💆🏿 🎢 🌇 एआई, मशीन लर्निंग और रोबोट ऑटोमेशन के क्षेत्र में 2020 के लिए पूर्वानुमान 🐋 🔝 💵

प्रत्येक वर्ष के अंत में, eWEEK ऑनलाइन प्रकाशन आने वाले वर्ष के लिए अपनी उम्मीदों के बारे में आईटी विचार के नेताओं की राय प्रकाशित करता है: नए उत्पाद, अभिनव सेवाएं, रुझान आदि। हम आपके ध्यान में आगामी 2020 के लिए समर्पित सामग्री का एक अनुवाद लाते हैं। और हां, हमें याद है कि यह पहले से ही मार्च है, लेकिन ये पूर्वानुमान अभी भी प्रासंगिक हैं।

डोंग्यान वांग, लैंडिंग एआई में एआई परिवर्तन के उपाध्यक्ष

इंटरनेट उद्योग के गैर-उपभोक्ता क्षेत्र में AI की शुरूआत अभी भी एक प्रारंभिक चरण में है। जटिल मशीन सीखने की प्रक्रियाओं के प्रबंधन में डेटा की कमी से लेकर ज्ञान की कमी तक की कठिनाइयों के कारण कई परियोजनाएं पायलट स्तर पर अटकी हुई हैं। 2020 में, हम एंड-टू-एंड, वर्टाइज़्ड AI प्लेटफार्मों के विकास को देखेंगे, जो ग्राहकों को पायलट चरण से अपने AI प्रोजेक्ट्स को वापस लेने और उन्हें फिनिश लाइन में लाने की अनुमति देगा।

ब्रूस मिल्ने, धुरी ३

आईटी बाजार वीडियो प्रसंस्करण से जुड़ी संभावनाओं से अवगत हो जाएगा । 2020 में, वीडियो एनालिटिक्स के सुधार के साथ, आईटी के लिए असीमित संभावनाएं खुलने लगेंगी। आज, वीडियो डेटा की हिस्सेदारी सभी संचित जानकारी के 60% तक पहुंच जाती है। पिछले वर्षों में, कंपनियों ने इस डेटा के भंडारण को केवल एक कर्तव्य और अतिरिक्त लागत माना। और इस वर्ष हम एक बदलाव को देखेंगे: कंपनियां अपने उत्पादों का अनुकूलन करने या रणनीतिक पहलों को सुदृढ़ करने के लिए वीडियो डेटा का विश्लेषण करना शुरू करेंगी। उदाहरण के लिए, वीडियो की सहायता से, शहर न केवल अपने परिवहन प्रणालियों की सुरक्षा बढ़ा सकते हैं, बल्कि बैंडविड्थ की जरूरतों के बारे में महत्वपूर्ण निष्कर्ष, कहने के लिए वीडियो विश्लेषण तकनीकों को लागू कर सकते हैं।

मैट कुंकेल, सीईओ लॉजिकगेट

जोखिम प्रबंधन और नियामक अनुपालन के मामले में रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन (RPA) AI से आगे निकल जाएगा । कारण यह है कि जब आपको फॉर्च्यून 500 कंपनियों के लिए बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने की आवश्यकता होती है, तो उपलब्ध जानकारी केवल एआई का उपयोग करके पूर्वानुमान की प्रासंगिकता सुनिश्चित करने के लिए पर्याप्त नहीं है। आरपीए परिणाम देगा, क्योंकि जोखिम प्रबंधन और नियामक अनुपालन से संबंधित कई कार्य औपचारिक प्रक्रियाओं के अनुरूप हैं। और अधिक सूचना कंपनियां विशिष्ट प्रक्रियाओं से गुजरती हैं, स्पष्ट होगा कि उन्हें कैसे स्वचालित किया जाए। सवाल यह है कि ऐसी प्रणालियों का अनुकूलन और पुनरावृति कैसे करें।

तीसरे पक्ष के जोखिम प्रबंधन जैसे क्षेत्रों में रोबोट प्रक्रिया स्वचालन लागू किया जाएगा; आईटी नीतियों और प्रक्रियाओं को आकार देना; आंतरिक लेखा परीक्षा।

डेविड जोन्स, मार्केटिंग के उपाध्यक्ष, AODocs

एआई एक सार्वभौमिक सूचना प्रबंधन समाधान नहीं है । हम एआई को एक सार्वभौमिक उपकरण मानने के इच्छुक हैं जो एक एकल एल्गोरिथ्म को लागू करके किसी व्यवसाय की सभी समस्याओं को हल कर सकता है। यह एक भ्रम है। यह विचार त्यागने का समय है कि यह एक शक्तिशाली एआई एल्गोरिदम की शक्ति है। हमें कई एआई बॉट्स की अवधारणा पर आगे बढ़ना होगा जो पहले से संचित डेटा को अनुकूलित करते हैं। 2020 में, AI को पुराने डेटाबेस पर लागू किया जाएगा ताकि यह पता लगाया जा सके कि कौन सा डेटा छोड़ा जाना चाहिए और जिसे अनावश्यक के रूप में हटाया जा सकता है, और रिकॉर्ड की बेहतर खोज और सरलीकृत भंडारण बनाने के लिए समृद्ध मेटाडेटा का उपयोग करें। एक बड़ा एल्गोरिथ्म इसके साथ सामना नहीं करेगा, लेकिन परस्पर एल्गोरिदम का एक सेट।

