تواصل معنا

AI

القصص التقنية الرائعة لهذا الأسبوع من جميع أنحاء الويب (حتى 1 مايو)

تم النشر

on

علم الروبوتات

سوف يراك الجراح الآلي الآن
كيد ميتز | اوقات نيويورك
"المباضع الحقيقية ، والذكاء الاصطناعي - ما الخطأ الذي يمكن أن يحدث؟ ... مشروع [بيركلي] هو جزء من جهد أوسع بكثير لجلب الذكاء الاصطناعي إلى غرفة العمليات. باستخدام العديد من التقنيات نفسها التي تدعم السيارات ذاتية القيادة والطائرات بدون طيار وروبوتات المستودعات ، يعمل الباحثون على أتمتة الروبوتات الجراحية أيضًا. لا تزال هذه الأساليب بعيدة عن الاستخدام اليومي ، ولكن التقدم يتسارع. "

FUTURE

كانت هذه التقنية خيالًا علميًا منذ 20 عامًا. الآن هذا هو الواقع
لوك دورميل | الاتجاهات الرقمية
"قبل عقدين من الزمن ، كان الأطفال يقرؤون هاري بوتر كانت الكتب وأفلام Pixar منتشرة ، وكان Xbox من Microsoft و Sony PlayStation يتنافسان على تفوق ألعاب الفيديو. هذا لا يبدو مختلفًا تمامًا عن عام 2021. لكن التكنولوجيا قطعت شوطًا طويلاً في ذلك الوقت. ليست تكنولوجيا اليوم أقوى بكثير مما كانت عليه قبل 20 عامًا فحسب ، ولكن الكثير من الأدوات التي اعتقدنا أنها خيال علمي أصبحت جزءًا من حياتنا ".

طول العمر

كم من الوقت يمكننا أن نعيش؟
فيريس جبر | مجلة نيويورك تايمز
"مع اقتراب عدد سكان العالم من ثمانية مليارات نسمة ، واكتشاف العلم طرقًا واعدة بشكل متزايد لإبطاء أو عكس الشيخوخة في المختبر ، أصبحت مسألة الحدود المحتملة لطول عمر الإنسان أكثر إلحاحًا من أي وقت مضى. عندما يتم فحص عملهم عن كثب ، من الواضح أن علماء طول العمر لديهم مجموعة واسعة من وجهات النظر الدقيقة حول مستقبل البشرية ".

3D PRINTING

ننسى التنقيب عن الحفريات. قام هذا المتحف بطباعة هيكل عظمي كامل لـ T-Rex بدلاً من ذلك
لوك دورميل | الاتجاهات الرقمية
"لفريق من الباحثين في مركز Naturalis للتنوع البيولوجي في ليدن ، هولندا ، نسخ أ T. ركس أخذ بعضًا من أحدث تقنيات المسح بالليزر ، وطابعة ثلاثية الأبعاد عملاقة ، وفاتورة بريدية كبيرة الحجم ، وما يقرب من 3 مليون مليمتر مربع من طلاء الأكريليك ، ومجموعة من الخبراء الذين يرغبون في دفع حدود التصنيع الإضافي. "

الصحة

لقاح واحد للسيطرة عليهم جميعا
جيمس هامبلين | المحيط الأطلسي
"iقال [أنتوني] فوسي "لقاح عالمي ضد السارس- CoV-2 هو الخطوة الأولى". الخطوة الثانية ستكون عالمية التاجى لقاح قادر على حمايتنا ليس فقط من SARS-CoV-2 بجميع أشكاله ، ولكن أيضًا من الظهور الحتمي لفيروسات كورونا الجديدة والمختلفة التي قد تسبب أوبئة في المستقبل. قد يكون السباق لابتكار مثل هذا اللقاح أحد الإنجازات العظيمة لجيل ".

التكنولوجيا

يمكن لهذه المواد أن تجعل الخيال العلمي حقيقة
جون ماركوف | اوقات نيويورك
"تخيل تشغيل جهاز كمبيوتر عن طريق تحريك يديك في الهواء كما يفعل توني ستارك رجل حديدي. أو استخدام الهاتف الذكي لتكبير شيء كما يفعل الجهاز الذي تستخدمه شخصية هاريسون فورد شفرة عداء. ... يمكن أن تحدث هذه التطورات ومجموعة أخرى في الأفق بسبب المواد الخارقة ، مما يجعل من الممكن التحكم في حزم الضوء بنفس السهولة التي تتحكم بها رقائق الكمبيوتر في الكهرباء ".

طائرات بدون طيار

Wingcopter تطلق طائرة بدون طيار ثلاثية الإسقاط لإنشاء `` طرق سريعة لوجستية في السماء ''
أريا العمالهودائي | تك كرانش
وقالت الشركة إن الطائرة Wingcopter 198 ، التي تم الكشف عنها يوم الثلاثاء ، قادرة على إجراء ثلاث شحنات منفصلة لكل رحلة. لقد صاغت Wingcopter هذه القدرة متعددة التوقفات كميزة مهمة ستسمح لها بتنمية أعمال فعالة من حيث التكلفة - ونأمل أن تكون مربحة - تسليم الطائرات بدون طيار كخدمة ".

SPACE

انتهت محاكاة اصطدام الكويكب بكارثة
جورج دفورسكي | Gizmodo
"انتهى تدريب دولي لمحاكاة اصطدام كويكب بالأرض. مع بقاء ستة أيام فقط قبل حدوث تأثير وهمي ، لا تبدو الأمور جيدة لمنطقة يبلغ عرضها 185 ميلاً بين براغ وميونيخ. ... قد يبدو هذا وكأنه لعبة لعب أدوار قاتمة ، لكنه عمل جاد للغاية. بقيادة مركز دراسات الأجسام القريبة من الأرض التابع لمختبر الدفع النفاث التابع لوكالة ناسا ، تهدف محاكاة تأثير الكويكب إلى إعداد العلماء والمخططين وصناع القرار الرئيسيين للشيء الحقيقي ، في حالة حدوثه في أي وقت ".

