Evrim için Bir Merkez - Yapay Zekanın Çok Yönlülüğü Son Başarılarla Sergileniyor

Yapay zeka alanındaki yenilikler neredeyse tüm sektörlerdeki işletmelerin geleceğini şekillendiriyor. Sağlık, üretim, finans, eğitim, eğlence ve hukuktan medya, müşteri hizmetleri, ulaşım ve daha fazlasına kadar, neredeyse hiçbir büyük sektör yapay zekadan etkilenmedi.

IBM'in 2023 yılında yaptığı bir araştırmaya göre, Kurumsal ölçekli işletmelerin 42%'si yapay zekayı entegre etmiş durumda faaliyetlerine dahil ederken, 40%'si de kuruluşları için bu teknolojiyi değerlendiriyor.

Yapay zekanın üretkenliği ve dolayısıyla bir ekonominin GSYİH potansiyelini dönüştürme potansiyeline sahip olduğu düşünüldüğünde bu mantıklıdır. 

PWC tahminlerine göre, Yapay zeka küresel ekonomiye potansiyel olarak $15,7 trilyon katkı sağlayacak Bu on yılın sonuna kadar, toplam ekonomik kazanımların 45%'si, tüketici talebini canlandıran satın alınabilirlik, çekicilik, çeşitlilik ve artan kişiselleştirme biçimindeki yapay zeka odaklı ürün geliştirmelerinden gelecektir. Bu arada, PWC'ye göre, yapay zekanın yerel ekonomilerde GSYİH'ye sağlayacağı artışın $6,6 trilyonluk kısmının verimlilik artışından kaynaklanması muhtemeldir.

Yapay zeka, neredeyse her sektörün ilerlemesinde merkezi bir rol oynayarak hızla önemli bir yıkım ve rekabet avantajı kaynağı haline geliyor. Yapay zekanın bu büyük potansiyeli ve çok yönlülüğü görülmek Bu teknolojinin yardımıyla yapılan son gelişmelerde. 

Termal Özelliklerin Tahmin Edilmesi

İlginç bir yapay zeka uygulaması malzemelerin termal özelliklerini tahmin etmektir. Bu, mühendislerin atık ısıyı azaltırken daha hızlı mikroelektronik cihazlar ve daha verimli enerji dönüştürme sistemleri tasarlamalarına yardımcı olabilir.

Yapı ve özellik arasındaki ilişkiyi anlamak, belirli özelliklere sahip malzemeler tasarlarken önemlidir. Bu konuda makine öğrenimi yöntemlerinde önemli ilerlemeler kaydedilmiştir. Bununla birlikte, modellerin genelleştirilebilirliği ve özelliklerin tahmini açısından zorluklar devam etmektedir.

Yani, son araştırma bir sanal düğüm grafiği sinir ağı (VGNN) sundu bu sorunların üstesinden gelmek için. Araştırmacılar, sanal düğüm modellerinde sadece atomik koordinatlardan Γ-fonon spektrumlarını ve tam fonon dağılım tahminini gerçekleştirebildiler. Ekip, yaklaşımlarını ML atomlar arası potansiyellerle birleştirerek, daha iyi doğrulukla çok daha yüksek verimlilik elde etti.

Fonon bant yapılarını hızlı ve doğru bir şekilde hesaplayabilmek kritik önem taşıyor çünkü dünya çapında üretilen enerjinin tahmini 70%'si aslında atık ısı olarak son buluyor. Bilim insanları ısının yalıtkanlar ve yalıtkan olmayanlar arasında nasıl hareket ettiğini tahmin edebilirse yarı iletkenlerdaha verimli enerji üretim sistemleri tasarlanabilir. 

Tüm bunlarla ilgili sorun, malzemelerin termal özelliklerinin modellenmesinin çok zor olabilmesidir. Bu Bunun nedeni titreşimsel mekanik enerjinin bir kuantumu olan fononlardır. 

Bu atom altı parçacıklar ısı taşır ve bir malzemenin bazı termal özellikleri, fononların enerjisi ile kristal yapıdaki momentumları arasındaki ilişki olan fonon dağılım ilişkisine bağlıdır. Bunu bir sistemin tasarımına dahil etmek zor olmakla kalmaz, aynı zamanda elde etmek de önemli zorluklar yaratır. 

Nükleer bilim ve mühendislik alanında doçent olan Kıdemli Yazar Mingda Li'ye göre:

"Termal kaybın sorumlusu fononlardır, ancak bunların özelliklerini elde etmek hesaplama ya da deneysel olarak oldukça zordur."

