Өнөр жайлык жасалма интеллект – бул интеллектке караганда кеңири тармак жана анын потенциалдуу рыноктук көлөмү андан да чоң.

Өнөр жай сценарийлери ар дайым жасалма интеллектти коммерциялаштыруунун эң маанилүү багыттарынын бири болуп келген. Акыркы эки жылда көптөгөн компаниялар жасалма интеллект технологиясын түзмөктөрдө, маалымат борборлорунда жана онлайн адам-машиналык интерфейстерде (HMI) кеңири колдоно башташты. IDC божомолдоруна ылайык, жасалма интеллекттин жайылуу ылдамдыгы жана рыноктогу үлүшү жалпы максаттагы программалык камсыздоодо, өнөр жайлык программалык камсыздоодо, өнөр жайлык көрүү программалык камсыздоосунда же башка тармактык программалык камсыздоодо тездик менен өсүп жатат. Ошого жараша, түзмөк тарабында, түзмөк тарабында же маалымат борборлорунда болсун, жасалма интеллекттин эсептөө кубаттуулугуна болгон суроо-талап дагы кеңейе берет.

Ички интеллекттен тышкары, өнөр жайлык жасалма интеллект үчүн колдонуунун конкреттүү сценарийлери төмөнкүлөрдү камтыйт:

Машиналык көрүү: Жасалма интеллектти ишке ашырууда пионер катары, конволюциялык нейрон тармактары (CNN) анын өнүгүшүндө классификациялоодо жана аныктоодо кеңири колдонулуп келген. Акыркы жылдары, ири моделдердин өсүшү менен, машиналык көрүү системасына көбүрөөк жасалма интеллект технологиялары киргизилди, мисалы, үлгүлөрдү түзүү же аномалияларды аныктоо үчүн чоң маалымат моделдерин колдонуу, ошону менен салттуу CNN тармактарынын чектөөлөрүн жеңүү, алар жаңы көйгөйлөргө туш болгондо кайра даярдоону талап кылат.

Өнөр жайлык башкаруу: Башкаруу тармагында мурда классикалык алгоритмдер колдонулган. Бирок, акыркы эки жылда күчөтүү менен окутуу акырындык менен роботтук кыймылды башкарууда да, башка салттуу контроллерлерде да популярдуу жайылтуу тенденциясына айланды.

Өнөр жайлык санариптештирүү: Мурда өндүрүштүн графигин оптималдаштыруу жана операциялар жана техникалык тейлөө сыяктуу функцияларга басым жасалган. Машиналык окутууга негизделген бул функциялар акырындык менен көбүрөөк жасалма интеллект алгоритмдерин камтый баштады. Акыркы эки жылда ири моделдердин өсүшү RAG (Retrieval Augmentation Generation) жаатында олуттуу прогресске алып келди. Дүйнөлүк алдыңкы өндүрүүчүлөр, ошондой эле көптөгөн ата мекендик ODM жана ал тургай ISVлер чыгымдарды азайтуу жана натыйжалуулукту жогорулатуу үчүн өздөрүнүн программалык продуктуларында RAGды кеңири колдонушту.