A mesterséges intelligencia hatása az üzleti életre - A termelési felkészültség értékelése

A mesterséges intelligencia manapság valószínűleg a legforróbb téma az informatikai világban. Mi lehet lenyűgözőbb, mint kognitív képességeinket reprodukálni egy hardverrel működő infrastruktúrában, amely néha képes felülmúlni a létrehozóit? Ez az elvek szintjén igaz - a részletek és az alkalmazhatóság gyakorlati tényezői azonban együtt teszik teljessé a kirakót.  Amikor az AI-t a megvalósítás üzleti szemszögéből vizsgáljuk, a leggyakoribb kérdés, amivel szembesülünk, a következő:

"Készen áll a gyártásra?"

Erre a kérdésre próbálunk választ adni a következő cikkben.

Semmi új...

Az emberi idegrendszerben található szinaptikus kapcsolatokból levezetett neurális hálózatok matematikai modelljei már évtizedek óta léteznek. Korai számítógépes szoftveres megvalósításaik is legalább 40 évvel ezelőtt jelentek meg. Fejlődésüket azonban technológiai és pénzügyi akadályok korlátozták - figyelembe véve a számítási kapacitás fajlagos költségét. Az elmúlt években a hardvertechnológia és a hiperskálázók / nyilvános felhők megjelenése gyakorlatilag megszüntette ezt az akadályt. Elég, ha arra gondolunk, hogy a Microsoft az Azure felhőmegoldásokat "szuperszámítógép mindenkinek" néven nevezi - és ez a gyakorlatban működik is! Tehát elmondhatjuk, hogy vannak nagyon értékes relikviák a múltunkból, amelyek végre felragyoghatnak.

Ezek a következők:

• Neurális hálózat

A neurális hálózatok az emberi agy bonyolult működéséből merítenek ihletet. Összekapcsolt csomópontokból, úgynevezett neuronokból állnak, amelyek súlyozott kapcsolatok és aktiválási függvények segítségével dolgozzák fel az információkat. A múltban a mély neurális hálózatok képzése jelentős számítási teljesítményt és időt igényelt, ami sok alkalmazás esetében nem tette őket praktikussá. Mára azonban a helyzet megváltozott. A grafikus processzorok (GPU-k) forradalmasították a neurális hálózatok képzését. Ez az áttörés megnyitotta az utat a mély tanulás széles körű elterjedése előtt, lehetővé téve annak alkalmazását az alkalmazások széles spektrumában, a kép- és beszédfelismeréstől a természetes nyelvi feldolgozásig.

• Gépi tanulási algoritmusok

A különböző gépi tanulási algoritmusok, beleértve a döntési fákat, a támogató vektor gépeket és a k-közeli szomszédokat, matematikai elveken alapulnak a minták felismeréséhez és az adatok osztályozásához. A múltban ezek az algoritmusok - főként a számítási korlátok miatt - nagy kiterjedésű adathalmazok és összetett modellek feldolgozásával küszködtek. A kortárs megoldások, például az elosztott számítástechnika, a párhuzamos feldolgozás és a felhőalapú platformok azonban olyan korszakot nyitottak meg, amelyben a nagy mennyiségű adatot figyelemre méltó hatékonysággal lehet kezelni. Ez az átalakulás nemcsak a gépi tanulási algoritmusok skálázhatóságát javította, hanem a pontosságukat is növelte, így a valós kihívásokra is alkalmazhatóvá tette őket.

• Erősítéses tanulás

A megerősítéses tanulás a Markov-döntési folyamatban és a dinamikus programozásban rejlik, az ágensek pedig iteratív próbálgatással és hibával tanulják meg az optimális cselekvéseket. A múltban a megerősítéses tanulásban részt vevő ágensek bonyolult környezetben történő képzése számításigényesnek és időigényesnek bizonyult. A fejlett szimulációs környezetek megjelenése és az elosztott számítástechnika teljesítménye azonban paradigmaváltást eredményezett. Ez olyan területeken vezetett úttörő eredményekhez, mint az autonóm robotika és a mesterséges intelligencia által vezérelt játék.

