مدیریت ساختمان ها با هوش مصنوعی

گروه فناوری _ گزارش‌هایی از کره‌ی جنوبی منتشر شده مبنی بر اینکه سامسونگ قصد دارد تکنولوژی‌های هوشمندی ویژه‌ی ساختمان‌ها معرفی کند.

به گزارش بولتن نیوز وبه نقل از زومیت ، به‌نظر می‌رسد سامسونگ در حال توسعه‌‌ی فناوری جدیدی است که به مدیران ساختمان‌ها اجازه خواهد داد، به‌کمک هوش مصنوعی ساختمان‌ها را مدیریت کنند.

بیشتر بخوانید: اخباری که در وبسایت منتشر نمی‌شوند!

بنا‌بر گزارشی از کره‌ی جنوبی، این تکنولوژی اختصاصی اینترنت اشیاء، روز ۲۶ مهرماه در دفتر مرکزی سامسونگ در شهر سئول کره‌ی جنوبی معرفی خواهد شد. در حال حاضر مشخص نیست که آیا سامسونگ فناوری جدید مدیریت ساختمان‌ها را در اختیار کاربران تجاری قرار خواهد داد یا خیر.

گفته می‌شود این پلتفرم جدید با نام تجاری b.IoT عرضه می‌شود و اطلاعات مورد نیاز خود را از داده‌های حسگرها و منابع دیگری از جمله تلویزیون‌های ساکنان به‌دست می‌آورد. از این اطلاعات برای تعیین قسمت‌های فعال و غیر فعال ساختمان استفاده می‌شود و مدیران ساختمان‌ها می‌توانند، به کمک این فناوری مواردی نظیر گرمایش و سیستم‌های روشنایی را به‌طور خودکار مدیریت کنند. این مسئله موجب صرفه‌جویی در زمان و هزینه‌های مصرفی ساختمان‌ها می‌‌شود.

کره‌ای‌ها در نظر دارند روی صادرات این فناوری نیز سرمایه‌‌گذاری کنند. سامسونگ می‌خواهد از فناوری b.IoT در ساختمان خود در شهر ورشو در کشور لهستان بهره ببرد و همچنین از آن در ساختمان‌هایی در شهرهای یونگجو و دائگو در کره‌ی جنوبی نیز بهره‌برداری کند.

این غول دنیای فناوری در تلاش است تا سهم خود در بازار اینترنت اشیاء و ساختمان‌ها را افزایش داده و نفوذش در این بازار رو به رشد را گسترش دهد. اخیرا سامسونگ محصولات جدیدی بر پایه‌ی فناوری اینترنت اشیاء معرفی کرده است؛ این محصولات، زمینه‌های مختلفی از سیستم‌های هوشمند خانگی گرفته تا هوش مصنوعی در دستگاه‌های همراه را در بر می‌گیرند. بخشی از پیشرفت‌های سامسونگ در دنیای هوش مصنوعی حاصل فناوری‌های توسعه یافته توسط استارتاپ آمریکایی Viv Labs است. کره‌ای‌ها نوامبر سال گذشته موفق به تصاحب این استارتاپ شدند و گفته‌ می‌شود از پیشرفت‌های این استارتاپ در توسعه‌ی دستیار هوشمند خود، موسوم به بیکسبی نیز استفاده کرده‌اند.

دو ماه پیش نیز گزارش شده بود که سامسونگ در حال به‌کارگیری سیستم‌ عامل اختصاصی خود، تایزن در دستگاه‌های اینترنت اشیاء نظیر سیستم‌های روشنایی هوشمند و وسائل خانگی است. هدف کره‌ای‌ها از به‌کارگیری تایزن، کاهش وابستگی‌شان به پلتفرم‌هایی نظیر اندروید در دستگاه‌های همراه است. ماه نوامبر سال جاری نیز سامسونگ اپلیکیشنی موسوم به Samsung Connect را معرفی کرد که نقش ابزاری مرکزی برای کنترل دستگاه‌های مرتبط با اینترنت را برعهده داشت. مشخص نیست که فناوری‌های ساختمانی اینترنت اشیاء که توسط سامسونگ توسعه داده شده‌اند چه امکاناتی را با خود به همراه می‌آورند؛ اما اگر چنین پروژه‌ای در جریان است، به‌زودی سامسونگ اطلاعات بیشتری در رابطه با آن منتشر خواهد کرد.

