Az adatközpontok világa gyors ütemben fejlődik. Több a számítási kapacitás, több az adat, és egyre nagyobb szerepet kap a mesterséges intelligencia. Ezzel egy időben az európai szabályozások szigorodnak, az energiaárak emelkednek, és az üzleti szereplők egyre nagyobb nyomás alatt állnak, hogy innovatívak legyenek – mindezt úgy, hogy közben megfeleljenek az előírásoknak és fenntarthatóak maradjanak.

Az Fsas Technologies nem csupán alkalmazkodik ezekhez a változásokhoz – aktívan formálja is azokat. A MONAKA processzor és a világ leggyorsabb kvantumszimulátorai révén a következő generációs számítástechnikát hozzuk el. Ezek nem távoli ígéretek – hanem már most is elérhető valós képességek ügyfeleink számára.

A váltás: új igények, új megoldások

Szinte minden iparágban elérték a hagyományos IT-rendszerek teljesítőképességük határait. A vállalatoknak egy összetett helyzetben kell eligazodniuk, ahol egyszerre kell megfelelniük a teljesítményigényeknek, szigorú adatvédelmi előírásoknak, és az energiafelhasználás csökkentésére irányuló nyomásnak. Közben az IT-környezetek egyre széttagoltabbá válnak – a munkaterhelések megoszlanak az edge, cloud és hibrid rendszerek között. Az AI gyorsaságot és méretezhetőséget igényel. A geopolitikai helyzet pedig egyre inkább befolyásolja a digitális stratégiákat.

Ehhez gondos mérlegelésre van szükség: a vállalatoknak úgy kell innovatívak lenniük, hogy közben megtartsák az ellenőrzést infrastruktúrájuk, adataik és energiafelhasználásuk felett. A megfelelőség, fenntarthatóság és rugalmasság ma már nem különálló prioritások – ezeket a technológiák alapvető részeként kell kezelni.

A változás fő mozgatórugói:

• Növekvő számítási kapacitás és adatmennyiség
• Az AI bővülő szerepe az üzleti életben
• Bonyolultabb hardver- és rendszerarchitektúrák
• Új szabályozások, melyek kihívásokat és lehetőségeket is teremtenek

Ami biztos: a sebesség és a tárhely önmagában már nem elegendő. A jövő intelligens infrastruktúrát kíván, amely képes lépést tartani a világ gyors változásaival.

Ismerje meg MONAKÁ-t: A jövőre tervezett processzort

Itt lép színre a MONAKA. Ez a processzor túlmutat a hagyományos architektúrák határain. Olyan jövőbiztos alapot nyújt, amely kielégíti a mai teljesítményigényeket, miközben segít megoldást találni az adatközpontokat érintő legnagyobb kihívásokra.

A MONAKA az ARM architektúrára épül, egyedi mikroarchitektúrával, mely egy 3D-s, sokmagos kialakítást ötvöz a Fugaku (a világ korábbi No. 1 szuperszámítógépe) technológiai örökségével. Ez egy csúcskategóriás processzor, amely skálázható, nagy teljesítményt, kivételes energiahatékonyságot és erős biztonságot biztosít – ideálissá téve AI-hoz, edge)számításokhoz és nagy terhelésű adatközponti feladatokhoz.

Cloud-native kialakítása magas memóriasávszélességet tesz lehetővé, amely zavartalan működést biztosít a legigényesebb feladatok esetén is. Emellett megbízható működést garantál olyan funkciókkal, mint a több VM-en futó számítások és a mainframe szintű RAS-támogatás.

A MONAKA élvonalbeli gyártástechnológiája kiemelkedően energiahatékony működést tesz lehetővé, akár ultra-alacsony feszültségen is. A processzor közvetlen folyadékhűtést is támogat, amely a hűtési igények 80%-át fedezi, a maradék 20%-ot pedig léghűtés biztosítja. Az eredmény: alacsonyabb energiafogyasztás, jobb teljesítmény/fogyasztás arány (PUE), valamint sűrű, nagy teljesítményű konfigurációk támogatása – ideértve a magas hőtervezési teljesítményű CPU-kat és GPU-kat is.

A lényeg: a MONAKA nemcsak teljesítményben, hanem teljesítmény/watt arányban is kézzelfogható eredményeket nyújt. A 2027-re prognosztizált alternatívákhoz képest kétszer jobb teljesítmény/watt értéket kínál.

Merre tovább?

A MONAKA és a kvantumszámítás révén az Fsas Technologies a következő évtized IT-jét alakítja. 2023-ban megépítettük a világ leggyorsabb, 36 qubit-es kvantumszimulátorát, az eredetileg a Fugaku számára tervezett A64FX processzorok felhasználásával. Ez nemcsak technológiai áttörés volt – hanem egy új korszak kezdete.

Azóta gyors ütemben haladtunk előre:

• 2024 szeptemberében elindítottunk egy 39 qubit-es szimulátort
• 2025 elején bemutattuk a 256 qubit-es kvantumszámítógépet
• 2026 pénzügyi évében jön az 1 000 qubit-es gép

A MONAKA és a kvantuminnováció ötvözésével egy olyan erőteljes platformot hozunk létre, amely nemcsak a jelen igényeit támogatja – hanem új lehetőségeket is nyit a jövőre nézve. Akár az AI-infrastruktúráját optimalizálná, akár energiafogyasztást csökkentene, vagy kvantumalapú megoldásokat keres – készen állunk, hogy segítsünk továbblépni.

A jövő már itt van. Építsük meg együtt.
Beszéljen szakértőinkkel a hibrid jövőjéről.