• NLP (természetes nyelvi feldolgozás)

Az NLP algoritmusok valószínűségi modellekre, kontextus alapú elemzésre és nyelvi szabályokra támaszkodnak az emberi nyelv megértéséhez és generálásához. Az NLP történelmi korlátai, beleértve az olyan feladatokkal kapcsolatos kihívásokat, mint a gépi fordítás és az érzelemelemzés, a nyelv összetettségének és a hatékony képzéshez szükséges jelentős adatmennyiségnek tulajdoníthatók. Jelenleg a hatalmas szövegkorpuszok és a hardveres gyorsítás összefolyása átalakító változásokat hozott. Ez a szinergia jelentősen megnövelte az NLP-modellek pontosságát és hatékonyságát, és alkalmazások sokaságát nyitotta meg.

• Számítógépes látás

A számítógépes látási algoritmusok matematikai technikákat, nevezetesen a konvolúciós neurális hálózatokat (CNN) használják a vizuális adatok vizsgálatára és értelmezésére. A képek és videók valós idejű elemzése korábban ijesztő számítási kihívásokat jelentett. A nagy teljesítményű GPU-k és a speciális hardverek megjelenése azonban nem csak életképessé, hanem rendkívül megbízhatóvá is tette a valós idejű számítógépes látás alkalmazásokat, például az arcfelismerést, az autonóm járműveket és a tárgyak felismerését.

Vagy talán van valami...

Természetesen nem hagyhatjuk figyelmen kívül a legújabb fejleményeket ezen a területen. Az alábbiakban felsorolunk néhányat ezek közül az újítások közül:

• A kvantumszámítás és a mesterséges intelligencia metszéspontja

A kvantumszámítás és a mesterséges intelligencia kereszteződése A kvantumszámítás és a mesterséges intelligencia teljesítményének ötvözése egyre nagyobb kutatási terület. Ez a szinergia várhatóan jelentősen megnöveli a számítási képességeket, és a hagyományos számítási módszerekhez képest gyorsabb megoldást tesz lehetővé összetett problémákra.

• Megmagyarázható mesterséges intelligencia (XAI)

Törekszünk arra, hogy a mesterséges intelligenciát világosan és érthetően fejlesszük ki. A cél olyan mesterséges intelligencia-rendszerek létrehozása, amelyeket az emberek könnyen értelmezhetnek és megérthetnek, ami fontos tényező a bizalom kialakításában és az etikus döntések meghozatalában.

• Edge AI

Ez magában foglalja a mesterséges intelligencia feladatainak feldolgozását közvetlenül a helyi eszközökön. Ez a megközelítés minimalizálja az adatok távoli szerverekre történő átvitelének szükségességét, így növeli a biztonságot és gyorsítja a feldolgozási sebességet, ami különösen előnyös az IoT-eszközök esetében.

• AI-vezérelt hardveres gyorsítás

A kifejezetten a mesterséges intelligencia feladataira szabott hardverek létrehozása terén folyamatos a fejlődés. Az innovációk közé tartozik az egyedi processzorok, például a TPU-k és az FPGA-k tervezése, amelyeket úgy terveztek, hogy hatékonyan kezeljék a mesterséges intelligencia műveleteit, ezáltal növelve a feldolgozási sebességet és az általános hatékonyságot.

• Generatív AI

Az NLP-n és a számítógépes látáson túl a generatív mesterséges intelligencia is egyre nagyobb eredményeket ér el, különösen az új digitális tartalmak, például szövegek, képek és videók generálása terén. A mesterséges intelligenciának ez az aspektusa jelentős lehetőségeket rejt magában a kreatív ágazatok számára.

• Az MLOps (gépi tanulási műveletek) fejlődése

Az MLOps (Machine Learning Operations) fejlődése a gépi tanulási (ML) modellek integrálását jelenti az informatikai műveletek és a szoftverfejlesztés tágabb kontextusába. Az MLOps az adattudósok és az üzemeltetési szakemberek közötti együttműködés és kommunikáció gyakorlata, amely segít a termelési ML-életciklus kezelésében. Ez a gyakorlat magában foglalja az ML telepítések automatizálását és skálázását, valamint az ML modellek fejlesztésének és telepítésének jobb hatékonyságát, minőségét és következetességét.

