По мере того, как 2018 год подходит к концу, ИИ развивается и делает это быстро, открывая невероятные новые возможности на долгие годы. Само собой разумеется, что как только модель Bottos и обмен данными будут полностью готовы к работе, разработка ИИ будет развиваться с более невероятной скоростью.
Ниже перечислены основные тенденции, которые необходимо учитывать на этом этапе на следующий год:
Расширение сотрудничества между ИИ и Интернетом вещей
В 2019 году ИИ может начать развертывание в IoT на уровне периферийных вычислений. Фактически, многие модели, которые будут обучаться в общедоступном облаке или даже обмениваться на платформе Bottos, будут развернуты на периферии.
Одним из основных приложений AI и IoT будет промышленная среда, где нам будет проще иметь искусственный интеллект, который может выполнять анализ первопричин, обнаружение выбросов и профилактическое обслуживание оборудования.
Расширенные модели машинного обучения, основанные на глубоких нейронных сетях, в конечном итоге могут быть оптимизированы для работы на периферии, что повысит производительность вычислений. Скорее всего, они смогут работать с данными временных рядов, синтезом речи, видеокадрами и неструктурированными данными, генерируемыми подключенными устройствами, такими как датчики.
Интернет вещей, вероятно, станет одним из основных двигателей искусственного интеллекта на предприятиях, который сможет эффективно использовать возможности искусственного интеллекта.
Машинное обучение становится автоматическим
Автоматическое машинное обучение (AutoML) станет тенденцией, которая коренным образом изменит лицо решений на основе машинного обучения. Он может дать разработчикам возможность разрабатывать модели машинного обучения, которые могут работать со сложными сценариями, не прибегая к традиционному, отнимающему много времени и ресурсов процессу обучения моделей.
AutoML идеально подходит между когнитивными API-интерфейсами и платформами машинного обучения, обеспечивая нужный уровень настройки, не заставляя разработчиков выполнять сложные рабочие процессы и непреодолимые затраты. В отличие от когнитивных API, AutoML обеспечивает ту же степень гибкости, но с настраиваемыми данными вместе с переносимостью. Не исключено, что на бирже Bottos можно будет найти хороший источник моделей, обученных с использованием AutoML, которые можно будет развивать в дальнейшем, тем самым ускоряя инновационные тенденции в 1000 раз.
У ИИ есть собственная микросхема
В отличие от других типов программного обеспечения, ИИ в значительной степени полагается на специализированные процессоры, которые взаимодействуют с ЦП, и обычно даже самый быстрый и продвинутый ЦП может оказаться неэффективным в повышении скорости обучения модели ИИ. Во время обработки модели часто требуется дополнительное оборудование для выполнения сложных математических вычислений для ускорения таких задач, как распознавание лиц и обнаружение объектов.
В 2019 году производители микросхем начнут производить и продавать специализированные микросхемы, которые значительно ускорят выполнение приложений с поддержкой ИИ. Большинство этих чипов будут специально созданы для конкретных случаев использования и сценариев, связанных с распознаванием речи, обработкой естественного языка и компьютерным зрением. Приложения следующего поколения для здравоохранения и автомобилестроения, скорее всего, будут полагаться на эти чипы для развертывания ИИ для конечных пользователей.
Автоматизированные операции разработчиков
Существующие приложения и устройства генерируют данные журнала, которые используются для поиска, аналитики и индексации. Огромные наборы данных, полученные из нескольких систем, можно агрегировать и коррелировать, чтобы найти идеи и закономерности. Когда модели машинного обучения применяются к этим огромным наборам данных, ИТ-операции могут превратиться из реактивных в прогнозирующие. Замечательно то, что всеми этими данными можно легко обмениваться на платформе Bottos.
Когда возможности ИИ будут применены к операциям, это изменит способ управления инфраструктурой. Применение машинного обучения и искусственного интеллекта в ИТ-операциях предоставит организациям интеллектуальные услуги. Это поможет оперативным группам провести точный анализ первопричин.
Сотрудничество с нейронными сетями
Важной проблемой при разработке моделей нейронных сетей является выбор правильной структуры. Специалистам по обработке данных и разработчикам приходится выбирать из бесчисленного множества вариантов, включая TensorFlow, PyTorch, Caffe2, Microsoft Cognitive Toolkit и Apache MXNet. Однако после того, как модель обучена в определенной структуре, ее сложно перенести в другую структуру.
Отсутствие взаимодействия между инструментами нейронных сетей замедляет внедрение ИИ, и то же самое касается блокчейна - проблем, которые Bottos пытается решить.
Однако в 2019 году следует активно следить за развитием общей структуры, которая может ускорить создание и внедрение моделей искусственного интеллекта.
Если у вас есть дополнительные вопросы, напишите нам в Telegram: https://t.me/bottosworld
Присоединяйтесь к нашему сообществу и будьте в курсе!