الصورة الائتمان: ميتسال ديان / Unsplash  

كوينسمارت. Beste Bitcoin-Börse في أوروبا
المصدر: https://singularityhub.com/2021/05/01/this-weeks-awesome-tech-stories-from-around-the-web-through-may-1/

الذكاء الاصطناعي

جمعت KeepTruckin 190 مليون دولار للاستثمار في منتجات الذكاء الاصطناعي ، ومضاعفة فريق البحث والتطوير إلى 700

تم النشر

on

KeepTruckinشركة تطوير الأجهزة والبرمجيات التي تساعد أساطيل الشاحنات في إدارة المركبات والبضائع وسلامة السائقين ، قد جمعت للتو 190 مليون دولار في جولة تمويل من السلسلة E ، مما يضع تقييم الشركة عند 2 مليار دولار ، وفقًا لما قاله الرئيس التنفيذي شعيب مكاني. 

جي 2 فينتشر بارتنرز، التي جمعت للتو صندوقًا بقيمة 500 مليون دولار للمساعدة في تحديث الصناعات القائمة ، شاركت في الجولة ، جنبًا إلى جنب مع الداعمين الحاليين مثل Greenoaks Capital و Index Ventures و IVP و Scale Venture Partners ، التي تديرها BlackRock. 

تعتزم KeepTruckin استثمار رأس مالها الجديد مرة أخرى في منتجاتها التي تعمل بالذكاء الاصطناعي مثل تتبع نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) وامتثال ELD والإرسال وسير العمل ، لكنها مهتمة بشكل خاص بتحسين كاميرا القيادة الذكية الخاصة بها ، والتي تكتشف على الفور سلوكيات القيادة غير الآمنة مثل إلهاء الهاتف الخلوي والمتابعة القريبة و وفقًا لمكاني ، يقوم بتنبيه السائقين في الوقت الفعلي. 

وتقول الشركة إن شركة Usher Transport ، أحد عملائها ، قالت إنها شهدت انخفاضًا سنويًا بنسبة 32٪ في الحوادث بعد تنفيذ Smart Dashcam ، ودرجة مخاطر DRIVE ، و Safety Hub ، وهي منتجات تقدمها الشركة لزيادة السلامة.

قال مكاني لـ TechCrunch: "تتمثل الميزة الخاصة لـ KeepTruckin في أنه يمكننا بناء نماذج معقدة (لا تستطيع الكاميرات المتطورة الأخرى تشغيلها بعد) وجعلها تعمل على الحافة مع قيود منخفضة الطاقة والذاكرة والنطاق الترددي المنخفض". "لقد طورنا عناوين IP داخلية لحل هذه المشكلة في ظروف بيئية مختلفة مثل الإضاءة المنخفضة والطقس القاسي والموضوع المغلق والتشوهات."

يتطلب هذا النوع من الدقة المليارات من نقاط بيانات الحقيقة الأساسية التي يتم تدريبها واختبارها على منصة التعلم الآلي الداخلية لـ KeepTruckin ، وهي عملية تستهلك الكثير من الموارد. يشتمل النظام الأساسي على إمكانات التعليقات التوضيحية الذكية لتسمية نقاط البيانات المختلفة تلقائيًا حتى تتمكن الشبكة العصبية من اللعب مع ملايين المواقف المحتملة ، مما يحقق أداءً مشابهًا لجهاز الحافة الموجود في الميدان مع الظروف البيئية الواقعية ، وفقًا لمكاني.

دراسة 2020 McKinsey توقعت أن من غير المرجح أن تشهد صناعة الشحن نوع النمو السنوي الذي شهدته العام الماضي ، والذي ارتفع بنسبة 30٪ عن عام 2019 ، لكنه أشار إلى أن بعض الصناعات ستزيد بمعدلات أعلى من غيرها. على سبيل المثال ، ستكون السلع المتعلقة بالتجارة الإلكترونية والمنتجات الزراعية والغذائية هي أول من يعود إلى النمو ، في حين أن الإلكترونيات والسيارات قد تزداد بمعدل أبطأ بسبب انخفاض طلب المستهلك على السلع غير الأساسية. 

منذ الوباء ، قالت الشركة إنها شهدت نموًا سنويًا بنسبة 70٪ ، ويرجع ذلك في جزء كبير منه إلى التوسع في أسواق جديدة مثل البناء والنفط والغاز والأغذية والمشروبات والخدمات الميدانية والنقل والتخزين والزراعة. تتوقع KeepTruckin أن يزداد هذا الطلب وتعتزم استخدام الأموال الجديدة للتوسع بسرعة وتوظيف المزيد من المواهب التي ستساعد في تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها ، ومضاعفة يقول مكاني إن فريق البحث والتطوير التابع لها يضم 700 شخص على مستوى العالم مع التركيز على الهندسة ورؤية الآلة وعلوم البيانات ومجالات الذكاء الاصطناعي الأخرى. 

قال مكاني: "نعتقد أن تغليف هذه المنتجات في واجهات مستخدم سهلة التشغيل للأشخاص الذين لا يتمتعون بالتقنية العميقة أمر بالغ الأهمية ، لذا فإن مهندسي الواجهة الأمامية والمتكاملة ذوي الخبرة في بناء تطبيقات الهاتف المحمول والويب البديهية بشكل لا يصدق يمثلون أيضًا أولوية قصوى". 