A mesterséges intelligencia egyre nagyobb lábnyomát az is bizonyítja, hogy vannak feltörekvő területek és tudományterületek. Ezek egyike a mesterséges intelligenciamotorok speciális feladatokra való tanításához szükséges szintetikus adatok előállításának tudománya. Ez a megközelítés nagyon érdekes, tekintve az alapjait: a siker érdekében a generált adatkészleteknek hasonlítaniuk kell a valósághoz, ahhoz a tényleges problémához, amelyet az AI segítségével próbálunk kezelni. Ez azt jelenti, hogy minél közelebb áll a modellünk a valósághoz, annál sikeresebbek vagyunk - ez azonban azt is jelenti, hogy ha sikerül, akkor már birtokában vagyunk annak a modellnek, amelyet megpróbálunk megtanítani az AI-nak. Az egyenlet ebben az esetben nem ilyen egyszerű, ami azt jelenti, hogy a pusztán szintetikus adatokra való támaszkodás számos komoly kihívást és potenciális veszélyt jelent az AI-modellek hatékonyságára és megbízhatóságára nézve:

• A valós világ komplexitásának hiánya

A szintetikus adatokból hiányozhat a valós adatokban jelenlévő sokszínűség és bonyolultság. Következésképpen az ilyen adatokon kiképzett mesterséges intelligenciamodellek kiválóan teljesíthetnek kiszámítható, szimulált környezetben, de a valós, összetettebb és változékonyabb környezetekben nehézségekbe ütközhetnek. Ez a gyakran domain shiftnek nevezett probléma rávilágít a szimulált és a valós forgatókönyvek közötti szakadékra.

• Elfogultság és képviseleti kérdések

Ha a szintetikus adatokat hiányos vagy elfogult valós adatokon alapuló algoritmusok segítségével hozzák létre, akkor ezek az elfogultságok beágyazódhatnak a mesterséges intelligencia modellekbe. Az ilyen modellek így nem képesek pontosan reprezentálni annak a szélesebb népességnek a különböző igényeit és helyzeteit, amelyet segíteni hivatottak.

• Túlillesztési kockázatok

A mesterséges intelligencia modellek kizárólag szintetikus adatokon történő képzése túlillesztéshez vezethet, ahol a modellek túlzottan optimalizálódnak az adatok sajátos jellemzőire. Ez a túlzott specializáció csökkentheti a modellek hatékonyságát a tényleges, változatos adatok kezelésében.

• Validálás és ellenőrzés kihívásai

A mesterséges intelligenciamodellek pontosságának és relevanciájának biztosítása nehéz, ha a képzésük csak szintetikus adatokra korlátozódik. Az átfogó értékeléshez elengedhetetlenek a valós adatok, hogy meggyőződhessünk a modellek kimeneteinek pontosságáról és alkalmazhatóságáról a gyakorlati forgatókönyvekben.

• Etikai és jogi aggályok

A mesterséges intelligenciamodellek képzéséhez kizárólag szintetikus adatokra való támaszkodás etikai és jogi kérdéseket vet fel. Ez különösen kritikus az olyan ágazatokban, mint az egészségügy, a pénzügy és a jog, ahol a mesterséges intelligenciával kapcsolatos döntéseknek jelentős hatása van. Kérdések merülnek fel az ilyen AI-modellek által hozott döntések etikai integritásával és jogi érvényességével kapcsolatban.​​​​

A végrehajtó szemszögéből nézve a mesterséges intelligenciának végtelen felhasználási lehetőségei vannak. Az AI területén kínált megoldások kategorizálására számos módszer létezik. Gyakorlatilag jellemzően a következő megközelítéseket alkalmazzuk:

• A digitális és az analóg világ összekapcsolása
• Döntéstámogatás / előrejelzés
• Döntéshozatal
• Tartalom előállítása

Az első csoportba tartozik mind az analóg-digitális információátvitel, mint például a beszédből szöveggé alakítás, a képfelismerés és a folyamfelismerés (az elektromágneses hullámok bármely adott spektrumában), valamint ezek kombinációja. Ezen a területen a mesterséges intelligencia teljesen új távlatokat nyit, fokozatosan csökkenő megvalósítási költségekkel. A Qualysoft ilyen rendszereket kínál - jelenleg ezeket a megoldásokat elsősorban a gyártásban használják minőségbiztosítási célokra.

