Будущее частного ИИ: как отрасли используют преимущества ИИ
ИИ уже сегодня меняет подход к работе предприятий различных отраслей. Будущее влияние технологии заставляет дальновидные компании разрабатывать новые способы внедрения ИИ в свою работу и изменять существующие процессы. Однако риски и проблемы, связанные с использованием преимуществ новой технологии, вполне реальны; умные компании должны знать о возможных подводных камнях и подготовиться к внедрению. По мере того как ИИ будет внедряться во все новые отрасли и вертикали, наблюдение за тем, как его используют другие, поможет компаниям принимать более взвешенные решения в будущем.
Преимущество (частного) ИИ
Частные возможности ИИ позволяют организациям использовать возможности ИИ без ущерба для конфиденциальной информации. Рассмотрим следующие примеры внедрения ИИ в различных отраслях, а также то, как частные возможности ИИ вписываются в этот процесс.
Здравоохранение. Диагностика и исследования в области здравоохранения зависят от доступа к огромным объемам данных. Но поскольку медицинские учреждения все чаще используют возможности ИИ для классификации изображений, биотехнологических исследований и разработки лекарств, конфиденциальные данные пациентов должны оставаться конфиденциальными. Частные возможности ИИ позволяют выявлять и использовать информацию о здоровье пациентов, но при этом защищают личные данные пациентов, обеспечивая безопасность и соответствие требованиям систем здравоохранения.
Австралийская медицинская группа Harrison.ai использует возможности ИИ в рентгеновских снимках грудной клетки и компьютерной томографии головного мозга, чтобы избежать неправильных диагнозов и потенциальных проблем с лечением. Это помогает врачам быстрее ставить правильные диагнозы и быстрее лечить пациентов. Использование возможностей частного искусственного интеллекта позволило Harrison.ai повысить точность рентгенологов примерно на 45 %, а технология рентгена грудной клетки Annalise обнаруживает 124 различных рентгенологических признака в течение нескольких секунд, помогая врачам быстро обнаружить рак и другие критические заболевания.
Транспорт. В транспортной отрасли ИИ помогает спасать жизни людей, повышая безопасность пассажиров и снижая количество аварий. Автомобили используют возможности ИИ для предупреждения о сходе с полосы движения и для обмена информацией с городскими системами управления движением. Системы наблюдения за дорожным движением помогают контролировать заторы и управлять скоростью движения. ИИ также снижает затраты автопроизводителей, оптимизируя производство автомобилей. Автоматизированные уведомления о техническом обслуживании автомобилей также экономят время и деньги потребителей.
Конечно, использование ИИ в транспорте создает уникальные проблемы. Проблема заключается в задержках, поскольку компаниям необходим доступ к данным в режиме реального времени, чтобы вовремя проанализировать информацию и обнаружить опасность на дороге. Некоторые транспортные средства используют биометрические данные для идентификации отвлекшихся операторов, что создает проблемы с конфиденциальностью.
Частные модели ИИ помогают решить проблемы безопасности и конфиденциальности, связанные со сбором такого рода информации. В критически важной инфраструктуре ИТ-систем компании Air Canada используются ИИ, машинное обучение и дополненная реальность для обеспечения безопасной связи со 120 000 пассажиров 1500 ежедневных рейсов. Эти возможности обеспечивают необходимую связь данных с деловыми партнерами Air Canada и правительствами разных стран, при этом не создавая никаких проблем для пассажиров.
Финансы. Банки и финансовые учреждения используют алгоритмы искусственного интеллекта для определения возможности получения кредита и предоставления персонализированных вариантов финансирования. Системы обнаружения мошенничества на базе ИИ анализируют покупательское поведение потребителей и подают сигналы тревоги при обнаружении аномальных моделей расходов.
Поскольку финансовые компании используют инструменты ИИ для смягчения последствий убытков и анализа предотвращения мошенничества, конфиденциальность вызывает серьезную озабоченность: Системы, работающие на основе искусственного интеллекта, собирают огромные объемы данных о людях и подвергают их опасности.
Финансовые организации, полагающиеся на публичные модели и публично обученные данные для разработки ИИ, рискуют получить утечку данных, штрафы от регулирующих органов и испортить репутацию. Частный ИИ позволяет финансовым компаниям использовать модели, являющиеся собственностью их организации и обученные исключительно на данных их организации. Это помогает финансовым компаниям контролировать данные и информацию, избегая несоблюдения нормативных требований и ущерба для репутации.
Индивидуальный, управляемый сквозной ИИ для предприятий
Как было показано выше, несколько отраслей промышленности используют постоянно развивающиеся возможности искусственного интеллекта для получения миллиардов долларов прибыли. Однако с ростом инвестиций в ИИ возникает необходимость защиты информации о клиентах, поддержания доверия к данным и решения проблем конфиденциальности.
