E-Commerce, Newsroom | 24. Januar 2023

DAMO Academy: Generative KI und Entscheidungsintelligenz unterstützen Unternehmenserfolge in 2023

2023 wird ein Jahr voller Veränderungen und neuer Möglichkeiten sein. Durch fortschrittliche Technologien wie generative KI und Cloud-basierte Sicherheitslösungen werden Branchen revolutioniert und Innovationen vorangetrieben. von

Ein Unternehmen, das bereits frühzeitig Prognosen für das kommende Jahr veröffentlicht hat, ist die DAMO Academy, die Teil der Alibaba Group ist. Sie hat einen ausführlichen Bericht veröffentlicht, in dem sie die Entwicklungen des kommenden Jahres darstellt.

Generative KI macht jeden zum Kunst-Kurator

KI entwickelt sich immer mehr in Richtung Kreativität und ermöglicht es jedem, der ein Smartphone besitzt, zum Kurator künstlerischer Werke zu werden. Anstatt bestehende Daten zu untersuchen, generiert die generative KI neue und einzigartige Inhalte, die auf der Grundlage von maschinellen Lernalgorithmen erstellt wurden, die auf früheren Arbeiten trainiert wurden. Entwickler können damit Bilder, Texte, Programmcode, Gemälde und Illustrationen und sogar Videos und Audiodateien erzeugen. Laut DAMO Academy wird die generative KI in den nächsten Jahren in der Lage sein, Inhalte zu erstellen, die dem menschlichen Können ebenbürtig sind, was die Erstellung digitaler Inhalte erleichtern wird.

Entscheidungsintelligenz führt Unternehmen zum Erfolg

Unternehmen bemühen sich, ihre Entscheidungen durch die Verwendung von fortschrittlichen Technologien wie maschinellem Lernen zu verbessern, um im kommenden Jahr 2023 erfolgreicher zu sein. Die Angst vor einer Pandemie und die steigenden Risiken durch die wirtschaftliche Unsicherheit zwingen Unternehmen dazu, mathematische Optimierung und KI zu kombinieren, um die besten Lösungen in einer sich ständig verändernden und unsicheren Umgebung zu finden.

Ride-Hailing-Plattformen haben sich bereits auf Entscheidungsintelligenz verlassen, um die Fahrerdisposition zu optimieren und Fabriken nutzen sie, um ihre Produktion so zu planen, dass die Ausfallzeiten minimiert werden. Laut der DAMO Academy wird Entscheidungsintelligenz, die durch maschinelles Lernen unterstützt wird, eine größere Rolle bei Programmen zur Kohlenstoffreduzierung spielen. Ein Beispiel dafür sind Versorgungsunternehmen, die Schwierigkeiten hatten, erneuerbare Energien in das Stromnetz zu integrieren.

Durch die Kombination von optimalen mathematischen Modellen und KI-Algorithmen kann der Dual-Engine-Ansatz Versorgungsunternehmen dabei helfen, genauere Prognosen für die Stromerzeugung zu erstellen, um den Kohlenstoffausstoß zu reduzieren und einen stabilen Betrieb zu gewährleisten. Ein Ökosystem und eine Infrastruktur, die auf generativer KI basieren, werden entstehen, um auch Menschen ohne technischen Hintergrund den Zugang zu den Modellen und Diensten zu erleichtern.

Multimodale KI revolutioniert die Art und Weise, wie wir die Welt verstehen

Ebenso wie der Mensch verschiedene Sinne entwickelt hat, um die Welt zu erforschen, hat auch die KI mittlerweile die Fähigkeit, aus unterschiedlichen Quellen zu lernen und zu handeln. Multimodulare Pre-Training-Modelle vereinen verschiedene Arten von Daten, einschließlich Bild-, Text-, Sprach- und numerischer Daten, um die Welt besser zu verstehen. Dadurch haben sie den Bereich der KI revolutioniert. Im Gegensatz zu früheren, einmodalen Modellen können diese KI-Modelle viele verschiedene Datenarten gleichzeitig verarbeiten und analysieren.