A kapcsolódó portfólióelemek és technikai stack a következők:

• Beszédfelismerő technológiák: Fejlett beszédből szöveggé alakító megoldások, amelyek elengedhetetlenek a beszélt nyelv digitális szöveggé alakításához. Ide tartoznak az olyan technológiák, mint a Google beszédfelismerő API-jai vagy az IBM Watson Speech to Text, amelyek nagy pontosságot kínálnak különböző nyelveken és környezetekben.
• Képfelismerő és számítógépes látórendszerek: A vizuális adatok feldolgozásához és elemzéséhez olyan eszközök, mint az OpenCV vagy a TensorFlow alapvető fontosságúak. Ezek a rendszerek képesek a képek azonosítására, osztályozására és értelmezésére, ami elengedhetetlen a gyártásban az automatizált ellenőrzéshez és a minőségellenőrzéshez.
• Elektromágneses spektrumelemző eszközök: Speciális szoftverek és algoritmusok, amelyek képesek különböző elektromágneses spektrumok adatainak elemzésére. Ide tartozik az infravörös, ultraibolya vagy röntgensugár spektrumelemzés, amely létfontosságú lehet az anyagvizsgálat vagy a minőségbiztosítás során.
• Mélytanulási keretek: A PyTorchhoz vagy a TensorFlow-hoz hasonló keretrendszerek elengedhetetlenek az analóg adatok digitálisra való átalakításának bonyolultságát kezelő mesterséges intelligencia modellek építéséhez és képzéséhez. Ezek a keretrendszerek támogatják a konkrét minőségbiztosítási feladatokra szabott egyéni modellek fejlesztését.
• Automatizált minőségellenőrző rendszerek: AI-vezérelt rendszerek, például gépi látáskamerák, amelyek olyan szoftverekkel vannak integrálva, mint a Detectron vagy a MASK-RCNN a fejlett tárgyfelismeréshez és minőségértékeléshez. Ezek a rendszerek rendkívül hatékonyak a hibák azonosításában és a termékminőség biztosításában.
• Adatfeldolgozó és elemző motorok: Ez kritikus fontosságú a gyártási környezetben, ahol a minőségellenőrzéshez azonnali adatelemzésre van szükség.

A mesterséges intelligencia megoldásainkon kívül széles körű szolgáltatási portfóliót kínálunk, amely egy átfogó szolgáltatáscsomagban csúcsosodik ki.

• Internet of Things (IoT) és érzékelők
• Robotkarok fizikai megvalósítása
• Kiterjesztett valóság (AR) az ellenőrzéshez és karbantartáshoz
• IT infrastruktúra-megoldások
• Kiberbiztonsági megoldások
• Egyedi fejlesztés
• Létesítménygazdálkodási megoldás
• RPA

Ha elegendő tanítási adat áll rendelkezésre, a mesterséges intelligencia új határokat nyit a döntéstámogató modellek létrehozásában. A megfelelő technológiákkal lehetőségünk van arra, hogy a döntéstámogató modell létrehozásakor "nyers erővel" közelítsünk. Ennek hatékonysága és pontossága nagyban függ a tanítási adatok mennyiségétől és minőségétől.

A kapcsolódó portfólióelemek és technikai halmazok a következők:

• Transzformátorok (PLD: DETR): Különösen az észlelési transzformátor (DETR) modell elengedhetetlen az olyan döntéstámogató rendszerekhez, amelyek idősoros adatokat vagy kontextusban gazdag adatsorokat tartalmaznak.
• Automatikus kódolók: Ezek az adatreprezentációk felügyelet nélküli tanulására használt, döntő fontosságúak a dimenziócsökkentéshez és a jellemzőkivonáshoz a döntéstámogató rendszerekben, különösen nagy és összetett adathalmazok kezelése esetén.
• BERT (kétirányú kódoló ábrázolás transzformátorokból): Ez a modell jelentős szerepet játszik a természetes nyelv megértésében és feldolgozásában, így az NLP által vezérelt döntéstámogató rendszerek sarokköve.
• GPT (Generatív előképzett transzformátor): A fejlett természetes nyelvi megértéséről és generálásáról ismert GPT modellek nélkülözhetetlenek a bonyolult nyelvi feldolgozásra épülő döntéstámogató rendszerekben.
• CLIP (Contrastive Language–Image Pretraining by OpenAI): A CLIP képeket és a hozzájuk tartozó szöveges leírásokat használva képes megérteni a vizuális feladatokat, ami értékes eszközzé teszi a vizuális és szöveges adatokat egyaránt integráló döntéstámogató modellek számára.
• Detectron and MASK-RCNN: Ezek a technológiák kritikus fontosságúak a pontos objektumfelismeréshez és szegmentáláshoz a képeken, javítva a döntéstámogatást a részletes vizuális elemzést igénylő területeken, mint például a gyártási minőségellenőrzés.
• HuggingFace: A HuggingFace az előre betanított modellek széles skáláját kínálva kulcsfontosságú erőforrás a mesterséges intelligencia modellek gyors telepítéséhez és testreszabásához a különböző döntéstámogató alkalmazásokhoz.
• A Google és az Azure AI eszközei: A Google és az Azure AI számos eszközt kínál, beleértve a fejlett elemzési és kép- és beszédfelismerési képességeket, amelyek elengedhetetlenek a sokoldalú döntéstámogató rendszerekhez.

