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Die Zukunft der KI- und ML-Entwicklung – Trends und Prognosen

Die Zukunft der KI- und ML-Entwicklung – Trends und Prognosen

Künstliche Intelligenz hat dank der Entstehung von ChatGPT die Welt im Sturm erobert. Es handelt sich um ein neues KI-Sprachmodell, das die Art und Weise, wie wir Suchen durchführen, revolutioniert hat. Dies kann möglicherweise die Bedeutung moderner Suchmaschinen in den kommenden Jahren beeinträchtigen.

Ebenso sehen wir den Einsatz von Alexa und Netflix, die Inhaltsempfehlungen geben, die es wert sind, süchtig zu werden, was mit Hilfe von ML möglich wird. Dies verringert den Aufwand, der erforderlich ist, um mit einem Agenten zu sprechen.

Hier finden Sie eine Liste unserer Trends und Prognosen zur Zukunft der KI- und ML-Entwicklung.

Multimodales Lernen

KI hat viel erreicht, wenn es um mehrere Modalitäten mit einem einzelnen ML-Modell geht. Dazu gehören Text-, Sprach-, Bild- und IoT-Sensordaten.

Google DeepMind machte kürzlich Schlagzeilen mit Gato, einem multimodalen KI-Ansatz, der visuelle, sprachliche und robotergestützte Bewegungsaktivitäten ausführen kann.

Entwickler sind auf der Suche nach innovativen Möglichkeiten zur Integration von Modalitäten, um alltägliche Aufgaben wie das Verständnis von Dokumenten zu verbessern.

Ein Paradebeispiel dafür sind Patientendaten, die in Gesundheitssystemen gesammelt und verarbeitet werden und genetische Sequenzierungsberichte, Formulare für klinische Studien und visuelle Labore umfassen können Microsoft Daten- und KI-Beratung Ergebnisse und andere gescannte Dokumente.

Wenn das Layout und der Präsentationsstil dieser Daten angemessen gestaltet sind, können sie Ärzten dabei helfen, besser zu verstehen, wonach sie suchen.

KI-Algorithmen Ärzte, die mit Hilfe multimodaler Techniken wie optischer Zeichenerkennung und maschinellem Sehen geschult wurden, können die Ergebnisse optimal nutzen und so die medizinische Diagnose verbessern.

Um das Potenzial multimodaler Techniken zu maximieren, müssen Sie hart arbeiten, wenn es darum geht, Datenwissenschaftler mit domänenübergreifenden Fähigkeiten einzustellen oder sogar auszubilden. Dazu gehören Methoden zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und maschinelles Sehen.

KI-basierte Cybersicherheit

Brandneue KI- und ML-Methoden werden eine entscheidende Rolle bei der Erkennung und Reaktion auf Cybersicherheitsbedrohungen spielen. Immer mehr Unternehmen werden KI sowohl defensiv als auch proaktiv einsetzen, um ungewöhnliches Verhalten und neue Angriffsmuster zu erkennen.

Unternehmen, die KI nicht einbeziehen, laufen Gefahr, in Bezug auf die Sicherheit ins Hintertreffen zu geraten, was sich negativ auswirken kann.

Erweiterte Sprachmodellierung

ChatGPT hat die Art und Weise verändert, wie wir über die interaktive Interaktion mit KI denken. Dies ist ein guter Bezugspunkt für eine Vielzahl von Anwendungsfällen in Bereichen wie Marketing, automatisierter Kundensupport und Benutzererlebnisse.

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Im Jahr 2023 und darüber hinaus können Sie mit einer wachsenden Nachfrage nach Qualitätskontrollaspekten dieser verbesserten KI-Sprachmodelle rechnen. Über die Ungenauigkeit der Ergebnisse beim Codieren wurde bereits viel gesagt. In den kommenden Jahren werden Unternehmen mit einer Gegenreaktion auf unvollkommene Produktbeschreibungen und gefährliche Ratschläge konfrontiert sein.

Dies wird Unternehmen dabei helfen, Wege zu finden, um zu erklären, wie und wann diese Tools Fehler verursachen.

Robotik und KI

Es hat sich eine Partnerschaft zwischen KI und Robotik entwickelt, die zu einer Revolution bei der Entwicklung intelligenter und nicht identifizierter Roboter geführt hat, die komplexe Aufgaben ausführen können.

Wachsende Betonung von Datensicherheit und Vorschriften

Im digitalen Zeitalter sind Daten das neue Geld. Einfach ausgedrückt ist es die wertvollste Ressource, die Unternehmen um jeden Preis schützen müssen. Mit Hilfe von KI und ML wird die Menge der verarbeiteten Daten und die damit verbundenen Risiken nur noch größer.

