4 อุตสาหกรรมที่ข้อมูลสังเคราะห์เพิ่มผลกระทบของ AI

4 อุตสาหกรรมที่ข้อมูลสังเคราะห์เพิ่มผลกระทบของ AI

ทีละขั้นตอน AI ได้แทรกซึมเข้าไปแทบทุกแอปพลิเคชันที่เราใช้ ตั้งแต่การโต้ตอบกับผู้บริโภคไปจนถึงการวิเคราะห์ B2B เชิงคาดการณ์ขั้นสูง อัลกอริธึม AI และ ML ใช้ข้อมูลจำนวนมากขึ้น ในขณะที่บริษัทหลายพันแห่งได้เริ่มรวบรวมข้อมูลในปริมาณมหาศาล ปัญหาคือข้อมูลเหล่านี้ใช้เวลาสักครู่ในการทำความสะอาดและเตรียมพร้อมสำหรับการบริโภค AI ประสิทธิภาพของระบบ AI ขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูลที่ได้รับการฝึกอบรม ข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงมาพร้อมกับข้อจำกัดที่สำคัญเกี่ยวกับการใช้งานและมีข้อ จำกัด ในความแปรปรวน ด้วยเหตุนี้ จำนวนสถานการณ์ที่สามารถฝึกอัลกอริธึมที่กำหนดได้จึงมักถูกจำกัด ชุดข้อมูลสังเคราะห์ได้เริ่มสร้างผลกระทบในอุตสาหกรรมที่การใช้ AI เป็นสิ่งสำคัญ ต่อไปนี้คือวิธีที่ภาคส่วนใหญ่สี่ภาคส่วนใช้ข้อมูลสังเคราะห์เพื่อขับเคลื่อนแอปพลิเคชัน AI การป้องกัน มีเนื้อหาที่ไม่มีอุตสาหกรรมใดที่การใช้ AI สร้างความแตกต่างที่ใหญ่กว่าในระบบป้องกัน ภาคส่วนนี้พึ่งพากรณีการใช้งาน AI ที่หลากหลายมากขึ้นตั้งแต่การประเมินความเสี่ยงและการบรรเทาภัยคุกคาม ไปจนถึงการป้องกันการสูญเสียชีวิตมนุษย์ เนื่องจากธรรมชาติที่วุ่นวายของสนามรบและสถานการณ์ภัยคุกคาม การฝึกอบรม AI โดยใช้ข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงเพียงอย่างเดียวจึงเป็นไปไม่ได้ สำหรับผู้เริ่มต้น ความถี่ของเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นนั้นคาดเดาไม่ได้ ประการที่สอง เป็นไปไม่ได้ที่จะฝึกอัลกอริทึม ML ให้รับรู้ทุกการเปลี่ยนแปลงของสถานการณ์ที่รุนแรง ชุดข้อมูลสังเคราะห์ที่สร้างขึ้นจากชุดข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงหรือสถานการณ์จำลองสามารถช่วยให้แผนกป้องกันสร้างระบบ AI เพื่อตอบสนองต่อภัยคุกคามใด ๆ ที่จินตนาการได้ เหตุผลใหญ่คือความยืดหยุ่นของข้อมูลสังเคราะห์ Don Herman ผู้ร่วมก่อตั้งและ CEO ของบริษัทสร้างข้อมูลสังเคราะห์ OneView กล่าวว่า “คุณสามารถสร้างข้อมูลสังเคราะห์สำหรับทุกสิ่ง ในทุกกรณีการใช้งาน ซึ่งนำเราไปสู่ข้อได้เปรียบที่สำคัญที่สุดของข้อมูลสังเคราะห์ นั่นคือความสามารถในการให้ข้อมูลการฝึกอบรม