A Qualysoft egyik felhasználási esete a "Wasabi megoldás". A Wasabi egy népszerű étteremlánc Magyarországon, amely egyedülálló futószalagos rendszeréről ismert, ahol a vásárlók a kívánt ételekből választanak, miközben azok elhaladnak. Egyedi megoldásunkat úgy terveztük, hogy minden egyes tányért szegmentáljon, felismerje a rajta lévő ételek konkrét típusát, és tárolja ezt az információt. Ez lehetővé teszi a fogyasztás valós idejű nyomon követését, és segíti a jövőbeli készletgazdálkodást. Ez a konkrét felhasználási eset rávilágít az AI-megoldások erejére és lehetőségeire.

Egy lépéssel előrébb lépve, a mesterséges intelligenciát nem csak arra használjuk, hogy döntést javasoljunk, hanem arra is, hogy döntéseket hozzunk és hajtsunk végre.  Gondoljunk csak a magasabb fokú önvezető autók mesterséges intelligenciájára - ezek már itt vannak. Minőségük, ahogyan azt már korábban említettük, kizárólag a tanítási adatok minőségétől és mennyiségétől függ. Manapság a számítási képességek nem jelentenek valódi korlátot.

A kapcsolódó portfólióelemek és technikai stack a következők:

• Gépi tanulási algoritmusok az autonóm döntéshozatalhoz: Ezek olyan fejlett algoritmusokat foglalnak magukban, mint a megerősítő tanulás és a mélytanulás, amelyek elengedhetetlenek a mesterséges intelligencia rendszerek képzéséhez, hogy dinamikus környezetben hozzanak döntéseket, hasonlóan az önvezető autók mesterséges intelligenciájában használtakhoz.
• Valós idejű adatfeldolgozási technológiák: A nagy sebességű adatfeldolgozó eszközök, mint például az Apache Kafka vagy az AWS vagy Azure felhőszolgáltatások valós idejű feldolgozási funkciói kritikus fontosságúak a valós idejű döntéshozatalhoz szükséges folyamatos adatfolyam kezeléséhez.
• Számítógépes látás és képfeldolgozás: Az olyan technológiák, mint az OpenCV, a Yolo és a TensorFlow kulcsfontosságúak ahhoz, hogy a mesterséges intelligencia rendszerek képesek legyenek értelmezni és megérteni a környezetből származó vizuális információkat, ami kulcsfontosságú szempont az autonóm járművek és más döntéshozó mesterséges intelligencia alkalmazások esetében.
• Érzékelőfúzió és IoT-technológiák: A különböző érzékelők - LIDAR, radar, GPS, kamerák - adatainak integrálása elengedhetetlen a környezet átfogó megértéséhez. A szenzorfúziós technológia szintetizálja ezeket az adatokat, és egységes képet nyújt a mesterséges intelligencia számára, amelyre a döntéseit alapozza.
• Robusztus neurális hálózatok: Olyan keretrendszerek, mint a PyTorch és a TensorFlow komplex neurális hálózatok tervezéséhez és képzéséhez, amelyek képesek nagy mennyiségű adatot feldolgozni és tanulni belőle, ami elengedhetetlen az önálló döntéseket hozó mesterséges intelligencia rendszerekhez.
• Szimulációs és tesztelési szoftver: Az AI döntéshozatal kontrollált, kockázatmentes környezetben történő teszteléséhez és finomításához szükségesek az olyan eszközök, mint a CARLA vagy a Unity's Simulation, különösen fontosak az autonóm járművek esetében.
• Természetes nyelvi feldolgozás (NLP): Az olyan mesterséges intelligencia rendszerek számára, amelyek emberekkel lépnek kapcsolatba, vagy emberi nyelvi inputokat kell feldolgozniuk, az olyan NLP-technológiák, mint a BERT vagy a GPT-3, létfontosságúak. Ezek lehetővé teszik, hogy az AI-rendszerek megértsék a hangutasításokat vagy a szöveges információkat, és válaszoljanak rájuk.
• Előrejelző analitikai és előrejelző eszközök: Az olyan eszközök, mint a TensorFlow Time Series vagy a Facebook Prophet, a múltbeli adatok felhasználásával a jövőbeli körülmények vagy események előrejelzésével segítik a megalapozott döntések meghozatalát.
• Felhőalapú számítástechnikai platformok: Az olyan platformok, mint a Google Cloud AI, az AWS és a Microsoft Azure biztosítják a szükséges számítási teljesítményt és tárolási lehetőségeket, lehetővé téve az AI-rendszerek hatékony működését és szükség szerinti skálázását.

