統合 AI コンピューティング: よりスマートな未来の開発

の統合人工知能にコンピューティングシステムはあらゆる種類の産業を破壊し、さらには新しい市場を生み出す革命を推進しています。

あらゆるソフトウェアアプリケーションは、統合された機能によりその機能を強化できます。 AI。ビジネスプロセスの自動化から、ビジネス上の洞察や不正取引の発見まで、そのメリットは計り知れません。

人工知能モデルとそのサービスも誰でも利用できます。そこで、この投稿では、AI の統合がビジネスやコンピューターアプリケーションにとって何を意味するのか、また、どのようにしてあなたもよりスマートな未来を築くことができるのかを見ていきます。

目次隠す

AI を使用しないコンピューティング

AI の約束

業界を超えたアプリケーション

統合 AI コンピューティングの課題

組み込み AI、クラウド AI、エッジ AI

AI 統合に関する最初の考慮事項

AIをソフトウェアに統合する方法

リソース

よくある質問

まとめ

AI を使用しないコンピューティング

従来のコンピューターは、人間が単独で実行できるよりもはるかに速い速度で計算を簡単に実行でき、これがコンピューターに威力を与えます。 1 MHz のコンピュータは 1 秒あたり約 1 万回の算術演算を実行でき、完了するまでに 1 サイクル以上必要なものもあります。 XNUMX GHz のコンピュータは XNUMX 秒あたり XNUMX 億回の演算を実行でき、マルチ CPU を搭載したコンピュータでは、コアの数に応じてこの能力が倍増します。

この方法で問題を解決するには、当面の問題を理解し、解決策を実行するためのソフトウェアを開発する必要があります。考えられるすべてのシナリオを管理するサブルーチンと、予期しないシナリオに対応するデフォルトのルーチンが必要でした。

このアプローチはソフトウェア開発問題ありませんし、仕事を効率よく進めることができます。ただし、開発者ができることとできないことの範囲が制限されます。たとえば、これを使用すると、黒 (16.8x0) から白 (000000xFFFFFF) までの 0 進数の背景色の約 XNUMX 万個の違いをすばやく識別できますが、消費されるリソースは比較的少ないため、同じものを適用するのは困難です。わずか XNUMX 人または XNUMX 人の顔を区別する方法論。

言い換えれば、コンピューター上で問題を解決するこの従来のアプローチは、XNUMX つまたはいくつかの要因が関係している場合にうまく機能します。しかし、一瞬のうちに何百、何千もの異なる要素をプログラムで考慮する必要があると、新しいモデルと開発アプローチが必要になります。そしてそれはまさに人工知能が提供するものです。

AI の約束

統合 AI コンピューティングは、従来のコンピューターの生の処理能力と AI アルゴリズムのインテリジェントな認知能力を組み合わせたものです。この新しい、よりスマートなシステムにより、コンピュータは、手動またはプログラムによって、人間が夢見ることもできなかったほど簡単かつ迅速に、膨大な量のデータを分析できるようになります。

AI モデルを使用すると、大量のデータを通じて必要なだけ多くの要素を簡単に比較できます。データ内のパターンを効率的に特定して分類することが容易になり、人間のような知能でより多くの情報に基づいた意思決定が可能になります。

データの識別と分類作業の大部分を AI に任せることで、開発者は全体像に集中し、開発時間を短縮し、AI の助けがなければ可能だったよりもはるかに優れた結果を達成することができます。

業界を超えたアプリケーション

AI をコンピューティングシステムに統合して、ほぼすべての業界の作業を管理できます。ここでは、人気のある市場と用途をいくつか紹介します。

ファイナンス：一般的な市場データ分析から不正行為検出、ポートフォリオ管理、アルゴリズム取引に至るまで、金融市場における AI サポートは成長し続けています。
看護師：AIは、異常や病気の検出を目的としたMRIやX線などのスキャンの分析にも応用されています。さらに、研究者は AI モデルを同様に活用して、新薬の発見をスピードアップできます。
ロボット工学: 製造から自動運転車、パーソナルケア、ウェブロボットに至るまで、AI はロボット業界に革命をもたらし、ますます複雑なタスクの実行が容易になります。 AI は、コンピュータービジョン、位置特定とマッピング、計画と制御、物体検出、不確実な状況で即興で対処する能力を向上させています。
小売商: 小売業界における AI テクノロジーの応用は、パーソナライズされた製品の推奨事項の提供から、人口統計分析、顧客サービス、在庫管理、需要予測、価格設定の最適化、不正行為の検出まで多岐にわたります。
セキュリティ: AI モデルは大量のデータを迅速に分析できるため、詐欺やセキュリティ侵害の検出システムの理想的なコンポーネントとなります。
農業： 精密農業とアグリテクノロジーは、収量と利益を増やしながら食料栽培コストを削減するために、人工知能への依存を高めています。

統合 AI コンピューティングの課題

統合 AI コンピューティングには多くの期待が寄せられていますが、他のほとんどのテクノロジーと同様に課題も伴います。主なものは次のとおりです。

モデルの入手可能性: 明らかに、必要な作業を実行する既存の AI モデルが存在する必要があります。それ以外の場合は、ニーズに合わせてモデルを作成するか、既存のモデルを変更する必要があります。
アルゴリズムバイアス: アルゴリズムのバイアスの問題は常に存在します。これは、他の人によってトレーニングされたモデルを使用している場合によく起こります。いわば、トレーニングデータは AI の精神を破壊する可能性があります。
データ品質: ガベージインとガベージアウトは、AI 操作にも当てはまります。システムに低品質のデータを供給しても、奇跡を期待しないでください。モデルに取り込むすべてのデータをクリーンアップして準備するのは常にあなた次第です。
ハードウェアコスト: たとえば、API を通じて AI サービスを使用している場合を除き、有能なモデルを実行するには適切なハードウェアをインストールする必要があります。オンラインサービスであっても料金はかかります。

