உடலமைந்த நுண்ணறிவை விட தொழில்துறை செயற்கை நுண்ணறிவு ஒரு பரந்த துறையாகும், மேலும் அதன் சாத்தியமான சந்தையின் அளவு அதைவிடவும் பெரியது.

செயற்கை நுண்ணறிவை வணிகமயமாக்குவதற்கு, தொழில்துறைச் சூழல்கள் எப்போதுமே மிக முக்கியமான துறைகளில் ஒன்றாக இருந்து வந்துள்ளன. கடந்த இரண்டு ஆண்டுகளில், பல நிறுவனங்கள் சாதனங்கள், தரவு மையங்கள் மற்றும் ஆன்லைன் மனித-இயந்திர இடைமுகங்களில் (HMI) செயற்கை நுண்ணறிவுத் தொழில்நுட்பத்தைப் பரவலாகப் பயன்படுத்தத் தொடங்கியுள்ளன. IDC-யின் கணிப்புகளின்படி, பொதுப் பயன்பாட்டு மென்பொருள், தொழில்துறை நிரலாக்க மென்பொருள், தொழில்துறைப் பார்வை மென்பொருள் அல்லது பிற தொழில்துறை மென்பொருள் என எதுவாக இருந்தாலும், செயற்கை நுண்ணறிவின் ஊடுருவல் விகிதமும் சந்தைப் பங்கும் வேகமாக அதிகரித்து வருகின்றன. அதற்கேற்ப, சாதனங்கள், தரவு மையங்கள் என எங்கு பார்த்தாலும், செயற்கை நுண்ணறிவு கணினி ஆற்றலுக்கான தேவையும் தொடர்ந்து விரிவடையும்.

உருவமைக்கப்பட்ட நுண்ணறிவுக்குக் கூடுதலாக, தொழில்துறை செயற்கை நுண்ணறிவிற்கான குறிப்பிட்ட பயன்பாட்டுச் சூழ்நிலைகளில் பின்வருவனவும் அடங்கும்:

இயந்திரப் பார்வை: செயற்கை நுண்ணறிவைச் செயல்படுத்துவதில் ஒரு முன்னோடியாக, கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் (CNNs) அதன் வளர்ச்சி முழுவதும் வகைப்படுத்துதல் மற்றும் கண்டறிதலில் நீண்ட காலமாகப் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்பட்டு வருகின்றன. சமீபத்திய ஆண்டுகளில், பெரிய மாதிரிகளின் வளர்ச்சியுடன், மாதிரிகளை உருவாக்க அல்லது முரண்பாடுகளைக் கண்டறிய பெருந்தரவு மாதிரிகளைப் பயன்படுத்துவது போன்ற பல செயற்கை நுண்ணறிவுத் தொழில்நுட்பங்கள் இயந்திரப் பார்வையில் அறிமுகப்படுத்தப்பட்டுள்ளன. இதன் மூலம், புதிய சிக்கல்களை எதிர்கொள்ளும்போது மறுபயிற்சி தேவைப்படும் பாரம்பரிய CNN நெட்வொர்க்குகளின் வரம்புகள் கடக்கப்படுகின்றன.

தொழில்துறை கட்டுப்பாடு: கட்டுப்பாட்டுத் துறையில், முன்பு பாரம்பரிய வழிமுறைகள் பயன்படுத்தப்பட்டன. இருப்பினும், கடந்த இரண்டு ஆண்டுகளில், ரோபோ இயக்கக் கட்டுப்பாடு மற்றும் பிற பாரம்பரியக் கட்டுப்பாட்டாளர்கள் ஆகிய இரண்டிலும், வலுவூட்டல் கற்றல் படிப்படியாக ஒரு பிரபலமான பயன்பாட்டுப் போக்காக மாறியுள்ளது.

தொழில்துறை டிஜிட்டல்மயமாக்கல்: முன்பு, உற்பத்தி அட்டவணை உகப்பாக்கம் மற்றும் செயல்பாடுகள் மற்றும் பராமரிப்பு போன்ற பணிகளில் கவனம் செலுத்தப்பட்டது. இயந்திரக் கற்றலை அடிப்படையாகக் கொண்ட இந்தப் பணிகள், படிப்படியாக அதிக செயற்கை நுண்ணறிவு வழிமுறைகளைத் தங்களுக்குள் இணைத்துக்கொண்டன. கடந்த இரண்டு ஆண்டுகளில், பெரிய மாதிரிகளின் எழுச்சி, RAG (Retrieval Augmentation Generation) துறையில் குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றத்திற்கு வழிவகுத்துள்ளது. உலகளாவிய முன்னணி உற்பத்தியாளர்கள், பல உள்நாட்டு ODM-கள் மற்றும் ISV-கள் கூட, செலவுகளைக் குறைக்கவும் செயல்திறனை அதிகரிக்கவும் தங்கள் மென்பொருள் தயாரிப்புகளில் RAG-ஐ பரவலாகப் பயன்படுத்தியுள்ளனர்.