يقول مكاني إن الكثير من تقنيات KeepTruckin ستعمل في النهاية على تشغيل المركبات ذاتية القيادة لجعل الطرق أكثر أمانًا ، وهو أمر أصبح مهمًا بشكل متزايد أيضًا ال الطلب على النقل بالشاحنات لا يزال يفوق المعروض من السائقين.

"المستوى 4 وفي النهاية المستوى 5 سيأتي الاستقلال الذاتي إلى صناعة النقل بالشاحنات ، لكن ما زلنا بعيدين لسنوات عديدة عن الانتشار الواسع ". تعمل كاميرا dashcam التي تعمل بالذكاء الاصطناعي على جعل السائقين أكثر أمانًا وتساعد في منع وقوع الحوادث اليوم. في حين أن الوعد بالحكم الذاتي حقيقي ، فإننا نعمل بجد لمساعدة الشركات على إدراك قيمة هذه التكنولوجيا الآن ".

كوينسمارت. Beste Bitcoin-Börse في أوروبا
Source: https://techcrunch.com/2021/06/17/keeptruckin-raises-190-million-to-invest-in-ai-products-double-rd-team-to-700/

مواصلة القراءة

AI

يمكن لثقافة البيانات الراسخة أن تشكل تحديًا لأنظمة الذكاء الاصطناعي الجديدة 

تم النشر

on

قد يكون لدى الشركة القديمة ثقافة بيانات راسخة ، مع إجراءات راسخة قد تكون عملت بشكل جيد تاريخيًا ، مما يجعل الانتقال إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي أمرًا صعبًا. (مصدر الصورة: Getty Images) 

بقلم جون بي ديزموند ، محرر اتجاهات الذكاء الاصطناعي 

الشركات التي تأسست لفترة طويلة - عقود أو حتى قرن أو أكثر - مع الآلاف من الموظفين في العديد من وحدات الأعمال على مستوى العالم ، مع أنظمة معلومات مبنية على مدار سنوات عديدة على منصات متعددة ، لديها ثقافات بيانات راسخة قد تشكل تحديات أمام تنفيذ أنظمة الذكاء الاصطناعي.  

تشير ثقافة البيانات إلى توقع استخدام البيانات لاتخاذ القرارات وتحسين الأعمال ، مما يجعل الشركة تعتمد على البيانات. يمكن أن تعمل الشركة القائمة على البيانات بشكل سلمي ، مع التحكم في العمليات والعمليات التجارية المعقدة والقيام بالمهمة. قد يتمكن المستخدمون من الوصول إلى البيانات التي يحتاجون إليها ويتم تشجيعهم على تقديم تحليلهم ، حتى لو كانت الرؤى غير مرحب بها.   

ثم يسأل أحدهم ما إذا كان بإمكان الشركة القيام بذلك مثل Netflix أو Amazon ، مع وجود خوارزميات AI في الخلفية تقدم توصيات وتوجه المستخدمين ، مثل شركة Silicon Valley الناشئة. قد لا تكون قادرة على الوصول إلى هناك من هنا.  

توم أوتول ، أستاذ بكلية كيلوج للإدارة

صرح توم أوتول ، الأستاذ في كلية كيلوج للإدارة ، "ربما تكون هذه الشركات العظيمة قد بنت أعمالًا ناجحة للغاية ومثيرة للإعجاب" ، كما كتب مؤخرًا في الشرق الأوسط.  

ومع ذلك ، فإن العديد من الشركات القديمة لديها هياكل وأنظمة تنظيمية لتكنولوجيا المعلومات تسبق مستخدم تحليلات البيانات والآن الذكاء الاصطناعي. قد تكون ثقافة البيانات الموجودة مقاومة للتغيير. في العديد من الشركات ، يُستشهد بالثقافة باعتبارها التحدي الأساسي للتنفيذ الناجح للذكاء الاصطناعي.   

صرح أوتول ، الذي كان قبل العمل في الأوساط الأكاديمية مسؤول التسويق بشركة يونايتد إيرلاينز ، "غالبًا ما تكون المنظمات القائمة مجزأة ومنفصلة وضيقة الأفق في استخدامها للبيانات ، مع وجود عوائق راسخة أمام مشاركة المعلومات". قد لا تكون الأسئلة الموجهة للسلطة المؤسسة موضع ترحيب ، خاصةً إذا كان المسؤول التنفيذي الأعلى لا يحب الإجابات. 

لتكرار نهج Silicon Valley ، قدم المؤلف هذه الاقتراحات:  

احصل على الراحة مع الشفافية. من المحتمل مشاركة البيانات التي كانت موجودة سابقًا داخل قسم واحد فقط على نطاق أوسع عبر فريق القيادة. يجب أن تكون بيانات أداء الأعمال شفافة.  

رفع مستوى المساءلة. يتبع مزيد من المساءلة الشفافية المتزايدة. يجب تقديم البيانات لإثبات أن استراتيجية معينة أو إطلاق منتج معين فعال.  

تقبل الإجابات غير المرحب بها. يمكن لتحليل البيانات أن يتحدى الافتراضات التقليدية ، على سبيل المثال من خلال إظهار الأداء كان أقل مما كان يعتقد ، أو أن الحكمة التقليدية لم تكن ذكية.   

صرح O'Toole أن "إنشاء ثقافة البيانات أمر حتمي للتقدم المستمر في أداء الأعمال واعتماد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي". 

يُظهر الاستطلاع قلقًا من أن مشكلات جودة البيانات ستؤدي إلى فشل الذكاء الاصطناعي 

ما يقرب من 90٪ من المشاركين في استطلاع أجرته Alation ، وهي شركة تساعد المؤسسات على تكوين ثقافة بيانات فعالة ، قلقون من أن مشكلات جودة البيانات يمكن أن تؤدي إلى فشل الذكاء الاصطناعي.   