組み込み AI、クラウド AI、エッジ AI

AI モデルを選択する際に考慮すべき重要な問題の XNUMX つは、配信です。モデルをソフトウェアコードに埋め込むことも、クラウドまたはエッジで実行することもできます。これらのアプローチにはそれぞれ長所と短所があるため、ここで詳しく見ていきます。

組み込みAI: ソフトウェアコードに AI を埋め込むということは、モデルを実行するために必要なものがすべて、ソフトウェアを実行するのと同じコンピューター上で物理的に利用できるようになるということです。このアプローチには、オフラインで独立して機能する必要がある高セキュリティのアプリケーションやシステムなどの利点があります。欠点としては、大規模なモデルを実行するには、大量のメモリと GPU を含む処理能力が必要になる可能性があります。
クラウドホスト型 AI: AI モデルをクラウド上でホストすることも、優れたオプションです。いずれにせよ、ほとんどの AI サービスはクラウドでホストされているため、選択するのはあなた次第です。利点にはコストの削減と拡張性が含まれますが、欠点には遅延やセキュリティ上の懸念が含まれる可能性があります。
エッジホスト型 AI: 時間に敏感なアプリケーションの場合は、クラウドでホストされているモデルをエッジでも利用できるようにすることもできます。クラウドエッジは、遅延を削減するためにユーザーの場所に近い場所でサービスを提供するデータセンターです。エッジロケーションが利用できるかどうかはクラウドプロバイダーによって異なるため、検討する必要がある場合があります。

AI 統合に関する最初の考慮事項

人工知能をソフトウェアに統合する前に、自分や他の人が使いやすい高品質の製品を設計するために、いくつかの最初の考慮事項を行う必要があります。ここでは、これらの主な考慮事項のいくつかを紹介します。

ユーザーインターフェース: 実用性と使いやすさは、ほとんどの製品の価値を決定する XNUMX つの要素です。ソフトウェアの場合、多くの場合、これはユーザーインターフェイスによって解決されます。ユーザーはテキスト、チャット、音声、または視覚的な手段を通じて AI にアクセスしますか? AI リクエストは自動的に処理されますか? それともユーザーがすべてを手動で行う必要がありますか?
モデルタイプ: 世の中には XNUMX 種類の AI モデルがあり、それぞれに長所と短所があります。画像用に設計されたものもあれば、書き込み用に設計されたものもあります。何を構築していますか?そのニーズを最もよく満たすのはどのモデルですか? そのようなモデルはすでに利用可能ですか? それとも新しいモデルを開発する必要がありますか?
最適化：たくさんあるオープンソースの AI モデルを取得して微調整して、希望どおりに機能するようにします。どの程度の最適化と微調整が必要ですか?
セキュリティとデータプライバシー: 機密情報を扱う予定ですか? それともアプリケーションのセキュリティのニーズは最小限ですか? ユーザー情報とその安全な保管についてはどうですか?
スケーラビリティ: アプリケーションはスケーリングする必要がありますか? AI モデルもそれに合わせてスケーリングできますか?

AIをソフトウェアに統合する方法

AI モデルまたはその機能をソフトウェアアプリケーションに統合するには、いくつかの手順が必要です。以下に、このプロセスの概要を示します。

ユースケースを特定する：AIがすべてをやってくれるわけではありません。マシンインテリジェンスの適用が非常に役立つプロセス、タスク、またはサブルーチンを特別に定義する必要があります。まずこれらを特定し、AI を使用してそれらを達成する方法を決定する必要があります。
AI テクニックを選択します: 次に、次の項目を選択する必要があります。 AIテクニックまたは、現在の作業に最適なモデルを選択できます。それは、ニューラルネットワーク、検索およびランク付けアプローチ、ベイズ分類器、固有表現認識などです。大規模な言語モデル、またはA 生成型敵対的ネットワークそれがあなたの問題を最もよく解決します。
モデルを選択： テクニックを決めたら、次のステップは、必要な結果を生み出すために直接統合したり、簡単に微調整したりできるようなテクニックを使用するモデルを見つけることです。ここに素晴らしい LLM リストがありますあなたを始めるために。適切なモデルが見つからない場合は、最初からモデルを構築する必要がある場合があることに注意してください。
データの収集と準備: 基本モデルを微調整するか、最初から構築するにはデータが必要です。したがって、データの収集と準備も重要です。
ソフトウェア統合: このステップには、API コマンドを使用してクラウドでホストされている AI モデルをクエリするか、モデル全体をアプリケーションに直接埋め込むことが含まれる場合があります。選択はあなた次第です。
ユーザーインターフェイス: ツールの価値は使いやすさに大きく左右されます。これは誇張してもしすぎることはありません。アプリケーションの AI 機能をできるだけ使いやすくしたいと考えています。使用が複雑すぎる強力なアプリケーションにはほとんど価値がありません。したがって、UI をシンプルにし、プログラムを直感的にできるようにしてください。
テストと検証: 開発後にプログラムをテストし、すべてが正常に動作していることを確認します。
配備します: 作業に満足したら、実稼働モードに切り替えてアプリをリリースします。今後もパフォーマンスを監視し、改善すべき領域を探す必要があります。
反復して改善する: アプリケーションのパフォーマンス、ユーザーからのフィードバック、市場の新たな現実を定期的に確認して、何を改善する必要があるかを確認します。次に、それを完了してアプリを更新します。