Son derece geniş frekans aralıkları nedeniyle ısı taşıyan fononları tahmin etmek çok zordur. Dahası, bu parçacıklar değişen hızlarda hareket eder ve etkileşime girer.

Araştırmacılar yıllardır ML aracılığıyla fonon dağılım ilişkilerini tahmin etmeye çalışıyorlar, ancak modeller çok sayıda yüksek hassasiyetli hesaplama içerdiği için takılıp kalıyor. 

"100 CPU'nuz ve birkaç haftanız varsa, muhtemelen bir malzeme için fonon dağılım ilişkisini hesaplayabilirsiniz. Tüm topluluk bunu yapmak için gerçekten daha verimli bir yol istiyor."

- Eş lider yazar Ryotaro Okabe, kimya yüksek lisans öğrencisi

Fonon dağılım ilişkilerini tahmin etmek için yüksek hassasiyetli hesaplamalar yapmak için kullanılan ML modellerine grafik sinir ağları (GNN) denir. Bu ağlar bir malzemenin atomik yapısını bir kristal grafiğe dönüştürür.

Kristal grafiği, kenarlarla birbirine bağlanan çok sayıda düğümden oluşur. Düğümler atomları temsil ederken, kenarlar atomlar arasındaki atomlar arası bağ olarak işlev görür.

GNN'ler, diğer niceliklerin yanı sıra elektriksel polarizasyon ve mıknatıslanmayı hesaplamak için iyi çalışmaktadır. Ancak, inanılmaz derecede yüksek boyutlu bir nicelik olan fonon dağılım ilişkisini doğru bir şekilde tahmin etmek için yeterince esnek değillerdir.

Fononların momentum uzayını sabit bir grafik yapısıyla modellemek işe yaramıyor çünkü fononlar atomların etrafında farklı eksenlerde hareket ediyor. Bu araştırmacıların sanal düğümler aracılığıyla getirdiği esnekliğe ihtiyaç duymaktadır.

Çizge düğümleri atomları temsil etmek için kullanılırken, ekip bu fikri gözden geçirerek "çizge düğümleri her şey olabilir. Ve sanal düğümler, çok sayıda yüksek boyutlu niceliği tahmin etmek için kullanabileceğiniz çok genel bir yaklaşımdır."

Ekip, sabit kristal yapıya esnek sanal düğümler ekleyerek sanal düğüm grafik sinir ağı (VGNN) adı verilen yeni bir çerçeve oluşturdu. VGNN'nin çıktısının boyut olarak değişmesini sağlayarak, sabit kristal yapı tarafından kısıtlanmıyor.

Ancak bu sanal düğümler yalnızca gerçek düğümlerden mesaj alabilmektedir. Dolayısıyla, hesaplama sırasında gerçek düğümlerle birlikte güncellenseler de, sanal düğümler modelin doğruluğunu etkilemez.

Elektrik mühendisliği ve bilgisayar bilimleri yüksek lisans öğrencisi olan yardımcı yazar Abhijatmedhi Chotrattanapituk'un açıkladığı gibi, gerçek düğümlerin sanal düğümlerin orada olduğundan haberi yok. Dedi ki:

"Bunu yapma şeklimiz kodlama açısından çok verimli. GNN'nizde sadece birkaç düğüm daha oluşturuyorsunuz."

Sanal düğümlerin fononları temsil etmesi sayesinde VGNN modeli, fonon dağılım ilişkisini tahmin ederken çok sayıda karmaşık hesaplama yapmak zorunda kalmaz ve bu da onu GNN'den daha verimli hale getirir.

MIT'den ve başka yerlerden araştırmacılar tarafından oluşturulan yeni AML çerçevesinin, fonon dağılım ilişkilerini geleneksel, yapay zeka tabanlı olmayan yaklaşımlardan 1 milyon kat daha hızlı tahmin ettiği bulunmuştur. Diğer yapay zeka tabanlı tekniklerle karşılaştırıldığında bile, bu yeni çerçeve karşılaştırılabilir veya daha iyi doğrulukla 1.000 kat daha hızlıdır. 

Araştırmacı, bir malzemenin ısı kapasitesini tahmin ederken, modelin biraz daha doğru olduğunu ve bazı durumlarda tahmin hatalarının kendi teknikleriyle iki büyüklük sırası daha düşük olduğunu buldu.