Forrás: Quantum Computing Meets MONAKA: The Future of Data Is Already Here

A Kvantumszámítás és MONAKA: Az adatközpontok jövője elkezdődött bejegyzés először Fsas Technologies hírek egyenesen a magyar disztribútortól | HRP Europe Kft.-én jelent meg.

Az AI már nem egy hiánypótló technológia, hanem gyorsan kulcsfontosságúvá vált mind a szervezetek, mind az általuk nyújtott szolgáltatások átalakításában. A tartalomkészítés automatizálásától az ügyfélszolgálat intelligens chatbotokkal történő forradalmasításáig a generatív AI átformálja az üzleti életet és növeli a versenyelőnyt.

A McKinsey 2023-as jelentése szerint a generatív AI évente 4,4 billió dollárral (az USA-ban fejenként mintegy 14 000 dollárral) növelheti a globális gazdaságot. Mégis, ahogy a szervezetek rohannak előre az AI technológia bevezetésével, felmerül egy kritikus kérdés: „Rendelkeznek-e az emberei a szükséges készségekkel ahhoz, hogy a legtöbbet hozzák ki az AI és a generatív AI előnyeiből?”.

A munkaerő tovább- és átképzésébe való befektetés kritikus sikertényező az AI-ban rejlő lehetőségek és az AI bevezetéséből származó befektetés megtérülésének maximalizálásában.

A generatív mesterséges intelligencia felemelkedése a vállalatoknál

A fejlett gépi tanulási algoritmusok kihasználásával a vállalatok ma már automatizálhatják az összetett feladatokat, innovatív megoldásokat hozhatnak létre, és javíthatják a döntéshozatali folyamatokat. Ez a technológia nemcsak a hatékonyságot növeli, hanem a kreativitást is elősegíti, lehetővé téve a szervezetek számára, hogy versenyképesek maradjanak a gyorsan fejlődő piacon.

Azonban gyakran jelentős szakadék tátong a generatív mesterséges intelligenciában rejlő, a szervezetek javát szolgáló potenciál és sok szervezet azon képessége között, hogy ezt a potenciált teljes mértékben kiaknázza. Ez a szakadék nagyrészt az alkalmazottak szükséges készségeinek hiányából fakad.

Az Accenture egy nemrégiben készült tanulmánya szerint azok a vállalatok, amelyek nagy hangsúlyt fektetnek az AI készségek fejlesztésére, 25%-kal nagyobb megtérülést értek el az AI-beruházásokon, mint azok, amelyek nem helyezték előtérbe a készségek fejlesztését. Ez kiemeli annak fontosságát, hogy olyan munkaerőt képezzünk ki, amely nem csak ismeri a generatív mesterséges intelligenciát, hanem jártas is annak alkalmazásában.

A generatív AI készséghiány

A generatív AI technológia gyors fejlődése megelőzte a hatékony használatához szükséges készségek fejlődését. A Deloitte 2023-as felmérése szerint az üzleti vezetők 65%-a a mesterséges intelligenciával kapcsolatos készségek hiányát jelölte meg az AI-technológiák – köztük a generatív AI – bevezetésének legnagyobb akadályaként. Ez a készséghiány különösen hangsúlyos a következő területeken:

1. Az AI képességeinek és korlátainak megértése: Az alkalmazottaknak meg kell érteniük, hogy a generatív AI mire képes és mire nem, hogy reális elvárásokat támaszthassanak és hatékonyan használhassák a technológiát. Ehhez műszaki ismeretekre és kritikai gondolkodásra van szükség annak felméréséhez, hogy mikor és hogyan kell alkalmazni a generatív mesterséges intelligenciát.

2. Adatismeret: A generatív AI nagymértékben támaszkodik az adatokra, és az adatok minősége közvetlenül befolyásolja az AI-modellek hatékonyságát. Az alkalmazottaknak adatismerettel kell rendelkezniük, meg kell érteniük, hogyan kell adatokat gyűjteni, tisztítani és értelmezni a pontos bemenetek és releváns kimenetek biztosítása érdekében.

3. AI modellek képzése és finomhangolása: Az előre betanított generatív AI modellek hatékonyságának maximalizálása gyakran finomhangolást igényel, hogy igazodjon az adott üzleti igényekhez. Ez a modelleknek a szervezeti adatok és célkitűzések alapján történő beállítását jelenti.

4. Etikus AI-használat: A generatív mesterséges intelligencia ereje etikai felelősséggel jár. Az alkalmazottakat mind a generatív mesterséges intelligencia technikai aspektusaira, mind az etikai megfontolásokra ki kell képezni, beleértve a mesterséges intelligencia kimeneteiben megjelenő torzítások azonosítását és mérséklését.

5. Funkciók közötti  együttműködés: A generatív AI-projektek gyakran több részleg közötti együttműködést igényelnek. Az alkalmazottaknak erős együttműködési készségekre van szükségük ahhoz, hogy hatékonyan tudjanak több funkciót átfogó csapatokban dolgozni, komplex műszaki koncepciókat kommunikálni a nem műszaki érdekeltek felé, és az AI-kezdeményezéseket összehangolni a szélesebb körű üzleti célokkal.

Generatív AI-képzett munkaerő

A generatív mesterséges intelligencia terén mutatkozó készséghiány kezelése átfogó stratégiát igényel, amely magában foglalja a meglévő alkalmazottak továbbképzését, a folyamatos tanulás kultúrájának előmozdítását és a mesterséges intelligencia műveltségének a szervezeti struktúrába való integrálását.

1. Képzési programok

A készséghiány áthidalásának egyik leghatékonyabb módja a célzott képzési programok. Ezeket a programokat úgy kell megtervezni, hogy a szervezeten belüli különböző szintű szakértelemhez igazodjanak:

– A műszaki csapatok számára: A mesterséges intelligenciamodell-fejlesztés, az adatkezelés és a mesterséges intelligencia etikája terén nyújtott továbbképzés.