Ein Paradebeispiel dafür ist, dass wir viele Backups und Archive mit riesigen Mengen persönlicher Daten sehen, die mit der Zeit voraussichtlich ein wachsendes Datenschutzrisiko darstellen.

Mit der Einführung von Vorschriften wie der DSGVO ist es ziemlich teuer geworden, Datenschutzverletzungen zu begehen.

Da mit der Zeit der Druck, diese Vorschriften einzuhalten, zunimmt, müssen Unternehmen die Dienste von Datenwissenschaftlern und -analysten in Anspruch nehmen, um die Vorschriften einzuhalten und den KI- und ML-Trends immer einen Schritt voraus zu sein.

Die Überschneidung zwischen KI und IoT

Der schmale Grat zwischen KI und IoT verschwimmt mit der Zeit. Während beide Technologien unabhängige Qualitäten haben, schaffen sie in Kombination exklusivere Möglichkeiten. Dank der Partnerschaft zwischen KI und IoT verfügen wir über intelligente Sprachassistenten wie Siri und Alexa.

Was ist der Hauptgrund dafür, dass diese beiden Spitzentechnologien so gut zusammenarbeiten? Wenn man genau hinschaut, ist IoT das digitale Nervensystem, während KI das Gehirn ist, das alle Entscheidungen trifft.

Die Fähigkeit der KI, schnell Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, macht IoT-Systeme intelligenter. Wir sehen bereits, dass die Mehrheit der Unternehmen in den USA IoT-Projekte nutzt, die in irgendeiner Form KI beinhalten.

Mithilfe dieses KI- und ML-Trends erhalten Softwareentwickler und Embedded-Ingenieure einen weiteren Grund, KI/ML-Fähigkeiten in ihren Lebenslauf zu integrieren.

Die wachsende Bedeutung von Augmented Intelligence

Wenn Sie sich immer noch fragen, ob KI Ihnen Arbeitsplätze wegnehmen wird, ist der Aufstieg der Augmented Intelligence ein erfrischender Trend.

Es schafft wunderbare Möglichkeiten, Mensch und Technologie zu verbinden. Dies gibt Unternehmen die Möglichkeit, die Effizienz und Leistung ihrer Belegschaft zu steigern. Zum Beispiel mit dem WordPress ChatGPT-Plugin Sie können 24/7-Support auf Ihrer Website hinzufügen.

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Laut Gartner werden wir bis zum Ende des Jahres 2023 sehen 40 % der Infrastruktur- und Betriebsteams in großen Organisationen, die KI-gestützte Automatisierung nutzen. Dies wird den Weg für eine höhere Produktivität ebnen.

Es ist selbstverständlich, dass ihre Mitarbeiter über Kenntnisse in den Bereichen Analytik und Datenwissenschaft verfügen oder die Möglichkeit erhalten, sich in den neuesten KI- und ML-Technologien weiterzubilden, um die richtigen Ergebnisse zu erzielen.

Hyperautomatisierung

Hyperautomatisierung ist eine effektive Möglichkeit, den Kundenservice zu verbessern und verschiedene Prozesse zu beschleunigen. Mehrere fortschrittliche Technologien können bei der Power-Hyper-Automatisierung helfen. Dies umfasst KI, ML, kognitive Prozessautomatisierung usw.

Neben der Verbesserung des Kundenserviceerlebnisses kann Hyperautomatisierung auch dazu beitragen, wichtige Aktivitäten schneller zu erledigen, wie z. B. Systemintegration und Organisation. Es kann auch die Produktivität der Arbeitnehmer steigern.

Bias-Entfernung in ML

Da die Einführung von KI in Unternehmen immer häufiger vorkommt, wird sie sich täglich auf das Leben der Benutzer auswirken. Die Herausforderung der Voreingenommenheit und Fairness der KI wird zunehmend zu einem echten Problem werden.

Ziel ist es, sicherzustellen, dass die KI objektive Vorhersagen trifft, sodass Menschen bei der Kreditbeantragung nicht diskriminiert werden. sich für einen Job bewerbenProdukte online kaufen oder medizinische Behandlung in Anspruch nehmen.

Im laufenden Jahr werden CIOs vor der Herausforderung stehen, ihre Data-Science-Praktiken und ML-Modelle zu steuern. Der Grund liegt in der Komplexität dieser Systeme.

Die Umsetzung verantwortungsvoller KI-Praktiken und die Ausstattung der Organisation mit geeigneten Werkzeugen werden wesentlich dazu beitragen, die Dringlichkeit zu erhöhen.

Es wird ein verstärktes Interesse an Tools zur Überwachung und Minderung von Verzerrungen in der Produktions-KI geben, um dabei zu helfen, die genauen Datenpunkte und Merkmale zu erfassen und zu erklären, die zu der verzerrten Vorhersage geführt haben.

