit dans la croissance future de l'IA. Ces applications d’IA en temps réel s’appuient largement sur une transmission de données à faible latence facilitée par de puissants réseaux de fibre optique.
L'intégration de l'intelligence artificielle et des réseaux de fibre optique représente une convergence de technologies de pointe qui remodèle le paysage numérique. Les leaders de la fibre optique doivent continuer à stimuler l’innovation et tirer parti de ces avancées pour améliorer l’efficacité, la fiabilité et l’évolutivité de l’infrastructure réseau. Ces avancées peuvent nous aider à construire des réseaux plus rapides, plus stables et évolutifs et à améliorer l’efficacité, la fiabilité et l’évolutivité de l’infrastructure réseau.
Cas d'utilisation : système de surveillance de ville intelligente
Un exemple d'utilisation de l'IA inférentielle est un système de surveillance de ville intelligente déployé par les gouvernements locaux pour améliorer la sécurité publique.
Dans ce cas, le système utilise un réseau de caméras HD réparties dans toute la ville pour surveiller la circulation, détecter les activités suspectes et répondre aux urgences en temps réel.
Pour maximiser l'efficacité des systèmes de surveillance, les gouvernements locaux intègrent des algorithmes d'inférence d'intelligence artificielle directement dans l'infrastructure réseau. Ces algorithmes d'IA analysent les flux vidéo des caméras en temps réel, identifiant et signalant automatiquement les menaces de sécurité potentielles, les anomalies de trafic et d'autres événements exploitables.
Les systèmes de surveillance des villes intelligentes s'appuient fortement sur l'analyse et la prise de décision en temps réel. Les algorithmes d’IA d’inférence génèrent de grandes quantités de données qui doivent être traitées et transmises en temps opportun.
Cela exerce une pression énorme sur les fournisseurs de réseaux métropolitains pour qu'ils conçoivent et gèrent l'infrastructure du réseau local.
Comment le réseau va-t-il gérer la pression supplémentaire ?
Pour que les algorithmes d'IA fonctionnent efficacement, ils nécessitent une bande passante élevée et une faible latence.
Les flux de données vidéo continus provenant des caméras de surveillance doivent être transmis rapidement et efficacement à une unité centrale de traitement d'IA ou à un centre de données périphérique pour analyse. Tout retard ou blocage du réseau peut compromettre la capacité du système à détecter et à répondre rapidement aux menaces de sécurité.
Les opérateurs de réseaux métropolitains sont confrontés à plusieurs défis pour optimiser leur infrastructure afin de prendre en charge les exigences de l'IA d'inférence. Ils doivent investir dans l’amélioration de la capacité du réseau pour gérer le trafic de données croissant généré par les systèmes de surveillance des villes intelligentes.
De plus, il est également nécessaire de veiller à ce que la latence du réseau soit maintenue au minimum pour permettre une analyse et une prise de décision en temps réel.
Solutions réseau innovantes et coopération
Les applications d'intelligence artificielle telles que les systèmes de surveillance des villes intelligentes offrent des opportunités et des défis aux opérateurs de réseaux métropolitains. Comprendre les exigences spécifiques en matière de bande passante et de latence des charges de travail d’IA est essentiel.
Investir dans des solutions de réseau innovantes qui permettent aux opérateurs de répondre efficacement à la demande croissante d'analyses et de prise de décision en temps réel dans les environnements de villes intelligentes.
La collaboration entre les opérateurs de réseaux, les fournisseurs de technologies d'IA et les gouvernements locaux est essentielle pour garantir une intégration transparente de l'IA dans les infrastructures de la ville tout en maintenant la fiabilité et la sécurité du réseau de métro.
Où irons les réseaux de fibre optique ?
À l’avenir, la demande de bande passante de l’IA devrait augmenter, soulignant l’urgence pour les fournisseurs de fibre optique de planifier une croissance massive.
Les entreprises disposant d'une infrastructure de fibre optique existante sont confrontées à des défis différents de celles qui construisent de nouveaux réseaux. Il est essentiel d’identifier les défis qui peuvent entraver l’accessibilité.
Par conséquent, les entreprises devront peut-être plaider en faveur de politiques encourageant le co-développement de l’IA et de la fibre via des partenariats public-privé. Ils peuvent également explorer les technologies émergentes de fibre optique, telles que les noyaux creux et la photonique intégrée, pour relever le défi des besoins en matière de large bande passante.
Comprendre comment les clients utilisent l'IA est important pour concevoir des solutions qui répondent aux besoins d'applications spécifiques. Les opérateurs de réseaux qui comprennent les besoins nuancés de l’IA ont imposé des exigences aux réseaux de fibre optique qui ont résisté à l’épreuve du temps. Par exemple, étant donné que l’IA inférentielle nécessite un accès basé sur la proximité, elle nécessitera des réseaux métropolitains de grande capacité et à faible latence.
Garder une longueur d'avance en comprenant les changements technologiques, les solutions innovantes, les stratégies d'investissement et les attentes en matière de service fera une différence à chaque étape du processus.
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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
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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.
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
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.
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.
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.
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