– Nem technikai csapatok számára: Alapvető ismeretek nyújtása a mesterséges intelligenciáról, arra összpontosítva, hogy a generatív mesterséges intelligencia hogyan alkalmazható az adott szerepkörben.

Példa: Egy vezető globális bank belső AI-akadémiát indított, amely az első évben 2000 alkalmazottat képzett ki, jelentősen növelve a szervezet AI-képességeit.

2. A folyamatos tanulás kultúrájának előmozdítása

A generatív AI és a kapcsolódó technológiák gyorsan fejlődnek, ezért kulcsfontosságú, hogy naprakészek maradjunk. A szervezeteknek támogatniuk kell a folyamatos tanulás kultúráját, ahol a munkavállalókat arra ösztönzik, hogy folyamatosan frissítsék készségeiket és tudásukat. Ezt a következőkkel lehet elérni:

– Rendszeres képzés: Folyamatos képzési programok és felfrissítő tanfolyamok kínálása, hogy az alkalmazottak naprakészek maradjanak a mesterséges intelligencia legújabb vívmányaival kapcsolatban.

– Tanuló közösségek: Belső közösségek vagy fórumok létrehozása, ahol az alkalmazottak megoszthatják tudásukat, megvitathatják a kihívásokat, és együttműködhetnek az AI-projekteken.

– Ösztönzők: Ösztönzők biztosítása az alkalmazottak számára, hogy AI-tanúsítványokat vagy továbbképzéseket szerezzenek, például a tanfolyamok költségeinek fedezése vagy bónuszok felajánlása az elvégzett tanúsítványokért.

3. A mesterséges intelligencia műveltség integrálása a szervezetbe

Az AI-műveltség nem korlátozódhat a szervezeten belül néhány szakemberre; be kell építeni a teljes szervezetbe. Ezt a következőkkel lehet elérni:

– A mesterséges intelligencia kompetenciák beépítése a munkaköri leírásokba: Annak biztosítása, hogy a mesterséges intelligenciával kapcsolatos készségek bekerüljenek a munkaköri leírásokba, nemcsak a technikai szerepkörökben, hanem az egész szervezetben.

– Az AI beépítése a belépési programokba: A mesterséges intelligencia ismereteinek beépítése az új alkalmazottaknak szóló beiskolázási programokba annak biztosítása érdekében, hogy a személyzet minden tagja, függetlenül a beosztásától, alapvető ismeretekkel rendelkezzen a mesterséges intelligenciáról és annak alkalmazásairól.

– Vezetőképzés: A vezetők felruházása AI-ismeretekkel, hogy megalapozott döntéseket tudjanak hozni az AI-stratégiáról és a befektetésekről. A vezetői programoknak modulokat kell tartalmazniuk az AI üzleti hatásáról, az etikai megfontolásokról és arról, hogyan lehet az AI által vezérelt átalakulást vezetni.

A generatív AI-képességek megtérülésének mérése

A generatív AI-képességekbe való befektetés nem csupán egy költséghely; ez egy mérhető megtérüléssel járó stratégiai befektetés. Azok a szervezetek, amelyek prioritásként kezelik az AI készségek fejlesztését, nagyobb valószínűséggel látnak kézzelfogható előnyöket, többek között:

– Fokozott hatékonyság: A generatív AI használatában jártas alkalmazottak automatizálhatják a rutinfeladatokat, így időt szabadíthatnak fel a stratégiai munkára.

– Fokozott innováció: A generatív mesterséges intelligenciát értő és használni tudó munkaerő jobb helyzetben van az innováció előmozdításához.

– Jobb döntéshozatal: A generatív mesterséges intelligencia olyan meglátásokat nyújthat, amelyek jobb döntéshozatalt eredményeznek. Ha az alkalmazottak megértik, hogyan kell ezeket az eszközöket hatékonyan használni, akkor olyan adatvezérelt döntéseket hozhatnak, amelyek javítják az üzleti eredményeket.

Következtetés

A generatív mesterséges intelligencia hatalmas lehetőségeket rejt magában, de az előnyök és a befektetések megtérülése az AI-technológia kihasználásában jártas munkaerőn múlik. Azok a szervezetek, amelyek befektetnek munkaerőjük tovább- és átképzésébe, versenyelőnyre tesznek szert az egyre inkább AI-vezérelt világban.

Ajánlások

A Fujitsu világszerte több mint 2000 AI-projektet valósított meg sikeresen. Vegye fel a kapcsolatot a Fujitsuval, hogy megtudja, hogyan segíthetünk az Ön szervezetének maximalizálni az AI-ban rejlő lehetőségeket!

Forrás: AI Transformation: Do your people have the AI skills they need?

A Mesterséges intelligencia átalakulás: Az emberei rendelkeznek a szükséges AI-képességekkel? bejegyzés először Fsas Technologies hírek egyenesen a magyar disztribútortól | HRP Europe Kft.-én jelent meg.

A Fujitsu és az AMD (NASDAQ: AMD) bejelentette, hogy egyetértési nyilatkozatot írtak alá, amelynek értelmében stratégiai partnerséget alakítanak ki az AI és a nagy teljesítményű számítástechnika (HPC) számítási platformjainak létrehozása érdekében. A partnerség, amely a technológiafejlesztéstől a kereskedelmi forgalomba hozatalig minden szempontot felölel, nyílt forráskódú és energiatakarékos platformok létrehozását kívánja elősegíteni, amelyek kiváló teljesítményű processzorokból és rendkívül rugalmas AI/HPC szoftverekből állnak, és célja a nyílt forráskódú AI és/vagy HPC kezdeményezések felgyorsítása.