منبع: بولتن نیوز

درخواست حذف خبر:

«خبربان» یک خبرخوان هوشمند و خودکار است و این خبر را به‌طور اتوماتیک از وبسایت www.bultannews.com دریافت کرده‌است، لذا منبع این خبر، وبسایت «بولتن نیوز» بوده و سایت «خبربان» مسئولیتی در قبال محتوای آن ندارد. چنانچه درخواست حذف این خبر را دارید، کد ۱۴۹۸۶۹۹۴ را به همراه موضوع به شماره ۱۰۰۰۱۵۷۰ پیامک فرمایید. لطفاً در صورتی‌که در مورد این خبر، نظر یا سئوالی دارید، با منبع خبر (اینجا) ارتباط برقرار نمایید.

با استناد به ماده ۷۴ قانون تجارت الکترونیک مصوب ۱۳۸۲/۱۰/۱۷ مجلس شورای اسلامی و با عنایت به اینکه سایت «خبربان» مصداق بستر مبادلات الکترونیکی متنی، صوتی و تصویر است، مسئولیت نقض حقوق تصریح شده مولفان در قانون فوق از قبیل تکثیر، اجرا و توزیع و یا هر گونه محتوی خلاف قوانین کشور ایران بر عهده منبع خبر و کاربران است.

خبر بعدی:

داده‌های آموزشی هوش مصنوعی عرصه جدید رقابت شرکت‌های بزرگ فناوری

به گزارش خبرنگار مهر؛ با ظهور و توسعه روزافزون هوش مصنوعی طی سال‌های اخیر، این فناوری تحول‌آفرین به بخشی جدایی ناپذیر از صنایع مختلف تبدیل شده است و فرآیندها و تصمیم‌گیری ها را به شکلی عمیق تحت تأثیر قرار داده است. همین امر سبب ظهور رقابتی شدید میان شرکت‌های فناوری برای عرضه ارائه خدمات مبتنی بر هوش مصنوعی شده است. در چنین شرایطی، داده‌های آموزشی در کنار توان محاسباتی و الگوریتم‌ها، یکی از ارکان اساسی و تعیین کننده در توسعه این فناوری محسوب می‌شوند. داده‌های آموزشی به عنوان پایه‌ای برای الگوریتم‌های یادگیری ماشینی جهت یادگیری و بهبود عملکرد هوش مصنوعی عمل می‌کنند و همین امر، دستیابی به داده‌های مذکور را در مرکز رقابت استارتاپ‌های هوش مصنوعی و غول‌های فناوری قرار داده است. بازیگران کلیدی این عرصه، رقابت برای دستیابی به داده‌های آموزشی با کیفیت بالا را آغاز کرده‌اند.

داده‌های آموزشی هوش مصنوعی (AI training data) به مجموعه اطلاعات مورد استفاده برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی اطلاق می‌شود. بسته به نوع مدل هوش مصنوعی در حال توسعه، این داده ها می‌توانند به اشکال مختلفی مانند متن، تصویر، ویدئو یا داده‌های عددی مورد استفاده قرار گیرند.

به عقیده طیف گسترده‌ای از کارشناسان، داده‌های آموزشی آینده نوآوری در حوزه هوش مصنوعی را شکل می‌دهند.

نقش داده‌های آموزشی در توسعه هوش مصنوعی

داده‌های آموزشی نقش مهمی در شکل دادن به رفتار و قابلیت‌های الگوریتم‌های هوش مصنوعی ایفا می‌کنند. توسعه‌دهندگان می‌توانند با قرار دادن مدل‌های یادگیری ماشینی در معرض مقادیر زیادی از داده‌های آموزشی برچسب‌گذاری شده، آن‌ها را برای تشخیص الگوها، پیش‌بینی و انجام وظایف با دقت بالا آموزش دهند. همه انواع متنوع برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی از جمله تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی یا رانندگی خودکار، برای دستیابی به عملکرد بهینه و افزایش توان، به شدت به مجموعه‌های داده آموزشی متنوع و غنی متکی هستند.