آرون كلب ، الشريك المؤسس والرئيس التنفيذي للبيانات والتحليلات ، Alation

"صرح آرون كالب ، الشريك المؤسس و كبير مسؤولي البيانات والتحليلات ، في حساب على مدونة Alation"البيانات السيئة ، بدورها ، يمكن أن تنبع من مشاكل مثل معايير البيانات غير المتسقة ، وعدم الامتثال للبيانات ، ونقص إضفاء الطابع الديمقراطي على البيانات ، والتعهيد الجماعي ، والفهرسة ". ذكر متلقي الاستطلاع أن هذه الأسباب هي الأسباب الرئيسية لفشل الذكاء الاصطناعي. 

سأل الاستبيان الأخير الذي أجرته الشركة المؤسسات عن كيفية نشرها للذكاء الاصطناعي وما هي التحديات التي تواجهها عند القيام بذلك. أظهرت النتائج وجود علاقة بين وجود ثقافة بيانات من الدرجة الأولى وأن تكون أكثر نجاحًا في تنفيذ أنظمة الذكاء الاصطناعي.  

يستشهد قادة البيانات الذين نشروا الذكاء الاصطناعي بالبيانات غير المكتملة باعتبارها المشكلة الأولى التي تؤدي إلى فشل الذكاء الاصطناعي. "هذا لأنه عندما تذهب للبحث عن البيانات لإنشاء النماذج - سواء كان ذلك من أجل ابتكار المنتجات أو الكفاءة التشغيلية أو تجربة العملاء - فإنك تكشف عن أسئلة حول دقة البيانات وجودتها وتكرارها وشمولها" ، صرح كالب.  

Aretec ، شركة تركز على علم البيانات وتعمل على تحقيق الكفاءة والأتمتة للوكالات الفيدرالية ، تساعد العملاء على التعامل مع البيانات القديمة من خلال الاستفادة من خدمات الذكاء الاصطناعي نفسها لدمج وتحسين مجموعات البيانات الضخمة والمتنوعة.   

في وظيفة على أريتيك مدونة ، المشكلات التي يرونها باستمرار والتي تعيق تنفيذ أنظمة الذكاء الاصطناعي هي:   

تجزئة البيانات. بمرور الوقت ، تنتهي البيانات اللازمة لدعم العمليات مجزأة عبر مستودعات بيانات متعددة. يمكن أن يكون البعض خارج وكالة أو مخزنًا لدى شركات خاصة. تؤدي البيانات المجزأة في النهاية إلى "جزر" من البيانات المكررة وغير المتسقة ، مما يؤدي إلى تكبد تكاليف دعم البنية التحتية غير الضرورية. 

تناقضات البيانات. تحتاج العديد من الوكالات الحكومية إلى تجميع سجلات البيانات الواردة من مجموعة متنوعة من المصادر ، والسجلات ليست دائمًا بتنسيق أو محتوى متسق. حتى عندما يتم تطبيق معايير صارمة ، فمن المرجح أن تتطور المعايير بمرور الوقت. كلما طالت مدة عودة السجلات ، زادت فرصة التباين.  

منحنيات التعلم. العديد من التحديات الناشئة عن إدارة البيانات القديمة ثقافية وليست فنية. أمضى الموظفون ذوو المهارات العالية سنوات في تعلم كيفية القيام بعملهم بكفاءة وفعالية. قد يرون أن أي تغيير مقترح يضر بموقفهم ، وبالتالي يكون له تأثير سلبي على إنتاجيتهم ومعنوياتهم.  

استبيان NewVantage اكتشف أن استثمار الذكاء الاصطناعي قويًا ونجاحًا سريعًا 

وجد استطلاع حديث من NewVantage Partners أن شركات Fortune 1000 تستثمر بكثافة في مبادرات البيانات والذكاء الاصطناعي ، حيث أبلغ 99 ٪ من الشركات عن استثمارات. ومع ذلك ، وجد التحديث السنوي التاسع للمسح أن الشركات تواجه صعوبة في الحفاظ على الزخم ، وفقًا لحساب حديث في هارفارد بيزنس ريفيو.  

تم العثور على اتجاهين هامين من 85 شركة شملها الاستطلاع. أولاً ، أفادت الشركات التي استثمرت بشكل مطرد في البيانات الضخمة ومبادرات الذكاء الاصطناعي أن وتيرة الاستثمار في تلك المشاريع تتسارع ، حيث أبلغت 62٪ من الشركات عن استثمارات تزيد عن 50 مليون دولار.   

النتيجة الرئيسية الثانية هي أنه حتى الشركات الملتزمة تكافح من أجل جني قيمة من استثماراتها في البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي ومن الجهود المبذولة لتصبح مدفوعة بالبيانات. "غالبًا ما تكون الشركات السائدة مثقلة ببيئات البيانات القديمة ، والعمليات التجارية ، ومجموعات المهارات ، والثقافات التقليدية التي يمكن أن تكون مترددة في التغيير ، ويبدو أنها تواجه تحديات أكبر مع زيادة الطلبات ، وزيادة حجم البيانات ، وتسعى الشركات إلى إنضاج قدراتها في البيانات ، " المؤلف ، راندي بين ، الرئيس التنفيذي ومؤسس NewVantage Partners ، الذي أنشأ الاستطلاع.  

قالت 24٪ فقط من الشركات المستجيبة إنها تعتقد أن مؤسستها كانت مدفوعة بالبيانات في العام الماضي ، بانخفاض عن 37.8٪ في العام السابق. وأفادت 92٪ من الشركات أنها لا تزال تكافح مع التحديات الثقافية المتعلقة بمواءمة المنظمة ، والعمليات التجارية ، وإدارة التغيير ، والتواصل ، ومجموعات مهارات الأفراد ، والمقاومة ، والافتقار إلى الفهم اللازم لتمكين التغيير.   