Araştırmacılara göre model, kişisel bir bilgisayar kullanarak sadece birkaç saniye içinde birkaç bin malzeme için fonon dağılım ilişkilerini tahmin edebiliyor. Bu, belirli termal özelliklere sahip daha fazla malzemenin araştırılmasına olanak tanıyor. Hatta kullanılabilir Geleneksel modeller için özellikle zor olan alaşım sistemlerinde fonon dağılım ilişkilerini hesaplamak.

Isıyı yönetmenin daha hızlı hale getirmek için büyük bir zorluk olduğu mikroelektronikte, yeni yöntem son derece faydalı olabilir ve daha verimli mikroelektroniklerin geliştirilmesine yardımcı olabilir. Ayrıca bu yöntem, daha fazla güç ve daha fazla verimlilik üreten enerji üretim sistemlerinin tasarımına da yardımcı olabilir. 

Araştırmacılar yeni modelin, her biri fononları doğrudan malzemenin atomik koordinatlarından tahmin edebilen ancak artan karmaşıklığa sahip üç versiyonunu önermektedir.

İşte malzemelerin termal özelliklerinin tahmin edilmesinde yapay zeka ile ilgili bu gelişmeden faydalanabilecek iki şirket:

#1. Intel

Lider bir mikroişlemci üreticisi olarak ısıyı yönetmek Intel için çok önemlidir. Geliştirilmiş yapay zeka modelleri, daha iyi ısı dağılımı ile daha hızlı, daha verimli işlemciler tasarlamaya yardımcı olarak ürün performansını ve kullanım ömrünü artırabilir ve Intel'i daha rekabetçi hale getirebilir.

#2. NVIDIA

Veri merkezlerinde, oyunlarda ve yapay zeka uygulamalarında kullanılan NVIDIA'nın yüksek performanslı GPU'ları için verimli termal yönetim şarttır. Geliştirilmiş yapay zeka modelleri daha iyi soğutma çözümleri sağlayarak ürün performansını ve güvenilirliğini artırabilir. Bu da enerji tasarruflu yapay zeka sistemleri tasarlamanın önünü açarak NVIDIA'nın pazardaki konumunu güçlendirir.

Eşitliğin Sağlanması

Bu arada, ayrı bir makale, adaleti şu şekilde iyileştirmiştir kıt kaynak tahsisine yapılandırılmış rastgelelik getirilmesi yapay zeka ile. Bu, makine öğrenimi tabanlı model tahminlerinin verimlilikten ödün vermeden doğuştan gelen belirsizlikleri ele almasına olanak tanır.

Geçen yıl boyunca, ChatGPT gibi üretken yapay zekanın popülerliği teknolojiyi işletmelerin ayrılmaz bir parçası haline getirmiştir. Kuruluşlar, sosyal yardımlar gibi kıt kaynaklarını tahsis etmek için giderek daha fazla makine öğrenimi modellerine yönelmektedir. Bu kullanım, özgeçmişlerin taranmasından iş görüşmeleri için adayların seçilmesine, sağlık hizmeti sağlayıcılarının hastaları hayatta kalma oranlarına göre ventilatör veya organ gibi hayat kurtaran tıbbi kaynakların sınırlı arzı için sıralamasına kadar uzanabilir.

Yapay zeka modellerini kullanırken, aşağıdakiler amaçlanır önyargıları azaltarak adil tahminler elde etmek. Bu genellikle başarılır Üretilen puanları kalibre etmek veya karar vermek için modelin özelliklerini ayarlamak gibi tekniklerle. 

Geleneksel olarak algoritmaların adil olduğuna inanılsa da, Northeastern Üniversitesi ve MIT'den araştırmacılar tarafından hazırlanan yeni bir makale, makine öğrenimini kullanarak adaleti sağlamanın genellikle rastgelelik gerektirdiğini savunuyor. Analizleri, rastgeleleştirmenin özellikle bir modelin kararları belirsizlik içerdiğinde faydalı olduğunu ortaya koymuştur. Ayrıca, aynı grup sürekli olarak olumsuz kararlar aldığında, adaleti iyileştirmek için rastgeleleştirme uygulanmalıdır.

Araştırmacılar, modelin kararlarına spesifik randomizasyonun dahil edilmesi için bir çerçeve sunmuşlardır. Yöntem özel olarak tasarlanabilir Bir modelin doğruluğuna veya etkinliğine zarar vermeden adaleti iyileştirmek için bireysel durumlara uyacak şekilde.