Laut der DAMO Academy werden diese multimodalen Pre-Training-Modelle der Schlüssel zur Steigerung der Produktivität von Unternehmen in der Zukunft sein, da sie Unternehmen Zugang zu fortschrittlichen Modellen und Datenanalysen bieten.

CIPU: die Zukunft der Cloud-Infrastruktur für anspruchsvolle Anwendungen

Die Anforderungen an die Datenverarbeitung haben sich so stark erhöht, dass herkömmliche zentralisierte Verarbeitungseinheiten (CPUs) nicht mehr ausreichend sind. Unternehmen haben deshalb neue Server-Hardware entwickelt, um die Verarbeitung von größeren Datenmengen bei geringerer Latenzzeit sicherzustellen.
Eine Lösung dafür ist die Cloud Infrastructure Processing Unit (CIPU) von Alibaba Cloud. Sie ermöglicht es, eine Vielzahl von Virtualisierungsfunktionen im Zusammenhang mit Speicherung, Netzwerken und Sicherheit von der CPU auf dedizierte Hardware auszulagern. Dadurch kann sie anspruchsvollere Anwendungen wie Big Data und künstliche Intelligenz unterstützen.

Laut DAMO Academy wird das Cloud-Computing in den nächsten Jahren ein neues Infrastruktursystem umfassen, das sich um die CIPU dreht. Es wird Möglichkeiten für die Entwicklung von Kernsoftware und die spezialisierte Chipindustrie schaffen.

Edge-Netzwerke verbessern die Leistung von Cloud-Rechenzentren

Rechenzentren sind von entscheidender Bedeutung, um die Unterstützung von anspruchsvollen Aufgaben wie KI und maschinelles Lernen zu ermöglichen. Sie stellen große Mengen an Rechenleistung, Speicherplatz und Energie zur Verfügung und erlauben es den Kunden, nach Bedarf zu bezahlen.

Allerdings bieten Cloud-Provider ihren Kunden keine garantierten Netzwerkressourcen. Diese hohe Variabilität der von Cloud-Netzwerken bereitgestellten Leistung führt oft zu unvorhersehbaren Anwendungsleistungen. Laut einem Bericht wird in den kommenden Jahren ein vorhersehbares Netzwerk, das durch die Integration von Edge-Netzwerken angetrieben wird, zur Norm werden.

Zukunft der Bildverarbeitung: KI und Signalprozesse revolutionieren die Smartphone-Fotografie

Die DAMO-Akademie berichtet, dass die Zukunft der Bildverarbeitung durch die Verwendung von Technologien wie künstlicher Intelligenz und Signalverarbeitungsprozessen revolutioniert werden wird. Smartphones werden dadurch in der Lage sein, wie professionelle Kameras zu funktionieren, selbst ohne große Sensoren und leistungsstarke Objektive.
Diese computergestützte Bildverarbeitung revolutioniert Anwendungen in Bereichen wie Porträtbeleuchtung bis hin zur Vibrationsreduzierung und ermöglicht den Zugang zu Hightech-Werkzeugen zu einem Bruchteil des Preises.

Chiplets: die Zukunft der Chipentwicklung und der Rechenleistung

Es gilt als allgemein akzeptiert, dass Computerchips schneller gemacht werden können, indem man mehr Transistoren auf ein Stück Silizium packt und sie vergrößert. Doch angesichts des wachsenden Datenvolumens wäre es schwierig, größere Chips herzustellen, um die benötigte Rechenleistung zu erbringen. Deshalb haben die Chipentwickler einen alternativen Ansatz gewählt, indem sie die Chips in kleinere Teile zerlegten und diese zusammenfügten. Jeder Teil, ein sogenannter Chiplet, bildet einen größeren integrierten Schaltkreis.

Chiplets sind weniger anfällig für Herstellungsfehler und günstiger in der Produktion, da sie kleiner sind. Die Chiphersteller können auch Chiplets auf Prozessoren hinzufügen oder entfernen, um die Chips an ihre Bedürfnisse anzupassen.

Im Jahr 2022 wird die Branche zudem einen neuen Standard für Chiplet-basierte Prozessordesigns einführen. Laut der DAMO Academy werden diese kleinen, aber leistungsstarken Komponenten die Chipforschung und -entwicklung auch in den kommenden Jahren verändern.

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