كيفية تسريع عبء عمل الذكاء الاصطناعي


و باء عالمي قد دفع الصناعات والاقتصادات لوضع تجديد التركيز على البيانات للحصول على رؤى ودفع أعمالهم قدما.


مع ازدهار البيانات ، حظي الذكاء الاصطناعي (AI) أيضًا ببعض الاهتمام الإضافي نظرًا لقدرته على تعلم الأنماط من البيانات التي تأتي من مجموعة متنوعة من المصادر ، بما في ذلك الهواتف الذكية وإنترنت الأشياء والتحليلات والأجهزة المتصلة الأخرى.


كيفية تسريع عبء عمل الذكاء الاصطناعي



مع تزايد كمية البيانات وتعقيدها ، تصبح الحاجة الملحة لإدارتها ومعالجتها أكثر وضوحًا. تُظهر شركة Gartner أن نمو البيانات غير المهيكلة ينمو بنسبة 50٪ على أساس سنوي ، وفقًا لتقارير المؤسسات في مختلف الصناعات.


تم الإعلان عن الحوسبة في الذاكرة كحل قابل للتطبيق لهذه المعضلة نظرًا لقوة الحوسبة التي توفرها والتي تسمح بمعالجة كميات كبيرة من البيانات في ثوانٍ.


يقدم الجمع بين الحلول داخل الذاكرة والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مزايا ستساعد الشركات على اتخاذ قرارات سليمة قائمة على البيانات من خلال تحويل البيانات المعقدة إلى رؤى قابلة للتنفيذ.


مع تعيين الذكاء الاصطناعي لخلق فرص عمل كبيرة وقيمة مجتمعية في السنوات المقبلة ، أطلق على هذا العصر اسم عصر تمكين الذكاء الاصطناعي . يشير تقرير جراند فيو للأبحاث إلى أن معدل النمو السنوي المركب لسوق الذكاء الاصطناعي سيكون 56.8٪ بين عامي 2018 و 2025.


أدى النمو السريع في البيانات إلى تحول الإدارة السليمة لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي ومتطلبات الحوسبة ضرورة ، إذا أرادت الشركة الاحتفاظ بميزة تنافسية أو اكتسابها.


حتى خدمات الهاتف المحمول للمستهلكين الشهيرة مثل الفيس بوك و انستغرام و سيري و جوجل Assistant وعدد من مواقع التجارة الإلكترونية تستخدم الذكاء الاصطناعي منذ بعض الوقت. يكفي القول ، يبدو أن مستقبل الأعمال يهيمن عليه الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة.


4 طرق لتسريع عبء عمل الذكاء الاصطناعي


1 # استراتيجيات الذكاء الاصطناعي المبتكرة

على الرغم من أن عددًا من المؤسسات قد تحولت إلى أنظمة تخزين واسعة النطاق لمواجهة النمو المتسارع للبيانات ، فإن هذا لا يحل تحديات معالجة تلك البيانات - والقيام بذلك بسرعة.


تعد معالجة البيانات عالية السرعة أمرًا حيويًا للشركات للاستجابة الفورية لطلبات المستهلكين والسوق. تم تصميم أنظمة التخزين القديمة والأنظمة لمعالجة المشكلات السابقة ولا يمكنها ببساطة مواكبة تحديات أعباء العمل اليوم.


على سبيل المثال ، لا يمكن إجراء تغذية البيانات في موارد الحوسبة بالسرعة الكافية ولا يمكن توسيع نطاقها إلى بيتابايت من السعة عند الحاجة. بشكل عام ، يضيع وقت الحوسبة بالنسبة لوحدات المعالجة المركزية أو وحدات معالجة الرسومات باهظة الثمن لأن الأنظمة القديمة يجب أن تتعامل مع مليارات الملفات داخل مجموعة البيانات.


يؤدي هذا القصور في الأنظمة القديمة إلى ظاهرة يشار إليها باسم ضريبة الأداء ، حيث تحتاج المؤسسات إلى زيادة الاستثمار في البنية التحتية لمواكبة متطلبات الأداء والسعة المتزايدة.


أصبح تسريع أعباء عمل الذكاء الاصطناعي وتحسين الاستراتيجيات أحد الأهداف الرئيسية لكل مؤسسة ، وإيجاد حل فعال من حيث التكلفة ويلبي احتياجات العمل أمر بالغ الأهمية. فيما يلي بعض الطرق التي يمكن للمؤسسات من خلالها إعادة التفكير في نهجها تجاه الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة.