แม้แต่เหตุการณ์ที่หายากที่สุดซึ่งโดยธรรมชาติแล้วไม่มีความคุ้มครองที่แท้จริง” บริษัทพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานด้านพลังงานและโครงสร้างพื้นฐานต้องเผชิญกับความยุ่งยากในการติดตามตรวจสอบทรัพย์สินและความคืบหน้าของโครงการเป็นประจำ กระบวนการแบบแมนนวลต้องการให้พนักงานบินไปที่ไซต์และรายงานความคืบหน้ากลับไปยังทีมของตน วิธีการที่ทันสมัยกว่าคือการใช้ภาพถ่ายดาวเทียมหรือภาพโดรน อย่างไรก็ตาม แม้แต่ระบบเหล่านี้ก็ยังมีความโค้งงอแบบแมนนวล พนักงานต้องตรวจสอบฟุตเทจและทำความเข้าใจกับภาพที่อาจไม่มีคุณภาพสูงสุด กระบวนการนี้ใช้เวลานานและไม่มีประสิทธิภาพ การใช้ AI เพิ่มขึ้นในการตรวจสอบโครงสร้างพื้นฐาน แต่การขาดข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงนั้นเป็นอุปสรรค์ “ความจริงก็คือต้นทุนในการได้มาซึ่งข้อมูลที่มีคุณภาพนั้นสูง และนี่เป็นอุปสรรคที่ขัดขวางไม่ให้หลายคนพิจารณาการปรับใช้ AI” Darminder Ghataoura หัวหน้าฝ่าย AI ของฟูจิตสึเขียน “เพื่อจัดการกับความท้าทายนี้ องค์กรต่างๆ กำลังมองหาข้อมูลสังเคราะห์มากขึ้นเรื่อยๆ เพื่อแก้ไขปัญหาการขาดแคลนข้อมูลที่ขัดขวางการนำ AI ไปใช้” ช่องว่างด้านคุณภาพข้อมูลมีความสำคัญอย่างยิ่งในโครงการสร้างแบบจำลองโครงสร้างพื้นฐาน สินทรัพย์ต่างๆ เช่น ท่อ ถนน สายไฟ และแผงโซลาร์เซลล์มีความแตกต่างกันอย่างมากและสามารถเปลี่ยนแปลงได้ตลอดเวลาในหลาย ๆ ด้าน ข้อมูลสังเคราะห์เป็นวิธีที่ง่ายที่สุดสำหรับบริษัทต่างๆ ในการสร้างสถานการณ์จำนวนมากอย่างรวดเร็วและเตรียมระบบ AI ให้พร้อมสำหรับการใช้งานจริง บริษัทต่างๆ ฝึกฝนอัลกอริทึมของตนเกี่ยวกับชุดข้อมูลที่มีทั้งสถานการณ์สุดขั้วและสถานการณ์ปกติ ซึ่งช่วยให้สามารถตรวจสอบโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญของ AI สำหรับความเสียหายและการเปลี่ยนแปลงที่ไม่พึงประสงค์ การตรวจสอบการประกันภัยและทรัพย์สิน อุตสาหกรรมอื่นที่ให้ความสำคัญกับการตรวจสอบทรัพย์สินคือธุรกิจประกันภัย โดยเฉพาะอย่างยิ่ง บริษัทประกันภัยต่อรับประกันนโยบายที่ครอบคลุมสิ่งอำนวยความสะดวกที่สำคัญ และการตรวจสอบสถานะของพวกเขาเป็นสิ่งสำคัญในการบังคับใช้ข้อกำหนดและเงื่อนไขที่ซับซ้อนที่มาพร้อมกับสัญญาเหล่านี้ เนื่องจากทรัพย์สินที่เอาประกันภัยสามารถอยู่ในรูปแบบใดก็ได้ การอาศัยข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงในการฝึกอัลกอริทึม ML นั้นใช้เวลานานและไม่มีประสิทธิภาพ บริษัทประกันภัยไม่สามารถรอให้ภัยพิบัติเกิดขึ้น แล้วจึงนำข้อมูลนั้นไปฝึกอัลกอริทึมของตน แนวความคิดคือการป้องกันภัยพิบัติไม่ให้เกิดขึ้นตั้งแต่แรก