Hogyan segíti az AI az új technológiák születését | AI az üzletben #80

Hogyan járulhat hozzá a mesterséges intelligencia az új technológiák létrehozásához?

A mesterséges intelligencia nemcsak egy lenyűgöző új technológia, hanem egy erőteljes eszköz is az innovatív technológiai megoldások létrehozásához. Hogyan járulhat hozzá az MI ehhez?

1. Új ötletek és koncepciók generálása. Az MI segít teljesen új technológiák és eszközprototípusok feltalálásában. A mesterséges intelligencia képes a tényeket és koncepciókat szokatlan módon kombinálni, olyan megoldásokat találva, amelyek elkerülhetik az emberi elmét.
2. Prototípusok tesztelése és javítása. A számítógépes szimulációknak köszönhetően gyorsan és olcsón tesztelhető egy prototípus funkcionalitása, anélkül, hogy időt és pénzt pazarolnánk fizikai modellek építésére. Az MI lehetővé teszi különböző használati forgatókönyvek modellezését és a projekt optimalizálását konkrét célokhoz.
3. A gyártási folyamat támogatása. Az intelligens rendszerek valós időben képesek elemezni a gyártási adatokat, észlelni az anomáliákat, és javaslatokat tenni a folyamatok módosítására, biztosítva a magasabb hatékonyságot, alacsonyabb hibaarányt és jobb minőségellenőrzést.
4. A technológiai menedzsment javítása. Az MI megkönnyíti a technológiai rendszerek monitorozását, diagnosztizálását és problémák megoldását emberi beavatkozás nélkül. Ez időt és erőforrásokat takarít meg, és az új technológia hatékonyabban működik.

Forrás: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

MI programozás: GitHub Copilot

A mesterséges intelligencia programozók segítésére legérdekesebb példák egyike a GitHub Copilot (https://github.com/features/copilot). Ez egy fejlett nyelvi modellekre épülő eszköz, amely “együtt kódol” az emberekkel.

De hogyan működik a GitHub Copilot? A Copilot elemzi a programozó által írt kódot, és referenciaként használja azt. Ez lehetővé teszi számára, hogy javaslatokat tegyen arra, hogy mi található a program következő soraiban. Képes:

• kifejezések és akár egész funkciók javaslatára,
• kód generálására algoritmusokhoz csupán a leírás alapján,
• dokumentáció létrehozására a kód alapján,
• a kód magyarázatára,
• javítások javaslatára,
• komplex viták folytatására a programozóval,
• és még sok másra, mindez tucatnyi népszerű programozási nyelven.

Forrás: Github (https://github.com/features/copilot)

A fejlesztőnek csak annyit kell tennie, hogy elkezd írni egy kódrészletet, és a GitHub Copilot javasolni fog egy teljes ajánlatot, a nyilvános tárolók millióinak elemzése és a programozási nyelvek szemantikájának mély megértése alapján.

A programozók számára a fő előnyök közé tartozik:

• a munka akár 55%-kal gyorsabbá tétele,
• a termelékenység és elégedettség növelése a gyorsan megjelenő, hatékony megoldásoknak köszönhetően,
• kevesebb frusztráció a repetitív kód létrehozásakor,
• gyorsabb problémamegoldás.

Felhő új technológiák: innovációk a Microsofttól

A Microsoft innovatív alkalmazásokat fejlesztett ki a természetes nyelvi modellek terén, hogy megoldja a felhőt használó cégek számára gyakori kihívást – a komplex infrastruktúra kezelésével és a hibákra való gyors reagálással kapcsolatos problémákat.

Hogyan érték el ezt? A Microsoft szakemberei a nyelvi modellek képességeit használták fel az események leírásainak és naplóinak elemzésére. Ezen alapulva a modellek javasolhatják a problémák legvalószínűbb okait és optimális megoldásokat.

Fontos, hogy minél több adatot táplálnak a mesterséges intelligenciába, annál pontosabbá válik az új hibák észlelésében és osztályozásában, ami gyorsabb válaszidőket és csökkentett veszteségeket eredményez a felhőzavarok miatt.

A mesterséges intelligencia használata az automatikus felhőesemény-kezelésben lehetőséget teremt:

• a hibák okainak gyorsabb diagnosztizálására – az MI gyorsabban elemzi az adatokat, mint egy ember,
• automatikus javításokra – a mesterséges intelligencia által generált megoldások megszüntetik az emberi beavatkozás szükségességét,
• kevesebb leállásra és jobb működési folytonosságra – a gyorsabb válasz csökkenti a veszteségeket a új felhőtechnológiákat használó cégek számára.

Ez csak a mesterséges intelligencia felhőalapú számítástechnikai technológiákban való használatának kezdete. Hamarosan talán az adminisztratív folyamatok és a technikai támogatás többsége automatizálva lesz.

Siemens: szoftver tesztelése MI segítségével

A Siemens szakemberei a gépi tanulás képességeit használták fel a szoftverfejlesztés egy nagyon időigényes aspektusának – a tesztelésnek – automatizálására.

Fejlesztettek egy új technológiákból álló rendszert, amely a korábbi tesztek és kódverziók adatai alapján 78%-os pontossággal képes megjósolni az új tesztek eredményeit.

Mit jelent ez a gyakorlatban? A legfontosabb szempont a gyorsabb visszajelzés a fejlesztők számára. A fejlesztők szinte azonnal, a tesztek tényleges befejezése előtt kapnak előzetes javaslatokat a teszteredményekről, ami nagy projektek esetén órákat vagy napokat is igénybe vehet.

Ez lehetővé teszi a hibák gyorsabb azonosítását és megszüntetését, anélkül, hogy időt pazarolnának a kontextusváltásra és a korábban írt kód részleteinek felidézésére.

A második jelentős szempont a tesztelési sorrend optimalizálása. Az eredményekre vonatkozó előrejelzések lehetővé teszik az egyes tesztek futtatásának optimális sorrendjének meghatározását, hogy a potenciális hibákat a lehető leggyorsabban észleljék.

Ez megtakarítja a teljes tesztsorozat végrehajtásához szükséges számítási erőforrásokat. A kutatások során akár 10%-os csökkenést is megfigyeltek a teljes tesztelési időben.

Összefoglalás: új MI technológiák

A mesterséges intelligencia számos módon hajtja a technológiai fejlődést. Elsősorban:

• új ötleteket és eszközöket generál a tények szokatlan módon történő kombinálásával,
• megkönnyíti a gyors és költséghatékony prototípus-készítést, valamint felgyorsítja a megoldások tesztelési folyamatát,
• optimalizálja a tervezési és gyártási folyamatokat,
• automatizálja a rendszerek monitorozását és karbantartását,
• felgyorsítja a programozók munkáját,
• segít a technikai problémák diagnosztizálásában, és
• automatizálja a szoftvertesztelést.

Talán hamarosan a legtöbb úttörő találmány a mesterséges intelligencia támogatásával fog megvalósulni. Ezért érdemes lépést tartani ezekkel a lenyűgöző változásokkal, és folyamatosan tanulni, hogy új technológiákat alkalmazhassunk a munkánkban.

Ha tetszik a tartalmunk, csatlakozz a mi szorgos méheink közösségéhez a Facebookon, Twitteren, LinkedInen, Instagramon, YouTube-on, Pinteresten, TikTokon.