चेरिल विएबे, प्रैक्टिस लीड, टेराडाटा में औद्योगिक खुफिया सलाहकार

- 2020 में दुनिया जिसे AI कहती है, उसे कई क्षेत्रों में विभाजित किया जाएगा, जो बाज़ारवादियों को शायद अधिक सार्थक नामों के साथ आएंगे। इसमें रोबोट प्रक्रिया स्वचालन शामिल है; स्वचालित चयन और कार्यक्षमता का विकास; धारणा एआई (धारणा एआई), जो शारीरिक धारणा को स्वचालित और सुधारती है; संसाधन आवंटन के लिए भी, वास्तविक समय में अनुरोधों को देखने और जवाब देने के लिए अनुकूलन प्रौद्योगिकियों के संयोजन।

- AI डेटा मैनेजमेंट प्रोसेस को खुद ही बेहतर करना शुरू कर देगा। उदाहरण के लिए, सिस्टम संसाधनों के वितरण के दृष्टिकोण से, कार्यक्षमता का स्वचालित डिजाइन, परिचालन मेटाडाटा का संग्रह और बेहतर ज्ञान प्रबंधन (जैसे टैगिंग)।

जेफ कैटलिन, लेक्सालिटिक्स के सीईओ

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और टेक्स्ट एनालिटिक्स RPA समाधानों में अधिक महत्वपूर्ण भूमिका निभाएंगे । फॉरेस्टर और गार्टनर के अनुसार, कई RPA डेवलपर्स टेक्स्ट एनालिटिक्स के उपयोग में सहायक रुझानों से पीछे हैं। उनके समाधान में पीडीएफ सहित "असंरचित दस्तावेजों का उपयोग करने" की क्षमता का अभाव है। और जब विभिन्न वातावरणों में टेक्स्ट एनालिटिक्स और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के घटक एम्बेड करते हैं, तो समस्याएं उत्पन्न होती हैं। जैसा कि कंपनियां तेजी से बड़ी प्रक्रियाओं को स्वचालित करती हैं, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण उपकरण के डेवलपर्स आरपीए की आवश्यकताओं को पूरा करने वाले आशाजनक समाधान पेश करेंगे: ऑन-प्रिमाइसेस या हाइब्रिड-क्लाउड परिनियोजन, आसान-से-एकीकृत एपीआई, कस्टमिज़ेबिलिटी, और निवेश पर त्वरित वापसी।

चैड मेले, मार्केटिंग उपाध्यक्ष, टेरडेटा

- पिछले कुछ वर्षों में एआई के कई सफल पायलटों की उपस्थिति के बाद, कंपनियां फिर से कॉर्पोरेट डेटा प्रबंधन और एकीकरण पर ध्यान केंद्रित करेंगी, जो एआई का उपयोग करने के सैकड़ों और हजारों विशिष्ट तरीकों के विकास का आधार बनेगा। मशीन इंटेलिजेंस की सभी किस्में जो आज हमें घेरे हुए हैं, सीमित आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस हैं। 2020 में, सफल कॉर्पोरेट एआई पहल सैकड़ों के विकास की अनुमति देगा, यदि हजारों अनुप्रयोग नहीं हैं, और उनमें से प्रत्येक के लिए एक अत्यधिक विशिष्ट एल्गोरिदम बनाया जाएगा।

- "कोई कोड विश्लेषण" के निर्माण और कार्यान्वयन पर बहुत ध्यान दिया जाएगा।। हम कुछ समय लेने वाले पहलुओं के स्वचालन के माध्यम से उन्नत एनालिटिक्स के लोकतंत्रीकरण की एक स्थिर प्रक्रिया देख रहे हैं, जैसे कार्यक्षमता डिजाइन करना और मॉडल का चयन करना। लेकिन उन्नत एनालिटिक्स के सही प्रसार को मशीन लर्निंग और अन्य उन्नत प्रक्रियात्मक एनालिटिक्स तकनीकों के विकास से सुविधा होगी, जब उन्हें बिल्कुल प्रोग्रामिंग कौशल या SQL के साथ काम करने की आवश्यकता नहीं होगी। प्रोग्रामिंग के बिना एनालिटिक्स को वर्कफ़्लो में एम्बेड किया जाएगा या सरल ड्रॉप-डाउन मेनू का उपयोग करके बुलाया जाएगा। इससे विश्लेषिकी की दुनिया में प्रोग्रामिंग की अप्रचलनता नहीं होगी, लेकिन यह बड़ी कंपनियों में अपने आवेदन के तरीकों के सैकड़ों गुना का विस्तार करेगा।