Digitale Zwillinge treiben das industrielle Metaversum voran

In den letzten Jahren haben wir gesehen, wie führende Industriedesign- und KI-Anbieter die Zusammenhänge zwischen digitalen Zwillingen herstellen. Dies sind die virtuellen Modelle, die die Realität und das Metaversum simulieren. Nvidia und Siemens haben zusammengearbeitet, um ein industrielles Metaversum zu entwickeln.

Andererseits hat der Bauriese Bentley den Begriff Infrastruktur-Metaversum eingeführt. Diese Fortschritte könnten einen Wendepunkt für digitale Zwillinge von einer mehrdeutigen Technologie zur Hauptsäule der IT-Strategie darstellen.

Während digitale Zwillinge in den letzten Jahren in allen Branchen eingesetzt wurden, wird sich die Akzeptanzrate im Jahr 2023 beschleunigen.

Wir sehen, dass die Komplexität digitaler Zwillinge im Laufe der Zeit zunimmt. Von relativ einfachen synthetischen oder realen datenbasierten digitalen Zwillingen über anlagenbasierte digitale Zwillinge, die durch IoT angetrieben werden, bis hin zu kundenbasierten und ökosystembasierten digitalen Zwillingen.

Wir sehen auch, dass digitale Zwillinge genutzt werden, um menschliches Verhalten zu modellieren und zu simulieren und um unkonventionelle Zukunftsszenarien zu beurteilen. Dies hat den Weg für die Entstehung digitaler Zwillinge mit traditioneller industrieller Replikation und KI-basierter agentenbasierter Replikation geebnet.

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In der nächsten Phase werden wir das Aufkommen von wissenschaftlichem Rechnen, künstlicher Intelligenz und industrieller Nachahmung erleben, um Simulationsintelligenz zu kuratieren, deren anfängliche Simulationselemente zu Betriebssystemen entwickelt werden.

Die Möglichkeiten für digitale Zwillinge sind enorm. Es bietet Unternehmen völlig neue Möglichkeiten, Daten zu nutzen und vorherzusagen. Mit komplexeren und vielseitigeren digitalen Zwillingen können Unternehmen Simulationsintelligenz nutzen, um reale Szenarien vorherzusagen.

Dazu gehören das Kundenverhalten, die wirtschaftlichen Auswirkungen der Pandemie und der Krankheitsverlauf. Digitale Zwillinge werden zu einer entscheidenden Technologie für Organisationen, die an Arzneimitteldesign, Smart Cities, ESG-Modellierung und anderen Anwendungen arbeiten oder diese erweitern.

Während wir diesen Blog lesen, werden Pilotprojekte für digitale Zwillinge skaliert und in die Praxis umgesetzt. CIOs sollten darüber nachdenken, wie sie sie als Teil der gesamten Analysearchitektur des Unternehmens und des Cloud-/IT-Stacks integrieren können.

Unternehmen müssen sowohl eine Entwicklungsumgebung als auch eine Produktionsumgebung für die Ausführung von Replikationen bereitstellen. Replikations-Workloads sind ebenfalls rechenintensiv und erfordern On-Demand-Computing vor Ort oder in der Cloud.

CIOs können diese Technologie sogar nutzen, um ihre Mitarbeiter weiterzubilden. Darüber hinaus sollten Unternehmen über einen klar definierten Prozess für die Erstellung, Bereitstellung, Festlegung und Überwachung digitaler Zwillinge verfügen.

Daher kann die Produktentwicklungstechnologie für digitale Zwillinge CIOs bei der Transformation ihres Unternehmens unterstützen. Die einzige Voraussetzung ist jedoch, dass das Unternehmen und seine Mitarbeiter darauf vorbereitet sind.

Abschließende Gedanken

KI ist ein Markt von etwa 100 Milliarden US-Dollar und soll bis 2030 um das Zwanzigfache wachsen. Trends wie Deep Learning und NLP verbessern das Kundenerlebnis und ermöglichen Geschäftswachstum. Von den meisten Unternehmen wird erwartet, dass sie diese Trends mit dem richtigen Wissen und der richtigen Umsetzung übernehmen.

Im Hinblick auf die KI- und ML-Entwicklung ist es für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, mit erfahrenen Anbietern zusammenzuarbeiten, die maßgeschneiderte Lösungen anbieten und Projekte effektiv durchführen können. Das richtige Fachwissen zu finden ist der Schlüssel zur Nutzung des Potenzials dieser Technologien für verbesserte Kundenerlebnisse und Geschäftswachstum. Wenn Sie spezielle Fragen haben oder weitere Informationen zu diesen Trends oder KI- und ML-Entwicklungsdiensten benötigen, können Sie uns gerne fragen!