Pervasive Technologies は、AI がビジネスプロセスの中心になると予測しています

AIを活用した画像認識ソリューション開発のスペシャリストとして, 普及型テクノロジー今年さまざまな産業分野に焦点を当てたこのテクノロジーに関連する予測について説明します, 開発と応用.

企業の発展やプロセスを特徴づける技術トレンドを分析するとき, 普及型テクノロジー 事前に質問をする必要があると説明している: 企業は何を求めているのでしょうか？? 答えは簡単です: 鉛, 革新して問題を解決する, 彼らは保証します

これら 3 つの目的をサポートする重要なテクノロジーの 1 つは、 人工知能 (IA). による研究によると、 ガートナー, そして 80% の経営幹部は、自動化はあらゆるビジネス上の意思決定に適用可能であり、戦術的利用から戦略的利用への移行を経験していると確信しています。.

その上, AIというのは、 効率化のための重要な要素, 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、, 会社の規模や予算, より少ない労力でより多くのことを実現できるように支援する. この文脈では, 今年を通じてトレンドとなる AI の特定の応用例があります, Pervasive Technologies が以下で説明しているようなもの.

ロボット工学: 仮想世界でロボットの訓練が可能に, 高度な物理モデリングとシミュレーション機能が組み合わされるため、, AIのおかげで, 複数 3Dシナリオ 本当に現実的な, それはより優れた能力を備えたロボットにつながる.

多くのアンドロイドは人間との関わりのない制限された環境で動作することが多い; AI テクノロジーを使用すると、環境をより深く理解できるようになります。, 店舗などの空間での採用・利用拡大につながる, 病院とホテル.

その上, AI エージェントは、自然言語命令と大規模な強化学習を使用して、無制限のタスクを解決できるようになります。, エージェントのコアモデルを活用しながら、あらゆる種類のリクエストを分析し、時間の経過とともに新しい種類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高速化されます。, 新しい知識や科学的発見が可能になります. 産業部門は AI の可能性によって最も恩恵を受ける部門の 1 つとなるでしょう. 例えば, 自動運転車のトレーニングがメタバースで可能になる.

自動車業界は AI の恩恵を受けて、現実世界のテストでは不可能な事実上無限の範囲のシナリオや環境で自動運転車をテストできるようになります。. このテクノロジーはデザインサービスに影響を与える, とりわけ.

業界が現実世界で開発するものはすべて、事前の仮想シミュレーションプロセスを経ます。. それで, デジタルツインと産業メタバースがデジタル変革の取り組みの鍵となる, 自動車製造から美術部門まで.

LLM アプリケーション: 言語を変革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, テキストや画像さえも、さまざまな組織や業界で使用される有用なアイデアに変換します。, 画像または音声を使用して、教師なし機械学習用のニューラルネットワークの開発につながる情報を検索します。.

ソフトウェアの進歩, それはAIのサイロを打破するでしょう. 企業は次のいずれかを選択する必要がありました 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 専門家に単一の接続されたエクスペリエンスを提供できるようになります。, どの企業がコストと戦略的目標のバランスを取ることができるか.

その上, 生成 AI はビジネスアプリケーションを変革します. 質問にインテリジェントに回答できるソフトウェアはすでに存在します, コンテンツを作成し、発見をする, 顧客サービスに影響を与えるもの, 新しいビジネスモデルも.

ネットワーク, これらは将来の開発において基本的に重要です. 多くの企業がハードウェアとソフトウェアの開発のためにクラウドに移行するのは事実ですが、, 5Gネットワークの展開に伴い、エッジデザインとコラボレーションも拡大する, あらゆる業界にわたるコネクテッドロボットの導入の加速につながるからです.

一方で, 複雑なアプリケーションとデータセットに対する需要の増大に対処するために、エンタープライズ IT アーキテクチャが再考されるでしょう。. 目的は、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.

その上, 企業は目的を達成できる AI ソリューションを探すでしょう, 効率を高めてコストを削減する. もちろん, また、このテクノロジーを通じてサイバーセキュリティを最適化し、パーソナライズすることも目指します。. 攻撃と防御のスピードと複雑さは人間の能力を超えています, そのため、専門家は潜在的な脅威をより効果的に診断するために AI を使用します。.

クラウドが基盤となるプラットフォームとなる, このテクノロジー用の新しいコンピューターツール. 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するようになる, これにより、ローカル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パーソナライズされた開発を行う.

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を超えて (多かれ少なかれ), AI は、非常に多様な分野の企業が効率化目標を達成できるようにする共通の要素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実現し、可能な限りスマートな方法でタスクを実行する, 今年中に見られるように.