"Adil tahminler yapabilseniz bile, kıt kaynakların veya fırsatların bu sosyal dağılımlarına kesinlikle puanlara veya sıralamalara göre mi karar vermelisiniz? İşler ölçeklendikçe ve daha fazla fırsat gördükçe karar veriliyor Bu algoritmalar tarafından, bu skorlardaki doğal belirsizlikler güçlendirilecek. Adaletin bir tür rastgeleleştirme gerektirebileceğini gösteriyoruz."

- Baş yazar, IDSS'de yüksek lisans öğrencisi olan Shomik Jain

Bu yeni araştırma inşa edilmiştir Deterministik sistemlerin geniş ölçekte kullanılmasının zararlarını araştıran ve ML modellerinin kaynakların deterministik olarak tahsis edilmesinde kullanılmasının mevcut eşitsizlikleri artırdığını ve önyargıları güçlendirdiğini tespit eden bir önceki makaleye dayanmaktadır. LIDS'te baş araştırmacı olan kıdemli yazar Ashia Wilson'a göre:

"Rastgeleleştirme istatistikte çok kullanışlı bir kavramdır ve hem sistemik hem de bireysel bakış açısından gelen adalet taleplerini memnuniyetle karşılamaktadır."

Rastgeleleştirmenin adaleti ne zaman iyileştirebileceğini araştıran son makale, filozof John Broome'un piyangoların adaleti sağlamadaki değeri kavramını benimseyerek, kıt kaynak ortamlarında her kişiye bir şans vererek tüm talepleri yerine getirmek için rastgeleleştirmenin gerekliliğini savunuyor. Jain şunları söyledi:

"İnsanların bu kıt kaynaklar üzerinde farklı hak talepleri olduğunu kabul ettiğinizde, adalet bireylerin tüm hak taleplerine saygı duymamızı gerektirecektir. Eğer her zaman daha güçlü bir iddiası olan birine kaynağı verirsek, bu adil olur mu?"

Daha güçlü bir talebin her zaman kaynağı aldığı deterministik bir tahsis, sistemik dışlanmaya neden olabilir veya adaletsizliğin artmasına yol açabilir. Makine öğrenimi modelleri de hata yapabilir ve bu hatalar deterministik bir yaklaşım kullanıldığında tekrarlanır.

Makalede, rastgeleleştirmenin bu sorunların üstesinden gelmeye yardımcı olabileceği belirtilmiştir. Ancak, tüm kararlar eşit derecede rastgele olmamalıdır. Daha az kesin olan bir kararda daha fazla rastgeleleştirme yapılmalıdır.

Örneğin, böbrek tahsisi, oldukça belirsiz olan yaşam süresini öngörmeyi içerir ve aralarında sadece beş yıl olan iki hasta olduğunda, ölçmek daha da zorlaşır. Wilson şunları söyledi:

"Randomizasyonu uyarlamak için bu belirsizlik düzeyinden yararlanmak istiyoruz."

Araştırmacılar, farklı koşullarda gereken randomizasyonun kapsamını belirlemek için, kalibre edilmiş randomizasyonun modelin etkinliğini veya faydasını önemli ölçüde etkilemeden daha adil sonuçlar üretebileceğini göstermek için istatistiksel belirsizlik ölçme yöntemlerini kullandılar.

"Bir denge var sahip olmak genel fayda ile kıt bir kaynaktan yararlanan bireylerin haklarına saygı gösterme arasında bir denge kurmalıdır. çoğu zaman bu değiş tokuş nispeten küçüktür."

- Wilson

Rastgeleleştirme, üniversiteye kabul gibi alanlarda adaleti iyileştirmede gerçekten faydalı olabilirken, araştırma aynı zamanda ceza adaleti gibi kararların rastgeleleştirilmesinin adaleti iyileştirmek yerine aslında bireylere zarar verebileceği durumlara da dikkat çekti. 

Araştırmacılar gelecekte diğer kullanım durumlarını incelemeyi ve rastgeleleştirmenin fiyatlar ve rekabet gibi diğer faktörler üzerindeki etkisini ve bunun ML Modellerinin sağlamlığını artırmak için nasıl kullanılabileceğini araştırmayı planlıyor. Şimdi, bu gelişmeden önemli ölçüde faydalanabilecek iki şirkete bakacağız:

#1. UnitedHealth Group 

UnitedHealth Group Inc. yapay zeka modellerine yapılandırılmış rastgeleliği dahil ederek hasta bakım yönetimi ve kaynak dağıtımında adaleti artırabilir. Bu yaklaşım önyargıları azaltır ve UnitedHealth'in yüksek kaliteli, uygun fiyatlı bakım sağlama taahhüdüne uygun olarak tedavilere eşit erişim sağlar.

