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Apple ने चुपचाप एक और AI स्टार्टअप, कनाडा की डार्विन AI, का अधिग्रहण कर लिया है, जो मशीन विज़न इंटेलिजेंस, स्मार्ट मैन्युफैक्चरिंग, बेहतर मशीन लर्निंग दक्षता और एज-आधारित इंटेलिजेंस पर केंद्रित कंपनी है।
ये सभी Apple की भविष्य की योजनाओं के लिए महत्वपूर्ण प्रतीत होते हैं।
डार्विन एआई कौन है?
जैसा कि रिपोर्ट किया गया है ब्लूमबर्गडार्विन AI टीम के कई सदस्य अब Apple में शामिल हो गए हैं। मूल रूप से एक दृश्य गुणवत्ता निरीक्षण कंपनी, डार्विन एआई को इलेक्ट्रॉनिक्स निर्माताओं को उत्पाद की गुणवत्ता और उत्पादन दक्षता में सुधार के लिए एक उपकरण प्रदान करने के लिए विकसित किया गया था।
पर एक नोट आर्म.कॉम सुझाव है कि डार्विनएआई का पेटेंटेड एक्सप्लेनेबल एआई (एक्सएआई) प्लेटफॉर्म ऑडी, बीएमडब्ल्यू, हनीवेल और आर्म सहित कई फॉर्च्यून 500 कंपनियों में उपयोग में था। वह साइट यह भी बताती है कि किस तकनीक का उपयोग विकास में किया गया था कोविड-नेट, छाती के एक्स-रे के माध्यम से COVID-19 का निदान करने के लिए एक खुला स्रोत प्रणाली। (कंपनी को गार्टनर के अक्टूबर 2019 में एक अच्छा विक्रेता भी घोषित किया गया था एंटरप्राइज़ एआई गवर्नेंस और नैतिक प्रतिक्रिया में अच्छे विक्रेता प्रतिवेदन।
जबकि डार्विन एआई के ट्विटर/एक्स और यूट्यूब फ़ीड हटा दिए गए हैं, ए चार साल पुराना वीडियो कुछ अंतर्दृष्टि प्रदान करता है तकनीक कैसे काम करती है, इसकी जानकारी अभी भी आर्म सॉफ्टवेयर डेवलपर्स/यूट्यूब के माध्यम से उपलब्ध है। फिर भी, एआई तकनीक नवाचार में चार साल बहुत, बहुत लंबा समय है – विशेष रूप से उस कंपनी के लिए जिसके सह-संस्थापक, अलेक्जेंडर वोंग को 2021 में एक के रूप में स्थान दिया गया था स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय द्वारा विश्व के अग्रणी वैज्ञानिक.
स्मार्ट उद्योगों के लिए एक उपकरण
जुलाई 2023 में सीईओ शेल्डन फर्नांडीज ने समझाया SMT007 पत्रिका (पृ.16) कि कंपनी, “एक सम्मोहक तरीके से पीसीबी का दृश्य निरीक्षण करने के लिए गहन शिक्षण में हमारे नवीनतम उपकरणों का लाभ उठा रही थी।”
इस प्रकार की प्रणालियों के समक्ष चुनौतियाँ हैं। क्योंकि वे इमेजरी पर गहराई से निर्भर हैं, “एआई बढ़िया हो सकता है, लेकिन अगर छवियां धुंधली हैं, वे उच्च रिज़ॉल्यूशन वाली नहीं हैं, या यह उनके वर्कफ़्लो के साथ काम नहीं करता है, तो यह एक प्रभावी उत्पाद नहीं होगा,” उन्होंने कहा। .