Az AI, köztük a generatív AI gyors terjedése miatt a felhőszolgáltatók és a végfelhasználók optimalizált architektúrákat keresnek különböző árfekvésű és teljesítményarányos teljesítményű konfigurációkban. Az AMD végponttól végpontig támogatja a nyílt ökoszisztémát, és határozottan hisz abban, hogy az ügyfeleknek választási lehetőséget kell biztosítani. A Fujitsu a FUJITSU-MONAKA (1), egy következő generációs Arm-alapú processzor kifejlesztésén dolgozott, amelynek célja a nagy teljesítmény és az alacsony energiafogyasztás elérése. A FUJITSU-MONAKA az AMD Instinct™ gyorsítókkal együtt további választási lehetőséget biztosít az ügyfeleknek a nagyléptékű AI-munkaterhelés feldolgozásának megvalósításához, miközben az adatközpontok teljes tulajdonlási költségét igyekeznek csökkenteni.

Ez az együttműködés a három stratégiai területre, a mérnöki tevékenységre, az ökoszisztémákra és az üzletre összpontosít, és a Fujitsu világelső szuperszámítógép-alapú fejlett CPU-technológiáját egyesíti az iparágvezető AMD GPU-technológiával. Az együttműködés keretében a Fujitsu és az AMD 2027-ig az innovatív számítási platformok közös fejlesztését tűzi ki célul az AI és a HPC számára.

Emellett az AMD ROCm™ szoftver, a GPU-khoz készült nyílt forráskódú AI/HPC szoftvercsomag és a Fujitsu Arm-alapú FUJITSU-MONAKA szoftvere alapján a Fujitsu és az AMD növelni fogja együttműködését a nyílt forráskódú közösséggel. Mindkét vállalat arra törekszik, hogy előmozdítsa az általuk biztosított AI számítási platformokhoz optimalizált nyílt forráskódú AI-szoftverek fejlesztését, és az ökoszisztéma bővítésén dolgozik.

A Fujitsu és az AMD a marketing és az ügyfelekkel való közös munka terén is együttműködik majd, hogy ezeket az AI számítási platformokat világszerte kínálhassák. Emellett az AI felhasználási esetek kiterjesztése és az AI társadalmi megvalósításának előmozdítása érdekében a FUJITSU-MONAKA és az AMD Instinct gyorsítók számítási infrastruktúrájára alapozva a két vállalat együttműködik egy nyílt és fenntarthatóbb AI/HPC platform ökoszisztéma kiépítésében, beleértve egy közös ügyfélközpontot is.

Az együttműködés révén a Fujitsu és az AMD egyesíti világvezető technológiáit, és a hardver és szoftver terén egyaránt fenntarthatóbb, számos vállalat által hasznosítható lehetőségeket kínálva elősegíti a nyílt forráskódú AI-kezdeményezéseket.

Az együttműködés révén a Fujitsu és az AMD egyesíti világvezető technológiáit, és a nyílt forráskódú mesterséges intelligencia kezdeményezéseket támogatja azáltal, hogy mind a hardver, mind a szoftver terén fenntarthatóbb, számos vállalat által felhasználható lehetőségeket kínál.

Vivek Mahajan, a Fujitsu Limited vállalati alelnöke, CTO, CPO, nyilatkozta:

„Az AMD-vel való stratégiai partnerség révén a Fujitsu a nyílt forráskódú AI-kezdeményezéseket kívánja felgyorsítani a fenntartható számítási platformok megvalósításának közös víziójával. Az AMD innovatív GPU-technológiájának és a Fujitsu alacsony fogyasztású/nagy teljesítményű FUJITSU-MONAKA processzorának kombinálásával olyan környezetet kívánunk teremteni, amelyben több vállalat lesz képes az AI-t felhasználni, miközben csökkenti az adatközpontok energiafogyasztását. Úgy vélem, hogy ez a partnerség fontos lépés a Fujitsu fenntartható társadalom megvalósítására irányuló erőfeszítéseinek felgyorsításában.”

Phil Guido, az AMD EVP, ügyvezető alelnöke és kereskedelmi igazgatója kommentálja:

„Azáltal, hogy élvonalbeli AMD Instinct™ gyorsítóinkat a Fujitsu fejlett, alacsony fogyasztású processzoraival kombináljuk, olyan nagy teljesítményű és energiahatékony megoldásokat tudunk nyújtani, amelyek közös AI és HPC ügyfeleink számára előnyösek. A Fujitsuval való stratégiai partnerségünk nemcsak az innováció iránti elkötelezettségünket hangsúlyozza, hanem kiemeli Japán iránti elkötelezettségünket is, ahol felismerjük a helyi partnerségek és szakértelem fontosságát. Miközben tovább bővítjük japán kapcsolatainkat, izgatottan várjuk a lehetőségeket, hogy olyan fenntarthatóbb számítási infrastruktúrát hozzunk létre, amely összhangban van Japán technológiai vezető szerepével és a fenntarthatóság iránti elkötelezettségével.”

[1] FUJITSU-MONAKA :

Az ARM utasításkészlet-architektúrán alapuló processzor, amely a legmodernebb 2 nanométeres technológiát alkalmazza. A Fujitsu saját fejlesztésű, sokmagos architektúrájának felhasználásával nagy teljesítményt és alacsony energiafogyasztást biztosít. Emellett a Fujitsu nyílt forráskódú közösséggel való együttműködése révén az iparági szabványos szoftverek támogatásával a FUJITSU-MONAKA elősegíti egy olyan környezet kialakítását, amelyben könnyű maximalizálni a teljesítményt. A FUJITSU-MONAKA-n alkalmazott új technológia az Új Energia és Ipari Technológia Fejlesztési Szervezet (NEDO) által támogatott projekt eredményein alapul.