Şirket, 2024 yılının ikinci çeyreğinde bir önceki yılın aynı dönemine göre $6 milyar artışla $98,9 milyar gelir elde ettiğini bildirdi.

#2. Pfizer 

Pfizer Inc. klinik çalışmalarda adil hasta seçimini ve deneysel tedavilerin adil dağılımını sağlamak için yapay zekada yapılandırılmış rastgeleliği kullanabilir. Bu yaklaşım, Pfizer'in sağlıkta eşitliği geliştirme ve daha geniş bir nüfusa fayda sağlama misyonunu destekleyecektir.

Gelir açısından bakıldığında, Pfizer 2023 yılında yıllık $58,5 milyar gelir bildirmiştir.

Kişiselleştirilmiş Dil Öğrenme Sistemleri

Yapay zekanın bir başka ilginç uygulaması da gerçekleştiriliyor çocukların dil öğrenmelerine yardımcı olmak için kişiselleştirilmiş hikâye kitapları üretiyor. Son çalışma, üretken yapay zeka ve ev IoT teknolojisini kullanarak, çocukların konuşma ve iletişimi daha iyi işlemelerine yardımcı olmak için etkili ve özelleştirilmiş bir yol sunmayı amaçlıyor. 

Çocukların dil gelişimi, bilişsel ve akademik gelişimlerini etkilediği için büyük önem taşımaktadır. Çocukların genel sosyal gelişiminde oynadığı rol göz önüne alındığında, dil gelişimi düzenli olarak değerlendirilmelidir, böylece zamanında dil müdahaleleri sağlanabilir. 

Geleneksel olarak, herkese uyan tek bir yaklaşım kullanılır Dil becerisi değerlendirmeleri ve müdahaleleri için standartlaştırılmış kelime listeleri ve önceden hazırlanmış materyaller aracılığıyla. Bu Çocukların dili çevreleriyle etkileşime girerek öğrendikleri ve farklı çevrelerde büyüdükleri gerçeğine rağmen, bu durum kelime dağarcığında çeşitliliğe yol açmaktadır.

Bu geleneksel yaklaşımın eksikliklerinin üstesinden gelmek için bir grup araştırmacı yenilikçi bir eğitim sistemi geliştirdi. özel olarak tasarlanmıştır Her çocuğun kendine özgü ortamına. 

Bu kişiselleştirilmiş dil öğrenme sistemine "Açıl Susam? Salamı Açın! (OSOS)." Konuşma patolojisi teorisini pratik uzmanlıkla birleştirir ve faktörlerin bireyselleştirilmiş bir ağırlığı ve esnek kelime seçim kriterleri aracılığıyla çocukların dil gelişimindeki farklılıkları barındırır. 

Üretken yapay zeka ve yaygın algılama ile güçlendirilen OSOS, bir çocuğun dil ortamının profilini çıkarır, kişisel olarak uyarlanmış öncelikli kelimeleri çıkarır ve bu kelimeleri doğal olarak içeren özel hikaye kitapları oluşturur. Üç ana modülden oluşmaktadır:

1. Kişiselleştirilmiş Dil Profilcisi
2. Hedef Kelime Çıkarıcı
3. Kişiselleştirilmiş Müdahale Yardımı Oluşturucu

Profiler evde konuşlandırılacak ve konuşma örnekleri toplamak için ev aletlerine veya akıllı hoparlörlere yerleştirilecektir. Kaydın ne zaman başlatılacağı ve durdurulacağı ebeveynler tarafından kontrol edilecektir.

Bu amaçla, çocukların günlük ortamlarını ve dile maruz kalma durumlarını yakalamak ve izlemek için ev IoT cihazları kullanılmıştır. Daha sonra çocukların kelime dağarcığı, farklı konuşmacıları tanımlayan ve izole eden konuşmacı ayırma ve dilin en küçük anlamsal birimlerini değerlendirmek için morfolojik analiz teknikleri kullanılarak incelenmiştir.

Çıkarıcı, ifadeleri analiz eder ve çocuk için önerilebilecek kelimelerin seçilebilir öncelikli bir listesini çıkarır. Her kelime analiz edilir Konuşma patolojisi ile ilgili önemli faktörlere dayalı olarak onlar için puanlar hesaplayarak.