และลดสถานการณ์ที่ไม่สามารถป้องกันได้ เช่นเดียวกับบริษัทโครงสร้างพื้นฐาน องค์กรประกันภัยใช้ฟุตเทจของกล้องเพื่อตรวจสอบสภาพของทรัพย์สิน แต่กระบวนการนี้เต็มไปด้วยข้อผิดพลาด เป็นไปไม่ได้ที่จะตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงของสินทรัพย์ตลอดเวลาและสรุปรูปแบบจากการเปลี่ยนแปลงด้วยตนเอง ดังนั้นข้อผิดพลาดในการประเมินความเสี่ยง การฉ้อโกงประกันภัย และกรณีความเสียหายที่ป้องกันได้จึงอยู่ภายใต้เรดาร์ การใช้ชุดข้อมูลสังเคราะห์ บริษัทต่างๆ สามารถจำลองสถานการณ์ต่างๆ ได้ไม่ว่าจะเกิดขึ้นได้ยากเพียงใด และฝึกระบบ AI ให้ตรวจจับการโจมตีที่เป็นไปได้อย่างรวดเร็ว ด้วยเหตุนี้ บริษัทประกันและลูกค้าจึงสามารถบรรเทาความเสียหายหรือแก้ไขกระบวนการที่อาจเป็นสาเหตุได้ การวางผังเมือง เมื่อเมืองของเรามีความซับซ้อนมากขึ้น การใช้ AI ในการแก้ไขปัญหาทั่วไปที่กระทบกระเทือนพื้นที่ที่มีประชากรหนาแน่นก็มีความสมเหตุสมผลมากขึ้น ปัญหาต่างๆ เช่น อาชญากรรม การจราจรติดขัด คุณภาพอากาศ การให้บริการของเทศบาล และประสิทธิภาพในการขนส่งสาธารณะ ต้องใช้ทรัพยากรและการมองการณ์ไกลอย่างมาก การพัฒนาวิธีแก้ไขปัญหาเหล่านี้มักต้องดำเนินการผ่านสถานการณ์ที่ซับซ้อนหลายสถานการณ์ ตัวอย่างเช่น การสร้างกลไกกำหนดเส้นทางการรับส่งข้อมูลในอุดมคตินั้นเป็นงานที่ยากเมื่อดำเนินการด้วยตนเอง “สิ่งสำคัญประการหนึ่งที่นี่คือการบันทึก วิเคราะห์ และจำลองพฤติกรรมการเคลื่อนไหวของมนุษย์” Arno Klamminger จากสถาบันเทคโนโลยีแห่งออสเตรีย อธิบาย “เราจำเป็นต้องประเมินและประเมินผลกระทบของมาตรการตามแผนต่อโครงสร้างพื้นฐานแต่ละส่วนหรือระบบขนส่งทั้งหมด” การใช้ AI นั้นเหมาะสมที่สุดสำหรับสถานการณ์ดังกล่าว และชุดข้อมูลสังเคราะห์สามารถนำเสนอสถานการณ์มากมายสำหรับการฝึก ML ด้วยเส้นทางและสถานการณ์ของโซลูชันที่แตกต่างกัน ระบบ AI จะสร้างแบบจำลองและระบุโซลูชันที่ปรับให้เหมาะสมได้ง่าย ผลที่ได้คือเมืองที่ชาญฉลาดขึ้นและคุณภาพชีวิตที่ดีขึ้น ข้อมูลสังเคราะห์ที่สังเคราะห์แต่นำไปใช้ได้จริงเป็นทางออกที่ดีที่สุดในการปรับปรุงการนำ AI มาใช้ในโลกแห่งความเป็นจริง ด้วยความสะดวกในการสร้างและกรณีการใช้งานจำนวนมาก ข้อมูลสังเคราะห์จึงมีบทบาทสำคัญในการเสริมสร้างการพัฒนา AI ในธุรกิจ

  • บ้าน
  • ธุรกิจ
  • วิทยาศาสตร์ข้อมูล
  • การตลาดดิจิทัล

  • ตลาดการค้า
  • Leave a comment

    Your email address will not be published. Required fields are marked *