Jak AI podporuje vznik nových technologií | AI v podnikání #80

Jak může umělá inteligence přispět k vytváření nových technologií?

Umělá inteligence není pouze fascinující novou technologií, ale také mocným nástrojem pro vytváření inovativních technologických řešení. Jak může AI k tomu přispět?

1. Generování nových nápadů a konceptů. AI pomáhá vynalézat zcela nové technologie a prototypy zařízení. Umělá inteligence může kombinovat fakta a koncepty neobvyklým způsobem, nacházet řešení, která mohou uniknout lidské mysli.
2. Testování a zlepšování prototypů. Díky počítačovým simulacím je možné rychle a levně testovat funkčnost prototypu, aniž by se plýtvalo časem a penězi na stavbu fyzických modelů. AI také umožňuje modelování různých scénářů použití a optimalizaci projektu pro konkrétní cíle.
3. Podpora výrobního procesu. Inteligentní systémy mohou analyzovat výrobní data v reálném čase, detekovat anomálie a navrhovat úpravy procesů, což zajišťuje vyšší efektivitu, nižší míru poruch a lepší kontrolu kvality.
4. Zlepšení řízení technologií. AI usnadňuje monitorování technologických systémů, diagnostiku a řešení problémů bez lidského zásahu. To šetří čas a zdroje a nová technologie funguje efektivněji.

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

Programování AI: GitHub Copilot

Jedním z nejzajímavějších příkladů využití AI k asistenci programátorům je GitHub Copilot (https://github.com/features/copilot). Je to nástroj založený na pokročilých jazykových modelech, který “kóduje spolupracující” s lidmi.

Jak však GitHub Copilot funguje? Copilot analyzuje kód napsaný programátorem a používá ho jako referenci. To mu umožňuje navrhovat, co by mělo být nalezeno v následujících řádcích programu. Je schopen:

• navrhovat výrazy a dokonce celé funkce,
• generovat kód pro algoritmy pouze na základě popisu,
• vytvářet dokumentaci na základě samotného kódu,
• vysvětlovat kód,
• navrhovat opravy,
• účastnit se složitých diskusí s programátorem,
• a mnohem více, to vše v desítkách populárních programovacích jazyků.

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

Vše, co musí vývojář udělat, je začít psát kódový úryvek, a GitHub Copilot navrhne kompletní návrh na základě analýzy milionů veřejných repozitářů a hlubokého porozumění sémantice programovacích jazyků.

Hlavní výhody pro programátory zahrnují:

• urychlení práce až o 55%,
• zvýšení produktivity a spokojenosti díky rychle se objevujícím, efektivním řešením,
• menší frustraci při vytváření opakujícího se kódu,
• rychlejší řešení problémů.

Cloudové nové technologie: inovace od Microsoftu

Microsoft vyvinul inovativní aplikace jazykových modelů, aby řešil běžnou výzvu pro mnoho firem využívajících cloud – problémy související s řízením tak složité infrastruktury a rychlou reakcí na poruchy.

Jak toho bylo dosaženo? Specialisté Microsoftu využili schopnosti jazykových modelů k analýze popisů incidentů a protokolů. Na základě toho mohou modely navrhovat nejpravděpodobnější příčiny problémů a optimální řešení.

Důležité je, že čím více dat je umělé inteligenci poskytnuto, tím přesnější se stává při detekci a klasifikaci nových poruch, což vede k rychlejšímu času reakce a snížení ztrát způsobených výpadky cloudu.

Využití AI v automatickém řízení incidentů v cloudu představuje příležitost pro:

• rychlejší diagnostiku příčin poruch – AI analyzuje data rychleji než člověk,
• automatizované opravy – řešení generovaná umělou inteligencí eliminují potřebu lidského zásahu,
• menší prostoje a lepší provozní kontinuitu – rychlejší reakce snižuje ztráty pro firmy využívající nové cloudové technologie.

To je teprve začátek využívání AI v nových technologiích cloud computingu. Brzy, možná, bude většina administrativních procesů a technické podpory automatizována.

Siemens: testování softwaru s AI

Specialisté společnosti Siemens využili schopnosti strojového učení k automatizaci velmi časově náročného aspektu vývoje softwaru – testování.

Vyvinuli systém nových technologií, který na základě dat z předchozích testů a verzí kódu dokáže předpovědět výsledky nových testů s 78% přesností.

Co to v praxi přináší? Nejvýznamnějším aspektem je rychlejší zpětná vazba pro vývojáře. Vývojáři dostávají předběžné návrhy týkající se výsledků testů téměř okamžitě, aniž by museli čekat na skutečné dokončení testů, což u velkých projektů může trvat hodiny nebo dny.

To umožňuje rychlejší identifikaci a odstranění chyb, aniž by se plýtvalo časem na přepínání kontextu a vzpomínání na detaily dříve napsaného kódu.

Druhým významným aspektem je optimalizace pořadí testů. Předpovědi týkající se jejich výsledků umožňují určit optimální sekvenci pro provádění jednotlivých testů, aby se potenciální chyby objevily co nejdříve.

To šetří výpočetní zdroje potřebné k provedení celého souboru testů. Ve studiích byla pozorována dokonce 10% redukce celkového času testování.

Shrnutí: nové AI technologie

Umělá inteligence pohání technologický pokrok mnoha způsoby. Primárně:

• generuje nové nápady a koncepty zařízení kombinováním faktů neobvyklými způsoby,
• usnadňuje rychlé a nákladově efektivní prototypování, stejně jako urychluje proces testování řešení,
• optimalizuje návrh a výrobní procesy,
• automatizuje monitorování a údržbu systémů,
• urychluje práci programátorů,
• pomáhá při diagnostice technických problémů, a
• automatizuje testování softwaru.

Možná brzy většina průlomových vynálezů vznikne s podporou umělé inteligence. Proto stojí za to sledovat tyto fascinující změny a neustále se učit, jak využívat nové technologie ve své práci.

Pokud se vám náš obsah líbí, připojte se k naší komunitě pilných včel na Facebooku, Twitteru, LinkedInu, Instagramu, YouTube, Pinterestu, TikToku.