"Bتستغرق البيانات الإلكترونية التي تعتمد على البيانات الإلكترونية وقتًا وتركيزًا والتزامًا ومثابرة. صرح بين أن العديد من المنظمات تقلل من الجهد المبذول. 

كانت إحدى التوصيات التي قدمها مؤلفو الدراسة هي أن تركز الشركات مبادرات البيانات على مشاكل العمل المحددة بوضوح أو حالات الاستخدام ذات التأثير العالي.  

اقرأ مقالات المصدر والمعلومات في الشرق الأوسطعلى مدونة Alation، على أريتيك بلوق و في ال هارفارد بيزنس ريفيو. 

كوينسمارت. Beste Bitcoin-Börse في أوروبا
المصدر: https://www.aitrends.com/ai-and-business-strategy/entrenched-data-culture-can-pose-challenge-to-new-ai-systems/

مواصلة القراءة

AI

شجّع الذكاء الاصطناعي على الصناعات الدوائية عن طريق طرح الأسئلة الصحيحة ، واقترح فك شفرات المتحدثين 

تم النشر

on

أكد المتحدثون في DECODE: منتدى AI for Pharmaceuticals على الحاجة إلى طرح الأسئلة الصحيحة للمساعدة في زيادة التبني. (مصدر الصورة: Getty Images) 

بقلم أليسون بروفيت ، مديرة التحرير في منظمة العفو الدولية Trends   

في منتدى DECODE: الذكاء الاصطناعي للأدوية الأسبوع الماضي ، ناقش قادة شركات الأدوية التحديات الثقافية للذكاء الاصطناعي في الأدوية والخطوات التي تتخذها مؤسساتهم لدمج الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل في المؤسسة.   

ملاحظة المحرر: تعرف على المزيد حول حدث DECODE ، واقرأ ملف مقابلة مع دوميني روبرتس ، مدير الأحداث الأول في معهد كامبريدج للابتكار ، وإيما هوانغ ، المدير الأول للابتكار الخارجي لعلوم البيانات في Johnson & Johnson Innovation ، وعضو المجلس الاستشاري لـ DECODE.   

أولاً ، قال بونييت باترا ، مدير التعلم الآلي في معهد برود ، إن أبحاث الأدوية - علم الأحياء على وجه التحديد - لها دور حاسم في قيادة الذكاء الاصطناعي وأبحاث الحوسبة. عمله هو جزء من مركز إيريك وويندي شميدت الجديد في برود ، والذي تتمثل مهمته في وضع علم الأحياء لقيادة الحقبة التالية من الحوسبة.  

بونييت باترا ، مدير التعلم الآلي ، معهد برود

حدد باترا ثورتين عظيمتين في القرن الحادي والعشرين: الانفجار في تقنيات البيانات (التعلم الآلي ، السحابة ، إلخ) بالإضافة إلى ازدهار التقنيات البيولوجية (التسلسل ، جينومات الخلية الواحدة ، التصوير الطبي ، إلخ). تتقارب هاتان الثورتان ، لكن الهدف ليس مجرد تطبيق التعلم الآلي على الأسئلة البيولوجية.     

وأشار باترا إلى أن التعلم الآلي ، حتى الآن ، كان مدفوعًا بالتعرف على الصور والدقة التنبؤية. يحتاج التعلم الآلي إلى الانتقال من الدقة التنبؤية إلى النمذجة السببية ، ومعالجة أسئلة "لماذا" بدلاً من أسئلة "ماذا" فقط. يجب أن يكون علم الأحياء وأسئلته البيولوجية الفريدة محركًا رئيسيًا للتقدم في الحوسبة.  

تأتي الأسئلة البيولوجية مع بعض القيود المحددة التي ستشكل استراتيجيات التعلم الآلي والحوسبة الجديدة. لا تتوفر البيانات على نطاقات غير محدودة ، ويؤدي تقليل البيانات إلى مخاطر فقدان التعقيد البيولوجي ، وتتطلب النماذج المطبقة في العيادة مستوى عالٍ من التدقيق. لكن باترا يعتقد أن هذه هي المحركات التي يجب أن تشكل الحوسبة في المستقبل. الهدف ، كما قال ، هو "جعل الأسئلة المركزية التي تحتاج البيولوجيا معالجتها ، هذا الجانب السببي ، هذا الجانب الآلي ، لجعل تلك الاحتياجات الأساسية محركات للتقدم الإضافي في الحوسبة."    

ما هي البيانات ، ما هي المشاكل    

كان النهج الذي يركز على الأسئلة موضوعًا طوال الحدث. ابدأ بسؤال في الاعتبار ، العديد من قادة الأدوية جادل في لوحة، بدلاً من البدء بالبيانات المتوفرة. يميل الناس إلى التركيز أولاً على البيانات أو الخوارزميات ، كما قال بول بليشر ، مؤسس PhaseForward ، ومؤخرًا في Optum Labs ، وهو الآن مدير في Evident Health Strategies.   

يغفل هذا النهج السؤال الأكثر جوهرية: ما هي المشكلة التي تسعى إلى حلها وكيف - إذا تم حلها - ستخلق قيمة أو جودة للأعمال والمرضى. عندها فقط ، قال بليشر ، تبدأ في التساؤل: "ما هي البيانات التي تحتاجها؟ أي من مجموعات البيانات التي يمكننا الوصول إليها يمكن استخدامها؟ متى من المحتمل أن تؤدي هذه البيانات إلى التحيز؟ أين ستخلق المشاكل؟ بمجرد أن تحصل على كل ذلك معًا ، اكتشف الخوارزميات والطريقة التي ستجمعها معًا ".    

