ఇటీవలి మెకిన్సే నివేదిక 75% పెద్ద సంస్థలు తమ AI పరిష్కారాలను స్కేల్ చేయడానికి డిజిటల్ కవలలలో పెట్టుబడి పెడుతున్నాయని కనుగొన్నారు. డిజిటల్ కవలలను AI తో కలపడం వల్ల పెద్ద భాషా నమూనాల ప్రభావాన్ని పెంచే అవకాశం ఉంది మరియు నిజ-సమయ పర్యవేక్షణలో AI కోసం కొత్త అనువర్తనాలను ప్రారంభించే అవకాశం ఉంది, ముఖ్యమైన వ్యాపారం మరియు కార్యాచరణ ప్రయోజనాలను అందిస్తుంది.
డిజిటల్ కవలలు ఏమిటి?
డిజిటల్ కవలలు, మొదట సంక్లిష్ట యంత్రాల రూపకల్పనలో సహాయపడటానికి అభివృద్ధి చేయబడినవి గత రెండు దశాబ్దాలుగా గణనీయంగా అభివృద్ధి చెందాయి. పరికర టెలిమెట్రీని ప్రాసెస్ చేయడం, బదిలీ చేసే పరిస్థితులను గుర్తించడం మరియు కార్యాచరణ నిర్వాహకుల కోసం పరిస్థితుల అవగాహన పెంచడం ద్వారా వారు నిజ సమయంలో ప్రత్యక్ష వ్యవస్థలను ట్రాక్ చేస్తారు మరియు విశ్లేషిస్తారు. ఇన్-మెమరీ కంప్యూటింగ్ ద్వారా ఆధారితం, అవి వేగంగా, చర్య తీసుకోగల హెచ్చరికలను ప్రారంభిస్తాయి. నిజ-సమయ పర్యవేక్షణకు మించి, డిజిటల్ కవలలు విమానయాన సంస్థలు మరియు లాజిస్టిక్స్లో ఉపయోగం వంటి క్లిష్టమైన వ్యవస్థలను కూడా అనుకరించగలవు, వ్యూహాత్మక ప్రణాళిక మరియు కార్యాచరణ నిర్ణయాలకు మద్దతు ఇస్తాయి.
డిజిటల్ కవలలను ఉత్పాదక AI తో అనుసంధానించడం రెండు సాంకేతిక పరిజ్ఞానాలకు కొత్త అవకాశాలను సృష్టిస్తుంది: సినర్జీ ఉత్పాదక AI యొక్క అంచనా ఖచ్చితత్వాన్ని పెంచుతుంది మరియు సిస్టమ్ పర్యవేక్షణ మరియు అభివృద్ధి కోసం డిజిటల్ కవలల విలువను పెంచుతుంది.
AI- శక్తితో కూడిన డిజిటల్ కవలలతో క్రమరాహిత్యాలను ముందుగానే గుర్తించడం
రవాణా నెట్వర్క్లు, సైబర్ సెక్యూరిటీ సిస్టమ్స్ మరియు స్మార్ట్ సిటీస్ వంటి సంక్లిష్ట ప్రత్యక్ష వ్యవస్థలను నిర్వహించే సంస్థలకు నిరంతర, నిజ-సమయ పర్యవేక్షణ వ్యూహాత్మక అవసరం. ఉద్భవిస్తున్న సమస్యలను ఎప్పుడూ పట్టించుకోకూడదు ఎందుకంటే ఆలస్యం స్పందనలు చిన్న సమస్యలు పెద్దవిగా మారతాయి.