شرکت‌های بزرگ فناوری و داده‌های آموزشی هوش مصنوعی

غول‌های فناوری آمریکایی مانند گوگل، آمازون، متا، مایکروسافت و اپل در خط مقدم تحقیق و توسعه هوش مصنوعی قرار دارند و از منابع وسیعی برای عبور از مرزهای نوآوری و پیش‌برد فناوری استفاده می‌کنند. به عقیده کارشناسان، این شرکت‌ها اهمیت استراتژیک داده‌های آموزشی را در افزایش قابلیت‌های سیستم‌های هوش مصنوعی خود و به دست آوردن مزیت رقابتی در بازار می‌شناسند. در نتیجه، رقابت شدیدی بین غول‌های فناوری برای به دست آوردن داده‌های آموزشی با کیفیت بالا وجود دارد که می‌تواند به ابتکارات فناورانه آن‌ها در بخش هوش مصنوعی کمک کند.

چالش‌ها در دستیابی به داده‌های آموزشی

در حالی که با توسعه روزافزون هوش مصنوعی و نیاز رو به رشد بازار تقاضا برای داده‌های آموزشی همچنان در حال افزایش است، شرکت‌ها با چالش‌های مختلفی در دسترسی به منابع و استفاده مؤثر از داده‌ها مواجه هستند. نگرانی‌های حریم خصوصی داده‌ها با قوانینی از جمله مانند مقررات عمومی حفاظت از داده اروپا (GDPR) که دستورالعمل‌های سخت‌گیرانه‌ای را در مورد جمع‌آوری و استفاده از داده‌های شخصی اعمال می‌کند، به یک موضوع مهم تبدیل شده است. علاوه بر این، اطمینان از تنوع و نمایندگی داده‌های آموزشی برای جلوگیری از تعصب، سوگیری و اطمینان از استحکام مدل‌های هوش مصنوعی ضروری است.

راهبردهای موجود برای تولید داده‌های آموزشی

شرکت‌های بزرگ فناوری برای مقابله با چالش‌های موجود در مسیر دستیابی به داده‌های آموزشی، در حال بررسی استراتژی‌های نوآورانه جهت تولید مجموعه داده‌های متنوع و با کیفیت هستند. در چنین شرایطی پلتفرم‌های جمع‌سپاری به سازمان‌ها این امکان را می‌دهند که داده‌ها را از مجموعه بزرگی از مشارکت‌کنندگان جمع‌آوری کنند و آن‌ها را قادر می‌سازد تا مجموعه داده‌های خود را به طور مؤثر مقیاس‌بندی کنند. علاوه بر این، تکنیک‌های تولید داده مصنوعی برای تقلید سناریوهای دنیای واقعی نیز بخشی کلیدی از داده‌های آموزشی هستند که از سوی شرکت‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند.

تأثیر کیفیت داده‌های آموزشی بر عملکرد هوش مصنوعی

کیفیت داده‌های آموزشی به طور مستقیم بر عملکرد و قابلیت اطمینان مدل‌های هوش مصنوعی تأثیر می‌گذارد. مجموعه داده‌های ضعیف یا دارای سوگیری می‌توانند منجر به پیش‌بینی‌های نادرست شوند و تعصبات موجود در سیستم‌های هوش مصنوعی را تقویت کنند. برای کاهش این مسائل، شرکت‌ها باید فرآیندهای تضمین کیفیت داده‌ها را اولویت بندی کنند و اقداماتی را برای شناسایی و اصلاح سوگیری‌ها در داده‌های آموزشی خود اجرا کنند.