Поскольку отрасли стремятся использовать потенциал генеративного ИИ, предприятиям нужны правильные партнеры и доступ к правильной экосистеме, чтобы ускорить интеграцию разработок ИИ в свои бизнес-операции. Для этого необходима инфраструктура, готовая к использованию ИИ, и безопасное, бесперебойное подключение к облачным данным — как локальным, так и периферийным.
Частный ИИ обеспечивает полный контроль над возможностями компаний в области ИИ за счет создания собственных моделей ИИ, размещения этих моделей на частной инфраструктуре и использования только собственных наборов данных для их обучения.
Недавно компания Equinix в партнерстве с ведущим производителем чипов Nvidia разработала полностью управляемую услугу частного облака. Equinix Private AI with NVIDIA DGX позволяет предприятиям легко приобретать и управлять собственной суперкомпьютерной инфраструктурой NVIDIA DGX AI для создания и запуска пользовательских генеративных моделей ИИ.
Это дает клиентам быстрый, безопасный и экономически эффективный способ использования передовой инфраструктуры ИИ, управляемой экспертами по всему миру. Также становится доступной программная платформа NVIDIA AI Enterprise для разработки и развертывания приложений ИИ производственного уровня. Эти специализированные решения помогают предприятиям справляться со сложностями инфраструктуры ИИ, сохраняя контроль над своими данными и операциями в непубличной, но высокоскоростной среде с низкой задержкой.
Предприятия используют Equinix для развертывания своей частной инфраструктуры искусственного интеллекта, а поставщики услуг — для предоставления частных услуг искусственного интеллекта своим клиентам. И те, и другие могут извлечь выгоду из растущей экосистемы искусственного интеллекта Equinix, в которой сконцентрированы покупатели и продавцы, работающие вблизи основных облачных магистралей.
Что такое центр обработки данных? Центр обработки данных - это объект, состоящий из объединенных в сеть компьютеров, систем хранения данных и вычислительной инфраструктуры, которые используются организациями для сбора, обработки, хранения и распространения больших объемов данных. Бизнес, как правило, в значительной степени зависит от приложений, сервисов и данных, содержащихся в центре обработки данных, что делает его [...]
Будущее частного ИИ: как отрасли используют преимущества ИИ
ИИ уже сегодня меняет подход к работе предприятий различных отраслей. Будущее влияние технологии заставляет дальновидные компании разрабатывать новые способы внедрения ИИ в свою работу и изменять существующие процессы. Однако риски и проблемы, связанные с использованием преимуществ новой технологии, вполне реальны; умные компании должны знать о возможных подводных камнях и подготовиться к внедрению. По мере того как ИИ будет внедряться во все новые отрасли и вертикали, наблюдение за тем, как его используют другие, поможет компаниям принимать более взвешенные решения в будущем.
Преимущество (частного) ИИ
Частные возможности ИИ позволяют организациям использовать возможности ИИ без ущерба для конфиденциальной информации. Рассмотрим следующие примеры внедрения ИИ в различных отраслях, а также то, как частные возможности ИИ вписываются в этот процесс.
Здравоохранение. Диагностика и исследования в области здравоохранения зависят от доступа к огромным объемам данных. Но поскольку медицинские учреждения все чаще используют возможности ИИ для классификации изображений, биотехнологических исследований и разработки лекарств, конфиденциальные данные пациентов должны оставаться конфиденциальными. Частные возможности ИИ позволяют выявлять и использовать информацию о здоровье пациентов, но при этом защищают личные данные пациентов, обеспечивая безопасность и соответствие требованиям систем здравоохранения.
Австралийская медицинская группа Harrison.ai использует возможности ИИ в рентгеновских снимках грудной клетки и компьютерной томографии головного мозга, чтобы избежать неправильных диагнозов и потенциальных проблем с лечением. Это помогает врачам быстрее ставить правильные диагнозы и быстрее лечить пациентов. Использование возможностей частного искусственного интеллекта позволило Harrison.ai повысить точность рентгенологов примерно на 45 %, а технология рентгена грудной клетки Annalise обнаруживает 124 различных рентгенологических признака в течение нескольких секунд, помогая врачам быстро обнаружить рак и другие критические заболевания.
Транспорт. В транспортной отрасли ИИ помогает спасать жизни людей, повышая безопасность пассажиров и снижая количество аварий. Автомобили используют возможности ИИ для предупреждения о сходе с полосы движения и для обмена информацией с городскими системами управления движением. Системы наблюдения за дорожным движением помогают контролировать заторы и управлять скоростью движения. ИИ также снижает затраты автопроизводителей, оптимизируя производство автомобилей. Автоматизированные уведомления о техническом обслуживании автомобилей также экономят время и деньги потребителей.