يمكّنك نهج المشكلة أولاً من التفكير بوضوح في مقدار - ونوع - البيانات التي تحتاجها بالفعل والأدوات التي ستستخدمها لمعالجتها. كن حذرًا من إنفاق كل الوقت والمال والموارد المتاحة لديك في الحصول على مجموعات البيانات التي تم تنظيفها بشكل جميل بحيث لا يتبقى نطاق ترددي لاستخدام البيانات والعمل عليها.    

جاكوب جاني ، المدير العلمي ، بريستول مايرز سكويب

دافع جاكوب جاني ، المدير العلمي للتطوير الكيميائي والتركيبي في Bristol-Myers Squibb ، عن نهج نموذجي قابل للتطبيق على الأقل لكل من البيانات المطلوبة والخوارزمية المختارة. قال إن الحصول على بيانات "جيدة بما فيه الكفاية" ، والتي ستعتمد بشكل كبير على السؤال الذي تسعى للإجابة عليه أو المشكلة التي تأمل في حلها. ثم اختر خيار تحليل كافٍ لغرضه. قال: "يميل الناس إلى القفز إلى التعلم العميق أو الشبكات العصبية عندما يكون في بعض الأحيان انحدارًا بسيطًا أو غابة عشوائية بسيطة ، والتي لها فوائدها الخاصة".   

إعادة تصور مخطط منظمة AI  

رضا أولفاتي صابر ، دكتوراه ، الرئيس العالمي للذكاء الاصطناعي والتحليلات العميقة ، البحث والتطوير في العلوم الرقمية والبيانات ، في سانوفي حدد الهيكل التنظيمي من شأنها أن تدعم شركة أدوية حقيقية تدعم الذكاء الاصطناعي. اقترح بنية هرمية مع الحوسبة (السحابة ، والبنية التحتية) كقاعدة عريضة لها ، والتقدم من خلال التطبيقات (تخزين البيانات ، وتطوير التطبيقات ، والأمان) ، والبيانات (إدارة البيانات والأمن) ، والتحليلات (تحليلات البيانات والتصور) ، والتعلم الآلي ، و أخيرًا سياسة الذكاء الاصطناعي (الجودة والأخلاق).   

أولفاتي- يجادل صابر بأن البيانات الدوائية ومؤسسة الذكاء الاصطناعي يجب أن يقودها خبير رقمي كبير وخبير في الذكاء الاصطناعي يعملان معًا. وقال إنه "من المستحيل عمليًا" أن نتوقع من كبير مسؤولي البيانات أن يعرف الهرم بأكمله جيدًا بما يكفي لتسهيل التحول الرقمي. نهج فريق العلامة ضروري. قال: "أي شيء آخر لن يؤدي المهمة".   

الجلسات من الحل: الذكاء الاصطناعي للأدوية، متوفرة الآن عند الطلب. 

كوينسمارت. Beste Bitcoin-Börse في أوروبا
المصدر: https://www.aitrends.com/ai-and-pharma/drive-ai-into-pharma-by-asking-the-right-questions-suggest-decode-speakers/

مواصلة القراءة

AI

يحمل الانقطاع السريع دروسًا لشبكات CDN ومرونة موقع الويب  

تم النشر

on

لفت الانقطاع السريع الأخير الانتباه إلى دور شبكات بيانات المحتوى في الحفاظ على مرونة البنية التحتية للإنترنت. (مصدر الصورة: Getty Images) 

بقلم جون ديزموند ، محرر اتجاهات الذكاء الاصطناعى  

في صباح يوم الثلاثاء ، 8 يونيو ، تعطلت العديد من مواقع الويب بعد انقطاع في شركة الخدمات السحابية Fastly ، وهي مزود شبكة بيانات المحتوى (CDN).  

وشملت المواقع المتأثرة أمازون ، وهولو ، ونيويورك تايمز ، وسي إن إن ، والجارديان ، وبلومبيرج نيوز ، وذا فاينانشيال تايمز ، وذا فيرج. كما تأثرت منصات Reddit و Pinterest و Twitch.   

في وظيفة على مدونة بسرعة في يوم الانقطاع ، صرح نيك روكويل ، نائب الرئيس الأول للهندسة والبنية التحتية في الشركة ، أنه تم إدخال خطأ من قبل مطوري الشركة عن طريق الخطأ في تحديث البرنامج ، وأن هذا الخطأ تم تشغيله عندما قام أحد العملاء بتعديل تكوين CDN ، وهو إجراء روتيني.   

نيك روكويل ، نائب الرئيس الأول للهندسة والبنية التحتية ، فاستلي

"اكتشفنا الانقطاع في غضون دقيقة واحدة ، ثم حددنا السبب وعزلناه ، وقمنا بتعطيل التكوين. في غضون 49 دقيقة ، كان 95٪ من شبكتنا تعمل كالمعتاد "، قال روكويل ، الذي اعتذر. "كان هذا الانقطاع واسعًا وشديدًا ، ونأسف حقًا للتأثير على عملائنا وكل من يعتمد عليهم." 

كان نصف قطر الضرر عريضًا ، مما تسبب في إنذار إلى أن تم الكشف عن سبب الانقطاع وبدأت الخدمة في الاستعادة.  

