Ako AI podporuje vznik nových technológií | AI v podnikaní #80

Ako môže umelá inteligencia prispieť k vytváraniu nových technológií?

Umelá inteligencia nie je len fascinujúca nová technológia, ale aj mocný nástroj na vytváranie inovatívnych technologických riešení. Ako môže AI prispieť k tomuto?

1. Generovanie nových nápadov a konceptov. AI pomáha vynájsť úplne nové technológie a prototypy zariadení. Umelá inteligencia dokáže kombinovať fakty a koncepty nekonvenčným spôsobom, nachádzajúc riešenia, ktoré môžu uniknúť ľudskej mysli.
2. Testovanie a zlepšovanie prototypov. Vďaka počítačovým simuláciám je možné rýchlo a lacno testovať funkčnosť prototypu, bez plytvania časom a peniazmi na stavbu fyzických modelov. AI tiež umožňuje modelovanie rôznych scenárov použitia a optimalizáciu projektu pre konkrétne ciele.
3. Podpora výrobného procesu. Inteligentné systémy dokážu analyzovať výrobné údaje v reálnom čase, detegovať anomálie a navrhovať úpravy procesov, čím zabezpečujú vyššiu efektivitu, nižšie miery zlyhania a lepšiu kontrolu kvality.
4. Zlepšovanie správy technológií. AI uľahčuje monitorovanie technologických systémov, diagnostiku a riešenie problémov bez zásahu človeka. To šetrí čas a zdroje a nová technológia funguje efektívnejšie.

Zdroj: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Programovanie AI: GitHub Copilot

Jedným z najzaujímavejších príkladov využitia AI na pomoc programátorom je GitHub Copilot (https://github.com/features/copilot). Je to nástroj založený na pokročilých jazykových modeloch, ktorý “kóduje spolu” s ľuďmi.

Ako však GitHub Copilot funguje? Copilot analyzuje kód napísaný programátorom a používa ho ako referenciu. To mu umožňuje navrhovať, čo by sa malo nachádzať v nasledujúcich riadkoch programu. Je schopný:

• navrhovať výrazy a dokonca celé funkcie,
• generovať kód pre algoritmy založený výlučne na popise,
• vytvárať dokumentáciu na základe samotného kódu,
• vysvetľovať kód,
• navrhovať opravy,
• zapájať sa do komplexných diskusií s programátorom,
• a oveľa viac, všetko v desiatkach populárnych programovacích jazykov.

Zdroj: Github (https://github.com/features/copilot)

Všetko, čo musí vývojár urobiť, je začať písať útržok kódu a GitHub Copilot navrhne kompletný návrh, založený na analýze miliónov verejných repozitárov a hlbokom porozumení sémantike programovacích jazykov.

Hlavné výhody pre programátorov zahŕňajú:

• zrýchlenie práce až o 55%,
• zvýšenú produktivitu a spokojnosť vďaka rýchlo sa objavujúcim, efektívnym riešeniam,
• menšiu frustráciu pri vytváraní opakujúceho sa kódu,
• rýchlejšie riešenie problémov.

Cloud nové technológie: inovácie od Microsoftu

Microsoft vyvinul inovatívne aplikácie jazykových modelov na riešenie bežnej výzvy pre mnohé spoločnosti využívajúce cloud – problémy súvisiace so správou takej zložitej infraštruktúry a rýchlou reakciou na zlyhania.

Ako sa to dosiahlo? Špecialisti Microsoftu využili schopnosti jazykových modelov na analýzu popisov incidentov a protokolov. Na základe toho môžu modely navrhovať najpravdepodobnejšie príčiny problémov a optimálne riešenia.

Dôležité je, že čím viac údajov je poskytnutých umelej inteligencii, tým presnejšie sa stáva pri detekcii a klasifikácii nových porúch, čo vedie k rýchlejším časom reakcie a zníženým stratám v dôsledku cloudových porúch.

Využitie AI v automatickej správe incidentov v cloude predstavuje príležitosť na:

• rýchlejšiu diagnostiku príčin zlyhaní – AI analyzuje údaje rýchlejšie ako človek,
• automatizované opravy – riešenia generované umelou inteligenciou eliminujú potrebu zásahu človeka,
• menšiu prestoj a lepšiu prevádzkovú kontinuitu – rýchlejšia reakcia znižuje straty pre spoločnosti využívajúce nové cloudové technológie.

To je len začiatok využívania AI v nových technológiách cloud computingu. Čoskoro, možno, väčšina administratívnych procesov a technickej podpory môže byť automatizovaná.

Siemens: testovanie softvéru s AI

Špecialisti Siemens využili schopnosti strojového učenia na automatizáciu veľmi časovo náročného aspektu vývoja softvéru – testovania.

Vyvinuli systém nových technológií, ktorý na základe údajov z predchádzajúcich testov a verzií kódu dokáže predpovedať výsledky nových testov s 78% presnosťou.

Čo to v praxi znamená? Najdôležitejším aspektom je rýchlejšia spätná väzba pre vývojárov. Vývojári dostávajú predbežné návrhy týkajúce sa výsledkov testov takmer okamžite, bez čakania na skutočné dokončenie testov, čo v veľkých projektoch môže trvať hodiny alebo dni.

To umožňuje rýchlejšie identifikovanie a odstránenie chýb, bez plytvania časom na prechod medzi kontextami a pripomínanie si detailov predtým napísaného kódu.

Druhým významným aspektom je optimalizácia poradia testov. Predpovede týkajúce sa ich výsledkov umožňujú určiť optimálnu sekvenciu na spúšťanie jednotlivých testov, aby sa potenciálne chyby objavili čo najrýchlejšie.

To šetrí výpočtové zdroje potrebné na vykonanie celého súboru testov. V štúdiách bola pozorovaná dokonca 10% redukcia celkového času testovania.

Zhrnutie: nové AI technológie

Umelá inteligencia poháňa technologický pokrok mnohými spôsobmi. Primárne:

• generuje nové nápady a koncepty zariadení kombinovaním faktov nekonvenčným spôsobom,
• uľahčuje rýchle a nákladovo efektívne prototypovanie, ako aj urýchľuje proces testovania riešení,
• optimalizuje návrh a výrobné procesy,
• automatizuje monitorovanie a údržbu systémov,
• zrýchľuje prácu programátorov,
• pomáha pri diagnostike technických problémov, a
• automatizuje testovanie softvéru.

Možno čoskoro väčšina prelomových vynálezov vznikne s podporou umelej inteligencie. Preto stojí za to sledovať tieto fascinujúce zmeny a neustále sa učiť, ako využiť nové technológie vo svojej práci.

Ak sa vám náš obsah páči, pridajte sa k našej komunite usilovných včiel na Facebooku, Twitteri, LinkedIn, Instagrame, YouTube, Pinterest, TikTok.