És természetesen a fent említett alkalmazott megoldások kombinálhatók. Maradjunk az önvezető autó példájánál. A kép-, Lidar- és radarjelzéseket a mesterséges intelligencia felismeri, az eredményt pedig elküldi a döntéshozó modellnek, amely parancsokat ad a működtetőknek.

A generatív mesterséges intelligencia valószínűleg ennek a tudományterületnek a legújabb terméke. Ez nem meglepő, hiszen óriási mennyiségű tanító adatot, és feldolgozási képességet igényel. A legelterjedtebb megoldások az interneten elérhető adatok nagy részeit (vagy az összeset) használják. E megoldások megvalósításához a CPU, a memória és a tárolóipar összes vívmányára szükség volt.

A kapcsolódó portfólióelemek és technikai stack a következők:

• Generatív adverzális hálózatok (GAN): A GAN-ok kulcsfontosságúak a képgenerálásban és -módosításban. Két neurális hálózat (egy generátor és egy diszkriminátor) segítségével működnek, amelyek egymás ellen dolgoznak, hogy rendkívül valósághű képeket állítsanak elő. Ez a technológia központi szerepet játszik a művészeti alkotások létrehozásában, a fényképek javításában és a valósághű képzési adatok generálásában.
• Transzformátorok az NLP-ben: Az olyan technológiák, mint az OpenAI GPT-4 és a Google BERT forradalmasítják a természetes nyelvi feldolgozás területét. Ezek a transzformátor modellek képesek összefüggő és kontextus szempontjából releváns szöveget generálni, így ideálisak az olyan alkalmazásokhoz, mint a tartalomkészítés, a chatbotok és a nyelvi fordítás.
• Mélytanulási keretek: TensorFlow, PyTorch és más mélytanulási keretrendszerek nélkülözhetetlenek a generatív mesterséges intelligenciában használt összetett neurális hálózatok építéséhez és képzéséhez. Ezek biztosítják a szükséges eszközöket és könyvtárakat a szükséges nagyméretű adatfeldolgozáshoz.
• Felhőalapú számítástechnikai platformok: Az olyan platformok, mint az AWS, a Google Cloud és a Microsoft Azure létfontosságúak a nagy adathalmazok feldolgozásához és az összetett AI-modellek futtatásához szükséges számítási teljesítmény és skálázhatóság biztosításában. Ezek a platformok lehetővé teszik a generatív AI-alkalmazások méretarányos telepítését.
• NLP előfeldolgozó eszközök: A szöveg normalizálására, tokenizálására és vektorizálására szolgáló eszközök kulcsfontosságúak a szöveges adatok NLP-modellek általi feldolgozásra való előkészítésében, biztosítva, hogy az adatok használható formátumban legyenek a modellképzéshez.
• Edge Computing megoldások: A valós idejű generatív AI-alkalmazások esetében az edge computing lehetővé teszi, hogy az adatfeldolgozás a forráshoz közelebb történjen, csökkentve a késleltetést és gyorsabbá téve az alkalmazások reakcióképességét.

