ດ້ວຍຄວາມກ້າວຫນ້າຂອງເຕັກໂນໂລຢີຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, Artificial Intelligence (AI) ແລະ Machine Learning (ML) ໄດ້ກາຍເປັນຕົວຂັບເຄື່ອນທີ່ສໍາຄັນໃນການພັດທະນາເຕັກໂນໂລຢີ.ເຕັກໂນໂລຊີກ້າວຫນ້າທາງດ້ານເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນທ່າແຮງອັນໃຫຍ່ຫຼວງໃນການເຂົ້າໃຈຂໍ້ມູນສະລັບສັບຊ້ອນ, ປັບປຸງປະສິດທິພາບການຕັດສິນໃຈ, ແລະເພີ່ມປະສິດທິພາບຂະບວນການປະຕິບັດງານ.ໂດຍສະເພາະໃນພາກສະຫນາມຂອງເຊັນເຊີຄວາມກົດດັນ, ການປະສົມປະສານຂອງ AI ແລະ ML ບໍ່ພຽງແຕ່ເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງເຊັນເຊີເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງຂະຫຍາຍຂອບເຂດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງພວກເຂົາ, ປູທາງໄປສູ່ການປະດິດສ້າງເຕັກໂນໂລຢີໃນອະນາຄົດ.
ເຕັກໂນໂລຊີເຊັນເຊີຄວາມກົດດັນທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ
ປະຈຸບັນ, ເຕັກໂນໂລຊີເຊັນເຊີຄວາມກົດດັນໄດ້ຖືກນຳໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນທົ່ວຂະແໜງການທີ່ຫຼາກຫຼາຍເຊັ່ນ: ການຜະລິດ, ການດູແລສຸຂະພາບ, ການຕິດຕາມກວດກາສິ່ງແວດລ້ອມ, ແລະອຸປະກອນເອເລັກໂຕຣນິກ.ເຊັນເຊີເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນມີຊື່ສຽງສໍາລັບຄວາມແມ່ນຍໍາສູງ, ການຕອບສະຫນອງໄວ, ແລະຄວາມຫມັ້ນຄົງທົນທານ.ໃນການຜະລິດ, ພວກມັນມີຄວາມສໍາຄັນໃນການກວດສອບການໄຫຼວຽນຂອງຂະບວນການແລະການກວດສອບຄວາມຜິດປົກກະຕິໃນລະບົບໄຮໂດຼລິກແລະນິວເມຕິກ, ດັ່ງນັ້ນການປ້ອງກັນຄວາມລົ້ມເຫຼວຂອງອຸປະກອນ.ໃນຂະແຫນງການດູແລສຸຂະພາບ, ເຊັນເຊີຄວາມດັນແມ່ນສໍາຄັນໃນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກເຊັ່ນການປິ່ນປົວດ້ວຍ hyperbaric ແລະ In Vivo Blood Pressure Sensing, ຮັບປະກັນການກວດສອບຄົນເຈັບທີ່ຖືກຕ້ອງ.ສໍາລັບການຕິດຕາມສິ່ງແວດລ້ອມ, ເຊັນເຊີເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນຂາດບໍ່ໄດ້ໃນການວັດແທກການປ່ອຍອາຍພິດແລະການຄຸ້ມຄອງການນໍາໃຊ້ລົມ.ໃນເຄື່ອງໃຊ້ໄຟຟ້າຂອງຜູ້ບໍລິໂພກ, ພວກມັນເສີມຂະຫຍາຍປະສົບການຂອງຜູ້ໃຊ້, ເຫັນໄດ້ຊັດເຈນໃນອຸປະກອນເຊັ່ນເຄື່ອງດູດຝຸ່ນອັດສະລິຍະທີ່ປັບການຕັ້ງຄ່າໂດຍອີງໃສ່ການປ່ຽນແປງການດູດ.ເຖິງວ່າຈະມີຜົນປະໂຫຍດທີ່ກວ້າງຂວາງ, ເຕັກໂນໂລຢີໃນປະຈຸບັນພົບກັບສິ່ງທ້າທາຍໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ສັບສົນ, ໂດຍສະເພາະກ່ຽວກັບການລົບກວນສິ່ງລົບກວນແລະຄວາມສາມາດໃນການປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນ.ການເສີມສ້າງເຊັນເຊີເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອຈັດການສະຖານະການທີ່ສັບສົນຢ່າງມີປະສິດທິພາບ ແລະຕີຄວາມໝາຍຂໍ້ມູນດ້ວຍການລົບກວນສິ່ງລົບກວນໜ້ອຍທີ່ສຸດ ຍັງຄົງເປັນຈຸດສຳຄັນສຳລັບຄວາມກ້າວໜ້າໃນການນຳໃຊ້ໃນພື້ນທີ່ສຳຄັນເຫຼົ່ານີ້.