Bu arada Jeneratör, yaygın bir klinik uygulama ve çoğu çocuğun doğal rutinlerinin bir parçası olan hikaye kitapları şeklinde müdahale sağlıyor. Ekip, kişiselleştirilmiş materyaller oluşturmak için GPT-4 ve Stable Diffusion dahil olmak üzere gelişmiş üretken yapay zeka teknolojilerini kullandı. Bu çözümler, her çocuğun hedef kelime dağarcığını sorunsuz bir şekilde entegre eden ısmarlama kitaplar üretmelerini sağladı. 

Ekip, kişiselleştirilmiş dil öğrenme sistemini dört haftalık bir süre boyunca dokuz aile ile test etti. Sonuçlar, sistemin günlük ortamlarda uygulanabilirliğini ve çocukların hedef kelime dağarcığını etkili bir şekilde öğrendiğini gösterdi.

"Amacımız, farklı bireylerin seviyelerine ve ihtiyaçlarına göre özelleştirilmiş kılavuzlar oluşturmak için yapay zekadan yararlanmak."

- POSTECH'ten baş yazar Jungeun Lee

Aşağıdaki iki şirket yapay zeka destekli kişiselleştirilmiş dil öğrenme sistemlerinden faydalanabilir:

#1. Amazon

Kapsamlı yapay zeka ve IoT yeteneklerine sahip Amazon, kişiselleştirilmiş dil öğrenme sistemlerini Alexa gibi akıllı ev cihazlarına entegre edebilir. Bu sayede ebeveynler Alexa'yı kullanarak çocuklarının dil gelişimini gerçek zamanlı olarak yakalayıp analiz edebilir ve kişiye özel öğrenme deneyimleri sunabilir.

2023 yılında Amazon'un toplam geliri, Kuzey Amerika, Uluslararası ve AWS segmentlerinin önemli katkılarıyla 12% artarak $575 milyara ulaştı. 

Kuzey Amerika geliri 12% artışla $353 milyara, Uluslararası gelir 11% artışla $131 milyara ve AWS geliri 13% artışla $91 milyara yükseldi. İşletme geliri 2022'de $12.2 milyardan 2023'te $36.9 milyara yükselirken, serbest nakit akışı 2022'de negatif $11.6 milyardan pozitif $36.8 milyara dönüştü.

#2. Alphabet Inc. (Google)

Google, Google Home ve Nest cihazlarını kullanarak kişiselleştirilmiş dil öğrenme sistemleri kurabilir. Google'ın yapay zeka uzmanlığını kullanan bu cihazlar, özelleştirilmiş öğrenme içeriği sağlayabilir ve dil gelişimini takip ederek çocuklar için daha etkili dil müdahalelerine yardımcı olabilir.

Alphabet Inc. şirketinin 2022'de $282.8 milyar olan toplam geliri 2023'te $307.4 milyara yükseldi. Google Arama ve YouTube reklamlarını içeren Google Hizmetleri $272.5 milyar, Google Cloud ise $33.1 milyar gelir elde etti. İşletme geliri $84.3 milyara yükselirken, Google Cloud 2022'de $1.9 milyar zararı $1.7 milyar kâra çevirdi. Toplam varlıklar $110.9 milyar nakit dahil olmak üzere $402.4 milyara ulaştı.

Sonuç

Bu son başarılarda gördüğümüz gibi, yapay zeka, çocukların dil gelişimine yardımcı olmaktan daha verimli enerji dönüşüm sistemleri ve yüksek performanslı mikroelektronik cihazlar tasarlamaya kadar çeşitli kullanım alanlarına sahiptir. Bu yapay zekanın çok yönlülüğünün ne kadar güçlü olduğunu gösteriyor. 

YZ'nin büyük hacimli verileri işleme, tekrarlayan görevleri verimli bir şekilde yerine getirme, verilerden öğrenme ve zaman içinde gelişme yeteneği, onu yenilik yapan, verimliliklerini ve üretkenliklerini artıran, maliyetleri düşüren ve karar verme sürecini geliştiren çok çeşitli endüstriler için gerçekten yıkıcı bir güç haline getirmektedir. Bu çerçevede yapay zeka, sektörleri ve dolayısıyla hayatlarımızı dönüştürmek için mevcut tahminlerimizin çok ötesine geçebilecek büyük bir potansiyel sergiliyor.

Yapay zekaya yatırım hakkında her şeyi öğrenmek için buraya tıklayın.