फर्नांडीज ने बताया कि उनकी कंपनी द्वारा विकसित एआई को कुछ ही मिनटों में नए पीसीबी डिजाइन की पूरी समझ के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है। इसके बाद यह उत्पादन लाइन पर अपनी जगह बना सकता है, उत्पाद की गुणवत्ता की सटीक निगरानी कर सकता है और वास्तविक समय में दोषों का पता लगा सकता है।
उन्होंने यह भी कहा कि प्रणाली समय के साथ और अधिक सटीक हो जाती है: “कभी-कभी हम एक ग्राहक के लिए एक प्रणाली लाएंगे जो 93% सटीक है, लेकिन कुछ महीनों के भीतर हम 97% पर हैं,” उन्होंने कहा।
उस समय, उन्होंने तर्क दिया कि सच्ची रोबोटिक फ़ैक्टरियाँ पहुंच में हैं, यह कहते हुए कि उद्योग को अब एजीआई (आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस) 2026 के आसपास दिखाई देने की उम्मीद है। (स्टेरॉयड पर चैटजीपीटी के बारे में सोचें।)
यह भी ध्यान देने योग्य है कि डार्विन एआई की तकनीक का स्वास्थ्य देखभाल तकनीक पर भी प्रभाव पड़ता है, जिसमें फंडर अलेक्जेंडर वोंग मेडिकल इमेजिंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में कनाडा रिसर्च चेयर हैं। तो, इसमें भी अनलॉक करने की बहुत सारी संभावनाएं हैं।
रोबोट जो एक दूसरे को सिखाते हैं
कंपनी के धनुष का एक और किनारा अगस्त 2023 में सामने आया था विनिर्माण स्वचालन टुकड़ा, जिसने “फ़ेडरेटेड लर्निंग” अनुसंधान में डार्विन एआई की भागीदारी की सूचना दी।
इसमें पता लगाया गया कि कैसे रोबोट अपने प्रशिक्षण डेटा को साझा किए बिना एक-दूसरे से सीख सकते हैं। रिपोर्ट का फोकस इस बात पर था कि कैसे रोबोट कंपनी के रहस्यों को लीक किए बिना अपनी शिक्षा को संघटित कर सकते हैं। अविश्वसनीय रूप से अति-सरलीकृत शब्दों में, यह कुछ इस तरह काम करता है:
- कैमरों से लैस रोबोट विभिन्न वस्तुओं को पहचानना और उपयुक्त चयन विधि का उपयोग करना सीखते हैं।
- सीखने के लिए हजारों वस्तुओं के साथ, एआई के लिए पर्याप्त डेटा बनाना समय लेने वाला है।
- कई संगठनों में बहुत सारे रोबोट के साथ काम करने से, डेटा पूल का तेजी से विस्तार होता है,
- जैसे ही प्रत्येक रोबोट सीखता है, यह जानकारी केंद्रीय मशीन लर्निंग सर्वर के साथ साझा की जाती है।
- फिर उस डेटा को कई कंपनियों के रोबोटों के बीच साझा किया जा सकता है, बिना कोई रहस्य उजागर किए।
यह क्यों मायने रखता है क्योंकि यह सैद्धांतिक रूप से डेटा गोपनीयता और सुरक्षा को बनाए रखते हुए प्रभावी एआई मॉडल के बहुत तेजी से निर्माण में सक्षम बनाता है – जो इस तकनीक के लिए एप्पल के समग्र दृष्टिकोण के साथ अच्छी तरह से मेल खाता है।
“वितरित शिक्षण का उपयोग करके, जिसे फ़ेडरेटेड लर्निंग के रूप में भी जाना जाता है, हम डेटा की एक विस्तृत श्रृंखला उपलब्ध होने और औद्योगिक वातावरण में डेटा को सुरक्षित रखने के बीच सही संतुलन बनाने में सक्षम हैं।” जोनाथन ऑबेरले ने कहा, कार्लज़ूए इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (केआईटी) में इंस्टीट्यूट ऑफ मैटेरियल्स हैंडलिंग एंड लॉजिस्टिक्स (आईएफएल) के। केआईटी ने अनुसंधान का नेतृत्व किया।
डेटा जो उड़ जाता है? कम डेटा भेजें