ການປະສົມປະສານຂອງປັນຍາປະດິດແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ
ການເຊື່ອມໂຍງຂອງ AI ແລະ ML ເຂົ້າໄປໃນເທກໂນໂລຍີເຊັນເຊີຄວາມກົດດັນໄດ້ນໍາໄປສູ່ຄວາມກ້າວຫນ້າທີ່ສໍາຄັນ.ສູດການຄິດໄລ່ເຫຼົ່ານີ້ເຮັດໃຫ້ເຊັນເຊີສາມາດວິເຄາະ ແລະຕີຄວາມຂໍ້ມູນທີ່ຊັບຊ້ອນໄດ້ດ້ວຍຄວາມຖືກຕ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນ.ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ໃນອຸດສາຫະກໍາລົດຍົນ, ລະບົບຕິດຕາມກວດກາຄວາມກົດດັນຢາງລົດ ML (TPMS) ປະຈຸບັນນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນຍານພາຫະນະທີ່ມີຢູ່ແລ້ວເພື່ອຄາດຄະເນການສວມໃສ່ຂອງຢາງລົດແລະປັບການປ່ຽນແປງອຸນຫະພູມ, ເພີ່ມທະວີຄວາມປອດໄພ.ລະບົບ AI-optimized ສາມາດອອກແບບຮາດແວເຊັນເຊີຄືນໃຫມ່, ປັບປຸງຄວາມສາມາດໃນການຮັບຮູ້ໃນຂະນະທີ່ຫຼຸດຜ່ອນການໂຫຼດຂໍ້ມູນ.ການຜະສົມຜະສານຂອງ AI ແລະ ML ນີ້ກັບເທກໂນໂລຍີເຊັນເຊີບໍ່ພຽງແຕ່ປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງປັບຕົວເຊັນເຊີກັບສະພາບແວດລ້ອມແລະສະຖານະການທີ່ຫຼາກຫຼາຍ, ຂະຫຍາຍການນໍາໃຊ້ຂອງພວກເຂົາໃນທົ່ວອຸດສາຫະກໍາຕ່າງໆ.
ແນວໂນ້ມ ແລະທິດທາງໃນອະນາຄົດ
ຄວາມກ້າວຫນ້າຢ່າງໄວວາຂອງເຕັກໂນໂລຢີ AI ແລະ ML ຖືກກໍານົດໃຫ້ປະຕິວັດເຕັກໂນໂລຢີເຊັນເຊີຄວາມກົດດັນ, ເຮັດໃຫ້ເຊັນເຊີເຫຼົ່ານີ້ສະຫລາດແລະມີຫຼາຍຫນ້າທີ່ເຮັດວຽກ.ເຂົາເຈົ້າຈະສາມາດວິເຄາະການປ່ຽນແປງສິ່ງແວດລ້ອມໃນເວລາຈິງ ແລະ ປັບຕົວໃຫ້ເໝາະສົມກັບຄວາມຕ້ອງການຂອງແອັບພລິເຄຊັນທີ່ຫຼາກຫຼາຍ.ການວິວັດທະນາການນີ້ສອດຄ່ອງກັບແນວໂນ້ມທີ່ຄາດໄວ້ໃນຂະໜາດເຊັນເຊີຂະໜາດນ້ອຍ, ການເຊື່ອມຕໍ່ໄຮ້ສາຍ, ແລະການເຊື່ອມໂຍງ IoT.ນະວັດຕະກໍາເຊັ່ນ: ເຊັນເຊີໂມເລກຸນ RNA ທີ່ອີງໃສ່ການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງສະແດງໃຫ້ເຫັນທ່າແຮງສໍາລັບການປະຕິບັດງານໃນສະພາບແວດລ້ອມທາງຊີວະເຄມີທີ່ສັບສົນ, ເຊິ່ງເປັນການກ້າວກະໂດດທີ່ສໍາຄັນໄປສູ່ເຕັກໂນໂລຢີເຊັນເຊີທີ່ຫຼາກຫຼາຍແລະຕອບສະຫນອງໃນດ້ານຕ່າງໆ, ຈາກການດູແລສຸຂະພາບຈົນເຖິງການຕິດຕາມສິ່ງແວດລ້ອມ.
ສິ່ງທ້າທາຍແລະໂອກາດ
ສິ່ງທ້າທາຍຕົ້ນຕໍໃນການລວມເອົາ AI/ML ກັບເທກໂນໂລຍີເຊັນເຊີຄວາມກົດດັນລວມມີການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນ, ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງລະບົບ algorithm, ແລະການຄວບຄຸມຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ.ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ສິ່ງທ້າທາຍເຫຼົ່ານີ້ຍັງນໍາສະເຫນີໂອກາດເຊັ່ນ: ການພັດທະນາວິທີການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນໃຫມ່, ການສ້າງສູດການຄິດໄລ່ທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ, ແລະການຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການຜະລິດ.
ສະຫຼຸບ
Artificial Intelligence ແລະ Machine Learning ກໍາລັງກໍານົດອະນາຄົດຂອງເຕັກໂນໂລຊີເຊັນເຊີຄວາມກົດດັນໃຫມ່.ໂດຍສະເຫນີຄວາມຖືກຕ້ອງທີ່ສູງຂຶ້ນ, ການປັບຕົວຂອງສະພາບແວດລ້ອມທີ່ເຂັ້ມແຂງ, ແລະຄວາມສາມາດໃນການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນທີ່ສະຫລາດກວ່າ, AI ແລະ ML ບໍ່ພຽງແຕ່ແກ້ໄຂຂໍ້ຈໍາກັດຂອງເຕັກໂນໂລຢີທີ່ມີຢູ່ເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງເປີດໂອກາດໃຫມ່ຂອງແອັບພລິເຄຊັນ.ປະເຊີນ ໜ້າ ກັບຂະແຫນງການທີ່ພັດທະນາຢ່າງໄວວານີ້, ນັກປະຕິບັດອຸດສາຫະກໍາຕ້ອງປະດິດສ້າງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງເພື່ອນໍາໃຊ້ໂອກາດທີ່ນໍາມາໂດຍເຕັກໂນໂລຢີໃຫມ່ເຫຼົ່ານີ້.
ເວລາປະກາດ: 13-12-2023