ఉత్పాదక AI తో డిజిటల్ కవలలను మెరుగుపరచడం రియల్ టైమ్ మానిటరింగ్ లైవ్ డేటా యొక్క భారీ పరిమాణాలను ఎలా వివరిస్తుంది, కార్యకలాపాలను ప్రభావితం చేసే క్రమరాహిత్యాలను విశ్వసనీయ మరియు వెంటనే గుర్తించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. ఉత్పాదక AI డిజిటల్ కవలలు ఉత్పత్తి చేసే విశ్లేషణ ఫలితాలను నిరంతరం పరిశీలించగలదు, అభివృద్ధి చెందుతున్న పోకడలను వెలికి తీయడానికి మరియు అవి పెరిగే ముందు అంతరాయాలను తగ్గించడానికి. AI నిర్వాహకుల కోసం పరిస్థితుల అవగాహనను పెంచుతుండగా, ఇది కార్యకలాపాలను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి మరియు సామర్థ్యాన్ని పెంచడానికి కొత్త అవకాశాలను కూడా గుర్తించగలదు.
అదే సమయంలో, డిజిటల్ కవలలు సరఫరా చేసిన రియల్ టైమ్ డేటా భ్రాంతులు వంటి అనియత ఫలితాలను నివారించడానికి ఉత్పాదక AI యొక్క ఉత్పత్తిని పరిమితం చేస్తుంది. రిట్రీవల్ ఆగ్మెంటెడ్ జనరేషన్ అని పిలువబడే ఒక ప్రక్రియలో, ప్రవర్తనను విశ్లేషించడానికి మరియు సిఫార్సులను సృష్టించడానికి AI ఎల్లప్పుడూ ప్రత్యక్ష వ్యవస్థ గురించి చాలా నవీనమైన సమాచారాన్ని ఉపయోగిస్తుంది.
AI- ఆధారిత విజువలైజేషన్లతో డేటా పరస్పర చర్యను మార్చడం
డిజిటల్ ట్విన్ అనలిటిక్స్ నుండి అంతర్దృష్టులను అన్లాక్ చేయడం అనేది సాంకేతికంగా కాకుండా సహజంగా ఉండాలి. సహజ భాషతో నడిచే ప్రశ్నలు మరియు విజువలైజేషన్లను ప్రారంభించడం ద్వారా జట్లు భారీ డేటాసెట్లతో ఎలా సంకర్షణ చెందుతాయో జనరేటివ్ AI పునర్నిర్వచించింది. క్లిష్టమైన ప్రశ్నలను మానవీయంగా నిర్మించటానికి బదులుగా, వినియోగదారులు వారి అవసరాలను వివరించవచ్చు మరియు ఉత్పాదక AI వెంటనే సంబంధిత పటాలు మరియు కొత్త అంతర్దృష్టులను అందించే ప్రశ్న ఫలితాలను దృశ్యమానం చేస్తుంది. ఈ సామర్ధ్యం పరస్పర చర్యలను సులభతరం చేస్తుంది మరియు నిర్ణయాధికారులకు అవసరమైన డేటాను ఇస్తుంది. సంస్థలు మరింత సంక్లిష్టమైన ప్రత్యక్ష వ్యవస్థలను నిర్వహిస్తున్నప్పుడు, AI- శక్తితో కూడిన ఇంటెలిజెన్స్ వాటిని విస్తారమైన డేటా కొలనుల ద్వారా సమర్థవంతంగా జల్లెడపట్టడానికి, అర్ధవంతమైన పోకడలను సేకరించడానికి మరియు ఎక్కువ ఖచ్చితత్వంతో కార్యకలాపాలను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. ఇది సాంకేతిక అడ్డంకులను తొలగిస్తుంది, వ్యూహాత్మక ప్రభావాన్ని కలిగి ఉన్న వేగవంతమైన, డేటా-ఆధారిత నిర్ణయాలను అనుమతిస్తుంది.