چارچوب‌های قانونی برای داده‌های آموزشی هوش مصنوعی

در طول سال‌های اخیر و به منظور پاسخ به نگرانی‌های فزاینده در مورد حفظ حریم خصوصی داده‌ها و اخلاقیات، برخی چارچوب‌های نظارتی برای کنترل مدیریت داده‌های آموزشی در توسعه هوش مصنوعی ایجاد شده‌اند. از همین روی، شرکت‌ها ملزم به رعایت مقررات حفاظت از داده‌ها و اطمینان از شفافیت در شیوه‌های جمع آوری داده‌های خود هستند. رعایت این مقررات برای ایجاد اعتماد در میان کاربران و ذی‌نفعان و کاهش خطرات مرتبط با سو استفاده از داده‌ها ضروری است.

روندهای آینده در داده‌های آموزشی هوش مصنوعی

با نگاهی به آینده، انتظار می‌رود که پیشرفت در روش‌های جمع‌وری منابع داده، کیفیت و تنوع داده‌های آموزشی در دسترس توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی را افزایش دهد. تکنیک‌هایی مانند شبکه‌های زایای دشمن‌گونه (Generative Adversarial Networks) یادگیری انتقالی (transfer learning)، مدل‌ها را قادر می‌سازد که از منابع داده محدود استفاده کنند و به طور مؤثر وظایف جدید را بیاموزند. علاوه بر این، اتخاذ رویکردهای یادگیری فدرال (federated learning) امکان آموزش غیرمتمرکز در مجموعه داده‌های توزیع شده را فراهم و حریم خصوصی داده‌ها را حفظ می‌کند. این مدل‌ها همچنین عملکرد مدل را بهبود می‌بخشند.

نتیجه‌گیری

رقابت بین شرکت‌های بزرگ فناوری برای به دست آوردن داده‌های آموزشی هوش مصنوعی بر اهمیت استراتژیک داده‌ها در هدایت نوآوری این فناوری افزوده است. از آنجایی که شرکت‌ها پیچیدگی‌های جمع‌آوری و استفاده از داده‌ها را درک می‌کنند، اطمینان از کیفیت، تنوع و انطباق آن‌ها با مقررات بسیار مهم و حیاتی شده است. سازمان‌ها با قرار گرفتن در خط مقدم روندهای نوظهور تولید و استفاده از داده‌های آموزشی، می‌توانند از پتانسیل کامل فناوری هوش مصنوعی بهره ببرند و راه حل‌های تأثیرگذاری را برای چالش‌های جهانی این حوزه ارائه دهند.

چشم‌انداز داده‌های آموزشی هوش مصنوعی، با پیشرفت در تکنیک‌های جمع‌آوری و افزایش حجم داده‌ها، به طور مداوم در حال تغییر است. با ادامه رشد تقاضا برای برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی در صنایع، نیاز به داده‌های آموزشی با کیفیت بالا و متنوع افزایش می‌یابد. در چنین شرایطی شرکت‌هایی که می‌توانند به‌طور مؤثر چالش‌های کسب و استفاده از داده‌های آموزشی را پشت سر بگذارند، در بازار هوش مصنوعی مزیت رقابتی به دست خواهند آورند و نوآوری در این زمینه را هدایت خواهند کرد.

در عصر پیشرفت سریع هوش مصنوعی، رقابت برای داده‌های آموزشی این حوزه صرفاً به دست آوردن حجم وسیعی از داده‌ها نیست؛ بلکه اطمینان از کیفیت، ارتباط و استفاده اخلاقی از داده‌ها نیز مسائل کلیدی این حوزه محسوب می‌شوند. شرکت‌ها می‌توانند با اولویت دادن به یکپارچگی و تنوع داده‌ها، مدل‌های هوش مصنوعی قوی، بی‌طرفانه و توانمند بسازند. با تشدید رقابت بین شرکت‌های بزرگ فناوری، کسب مزیت در استفاده از داده‌های آموزشی همچنان یک تمایز کلیدی در چشم‌انداز هوش مصنوعی خواهد بود.

کد خبر 6096023