A mesterséges intelligencia leggyakoribb felhasználási területei iparágak szerint kategorizálva:

Gyártás

• Tervezés és prototípusgyártás: A generatív mesterséges intelligencia felhasználható új terméktervek létrehozására vagy a meglévők javítására. Gyorsan képes több tervezési prototípust létrehozni és értékelni, felgyorsítva ezzel az innovációs folyamatot.
• Előrejelző karbantartás: A gépek kopásának és elhasználódásának szimulációjával a generatív AI előre jelzi, mikor van szükség karbantartásra, így csökkentve az állásidőt és a karbantartási költségeket.
• Projekttervezés és szimuláció: A generatív mesterséges intelligencia felhasználható különböző építési forgatókönyvek szimulálására, ami segíti a hatékony projekttervezést és kockázatkezelést.
• Automatizált tervezési megfelelőség: A mesterséges intelligencia képes automatikusan építési terveket generálni vagy módosítani a meglévő terveket, hogy biztosítsa az előírásoknak és szabványoknak való megfelelést.
• Készletgazdálkodás: A mesterséges intelligencia képes megjósolni a készletigényeket, segítve a vállalkozásoknak a készletek hatékonyabb kezelésében és a pazarlás csökkentésében.

Távközlés (Telco)

• Hálózat-optimalizálás: A generatív AI képes szimulálni a hálózati feltételeket és optimális konfigurációkat generálni, javítva a hatékonyságot és csökkentve a költségeket.
• Csalás felderítése: A csalárd tevékenységek mintáinak generálásával az AI segíthet a távközlési csalások azonosításában és megelőzésében.

Bank és pénzügy

• Személyre szabott pénzügyi termékek: A generatív mesterséges intelligencia felhasználható az ügyfelek egyéni igényeihez igazított, személyre szabott pénzügyi termékek és szolgáltatások létrehozására.
• Kockázatértékelési modellek: A mesterséges intelligencia különböző pénzügyi forgatókönyveket generálhat a pontosabb kockázatértékelés és döntéshozatal elősegítése érdekében.
• Algoritmikus kereskedés: A generatív mesterséges intelligencia felhasználható különböző piaci forgatókönyvek szimulálására és kereskedési stratégiák generálására.
• Csalások felderítése és megelőzése: A csalárd tranzakciók modelljeinek létrehozásával a mesterséges intelligencia javíthatja a pénzügyi csalások felderítésének és megelőzésének képességét.

Ágazatközi alkalmazások

• Ügyfélszolgálat: A mesterséges intelligencia által generált chatbotok és virtuális asszisztensek személyre szabott ügyfélszolgálatot nyújthatnak az ágazatokban.
• Marketing és reklám: A generatív mesterséges intelligencia képes személyre szabott marketingtartalmakat, többek között szöveget, képeket és videókat létrehozni, amelyek a célközönségre szabottak.
• Képzés és szimuláció: A generatív mesterséges intelligencia minden ágazatban felhasználható a munkavállalók számára valószerű képzési szimulációk létrehozására, amelyek segítik a készségfejlesztést és a döntéshozatali képzést.
• Dokumentumok és jelentések készítése: A banki és pénzügyi szektorokban a mesterséges intelligencia automatizálhatja a pénzügyi jelentések, a megfelelőségi dokumentumok és a személyre szabott ügyfélkommunikáció generálását.

Mindkét út megvalósítható.

A Qualysoftnál képesek vagyunk az alapoktól kezdve AI-megoldást építeni, vagy AIaaS (Artificial Intelligence as a Service) szolgáltatók segítségével megvalósítani. Felmerül a kérdés: melyik megvalósítási mód ajánlott, és milyen felhasználási esetekre? A válasz a jól ismert "attól függ", mivel számos tényezőt kell figyelembe vennünk, többek között a konkrét felhasználási esetet, a kívánt eredményeket, a mögöttes adatréteget (az adatok mennyiségét és minőségét egyaránt), a felhasználási eset volatilitását (a domainváltozások gyakoriságát), a piacra kerülési időt, a karbantartási és támogatási költségeket.

A mesterséges intelligencia megoldások megvalósítása, akár az alapoktól kezdve egyedi módon, akár AIaaS (Artificial Intelligence as a Service) szolgáltatók igénybevételével, saját előnyökkel és hátrányokkal jár. Ezek megértése segíthet a megalapozott döntések meghozatalában, a projekt egyedi igényei és kontextusa alapján.