Elérhető anyagok angolul:

• Fujitsu and AMD to begin strategic partnership to develop more sustainable computing infrastructure intended to accelerate open-source AI initiatives
• On-demand video

Forrás: Fujitsu and AMD to begin strategic partnership to develop more sustainable computing infrastructure intended to accelerate open-source AI initiatives

A FUJITSU és AMD stratégiai partnerség bejegyzés először Fsas Technologies hírek egyenesen a magyar disztribútortól | HRP Europe Kft.-én jelent meg.

A Fujitsu célja, hogy képzési programja révén a partnereket olyan szakértelemmel ruházza fel, amely szükséges a digitális korszak összetett kihívásainak kezeléséhez, különösen az olyan területeken, mint az AI, a hibrid felhő, az adatok rugalmassága és az SAP-infrastruktúrák.

Ennek megfelelően az alábbi tantermi képzéseket biztosítja a gyártó viszonteladói partnerei számára magyar nyelven:

Fujitsu WebArchitect Advanced
2024. november 8., 9.00-17.00
Jelentkezési határidő: 2024. november 6.

FUJITSU Software Infrastructure Manager (ISM) Presales
2024. november 14., 9.00-17.00
Jelentkezési határidő: 2024. november 12.

ETERNUS AB / HB Presales 
2024. november 26., 9.00-17.00
Jelentkezési határidő: 2024. november 22.

ETERNUS Inspire Plus
2025. január 16. 9.00-17.00
Jelentkezési határidő: 2025. január 14.

PRIMERGY Inspire
2025. február 13., 9.00-17.00
Jelentkezési határidő: 2025. február 11.

Helyszín: SPACES White House, 1134 Budapest, Váci út 47 E

Fontos tudnivalók a jelentkezésről

1.  A Fujitsu Training Academy (FTA) tréningportálhoz való hozzáféréshez először a partnerportálra kell bejelentkezni. Ha még soha nem regisztrált, kérjük, használja a következő linket: www.fujitsu.com/register!
   Amennyiben probléma merül fel a partnerportálra való bejelentkezéskor, kérjük, írjon e-mailt a gyongyi.fulop.external@fujitsu.com e-mail címre!
2. Ezután lépjen be a tréning portálra itt: https://www.fujitsu.com/fta-partner
3. Kattintson a meghívóban található tanfolyam linkjére!
4. Jelentkezéskor látni fogja a tanfolyam árát. Ez normális. Ezért egy 100%-os kedvezményre jogosító utalványt kell használnia a regisztrációkor: HU-STO-SER-24-25.
5. Segítség a jelentkezéshez:
   – Tippek a jelentkezéshez
   – Hogyan kell használni az utalványt? (17. oldal)

Kérdés esetén forduljon Fülöp Gyöngyihez a gyongyi.fulop.external@fujitsu.com e-mail címen vagy a 06 70 403 0727-es telefonszámon!

A Fujitsu partneri tréningek bejegyzés először Fsas Technologies hírek egyenesen a magyar disztribútortól | HRP Europe Kft.-én jelent meg.

Elkötelezett a kutatói pálya iránt

A kirendelésem befejezése után visszatértem az eredeti vállalatomhoz, és folytattam a napi munkát a programfejlesztésben. A különböző projektek közül az egyik figyelemre méltó egy műholdkép-különbségdetektáló program kifejlesztése volt. A távoli hegyvidéki területeken illegális hulladéklerakás és fakitermelés történt, ami jelentős terhet jelentett a helyi önkormányzati járőröknek. A múltbeli és a jelenlegi képek összehasonlításával a változásokat a helyszín fizikai felkeresése nélkül is fel tudtuk fedezni, ami lehetővé tette az azonnali intézkedést. Én voltam a felelős a képi különbségek felismerésére szolgáló program kifejlesztéséért. Bár az ilyen programozási feladatokat jónak találtam, de rájöttem, hogy vágyom az új technológiák fejlesztésének izgalmára. Több mint egy évtizedes mérnöki tapasztalattal a hátam mögött azon kaptam magam, hogy változtatni akarok, és közvetlenül a kutatásban akarok részt venni. Következésképpen úgy döntöttem, hogy átigazolok a Fujitsu Researchhez.

A hallucinációk kiküszöbölése a generatív mesterséges intelligenciában

Jelenleg a hallucinációk felismerését és elnyomását kutatom a generatív mesterséges intelligenciában a Mesterséges Intelligencia Laboratóriumunkban. Bár a generatív mesterséges intelligencia gyors fejlődést ért el, a hallucinációk jelensége jelentős akadályt jelent a széleskörű elterjedése előtt. Ezek olyan outputok, amelyek hihetőnek tűnnek, de olyan tévedésekre épülnek amelyek nem alapulnak tényeken vagy megalapozott ismereteken. Sokan aggodalmukat fejezik ki amiatt, hogy ezek a hallucinációk megakadályozzák a generatív mesterséges intelligencia magabiztos alkalmazását üzleti környezetben. Például, ha egy bicikliző személy képét tápláljuk be egy generatív AI rendszerbe, és megkérdezzük, hogy „Ez a személy megszegi a közlekedési szabályokat?”, az AI esetleg azt válaszolná, hogy „Nem”. A képet áttekintve azonban kiderülhet, hogy a biciklis valójában olyan járdán közlekedett, ahol tilos a kerékpározás. Ilyen esetekben elemezni kell, hogy a generatív AI hol ítélte meg rosszul a helyzetet, és mit hagyott figyelmen kívül. Ha az AI nem a bicikliző személyre összpontosított, akkor valószínűleg hallucinációról van szó. A hangsúlyt arra helyezem, hogy aprólékosan elemezzem, hogyan jut a generatív AI a válaszaira, majd olyan intézkedéseket hajtsak végre, amelyekkel felderíthetjük az ítéleteinek alapját, és elnyomhatjuk a hibás válaszokat. A generatív mesterséges intelligencia hallucinációinak felismerésére és elfojtására szolgáló technológiák létrehozása lehetővé teszi majd annak biztonságos és magabiztos használatát a professzionális alkalmazásokban.