نتائج "الفشل المتتالي" من خطأ في تحديث البرنامج 

تشكل الأنظمة المعقدة القائمة على السحابة مع العديد من التبعيات مخاطر ، خاصة عندما تسوء الأمور. صرح كريستوفر ميكليجون ، طالب دكتوراه في معهد كارنيجي ميلون لأبحاث البرمجيات ، في حساب من فوكس. "من الصعب تصحيحها. إنها مرهقة ويصعب حلها. وقد يكون من الصعب جدًا اكتشافها في وقت مبكر عندما تفكر في إجراء هذا التغيير ، لأن الأنظمة معقدة للغاية ، وتتضمن الكثير من الأجزاء المتحركة ". 

صرح Meiklejohn أن الأنظمة الضخمة لشبكات CDN مثل Fastly ، والتي تعد واحدة من العديد ، يمكن أن تتضمن آلاف الخوادم المنتشرة في جميع أنحاء العالم ، مما يزيد من احتمالية انتشار الانقطاع في حالة حدوث خطأ في البرنامج الأساسي. حقيقة أن الخطأ قد فات عملية مراقبة الجودة في Fastly أمر محرج للشركة. صرح روكويل في رسالته: "سنكتشف لماذا لم نكتشف الخطأ أثناء عمليات ضمان جودة البرامج والاختبار". 

شبه حساب Vox الانقطاع السريع بواحد في عام 2011 عندما تعطل نظام الحوسبة السحابية من أمازون ، Elastic Block Store ، وأخذ Reddit و Quora و Foursquare دون اتصال بالإنترنت. بعد الحادث ، ذكرت أمازون أن أحد مهندسيها تسبب عن غير قصد في مشكلة فنية سارت عبر أنظمتها وتسببت في انقطاع التيار الكهربائي.  

تمت الإشارة إلى الانقطاع السريع على أنه "درس كائن في قابلية الخطأ على الإنترنت" في حساب في فاينانشال تايمزصرح كاتب الحساب ، "الفشل هو تذكير بأن" الأخطاء "كذبة مدفونة في جميع البرامج الجديدة. ربما سيتمكن الذكاء الاصطناعي يومًا ما من توقع وإصلاح جميع المواقف التي يمكن أن يفشل فيها برنامج ما ". 

تقوم شبكات CDN بنقل المحتوى بالقرب من المستخدمين ، مما يحسن أوقات الاستجابة ، وتشمل خدمات CDN التخزين المؤقت على الويب ، وطلب التوجيه وموازنة حمل الخادم ، لتقليل أوقات التحميل وتحسين أداء موقع الويب ، وفقًا لحساب من g2الذي يوجه المستخدمين في اختيار البرامج والخدمات.   

تشمل الشركات التي تستخدم شبكات CDN مزودي بث الفيديو عبر الإنترنت وشركات التجارة الإلكترونية التي تتأثر خدماتها سلبًا بالأداء الضعيف. غالبًا ما تُستخدم خدمات CDN جنبًا إلى جنب مع خدمات استضافة المواقع لتحسين سرعات تسليم المحتوى.  

لدى العملاء العديد من الخيارات لتوظيف CDN. أدرجت G2 أكثر من 100 CDN في حسابها. كان سريعًا في المراكز العشرة الأولى ، والتي تضمنت أيضًا Cloudflare و CloudFront و KeyCDN و Microsoft Azure CDN و Google Cloud CDN. 

كانت الشركات ذات شبكات CDN المتعددة قادرة على تغيير أعباء العمل 

تمكن بعض عملاء Fastly من تقليل تأثير الانقطاع عن طريق تحويل أعباء العمل إلى مزودين بديلين ، وفقًا لحساب من ThousandEyesشركة استخبارات الشبكة. توفر شبكات CDN التسليم المحلي الموزع ، والذي بدونه لن تتمكن خدمات الوسائط المتدفقة من توفير تجارب رقمية عالية الجودة ، على سبيل المثال.   

تقدم معظم شبكات CDN اليوم وظائف أمان متقدمة ، وهي قادرة على حظر حركة المرور الضارة الشائعة ، فضلاً عن هجمات رفض الخدمة على نطاق واسع. بشكل أساسي ، تؤدي شبكة CDN وظيفتين: تقديم المحتوى من العقد الطرفية إلى المستخدمين النهائيين وجلب المحتوى الديناميكي من أصل الموقع لتقديمه عند الحافة ، وفقًا لحساب ThousandEyes.   

تستخدم العديد من المواقع ذات الحجم الكبير أكثر من مزود CDN واحد لتقديم المحتوى للمستخدمين ، بشكل أساسي من أجل التكرار ولكن أيضًا لتحسين الأداء. يتم ذلك على سبيل المثال عن طريق موازنة التحميل لطلبات المستخدم عبر شبكات CDN متعددة. 

أنجيليك مدينا ، مدير تسويق المنتجات ، ThousandEyes

صرح مؤلف الحساب: "كيف يختار مالك الموقع أو التطبيق تصميم تقديم المحتوى الخاص به يمكن أن يحدد مدى خطورة تأثير انقطاع الخدمة مثل الانقطاع الذي تم اختباره بسرعة" ، أنجيليك مدينا ، مدير تسويق المنتجات لشركة ThousandEyes. "وأشارت إلى أن بعض عملاء Fastly لديهم هياكل توصيل مرنة أو كانوا قادرين على اتخاذ إجراءات للتخفيف من تأثير الحادث - مما أدى إلى نتائج مختلفة جدًا لمستخدميهم.  

قامت الشركة بفحص تجربة أربع شركات بالتفصيل. استخدمت كل من New York Times و Reddit خدمة Fastly باعتبارها CDN المباعة لنطاقاتهما الأساسية ، لكن الشركتين كانت لهما تجارب مختلفة. بدءًا من الساعة 9:50 بالتوقيت العالمي المنسق (5:50 صباحًا بالتوقيت الشرقي) ، كان Reddit ينزل من جميع أنحاء العالم ؛ تمت استعادة الخدمة بعد حوالي ساعة. 