2 # المعالجة المتوازية

ترغب المؤسسات في اكتساب رؤى أعمق من خلال تقنيات الذكاء الاصطناعي ، والحوسبة في الذاكرة تجعل ذلك ممكنًا من خلال عملية يشار إليها باسم المعالجة المتوازية .


في المعالجة المتوازية ، يستخدم النظام معالجات متعددة للتعامل مع أجزاء منفصلة لمهمة واحدة أكبر. يؤدي تقسيم مهمة إلى أجزاء أصغر واستخدام معالجات متعددة للتعامل مع كل جزء إلى تقليل مقدار الوقت المطلوب لتشغيل البرنامج بشكل كبير.


مع إدراك المؤسسات لأهمية المعالجة المتوازية لحالات الاستخدام المختلفة ، يستمر اعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات في النمو.


حتى الآن ، يستخدم عدد من المؤسسات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في تحليلات البيانات والأمن السيبراني واكتشاف الاحتيال وطرق أخرى للمساعدة في توفير منتجات وخدمات متقدمة للعملاء ذوي الاحتياجات والمتطلبات المتغيرة.


3 # استثمارات البنية التحتية الأمثل

نظرًا لمهمة الأداء المذكورة أعلاه ، يجب على المؤسسات العمل على تحسين الإنفاق على تكنولوجيا المعلومات والبنية التحتية.


قد يكون من العملي بالنسبة للبعض الاستثمار في البنية التحتية لوحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات عالية القيمة وعالية الأداء ، ولكن بدون بنية التخزين الأساسية المطلوبة ، لن تتمكن من زيادة استخدام هذه الأنظمة ، وبالتالي ، سيكون من الصعب تبرير نسبة الفائدة إلى التكلفة.


تساعد الحلول الحديثة في الذاكرة على تقليل اختناق الإدخال / الإخراج هذا باستخدام الذاكرة الرئيسية أو ذاكرة الوصول العشوائي بدلاً من القرص. من خلال القيام بذلك ، فإنها تضمن وقت استجابة منخفض مع زيادة الإنتاجية أيضًا.


4 # الذهاب في الذاكرة

للحصول على رؤى أفضل من البيانات ، يجب أن تكون المؤسسات قادرة على معالجتها بسرعات عالية. بيانات الوقت الفعلي هي اسم اللعبة لأنها ستساعد في توفير رؤى قابلة للتنفيذ عند الحاجة. هذا يعني أن المؤسسات ستتمتع بميزة لأنها ستكون دائمًا متقدمًا على المنافسة وعملائها.


ومع ذلك ، يتطلب هذا أداءً عاليًا وقدرات حاسوبية ، لأنه بصرف النظر عن معالجة البيانات عالية السرعة ، يجب أن تكون حلول الحوسبة قادرة على إجراء التعلم الآلي من خلال فحص مجموعات البيانات الكبيرة وضبط نماذج الشبكة العصبية.


لحسن الحظ ، تتشابه متطلبات الحوسبة في الذكاء الاصطناعي مع التطبيقات الأخرى كثيفة الحوسبة مثل تحليلات البيانات الضخمة والنمذجة والتنبؤ.


تم الإعلان عن الحوسبة في الذاكرة باعتبارها عاملاً مساعدًا لتحليلات البيانات نظرًا لقدرتها على توفير سرعات معالجة تزيد عن 100 مرة أسرع من الحلول الأخرى.


4 # الذكاء الاصطناعي على المدى الطويل

يكتسب دمج تقنية الذكاء الاصطناعي في الأنظمة الحديثة شعبية حيث ترى الشركات الفوائد الكامنة لاعتمادها جنبًا إلى جنب مع تحليلات البيانات الضخمة.


نظرًا لنضج الذكاء الاصطناعي والحوسبة في الذاكرة كمنصات ، فقد أثبتت فائدتها في تعزيز تجارب العملاء ، واتخاذ قرارات أعمال تعتمد على البيانات ، وفي النهاية الوفاء بوعدها بتوفير التكاليف التشغيلية.


في السنوات القادمة ، تحتاج المؤسسات إلى تصميم بنيتها التحتية بطريقة يمكن تعظيم هذه الفوائد وتوسيع نطاقها على المدى الطويل.


اقرأ ايضا: أهم 19 فائدة للتعلم الإلكتروني في عام 2021


أحدث أقدم