Egy eredményt hozó folyamat értékelése

Néhány évvel ezelőtt, egy munkahelyi kihívásokkal teli időszak alatt rábukkantam egy könyvre, amelynek címe: „Yes! You Can Be Absolutely Lucky!”. A könyv lényege, hogy pozitív gondolkodásmódot közvetít, amely elhiteti, hogy a szerencsét meg lehet ragadni, és hogy az álmok eléréséhez a mechanizmusok és stratégiák megértése szükséges. A gondolkodásmódunk megváltoztathatja az életünket – a negatív gondolkodás negatívumokat vonzhat, míg a pozitív szempontokra való összpontosítás fokozatosan mindent jobbra változtat. A nézőpontom megváltoztatásával megtanultam optimistán közelíteni az élethez, ami nagyban javította a kilátásaimat a nehéz időkben. Ez a könyv számos alkalommal mélyreható segítséget és inspirációt jelentett számomra, és hangsúlyozza, hogy egy ilyen könyv elolvasása a nehézségek idején jelentősen megváltoztathatja az ember életét.

Miközben egy virágzó társadalom megteremtésén dolgozunk, igaz, hogy néha maga a munka nem mindig üdítő. Sokan küzdenek és szembesülnek mentális kihívásokkal. Gyakran csak az eredményekre összpontosítunk, de döntő fontosságú, hogy elismerjük azt a folyamatot is, amely ezekhez az eredményekhez vezet. Akárhogyan is érünk el egy adott eredményt, ugyanolyan fontos, hogy élvezzük a folyamatot. Úgy vélem, hogy nem csak a jó eredmények elérése a lényeg, hanem az érintettek érzelmeinek és tapasztalatainak figyelembevétele is elengedhetetlen ahhoz, hogy a munkaidő a lehető legjobb élményt nyújtsa.

Relaxálás sétákkal és utazással

A távmunkára való áttérés csökkentette a fizikai aktivitásomat, ezért minden reggel kicsit korábban kelek, hogy sétálni menjek. A lakóhelyem környékén rizsföldek vannak, és igazán üdítő érzés sétálni, miközben érzem az évszakok változását, ami tökéletes alaphangot ad a napnak. Hétvégén pedig elmegyek a családommal, vagy utazom. Az idei aranyhéten a feleségemmel és a gyermekemmel Japánban, Shikokunál jártunk, ahol kikapcsolódhattunk és élvezhettük az együtt töltött időt. Annyira várom már az utazásokat, hogy amint véget ér egy utazás, máris tervezem a következőt! Az egyensúly megteremtéséről van szó, egyrészt a számomra fontos értékek – mint az egészség, a családom és a társadalmi hozzájárulás – ápolásáról, másrészt a kutatás-fejlesztési törekvéseim folytatásáról.

A szerkesztő megjegyzése

A cikkben említett kutatásokon kívül Taku a tudásgráfok és a nagy nyelvi modellek (LLM) integrációjával kapcsolatos kutatás-fejlesztéssel is foglalkozik (*2). A generatív mesterséges intelligencia egyik kihívása, hogy válaszai néha pontatlanok lehetnek. A tudásgráfokat használó LLM-ek azonban jobban megérthetik az üzleti tudáson belüli kapcsolatokat, ezáltal javítva a válaszok pontosságát. Az LLM-ek alkalmazása várhatóan olyan területeken fog fejlődni, mint a jog, a pénzügy és az egészségügy. Az emberek megszabadulnak attól, hogy nagy mennyiségű szöveget kelljen olvasniuk és rendszerezniük, ami teljesebb életet eredményez. (Xiang Yi Peck, Technológiai stratégiai egység)

(*1) Szemkövető technológia

(*2) A Fujitsut választották ki a GENIAC projektre, megkezdi a logikai következtetésekhez szükséges nagyméretű nyelvi modellek fejlesztését

Megjegyzések:

(*1) csak japánul érhető el

Taku Fukui

Mesterséges intelligencia laboratórium
Természettudományi Doktori Iskola
2010-ben csatlakozott a Fujitsuhoz

Az ebben a dokumentumban szereplő címek, számértékek és tulajdonnevek az interjú készítésekor érvényesek.

Forrás: https://www.fujitsu.com/global/about/research/article/202408-dream-29.html

A Egyenesen a mélyvízbe, a Fujitsu Research kutató csapatába bejegyzés először Fsas Technologies hírek egyenesen a magyar disztribútortól | HRP Europe Kft.-én jelent meg.

A mesterséges intelligencia (AI), és különösen a generatív AI a kulcsa annak, hogy a szervezetek képesek legyenek ilyen újszerű élményeket nyújtani. Az AI erejének kihasználásával a vállalkozások átalakíthatják ügyfélkapcsolataikat, és olyan személyre szabott élményeket hozhatnak létre, amelyek nem csak megfelelnek, de meg is haladják az ügyfelek elvárásait. A generatív AI az ügyfélélmény új korszakának katalizátora.

Egyediség

A mai piacon minden ügyfél egyedi, és a „one-size-fits-all” megközelítés már nem alkalmazható. Az ügyfelek ma már személyre szabott megoldásokat várnak el, amelyek megfelelnek egyéni érdeklődési körüknek. A generatív AI képessé teszi a szervezeteket arra, hogy ilyen személyre szabott élményeket nyújtsanak.