Egyedi AI-megoldás megvalósítása (az alapoktól kezdve)

Előnyök

• Testre szabott megoldások: Az egyedi AI-fejlesztés olyan megoldásokat tesz lehetővé, amelyek pontosan az adott üzleti igényekre és felhasználási esetekre szabottak, és nagyfokú testreszabhatóságot kínálnak.
• Ellenőrzés és tulajdonlás: A fejlesztési folyamat, az adatok és a felhasznált algoritmusok felett teljes ellenőrzést gyakorolhat, ami érzékeny vagy védett alkalmazások esetében alapvető fontosságú.
• Versenyelőny: Egy egyedi AI-megoldás versenyelőnyt biztosíthat azáltal, hogy olyan egyedi képességeket kínál, amelyek a szabványos platformokon nem állnak rendelkezésre.
• Rugalmasság és skálázhatóság: Az egyedi megoldások nagymértékben skálázhatók és rugalmasan alkalmazkodnak a változó üzleti igényekhez.

Hátrányok

• Magasabb költség- és időbefektetés: Az AI-megoldás nulláról történő felépítése jelentős idő-, erőforrás- és szakértői befektetést igényel, ami költséges lehet.
• Karbantartás és frissítések: A folyamatos karbantartás, frissítések és fejlesztések külön erőforrásokat igényelnek, és kihívást jelenthet a kezelésük.
• A kudarc kockázata: Különösen akkor, ha a fejlesztőcsapatnak nincs tapasztalata robusztus AI-rendszerek építésében.
• Erőforrás-igényes: Adattudósok, gépi tanulási mérnökök és fejlesztők csapatát igényli.

AIaaS szolgáltatók használata

Előnyök

• Költséghatékony: Általában költséghatékonyabb, mint a nulláról való építés, különösen kis- és középvállalkozások vagy korlátozott költségvetéssel rendelkező projektek esetében.
• Gyors telepítés: Az AIaaS-megoldások gyorsan telepíthetők, mivel gyakran kevesebb testreszabást és fejlesztési időt igényelnek.
• Kevesebb műszaki szakértelem szükséges: Az AIaaS szolgáltató kezeli az AI modell komplexitását.
• Rendszeres frissítések és támogatás: Az AIaaS-szolgáltatók jellemzően folyamatos támogatást és rendszeres frissítéseket kínálnak, így biztosítva, hogy az AI-megoldás mindig a legújabb technológiákkal legyen naprakész.

Hátrányok

• Korlátozott testreszabhatóság: Az AIaaS-megoldások nem feltétlenül felelnek meg minden egyedi felhasználási eset egyedi követelményeinek.
• Függés a szolgáltatótól: Az AIaaS szolgáltatótól függ a folyamatos szolgáltatás, frissítések és támogatás, ami hatással lehet a hosszú távú stratégiai rugalmasságra.
• A beszállítói kötöttség lehetősége: Ez korlátozhatja a jövőbeni technológiai választási lehetőségeket és a tárgyalási lehetőségeket.

Összefoglalva, az egyéni AI-megoldás létrehozása és az AIaaS használata közötti választás számos tényezőtől függ, mint például a költségvetés, az időkorlátok, az egyedi üzleti igények, a házon belüli szakértelem és a hosszú távú stratégiai célok. Gyakran a hibrid megközelítés lehet a leghatékonyabb, amely mindkét módszer erősségeit kihasználja.

A Qualysoftnál, mivel a Microsoft és az AWS partnerei vagyunk, az AIaaS-szolgáltatók esetében előnyben részesítjük az Azure Cognitive Services és az AWS AI Services használatát. Az egyedi AI-implementációk esetében a technikai palettánk nagyon változatos, amit az előző részekben részleteztünk.

• A mesterséges intelligencia bevezetésének legfontosabb szempontja a projekt követelményeinek és az adatokkal kapcsolatos előfeltételeinek felmérése és megértése;
• A mesterséges intelligencia megvalósítása nem feltétlenül igényel hatalmas beruházást az egyedi fejlesztési projektekhez képest. Azonban, mint mindig, a projekt összetettsége növelheti a költségvetést. A költségvetés pontos becsléséhez elengedhetetlen, hogy tisztában legyünk a projekt konkrét igényeivel és korlátaival;
• A költségvetés legnagyobb részét gyakran a szükséges metaadatokkal ellátott tanítási adatállomány létrehozására és az adott felhasználási esethez legjobban illeszkedő modellmegoldás megtalálására fordítják. A szintetikus adatok tanítási adatként való felhasználásával felgyorsíthatjuk a piacra jutás idejét, és kihasználhatjuk a lehetséges költségoptimalizálásokat;
• Bármely vállalatnál azonosíthatjuk a lehetséges fejlesztési területeket a mesterséges intelligencia használatával, és mindig nyitottak vagyunk a megbeszélésekre.