أعادت New York Times في اتصالها مؤقتًا توجيه المستخدمين إلى الخوادم الأصلية للموقع المستضافة على Google Cloud Platform ، مما قلل من وقت تعطل خدمتها للمستخدمين. كانت بداية الانقطاع مشابهة لتجربة Reddit ، ولكن بعد 40 دقيقة من الانقطاع ، "زادت الخدمة بشكل ملحوظ" قبل تنفيذ Fastly للإصلاح بوقت طويل. بحلول الساعة 10:50 بالتوقيت العالمي المنسق ، لم تكن هناك خوادم Fastly في مسار التسليم لـ NYT.  

بعد تطبيق Fastly للإصلاح ، قبل الساعة 10:50 بالتوقيت العالمي مباشرةً ، تمت إعادة توجيه مستخدمي NYTimes مرة أخرى إلى خوادم Fastly. بحلول الساعة 11:30 بالتوقيت العالمي المنسق ، تمت إعادة الموقع إلى حالة ما قبل الانقطاع.  

تستخدم أمازون ثلاث شبكات CDN لتقديم موقعها ، وتحميل حركة المرور عبر كل منها لتقديم أفضل تجربة ممكنة لمستخدميها. تمتلك أمازون خدمة CDN الخاصة بها ، Cloudfront ، والتي تعد جزءًا من عروض AWS الخاصة بها. تستخدم أمازون أيضًا Akamai و Fastly لاستضافة موقعها.  

أظهر مثال على نقطة أفضلية لـ CDN أنه يستهدف موقع Amazon ويتم توجيهه إلى خادم Fastly بعد الساعة 8:00 بالتوقيت العالمي مباشرةً. بعد بضع دقائق ، تم توجيهه إلى خادم Akamai ، وبعد أقل من 10 دقائق تم تحويله إلى خادم Amazon. صرح ميدينا أن "هذا التخصيص النشط للمستخدمين عبر خدمات CDN المتعددة هو جزء من العمليات العادية لأمازون". 

وجهت أمازون المستخدمين في النهاية إلى مكونات الموقع التي تستضيفها شبكة CDN الخاصة بها وغيرها ، مثل Akamai و EdgeCast. بحلول الساعة 10:40 بالتوقيت العالمي تقريبًا ، تم حل مشكلات تحميل الموقع لمعظم مستخدمي Amazon. 

اقرأ المقالات والمعلومات المصدر على مدونة بسرعة، من فوكس، في فاينانشال تايمزتبدأ من g2 ومن ThousandEyes.

كوينسمارت. Beste Bitcoin-Börse في أوروبا
المصدر: https://www.aitrends.com/infrastructure-for-ai/fastly-outage-holds-lessons-for-cdns-and-website-resiliency/

مواصلة القراءة
بالاماراتمنذ 1 اليوم

تاريخ إصدار World of Warcraft 9.1: متى يكون؟

طيرانقبل أيام

خطوط دلتا الجوية تحول رحلة إلى أوكلاهوما بسبب مضيفة طيران جامحة خارج الخدمة

طيرانقبل أيام

صنعت شركة سبيريت إيرلاينز للتو أفضل حجة لرفع قاعدة لاغوارديا المحيطية

بالاماراتقبل أيام

ملاحظات تصحيح تحديث Clash of Clans يونيو 2021

كتلة سلسلةقبل أيام

أفريقيا تقود نمو حجم تداول البيتكوين P2P في عام 2021

طيرانقبل أيام

تم تعيين طائرة بوينج 727 ليتم تحويلها إلى تجربة فندق فاخر

ألعابقبل أيام

الإعلان عن لعبة Forza Horizon 5 ، وسيتم إطلاقها في 9 نوفمبر

البيانات الكبيرةقبل أيام

في بلدة بيتكوين الشاطئية في السلفادور ، تعمل الفجوة الرقمية على إبطاء الاستيعاب

HRTechقبل أيام

شركة Luxury Ride لبيع السيارات الفاخرة المستعملة ستضيف 80 موظفًا عبر الوظائف لتعزيز النمو

كتلة سلسلةقبل أيام

تحليل سعر الريبل: ريبل يعيد اختبار الدعم بمقدار 0.80 دولار ، ويستعد للارتفاع؟ 

كتلة سلسلةقبل أيام

تطلق Binance منصة NFT اللامركزية

كتلة سلسلةقبل أيام

منذ أن اعتمدت البيتكوين كعملة قانونية ، يتطلع العالم إلى السلفادور

كتلة سلسلةقبل أيام

التحول الرقمي ماديًا: أفضل صالات عرض NFT التي يجب زيارتها شخصيًا في عام 2021

كتلة سلسلةقبل أيام

يخترق Dogecoin المزيد من مناطق الطلب حيث يهدد البائعون بالبيع أكثر

كتلة سلسلةقبل أيام

يطلق موظفو PayPal السابقون نظام الدفع عبر الحدود

طاقــةقبل أيام

XCMG dostarcza ponad 100 sztuk żurawi dostosowanych do regionu geograficznego dla międzynarodowych klientów

طيرانقبل أيام

دلتا إيرلاينز إيرباص A320 تعود إلى مينيابوليس بعد مشاكل متعددة

كتلة سلسلةقبل أيام

DeFi Deep Dive - انهيار جليدي ، DeFi في أقل من ثانية

كتلة سلسلةقبل أيام

تحليل سعر Litecoin: سعر Litecoin جاهز لتحدي علامة 160 دولارًا على الرغم من الضغط الهبوطي

ألعابقبل أيام

اللعبة التالية لمنشئ قصتها هي الخلود ، وستصدر في عام 2022

منتجات شائعة