A generatív AI felvértezi a szervezeteket azzal a képességgel, hogy nagy mennyiségű adatot elemezzenek az ügyfelek egyéni viselkedésének megértése érdekében. Ezután képes személyre szabott tartalmat, ajánlásokat vagy megoldásokat generálni, amelyek az egyes ügyfelek egyedi igényeihez igazodnak. A személyre szabottság ezen szintje jelentősen növeli az ügyfelek elégedettségét és növeli a lojalitást, ami gyorsabb üzleti növekedést eredményez.

Mind a közszférában, mind a magánszektorban a generatív AI-alapú ügyfélélmény segít a szervezeteknek csökkenteni a konfliktusokat, megkönnyítve az ügyfelek számára a kívánt és szükséges szolgáltatások elérését. A generatív AI átalakítja az ügyfélélményt, az általános megközelítésről a személyre szabottra vált, ezáltal elősegítve az ügyfélközpontúbb üzleti környezet kialakulását.

Jobb ügyféltámogatás

Az ügyféltámogatás az ügyfélélmény kritikus pontja. Az időben történő és hatékony támogatás nyújtása azonban jelentős kihívást jelenthet, különösen a kiterjedt ügyfélkörrel rendelkező vállalkozások számára. A generatív mesterséges intelligencia megoldást kínál erre a kihívásra. Egyre több szervezet alkalmaz egyre kifinomultabb AI-alapú chatbotokat és virtuális asszisztenseket, hogy éjjel-nappal elérhetőek legyenek ügyfeleik számára. Ezek az eszközök egyre inkább komplexebbé válnak, integrálják a szöveget, a hangot, a videót, a képeket, hogy még jobb felhasználói élményt nyújtsanak.

Ezek a mesterséges intelligenciával működő eszközök ráadásul képesek a kontextus megértésére, az emberhez hasonló párbeszédek fenntartására és az emberhez hasonló válaszadásra. A humor, az empátia és a történetmesélési technikák beépítésével természetesebbé teszik az interakciókat az ügyfelek számára.

Az olyan mai hangalapú asszisztensek, mint a Siri, Alexa és a Google Assistant számos eszközön elérhetőek. Ez egy másik példája a generatív mesterséges intelligencia ügyfélélményt erősítő hatásának. Igény szerint válaszokat adnak a kérdésekre, ajánlásokat tesznek, és akár rendeléseket is leadhatnak, így kényelmesebbé és zökkenőmentesebbé teszik az ügyfélélményt. A hangtechnológia további fejlődésével várhatóan a hangalapú asszisztensek még nagyobb szerepet fognak játszani az ügyfélélményben.

Érzelmek elemzése

A generatív mesterséges intelligencia egyik egyre gyakoribb alkalmazása a hangulatelemzés.

Az érzelemelemzés lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy mélyreható betekintést nyerjenek a felhasználók és az ügyfelek nézőpontjaiba. A nagy mennyiségű ügyfél-visszajelzés és -kommentár elemzésével, beleértve a közösségi médiacsatornákról érkező visszajelzéseket is, a generatív AI gyorsan azonosíthatja és proaktívan kezelheti a problémákat, mielőtt azok nagyobb problémákat okoznának a vállalat hírnevét illetően. Ez biztosítja az ügyfelek magas szintű elégedettségét, elősegíti a pozitív ügyfélhangulatot, és pontosan meghatározza a fejlesztendő területeket.

A közösségi média korában az érzelemelemelemzés kritikus elemmé vált a szervezet online jelenlétének kezelésében. Lehetővé teszi a problémák időben történő azonosítását és megoldását, ezáltal megelőzve a jó hírnév sérülését. Ezenkívül segít fenntartani az ügyfelek elégedettségét, és konstruktívan alakítja a márka hírnevét és megítélését.

Viselkedéselemzés

A mélyreható ügyfélismeretek lehetővé teszik a szervezetek számára, hogy előre lássák a vásárlói és piaci kereslet változásait, és proaktívan alkalmazkodjanak azokhoz. Ez a megértés kulcsfontosságú a versenyelőny biztosításához és fenntartásához.

Napjainkban a generatív mesterséges intelligencia hatalmas mennyiségű adat feldolgozására való képessége forradalmasítja ezt a folyamatot. A szervezeteket olyan mélyreható ügyfél- és piaci ismeretekkel ruházza fel, amelyek szükségesek ahhoz, hogy a mai igényes fogyasztók által megkövetelt, magas szintű ügyfélélményt nyújtsanak.

A vezető szervezetek az AI-alapú viselkedésre vonatkozó meglátásokat kihasználva testre szabják a tartalmat az egyes ügyfelek számára. A Netflix például arra használja ezeket az ismereteket, hogy az ügyfél műsornézési előzményei alapján ajánljon tartalmat. Ez nemcsak a felhasználói élményt javítja, hanem a Netflix új produkciókba történő beruházásait is megalapozza. Hasonlóképpen, az Amazon a mesterséges intelligencia alapú viselkedési ismereteket használja arra, hogy a vásárlók korábbi vásárlási és böngészési előzményei alapján kiemeljen termékeket a vásárlói hírfolyamban.

A mesterséges intelligencia integrálása a viselkedést illető meglátásokba átalakítja azt, ahogyan a vállalkozások megértik és kiszolgálják ügyfeleiket, megnyitva az utat a személyre szabottabb és vonzóbb ügyfélélmények előtt.

Tartalom létrehozása

A tartalom a közönség elkötelezettségének motorja. A mai, tartalommal telített környezetben azonban egyre nagyobb kihívást jelent és egyre költségesebbé válik a közönség bevonzásához és megtartásához szükséges minőségi tartalom előállítása.