डार्विन एआई के काम का एक और पहलू 5जी का उपयोग करके एज कंप्यूटिंग के लिए उपयुक्त एआई विकसित करना है। से एक रिपोर्ट 5जी इनोवेशन लैब बताया गया कि नेटवर्क इतने महत्वपूर्ण क्यों हैं,
“उद्योग 4.0-सक्षम स्मार्ट फैक्ट्री में, कंप्यूटर जुड़े हुए हैं और एक दूसरे से बात करते हैं। लाइनें पूरी तरह से स्वचालित हैं और रोबोट द्वारा नियंत्रित हैं। स्वायत्त वाहन कार्य कक्षों तक माल पहुंचाते हैं।”
यह सब डेटा उत्पन्न करता है जिसे उस किनारे से ले जाया जाना चाहिए जहां इसे बनाया गया है केंद्रीय सर्वर पर जहां इसका विश्लेषण किया जाता है।
वास्तव में, “यह खबर तब आई है जब विनिर्माण में एआई का उपयोग बढ़ने लगा है, यहां तक कि मोबाइल नेटवर्क वायरलेस तकनीकों (नेटवर्क स्लाइसिंग, एसडी-डब्ल्यूएएन, आदि) का निर्माण कर रहे हैं, जो हैकिंग के खिलाफ लचीलेपन के लिए बनाए गए निजी नेटवर्क में बड़ी संख्या में कनेक्टेड डिवाइसों का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। उच्च QoS स्तर प्रदान करने के लिए भी,” जैसा कि मैंने अन्यत्र उल्लेख किया है.
एप्पल क्या कर सकता है
डार्विन एआई रिज्यूमे पर विनिर्माण पर इतना अधिक ध्यान देने के साथ, ऐसा लगता है कि ऐप्पल कुछ तकनीक को अपनी उत्पादन लाइनों पर तैनात कर सकता है। ऐसा करने से कंपनी को एक सर्कुलर विनिर्माण प्रणाली बनाने और iPhone उत्पादन लाइनों के अपने बढ़ते वैश्विक नेटवर्क पर दक्षता बढ़ाने में मदद मिल सकती है।
लेकिन निजी तरीके से डेटा का उपयोग करके प्रभावी मशीन-लर्निंग मॉडल बनाने की क्षमता उस कंपनी के लिए भी उपयोगी होगी, जिसके प्रचलन में एक अरब से अधिक सक्रिय रूप से उपयोग किए जाने वाले उपकरण हैं। और नेटवर्क पर परिवहन किए जाने वाले डेटा को न्यूनतम करने की क्षमता का भी महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है, विशेष रूप से ऐसा माना जाता है कि ऐप्पल एआई मॉडल विकसित कर रहा है जो लगभग पूरी तरह से किनारे पर काम करता है।
उपयोगकर्ता की गोपनीयता और सुरक्षा को बनाए रखते हुए मशीनों के बीच अंतर्दृष्टि साझा करने की क्षमता उच्च गुणवत्ता वाले डेटा उत्पन्न करने में मदद कर सकती है जिसकी सर्वोत्तम एआई सिस्टम को आवश्यकता होती है। बिंदुओं को कनेक्ट न करना कठिन है और इन प्रणालियों और विज़न प्रो के बीच तालमेल न देखना वास्तव में कठिन है।
आखिरकार, उत्पादन लाइन पर दोषों को पकड़ने के लिए तैयार स्वचालित प्रणालियों के साथ, किसी भी घटना प्रतिक्रिया टीम को भेजने से पहले बारीकी से देखने के लिए विज़न प्रो का उपयोग करना मुख्य अभियंता के लिए एक स्पष्ट अगला कदम है।
बेशक, यह कई निहितार्थों में से एक है। लेकिन जैसे-जैसे एआई से संबंधित ऐप्पल समाचारों की बाढ़ बाढ़ में बदल जाती है, बेहतर होगा कि आप रोमांचक एआई-संबंधित समाचार घोषणाओं पर अपना दांव लगाना शुरू कर दें क्योंकि ऐप्पल डब्ल्यूडब्ल्यूडीसी के लिए तैयारी कर रहा है। आख़िरकार, इंटरनेट ऑफ़ थिंग्स पहले से ही मौजूद है – अब उन्हें बस एक साथ बेहतर काम करने की ज़रूरत है।
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