パーベイシブ・テクノロジーズは、AIがビジネスプロセスに集中することを想定しています

AIを活用した画像認識ソリューションの開発のスペシャリストとして, 普及技術 今年はさまざまな産業部門に焦点を当てたこのテクノロジーに関連する予測を説明します, 開発とアプリケーション.

企業の発展とプロセスを示す技術動向を分析するとき, 普及技術 事前に質問をする必要があると説明しています: 企業が求めているもの? 答えは簡単です: 鉛, 問題の革新と解決, 確保

これら 3 つの目標をサポートする重要なテクノロジの 1 つは、 人工知能 (人工知能). による研究によると ガートナー, 1 80% の経営幹部が、自動化はあらゆるビジネス上の意思決定に適用でき、戦術的な使用から戦略的な使用への移行が見られたと述べています。.

さらに, AIは 効率の重要な要素, このテクノロジーを使用したプロジェクトはさまざまなニーズに適応できるため, 会社の規模または予算, より少ないリソースでより多くの成果を上げる. このコンテキストでは, 今年を通してトレンドとなるAIの特定のアプリケーションがあります, パーベイシブテクノロジーズが以下で説明するようなもの.

ロボティックス: 仮想世界でのロボット訓練が可能になる, 高度な物理モデリングは、シミュレーション機能と組み合わせることができます, AIのおかげで, 倍数 3D シナリオ 本当にリアル, より高性能なロボットにつながる.

多くのアンドロイドは、人間の介入なしに制限された環境で動作することがよくあります。; AIテクノロジーにより、彼らは環境のより良い理解を頼りにすることができます, これは、店舗などのスペースでの採用と使用の拡大につながります, 病院とホテル.

さらに, AIエージェントは、自然言語の指示と大規模な強化学習で自由形式のタスクを解決できるようになります, エージェントの基本モデルを活用して、あらゆるタイプのリクエストを分析し、時間の経過とともに新しいタイプの質問に適応します。.

デジタルツイン: 複雑な物理プロセスでは、現在の科学シミュレーションが加速します, 新しい知識と科学的発見を可能にする. 産業部門は、AIの可能性によって最も恩恵を受けるものの1つになります. 例えば, メタバースで自動運転車を訓練することが可能になります.

自動車の世界は、実際のテストでは見られない事実上無限の範囲のシナリオと環境で自動運転車をテストするためにAIの恩恵を受けるでしょう。. このテクノロジーは設計サービスに影響を与えます, とりわけ.

業界が現実世界で開発するすべてのものは、仮想シミュレーションの以前のプロセスを経ます. このように, デジタルツインと産業用メタバースは、デジタルトランスフォーメーションイニシアチブの鍵となります, 自動車製造から美術部門まで.

LLMアプリケーション: 言語を変換できる新しいタイプの実用的なアプリケーションの開発, 多数の組織や業界で使用される有用なアイデアのテキストや画像, 教師なし機械学習のためのニューラルネットワークの開発につながる情報を見つけるための画像または音声.

ソフトウェアの進歩, AIサイロを解消する. 企業はどちらかを選ばなければなりませんでした クラウドコンピューティング この技術の研究開発のためのハイブリッドアーキテクチャ, 開発者の生産性とイノベーションを低下させる可能性のあるもの.

このソフトウェアにより、企業はあらゆる種類のインフラストラクチャにわたってAIパイプラインを統合し、AIプロフェッショナルに単一の接続されたエクスペリエンスを提供できます。, これにより、企業はコストと戦略的目標のバランスをとることができます。.

さらに, ジェネレーティブAIがエンタープライズアプリケーションを変革. 質問にインテリジェントに答えることができるソフトウェアはすでに存在します, コンテンツの作成と発見, カスタマーサービスに影響を与えるもの, 新しいビジネスモデルだけでなく.

ネットワーク, 将来の開発において根本的に重要である. 多くの企業がハードウェアおよびソフトウェア開発のためにクラウドに移行するのは事実ですが, エッジ設計とコラボレーションも、5Gネットワークが展開されるにつれて成長します, 業界全体で接続されたロボットの展開を加速するため.

一方, 複雑なアプリケーションやデータセットに対する需要の高まりに対応するために、エンタープライズITアーキテクチャを再考します. 目標は、AIをさまざまな業界のワークフローに統合できるようにすることです。.

さらに, 企業は目標を達成できるAIソリューションを探します, 効率の向上とコストの削減. もちろんです, また、このテクノロジーを通じてサイバーセキュリティの最適化とパーソナライズも目指します。. 攻撃と防御の速度と複雑さは人間の能力を超えています, したがって、専門家はAIを使用して、起こりうる脅威をより効果的に診断します.

クラウドは基本的なプラットフォームになります, この技術のための新しいコンピュータツール. 企業は、オンプレミスとクラウドの両方で実行されるAIアプリケーションとサービスを開発します, これにより、オンプレミスソリューションと同じくらいのセキュリティが提供されます, さまざまなタイプのニーズに合わせてカスタマイズされた開発.

特定のアプリケーションで使用される分離されたテクノロジーであることを超えて (より大きいかより小さい程度に), AIは、非常に多様なセクターの企業が効率目標を達成することを可能にする共通のスレッドになりつつあります, より少ない労力でより多くのことを行い、可能な限りインテリジェントに仕事をすること, 今年中に見られるように.

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