놀랍게도 들릴지 모르지만 대부분의 AI 비즈니스 애플리케이션은 여전히 ​​초보적입니다. 일부 업계 관계자는 시장이 최첨단 AI 혁신으로 넘쳐나고 있다고 생각합니다. 그러나 실제로는 많은 공급자가 로봇 프로세스 자동화(RPA)를 포함한 규칙 기반 도구를 AI 및 ML로 잘못 표시하고 있습니다. 

노련한 DevOps 팀과 소프트웨어 엔지니어는 RPA가 그 자체로는 유용하지만 지원 일체 포함. RPA는 환경에 적응하고 학습하는 대신 미리 설정된 규칙을 따릅니다. 적응성은 진정한 AI의 고전적인 테넌트로 남아 있습니다. 그것 없이는 시스템이 성장할 수 없으며 새로운 솔루션을 직관할 수 없습니다. 기존 데이터와 함께 비참하게 정체되어 있습니다.

그럼에도 불구하고 AI와 데이터 과학은 매혹적인 지점에 있습니다. 개업의 살고, 숨쉬고, 잠자기 AI/ML 지난 XNUMX년 동안 놀라운 발전을 이루었습니다. 우리는 소프트웨어 엔지니어, 의료 전문가 및 양자 물리학자 모두에게 새로운 문을 여는 내년에 그 진전이 결실을 맺는 것을 봅니다. 

AI가 어떻게 개선되었는지 살펴보고 그 변화가 곧 삶을 변화시키는 결과를 가져올 방법에 대해 논의해 봅시다.

AIOps는 수직 통합의 새로운 시대에 진입할 것입니다.

RPA와 마찬가지로 시장에 출시된 많은 AIOps 오퍼링은 지능형 및 자가 학습 솔루션으로 가장합니다. 그러나 AIOps 기술을 주장하는 대부분의 제품은 AIOps의 작은 부분인 이벤트 및/또는 애플리케이션 성능 모니터링에만 초점을 맞춥니다. 이러한 도구는 AIOps의 한 차원을 다른 모든 차원보다 우선시하여 사고 수명 주기에 대해 불완전하고 문제가 있는 보기를 생성합니다.

이 접근 방식이 시간의 시험을 견디지 못할 것이라는 것이 저의 확고한 믿음입니다. 탐지에서 해결에 이르기까지 네 가지 기존 원격 분석 입력을 모두 포괄하는 AIOps 도구만이 자가 치유 시스템의 성배를 달성할 수 있습니다. 진정한 AIOps 도구는 평균 복구 시간(MTTR)/평균 감지 시간(MTTD)을 근본적으로 줄여 시스템 다운타임을 줄이고 상당한 비용을 절감합니다.

비용 절감과 관련하여 IT 리더는 부풀려진 IT 서비스 관리(ITSM)를 단순화하는 프로세스를 찾고 있습니다. 우리는 점점 더 AIOps를 해결책으로 보고 있습니다. 시스템이 데이터 이상을 감지하면 AIOps는 인간 관리자가 해독할 수 있도록 모든 관련 컨텍스트와 함께 자동 티켓을 생성할 수 있습니다. 또한 시스템은 ML을 통해 학습하여 사람이 생성한 티켓에 대한 이해를 지속적으로 개선하고 ITSM 프로세스를 적절하게 에스컬레이션할 수 있습니다. 이 기능은 우선 순위가 높은 인프라 이니셔티브에서 시간을 훔치는 반복 작업을 줄입니다. 결정적으로 더 나은 오류 격리를 통해 처리가 필요한 티켓 수를 50% 이상 크게 줄일 수 있습니다. 또한 문제 해결을 위한 새로운 협업 방식은 조직의 MTTX를 압도할 수 있습니다.

의료 분야의 혁신적인 AI 애플리케이션은 생명을 구할 것입니다.

말하자면 AI 정교화를 위한 두 배의 시간은 최근 몇 년 동안 크게 감소했으며 의심할 여지 없이 팬데믹과 전반적인 디지털 변환. 우리는 빠른 속도로 추진력을 얻고 있습니다.

틀림없이 빠른 AI 업스케일링에 대한 가장 큰 가능성은 의료 분야에 있습니다. 앞으로 몇 년 동안 의학 치료에서 기념비적인 발전을 보게 될 것입니다. 사실, 우리는 이미 돌파구의 초기 징후를 보고 있습니다. 2021 Breakthrough Prize 수상자인 Dr. David Baker는 AI를 사용하여 완전히 새로운 단백질을 디자인하다. 이 획기적인 기술은 생명 과학 분야에서 여러 가지 응용 가능성이 있으며 궁극적으로 알츠하이머병 및 파킨슨병과 같은 질병에 대한 생명을 구하는 의료 치료법 개발로 이어질 수 있습니다.

양자 기반은 AI에서 세 번째 물결을 일으킬 수 있습니다.

실용적인 양자 컴퓨터를 구축하는 것과 관련된 문제는 경이롭지만 기초 물리학에서 정보 과학으로의 크로스오버는 유망한 수준의 양자 컴퓨터를 만들었습니다.영감 컴퓨팅. AI를 사용하여 양자 컴퓨터를 조정하는 QuantrolOx는 가능한 미래 응용 프로그램의 강력한 예를 제공합니다. 이 크로스오버는 또한 데이터 과학의 새로운 기술을 촉진할 것입니다. 우리는 AI 기술의 새로운 영역이 될 수 있는 대수 위상 및 양자 기초와 같은 이산 선형 대수학 이외의 수학 영역 탐색에 특히 관심이 있습니다. 이 혁신은 AI의 제XNUMX의 물결을 예고할 수도 있습니다.

• SEO 기반 콘텐츠 및 PR 배포. 오늘 증폭하십시오.
• 플라토 블록체인. Web3 메타버스 인텔리전스. 지식 증폭. 여기에서 액세스하십시오.
• 출처: https://www.dataversity.net/2023-predictions-breakthroughs-incoming-for-ai-and-data-science/