エンタープライズ AI 運用にはどのような可能性があるのでしょうか?
Wi-Fi6、5G テクノロジー、IoT テクノロジーの継続的な組み合わせにより、今後数年間でさらに数十億台のデバイスがネットワークに接続されることが予想されます。これは、リモートワーカーやハイブリッドワークフォースという明確な傾向を超えて、将来の職場に大きな影響を与えるでしょう。
職場がより複雑になり、リモートが標準になるにつれ、多くの人々がどこにいても同僚とバーチャルにコミュニケーションできる時代が近づいています。さらに、仮想現実と IoT センサーにより、世界中のどこにでもリモートから専門知識を提供できるようになります。
AIops 実装の難しさ
人工知能と人工知能の運用は、人間の専門家が実行する作業と同等のプロセスを自動化するための次のステップです。最後のステップ。その結果、AI の利点はよく知られており、ビジネス リーダーの間でますます求められています。多くの企業は、AI の導入を成功させるための進歩を妨げています。通常、テクノロジー スタックの構築、人材の準備、AI ガバナンスの確立という 3 つの最大のハードルのうち、少なくとも 1 つが達成できません。
多くの企業は、人工知能の導入を成功させるのが遅れています。通常、テクノロジー スタックの構築、人材の準備、AI ガバナンスの確立という 3 つの主要領域のうち、少なくとも 1 つが不十分です。
人工知能テクノロジー スタック
AI の能力は、学習する必要があるデータによって決まります。データ セットの生成、クリーニング、管理と特徴量エンジニアリングが、依然として最大の技術的障害となります。 AIの主流の応用へ。データ品質の専門家の不足やコンピューティング リソースの不足などの理由が原因であっても、データを機械学習用に準備するのは困難な作業です。
このデータは、ネットワーク パフォーマンス、健全性、セキュリティの継続的な監視から得られます。大量のデータだけでなく適切なデータを取得することは、準備の重要な困難です。ネットワーク ユーザーのステータスのあらゆる変化など、データの量は膨大になる可能性があります。 AI プロジェクトは、何が必要で、何を自動化する必要があるかを明確に定義しないと失敗することがよくあります。
準備
人工知能時代の到来は、労働力に 3 つの特有の課題をもたらします。言い換えれば、企業は既存の従業員をトレーニングし、競争力が高く限られた高度なスキルを持つデータサイエンティストやデータエンジニアの中から人材を採用する必要があります。
最初の 2 つの障害を克服するには、トレーニングと企業文化に適切な投資を行う必要があります。特に AI/ML 分野では、高度なスキルを備えた技術職に就く機会は常に人よりも多くあります。しかし、企業が適切な基盤を構築し、従業員を定期的にトレーニングすれば、どれだけの基盤を構築できるかに驚くでしょう。人工知能は労働力を補完し、改善する手段であり、人間に取って代わるものではありません。
すべての従業員に、日々のワークフローで新たに獲得した AI スキルを使用する機会を提供するツールを導入することは、AI が日々のエクスペリエンスを向上させることができるという人々の信念を固めるのに役立ちます。すべての従業員がコーディングを学ぶ必要があるわけではありませんが、AIops に効果的に取り組み、活用する能力が多くのキャリアに大きな利益をもたらす可能性があることを表明することが重要です。
人工知能管理
データのジレンマは、適切なデータを識別する方法という問題を超えています。同様に難しいのは、特にリスク、コンプライアンス、セキュリティに関して、すべてのデータをどう扱うかということです。人工知能にはさまざまな風評リスク、運用リスク、財務リスクが伴いますが、多くのプロジェクトは離散的かつ閉鎖的な性質を持っているため、これらのリスクは考慮されていないことがよくあります。
現在、社内にはガバナンスのギャップがあり、これは人工知能プロジェクトが直面する最大のリスクの 1 つです。ほとんどの管理者は、コンプライアンス基準を強制する責任があることを認識していますが、そのようなガバナンスや手順の導入は、多くの場合、最も優先順位の低いものの 1 つです。企業は、経営陣のリーダーシップと部門を超えた利害関係者を統合し、広範な影響を持つプロジェクトが単一部門の視点だけでなく全社的な観点から評価されるようにすることで、このギャップを克服できます。さらに、ガバナンスが適切なレベルの注目と投資を受けられるようにし、ビジネス全体にわたる一貫した標準の作成を促進するために、AI に特化したリーダーを雇用し、社内 AI センターを設立することには大きな価値があります。
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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

7月5日のこのウェブサイトのニュースによると、グローバルファウンドリーズは今年7月1日にプレスリリースを発行し、自動車とインターネットでの市場シェア拡大を目指してタゴール・テクノロジーのパワー窒化ガリウム(GaN)技術と知的財産ポートフォリオを買収したことを発表した。モノと人工知能データセンターのアプリケーション分野で、より高い効率とより優れたパフォーマンスを探求します。生成 AI などのテクノロジーがデジタル世界で発展を続ける中、窒化ガリウム (GaN) は、特にデータセンターにおいて、持続可能で効率的な電力管理のための重要なソリューションとなっています。このウェブサイトは、この買収中にタゴール・テクノロジーのエンジニアリングチームがGLOBALFOUNDRIESに加わり、窒化ガリウム技術をさらに開発するという公式発表を引用した。 G
