Razem: 0,00 zł
Platformy generatywnej sztucznej inteligencji dla każdej branży
Rewolucja AI przyspiesza i nic nie wskazuje na to, by miała się w najbliższym czasie zatrzymać. Wręcz przeciwnie! O wdrożeniu rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji myślą dziś przedstawiciele niemal każdej branży. Wielu z nich już posiada takie rozwiązania, jednak planuje ich dalszy rozwój lub rozszerzenie dotychczasowego zakresu ich działania. Czym są platformy generatywnej sztucznej inteligencji? Jak firmy reprezentujące różne branże wykorzystują obecnie takie rozwiązania?
Na czym polega idea generatywnej sztucznej inteligencji?
Platformy generatywnej sztucznej inteligencji to kompleksowe narzędzia i środowiska, które umożliwiają tworzenie, trenowanie i wdrażanie modeli sztucznej inteligencji. Oferują one zestaw narzędzi, bibliotek, interfejsów programistycznych (API) i zasobów obliczeniowych, które ułatwiają rozwój aplikacji opartych na AI. Co konkretnie można przy ich pomocy zrobić? Platformy sztucznej inteligencji mogą zawierać różne funkcje i usługi.
- Przetwarzanie danych – zapewniają narzędzia do zbierania, przetwarzania, czyszczenia i wreszcie analizy danych, które są niezbędne do trenowania modeli AI pod konkretne zastosowania.
- Budowanie modeli AI – oferują narzędzia i biblioteki do tworzenia modeli sztucznej inteligencji takie jak sieci neuronowe, głębokie uczenie maszynowe, drzewa decyzyjne itp. Pozwalają również na konfigurację i dostosowywanie modeli według jasno sprecyzowanych potrzeb.
- Trenowanie modeli AI – platformy pozwalają na trenowanie modeli na podstawie dostępnych danych. Oferują zasoby obliczeniowe takie jak GPU lub chmurę obliczeniową, które przyspieszają proces trenowania i zapewniają satysfakcjonujące rezultaty.
- Ocena i optymalizacja modeli – platformy umożliwiają nie tylko ocenę wydajności i skuteczności tworzonych modeli sztucznej inteligencji, ale również optymalizację ich parametrów.
- Wdrażanie modeli – zapewniają niezbędne narzędzia i usługi do wdrażania modeli AI w środowisku produkcyjnym. Mogą oferować możliwość wdrożenia modeli zarówno na urządzeniach lokalnych, jak i w środowisku chmurowym.
- Zarządzanie cyklem życia modelu – platformy generatywnej sztucznej inteligencji wspierają zarządzanie całym cyklem życia modelu. Pozwalają zarządzać wersjami, monitorować na bieżąco wydajność, dokonywać aktualizacji czy umożliwiać skalowanie dostępnych modeli.
Wdrażanie rozwiązań wykorzystujących sztuczną inteligencję z wykorzystaniem platformy sztucznej inteligencji jest niewątpliwie szybsze i łatwiejsze. Rozwiązanie to jest szczególnie rekomendowane tym podmiotom, które nie dysponują niezbędnymi zasobami i kompetencjami, by zaawansowane projekty AI realizować bez takiego zaawansowanego wsparcia.
Sztuczna inteligencja dla różnych branż – przykłady zastosowań
Sztuczna inteligencja znajduje dziś zastosowanie w wielu różnych branżach. Niezwykle trudno jest wskazać obszar, w którym nie stosuje się aktualnie rozwiązań mniej lub bardziej czerpiących z możliwości, jakie oferuje AI. Co jest powodem tak dynamicznej rewolucji? Sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki realizowane są poszczególne zadania i procesy, co przynosi wymierne korzyści na wielu różnych płaszczyznach. AI przyczynia się nie tylko do redukcji kosztów, ale również minimalizuje ryzyko operacyjne, pozwala doskonalić produkty i usługi, podnosić jakość obsługi klienta, a przede wszystkim realizować zadania szybko i przez 24 godziny na dobę.
Jak konkretnie sztuczna inteligencja wspiera przedsiębiorstwa i podmioty publiczne w ich codziennym działaniu? Oto kilka przykładów zastosowań AI w różnych branżach.
- Medycyna. AI może skutecznie diagnozować jednostki chorobowe, analizować zdjęcia i obrazy medyczne, monitorować stan zdrowia pacjentów w czasie rzeczywistym, automatyzować wiele administracyjnych procesów w szpitalach i przychodniach, a nawet wspierać naukowców w rozwijaniu przełomowych terapii czy odkrywaniu nowych leków.
- Finanse. W branży finansowej sztuczna inteligencja jest dość powszechnie wykorzystywana do analizy danych, prognozowania zachowań inwestorów czy rynków, zarządzania ryzykiem, optymalizacji portfeli inwestycyjnych, a także automatyzacji wielu powtarzalnych procesów księgowych czy płatności.
- Logistyka. Zaawansowane algorytmy mogą pomóc w optymalizacji tras, efektywnym zarządzaniu zapasami, prognozowaniu popytu, bieżącym monitorowaniu floty pojazdów oraz w automatyzacji wielu procesów magazynowych.
- Produkcja. AI w branży produkcyjnej może być stosowana przede wszystkim przy automatyzacji procesów produkcyjnych, ale także optymalizacji działania linii produkcyjnych, monitorowaniu jakości czy prognozowaniu awarii maszyn, by z odpowiednim wyprzedzeniem się na nie przygotować i zapobiec długotrwałym oraz kosztownym przestojom.
- Handel. Algorytmy sztucznej inteligencji mogą pomóc w personalizowaniu ofert, efektywnej rekomendacji produktów, analizie danych sprzedażowych, lepszym zarządzaniu zapasami czy wreszcie automatyzacji zadań związanych z zamówieniami i dostawami.
- Edukacja. Sztuczna inteligencja może skutecznie wspomagać procesy nauczania i uczenia się poprzez personalizację materiałów szkoleniowych, sugerowanie odpowiednich ścieżek edukacyjnych, analizę czynionych postępów, a nawet tworzenie interaktywnych narzędzi edukacyjnych.
Jak NVIDIA wspiera rozwijanie projektów AI?
NVIDIA jako jeden ze światowych liderów w obszarze tworzenia zaawansowanych technologii i narzędzi związanych ze sztuczną inteligencją posiada w swojej ofercie szeroki katalog produktów i usług, które wspierają realizację nawet najbardziej śmiałych projektów. Jesteśmy obecnie w punkcie zwrotnym nowej ery obliczeniowej, charakteryzującej się przyspieszonym przetwarzaniem i sztuczną inteligencją, z której korzysta prawie każda firma zajmująca się przetwarzaniem i chmurą na świecie – powiedział założyciel i dyrektor generalny firmy NVIDIA, Jensen Huang, otwierając tegoroczną konferencję COMPUTEX w Tajpej, zaznaczając jednocześnie, że aż 40 000 dużych firm i 15 000 start-upów korzysta obecnie z technologii NVIDIA.
Oferowany przez NVIDIA sprzęt pozwala stworzyć infrastrukturę gotową do obsługi najbardziej wymagających rozwiązań z obszaru AI i HPC. Wspomnieć należy również o rozwiązaniu NVIDIA AI Enterprise, obejmującym oprogramowanie, narzędzia i platformę sprzętową, umożliwiającą przedsiębiorstwom wdrażanie i skalowanie zaawansowanych rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji w różnych dziedzinach: medycynie, finansach, nauce, transporcie czy produkcji.