ఆటోమేటిక్ రీట్రైనింగ్ తో యంత్ర అభ్యాసాన్ని చేర్చడం
డిజిటల్ కవలలు అనేక వ్యక్తిగత డేటా స్ట్రీమ్లను ట్రాక్ చేయవచ్చు మరియు సంబంధిత భౌతిక డేటా వనరులతో సమస్యల కోసం చూడవచ్చు. కలిసి పనిచేయడం, వేలాది లేదా మిలియన్ల డిజిటల్ కవలలు చాలా పెద్ద, సంక్లిష్ట వ్యవస్థలను పర్యవేక్షించగలరు. సందేశాలు ప్రవహిస్తున్నప్పుడు, ప్రతి డిజిటల్ జంట వాటిని ఒక నిర్దిష్ట డేటా సోర్స్ గురించి తెలిసిన సమాచారంతో మిళితం చేస్తుంది మరియు డేటాను కొన్ని మిల్లీసెకన్లలో విశ్లేషిస్తుంది. ఇది విశ్లేషణలో సహాయపడటానికి యంత్ర అభ్యాస అల్గోరిథంను చేర్చవచ్చు మరియు చేతితో కోడెడ్ అల్గోరిథంలలో వివరించడం కష్టమయ్యే సూక్ష్మ సమస్యలను కనుగొనవచ్చు. ప్రత్యక్ష కార్యకలాపాల నుండి డేటాతో శిక్షణ పొందిన తరువాత, ML అల్గోరిథంలు క్రమరాహిత్యాలను గుర్తించగలవు మరియు కార్యాచరణ నిర్వాహకులకు వెంటనే హెచ్చరికలను సృష్టించగలవు.
ప్రత్యక్ష టెలిమెట్రీని విశ్లేషించడానికి ఒకసారి అమలు చేయబడినప్పుడు, ఒక ML అల్గోరిథం దాని ప్రారంభ శిక్షణా సమితి పరిధిలోకి రాని కొత్త పరిస్థితులను ఎదుర్కొంటుంది. ఇది క్రమరాహిత్యాలను గుర్తించడంలో లేదా తప్పుడు పాజిటివ్లను రూపొందించడంలో విఫలమవుతుంది. ఆటోమేటిక్ రిట్రైనింగ్ అల్గోరిథం నేర్చుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది, ఎందుకంటే ఇది అనుభవాన్ని పొందుతుంది కాబట్టి ఇది దాని పనితీరును మెరుగుపరుస్తుంది మరియు మారుతున్న పరిస్థితులకు అనుగుణంగా ఉంటుంది. చెల్లని ML ప్రతిస్పందనలను గుర్తించడానికి డిజిటల్ కవలలు కలిసి పనిచేయగలరు మరియు ఆటోమేటిక్ రిట్రైనింగ్కు ఆహారం ఇచ్చే కొత్త శిక్షణా సమితులను నిర్మించవచ్చు. ఆటోమేటిక్ రిట్రైనింగ్ చేర్చడం ద్వారా, వ్యాపారాలు నిజ-సమయ పర్యవేక్షణతో పోటీతత్వాన్ని పొందుతాయి, ఇది కాలక్రమేణా నేర్చుకునేటప్పుడు విశ్వసనీయంగా కార్యాచరణ అంతర్దృష్టులను అందిస్తుంది.
ఎదురు చూస్తున్నాను
డిజిటల్ ట్విన్ టెక్నాలజీని ఉత్పాదక AI మరియు ML తో అనుసంధానించడం పరిశ్రమలు సంక్లిష్టమైన, లైవ్ సిస్టమ్స్ను మెరుగైన రియల్ టైమ్ అంతర్దృష్టులను శక్తివంతం చేయడం ద్వారా మరియు నిర్వాహకులను వేగంగా, మరింత సమాచారం ఇచ్చే నిర్ణయాలు తీసుకోవటానికి వీలు కల్పిస్తాయి. స్కేల్అవుట్ సాఫ్ట్వేర్ కొత్తగా విడుదల చేసిన డిజిటల్ ట్విన్స్ ™ వెర్షన్ 4 పూర్తిగా అటానమస్ కార్యకలాపాల లక్ష్యం వైపు నిజ-సమయ పర్యవేక్షణను తరలించడానికి ఓపెనాయ్ యొక్క పెద్ద భాషా మోడల్ మరియు ఆటోమేటిక్ ML రీట్రైనింగ్ ఉపయోగించి జనరేటివ్ AI ని జోడిస్తుంది.
(చిత్ర మూలం: అన్స్ప్లాష్)