जेफ कैटलिन, लेक्सालिटिक्स के सीईओ

एआई शोध में मुख्य उपलब्धियां सैद्धांतिक होंगी । पिछले पांच वर्षों में, एआई के उपयोग ने हमारी समझ को पार कर लिया है कि यह कैसे काम करता है। 2019 की दूसरी छमाही में महान व्यावहारिक परिवर्तनों को देखते हुए, मैं भविष्यवाणी करता हूं कि इस वर्ष एल्गोरिदम की कम सफलता होगी, लेकिन हम उस सिद्धांत पर आगे बढ़ेंगे जो मशीन सीखने के संचालन को समझाता है। यह क्षेत्र तेजी से विकसित हो रहा है, और 2020 के अंत तक, संतुलन फिर से एक सिद्धांत की ओर बढ़ेगा जो नई पीढ़ी के एल्गोरिदम का मार्ग प्रशस्त करेगा।

जेफ कैटलिन, लेक्सालिटिक्स के सीईओ

कम जादू और अधिक निर्णय । यह एआई के लिए एक अच्छा वर्ष होगा, यह अगले दशक के लिए प्रौद्योगिकी को परिभाषित करने की अपनी स्थिति को मजबूत करेगा। आपूर्तिकर्ता होशियार हैं और अब एआई को एक जादुई उपकरण के रूप में बढ़ावा नहीं देते हैं। इसके बजाय, वे सही ढंग से कहते हैं कि एआई लोगों को तेजी से और बेहतर काम करने में मदद कर सकता है।

मुड्डू सुधाकर, आइसेरा डॉट कॉम के सीईओ

AIOps पारंपरिक IT / बादलों / DevOps को नष्ट कर देगा। DevOps के दिल में जवाबदेही और लचीलेपन में सुधार हुआ है: AIOps विकास से लेकर संचालन तक के महत्वपूर्ण चरणों को स्वचालित करने में मदद कर सकता है, परिचालन परिणामों की भविष्यवाणी कर सकता है और परिचालन वातावरण में परिवर्तन के लिए जवाबदेही को स्वचालित कर सकता है। इस तथ्य के बावजूद कि माइक्रोसर्विस, हाइब्रिड क्लाउड, पेरीफेरल कंप्यूटिंग और IoT अनुप्रयोगों की जटिलता को बढ़ाते हैं और लॉग की मात्रा को बढ़ाते हैं जिसमें आपको विभिन्न घटनाओं के कारणों की तलाश करनी होती है, AIOps विभिन्न प्रणालियों से डेटा के एकत्रीकरण को सरल करता है, जबकि DevOps पहले की असमानता को एकीकृत करके दक्षता में सुधार करता है। सिस्टम। DevOps की तरह, AIOps सांस्कृतिक परिवर्तन को प्रोत्साहित करता है, क्योंकि इसके लिए विशिष्ट तकनीकों या बुनियादी ढाँचे के स्तरों पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय संपूर्ण प्रणाली के मूल्यांकन की आवश्यकता होती है। इसके लिए उच्च स्तर के स्वचालन के साथ एक आरामदायक स्तर की भी आवश्यकता होती है।

जेफ कैटलिन, लेक्सालिटिक्स के सीईओ

आत्म-नियंत्रण ... हमें इसके लिए लंबा इंतजार करना होगा । सामान्य तौर पर, AI अपना सबसे अच्छा पक्ष दिखाएगा, लेकिन कई उल्लेखनीय विफलताएं होंगी, उदाहरण के लिए, सेल्फ-ड्राइविंग कारों के क्षेत्र में। टेस्ला के नए मॉडल स्मार्ट सुमोन बहुत प्रभावशाली हैं, लेकिन यह अभी भी एक लंबा विकास आगे है। टेस्ला समुदाय में इस मॉडल का व्यापक प्रसार कम गति से दुर्घटनाओं से कई वीडियो के उद्भव के लिए नेतृत्व करेगा। इन वीडियो में, कार अन्य कारों, लैम्पपोस्ट और लोगों में दुर्घटनाग्रस्त हो जाएगी।

एआई, मशीन लर्निंग और रोबोट ऑटोमेशन के क्षेत्र में 2020 के लिए पूर्वानुमान

डोंग्यान वांग, लैंडिंग एआई में एआई परिवर्तन के उपाध्यक्ष

ब्रूस मिल्ने, धुरी ३

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जेफ कैटलिन, लेक्सालिटिक्स के सीईओ

चैड मेले, मार्केटिंग उपाध्यक्ष, टेरडेटा

जेफ कैटलिन, लेक्सालिटिक्स के सीईओ

जेफ कैटलिन, लेक्सालिटिक्स के सीईओ

मुड्डू सुधाकर, आइसेरा डॉट कॉम के सीईओ

जेफ कैटलिन, लेक्सालिटिक्स के सीईओ

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