С появлением ChatGPT, Dall-e и многих других общедоступных инструментов искусственный интеллект (ИИ) стал горячо обсуждаемой темой, которая будет продолжать доминировать в заголовках газет на протяжении десятилетия. Инженеры интегрируют ИИ в технологии и пожинают плоды для улучшения операций, извлечения и использования интеллектуальных данных, а также для получения преимуществ в масштабах организации во всех отраслях.
В этой статье руководители Keysight делятся своими прогнозами о том, как влияние ИИ усилится и повлияет на технологии во всех отраслях по мере приближения 2024 года.
Преодоление разрыва в моделировании с ИИ
В дальнейшем технологии искусственного интеллекта будут лежать в основе имитационных моделей, открывая новую эру более точных, дееспособных и информативных моделей. Кроме того, интеллектуальная система обеспечит более глубокое понимание данных измерений, сократит количество ошибок и поможет оптимизировать рабочий процесс проектирования и тестирования.
Дэн Томассон, руководитель отдела центральных технологий и вице-президент Keysight Labs
Искусственный интеллект и проблемы устойчивого развития
Была значительная шумиха вокруг того, как системы ИИ изменят нашу жизнь, но мало внимания уделялось требуемой вычислительной мощности. В 2024 году влияние ИИ на устойчивое развитие окажется в центре внимания, и организации начнут отслеживать углеродный след всей своей технологической инфраструктуры, стремясь достичь целевых показателей чистого нуля. В результате компаниям нужно будет решить, где и как разумно использовать ИИ, а не думать, что его можно внедрить повсеместно. Когда дело доходит до тестирования программного обеспечения и приложений, компаниям также придется перейти от тестирования всего к прогнозированию наиболее важных тестов для снижения воздействия на окружающую среду.
Гарет Смит, генеральный директор по автоматизации тестирования программного обеспечения
Кибербезопасность в эпоху ИИ: хорошее и плохое
ИИ влияет на каждый аспект нашей жизни, включая кибербезопасность. Состязательный ИИ будет все чаще становиться проблемой. Например, генеративный ИИ может собирать информацию из социальных сетей, корпоративной электронной почты, блогов и других источников для создания конкретных и реалистичных фишинговых электронных писем, которые могут быть персонализированы и массово выпускаться практически без участия человека. В результате компании должны внедрять более совершенные системы обнаружения фишинга, в том числе оптимизированные для обнаружения контента, созданного искусственным интеллектом, и улучшения обучения сотрудников.
Скотт Реджистер, вице-президент по решениям в области безопасности
Разделение навыков ограничивает интеграцию ИИ в 6G
Знание предметной области и опыт в области ИИ жизненно важны для успешной интеграции ИИ в сети 6G. Сегодня у нас есть либо эксперты по беспроводной связи, либо специалисты по ИИ, но слишком мало руководителей, которые делятся опытом в обеих областях. До тех пор, пока эти наборы навыков не будут объединены, будет сложно найти подходящие ресурсы для эффективного внедрения ИИ в поддержку целей 6G. На устранение этого кадрового дефицита потребуется более десяти лет.
Роджер Николс, руководитель программы 6G
EDA переходит к ИИ: от сложности к ясности
Применение методов ИИ и ML в EDA все еще находится на ранней стадии внедрения, инженеры-проектировщики изучают варианты использования для упрощения сложных задач. Интеллектуальные данные особенно ценны при разработке моделей и валидации для моделирования, где они помогают обрабатывать большие объемы данных. В 2024 году организации будут все чаще внедрять как технологии для моделирования устройств на основе кремния, так и технологии производства полупроводников III-V типа, а также системное моделирование для будущих стандартов, таких как 6G, исследования в которых ведутся полным ходом.
Нильс Фаш, вице-президент и генеральный директор Keysight EDA
Взаимодействие с клиентами: ИИ за рулем
К концу 2024 года большинство электронных писем клиентов будут генерироваться с помощью искусственного интеллекта. Бренды будут все чаще использовать генераторные механизмы искусственного интеллекта для создания первых черновиков текстов, которые люди будут просматривать и одобрять. Однако маркетинговым командам необходимо обучить большие языковые модели (LLM) для полной автоматизации контента клиентов и дифференциации их бренда. К 2026 году это станет обычным делом, что позволит командам переключить внимание на управление кампаниями и оптимизацию.
Мари Хаттар, старший вице-президент и исполнительный директор
Искусственный интеллект и следующий рубеж в развитии электромобилей: определение приоритетов и прогнозирование работоспособности аккумулятора
Состояние аккумулятора станет фактором, влияющим на решения о покупке электромобилей, предоставляя автопроизводителям возможность визуализировать состояние автомобиля, чтобы успокоить и проинформировать водителей. Информация будет более детализированной и будет включать интерфейсы геймификации, чтобы водители могли видеть, как их действия влияют на поддержание максимальной производительности системы управления аккумуляторами (BMS). Кроме того, благодаря интеграции алгоритмов искусственного интеллекта в систему, она будет прогнозировать работоспособность батарей в различных условиях, устраняя любые опасения.
Джефф Харрис, вице-президент по корпоративному и портфельному маркетингу
ИИ + 6G: взвешенный подход
В отличие от других секторов, индустрия беспроводной связи будет придерживаться более взвешенного подхода к интеграции ИИ. Операторы сосредоточатся на тщательной подготовке моделей машинного обучения на различных наборах данных, количественной оценке воздействия и внедрении новой методологии тестирования. По мере развития внедрения искусственного интеллекта в течение следующего десятилетия он преобразит индустрию беспроводной связи, открывая новые возможности, такие как улучшенное управление лучом и интеллектуальное распределение спектра.
Сара ЛаСелва, директор 6G
Всплеск ИИ меняет рынок облачных вычислений
Для рабочих нагрузок ИИ требуются графические процессоры и большая емкость памяти. Раньше мы думали, что у облачных вычислений есть 3 основных конкурента: AWS, Azure, GCP. Oracle Cloud Infrastructure (OCI) второго поколения с ее значительным преимуществом в цене и производительности при обучении GenAI обеспечила скачки в 4 раза быстрее в пространстве облачных вычислений.
Дэн Кранц, ИТ-директор
Разоблаченный ИИ: от шумихи к реальности
Несмотря на всю шумиху вокруг ИИ и генеративного ИИ, технология далека от того, чтобы в ближайшее время автоматизировать и оптимизировать каждый аспект нашей жизни. ИИ добивается прогресса; однако автоматизация чат-бота или создание цифрового помощника – это ограниченные задачи, которые гораздо проще автоматизировать. Когда дело доходит до помощи в управлении реальными процессами, такими как оптимизация качества звонков в сети 5G или управление энергопотреблением, это невероятно сложные операции с широким спектром переменных, требующие обширных наборов объективных данных, прежде чем ИИ сможет быть эффективным. Хотя интеллект, несомненно, поможет нам в 2024 году, реально ИИ не будет готов руководить деятельностью в физическом мире до конца десятилетия.
Марк Пирпойнт, вице-президент по стратегическим инновациям и партнерствам
Источник https://www.csrwire.com/press_releases/793556-10-executive-predictions-how-ai-will-shape-technology-2024
Related Posts
Реляционное глубокое обучение: Новая эра машинного обучения на реляционных базах данных
Искусственный интеллект ускоряет разработку кода быстрее, чем могут успевать команды безопасности