Конечно, использование ИИ в транспорте создает уникальные проблемы. Проблема заключается в задержках, поскольку компаниям необходим доступ к данным в режиме реального времени, чтобы вовремя проанализировать информацию и обнаружить опасность на дороге. Некоторые транспортные средства используют биометрические данные для идентификации отвлекшихся операторов, что создает проблемы с конфиденциальностью.
Частные модели ИИ помогают решить проблемы безопасности и конфиденциальности, связанные со сбором такого рода информации. В критически важной инфраструктуре ИТ-систем компании Air Canada используются ИИ, машинное обучение и дополненная реальность для обеспечения безопасной связи со 120 000 пассажиров 1500 ежедневных рейсов. Эти возможности обеспечивают необходимую связь данных с деловыми партнерами Air Canada и правительствами разных стран, при этом не создавая никаких проблем для пассажиров.
Финансы. Банки и финансовые учреждения используют алгоритмы искусственного интеллекта для определения возможности получения кредита и предоставления персонализированных вариантов финансирования. Системы обнаружения мошенничества на базе ИИ анализируют покупательское поведение потребителей и подают сигналы тревоги при обнаружении аномальных моделей расходов.
Поскольку финансовые компании используют инструменты ИИ для смягчения последствий убытков и анализа предотвращения мошенничества, конфиденциальность вызывает серьезную озабоченность: Системы, работающие на основе искусственного интеллекта, собирают огромные объемы данных о людях и подвергают их опасности.
Финансовые организации, полагающиеся на публичные модели и публично обученные данные для разработки ИИ, рискуют получить утечку данных, штрафы от регулирующих органов и испортить репутацию. Частный ИИ позволяет финансовым компаниям использовать модели, являющиеся собственностью их организации и обученные исключительно на данных их организации. Это помогает финансовым компаниям контролировать данные и информацию, избегая несоблюдения нормативных требований и ущерба для репутации.
Индивидуальный, управляемый сквозной ИИ для предприятий
Как было показано выше, несколько отраслей промышленности используют постоянно развивающиеся возможности искусственного интеллекта для получения миллиардов долларов прибыли. Однако с ростом инвестиций в ИИ возникает необходимость защиты информации о клиентах, поддержания доверия к данным и решения проблем конфиденциальности.
Поскольку отрасли стремятся использовать потенциал генеративного ИИ, предприятиям нужны правильные партнеры и доступ к правильной экосистеме, чтобы ускорить интеграцию разработок ИИ в свои бизнес-операции. Для этого необходима инфраструктура, готовая к использованию ИИ, и безопасное, бесперебойное подключение к облачным данным — как локальным, так и периферийным.
Частный ИИ обеспечивает полный контроль над возможностями компаний в области ИИ за счет создания собственных моделей ИИ, размещения этих моделей на частной инфраструктуре и использования только собственных наборов данных для их обучения.
Недавно компания Equinix в партнерстве с ведущим производителем чипов Nvidia разработала полностью управляемую услугу частного облака. Equinix Private AI with NVIDIA DGX позволяет предприятиям легко приобретать и управлять собственной суперкомпьютерной инфраструктурой NVIDIA DGX AI для создания и запуска пользовательских генеративных моделей ИИ.
Это дает клиентам быстрый, безопасный и экономически эффективный способ использования передовой инфраструктуры ИИ, управляемой экспертами по всему миру. Также становится доступной программная платформа NVIDIA AI Enterprise для разработки и развертывания приложений ИИ производственного уровня. Эти специализированные решения помогают предприятиям справляться со сложностями инфраструктуры ИИ, сохраняя контроль над своими данными и операциями в непубличной, но высокоскоростной среде с низкой задержкой.
Предприятия используют Equinix для развертывания своей частной инфраструктуры искусственного интеллекта, а поставщики услуг — для предоставления частных услуг искусственного интеллекта своим клиентам. И те, и другие могут извлечь выгоду из растущей экосистемы искусственного интеллекта Equinix, в которой сконцентрированы покупатели и продавцы, работающие вблизи основных облачных магистралей.
Related Posts
С Рождеством и Новым годом
Мы переехали в новый офис!
Мы переехали в новый офис. Наш новый юридический и фактический адрес: ул. М. Лынькова, 19/1, пом. 1Н, г. Минск, Республика Беларусь, 220104
Центр обработки данных
Поздравляем с 8 Марта!!!
С Рождеством и Новым 2019 годом!