A generatív mesterséges intelligencia forradalmasítja a tartalomkészítést, nemcsak a szükséges betekintést nyújtja annak meghatározásához, hogy milyen tartalmat kell készíteni, hanem a tartalmat is generálja, vagy alternatívaként támogatja a tartalomkészítőket a tartalom gyorsabb, hatékonyabb és költséghatékonyabb létrehozásában.

A generatív AI a tartalom széles spektrumát képes létrehozni, beleértve a blogokat, cikkeket, fotókat, videókat, zenét és a beszélt szöveget. Még szintetikus személyeket is képes létrehozni, amelyekkel interakcióba léphetünk.

Tartalomszolgáltatás

A közönség magas szintű elkötelezettségének elérése és fenntartása nemcsak a tartalom, hanem a tartalomszolgáltatási stratégia optimalizálását is megköveteli.

A generatív mesterséges intelligencia nem csak a legjobb gyakorlatokat alkalmazza a tartalomszolgáltatási stratégiákhoz, hanem megvizsgálja az elkötelezettségi elemzéseket, hogy megértse a közönség viselkedését, majd dinamikusan, valós időben finomhangolja a stratégiát az elkötelezettség növelése érdekében. Olyan tényezők, mint például a tartalom közzétételének leghatékonyabb időpontjai, a leghatékonyabb terjesztési csatornák és a közzététel optimális gyakorisága. Ez jelentősen felerősítheti a tartalom láthatóságát és elérését, ezáltal fokozva a közönség elkötelezettségét.

Mindezt egyéni szinten is megteheti, személyre szabott stratégiákat biztosítva az egyének elkötelezettsége és preferenciái alapján.

Az innováció ösztönzése

A generatív mesterséges intelligencia hatékony innovációs eszköz, amely segíthet a szervezeteknek és az egyéneknek a gyors innovációban, és nem csak új tartalmak, hanem új ötletek, tervek és megoldások generálásában is.

A generatív AI lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy elemezzék a kialakulóban lévő trendeket és preferenciákat. Ezek a meglátások aztán felhasználhatók olyan innovatív tervezési koncepciók létrehozásához, amelyek a jól működő, aktuális trendekre, az ügyfelek preferenciáira és a múltbeli adatokra támaszkodnak. Az eredmény olyan egyedi, személyre szabott termékek létrehozása, amelyek javítják az ügyfélélményt és megkülönböztetik a márkát.

Ezek az „adatvezérelt” tervek segíthetnek a szervezeteknek a tervek optimalizálásában is, hogy maximalizálják a hatékonyságot és csökkentsék az erőforrásigényt, segítve ezzel mind a költségek, mind a környezeti hatások minimalizálását.

Kihívások és megfontolások

Bár a generatív mesterséges intelligencia hatalmas lehetőségeket rejt magában, bizonyos kihívásokat is jelent, például az AI által generált tartalom pontosságának és minőségének biztosítása. A vállalkozásoknak etikai és adatvédelmi kérdéseket is figyelembe kell venniük, különösen az ügyféladatok kezelése során.

A generatív mesterséges intelligencia bevezetése továbbá jelentős technológiai és szakértői beruházásokat igényel. A vállalkozásoknak gondosan fel kell mérniük igényeiket, képességeiket és a befektetés potenciális megtérülését, mielőtt rálépnének erre az útba.

Ajánlások

-Vizsgálja meg, hogyan használható a generatív mesterséges intelligencia az ügyfélélmény személyre szabására.

-Vezessen be AI-alapú ügyfélszolgálati eszközöket a hatékonyság és az elégedettség növelése érdekében.

-Használja az érzelemelemelemzést az ügyfelek visszajelzéseinek nyomon követésére és a problémák proaktív kezelésére.

-Használja a viselkedéselemzést személyre szabott ajánlások és tartalmak nyújtásához.

-Fektessen be generatív AI-eszközökbe, hogy minőségi tartalmat hozzon létre és szolgáltasson.

-Használja a generatív mesterséges intelligenciát a termékei és szolgáltatásai innovációjának előmozdítására.

Következtetés

Összefoglalva, a mai telített médiakörnyezetben az ügyfélélmény kulcsfontosságú a közönség bevonzásához és megtartásához. A mai fogyasztók olyan hiper-személyre szabott ügyfélélményt várnak el, amely egyértelmű és megfelel egyéni igényeiknek, érdeklődési körüknek és preferenciáiknak.

A mesterséges intelligencia és különösen a generatív mesterséges intelligencia a kulcs az ilyen ügyfélélmények biztosításához.

Forrás: AI Powered Customer Experience-Generative AI Transforming Customer Experience

A A generatív AI átalakítja az ügyfélélményt bejegyzés először Fsas Technologies hírek egyenesen a magyar disztribútortól | HRP Europe Kft.-én jelent meg.

Jelenleg a laboratóriumok mintákat gyűjtenek a célzott anyagokból, címkézik azokat, és kromatográfiával dolgozzák fel. Az elemzés végén ezek az eszközök meghatározott formátumokban (MassLynx, ChemStation, Xcalibur, LabSolutions stb.) nyers adatokat szolgáltatnak, amelyeket elemezni és értelmezni kell. Ez a tevékenység szakértelmet és fejlett kémiai ismereteket igényel, időigényes és hibákhoz vezethet.

A Fujitsu COD ezen a szinten lép közbe, átveszi az adatokat és a felhőben elemzi azokat a mesterséges intelligencia segítségével. A nagy feldolgozási teljesítménynek köszönhetően az eredmények gyorsan rendelkezésre állnak, a jelentések, statisztikák és elemzések pedig eljuttathatók a felhasználókhoz. Ezeket az információkat már csak a laboratóriumi technikusoknak kell validálni és ellenőrizni. Ezenkívül az eredmények könnyen megoszthatók a felhasználók között, többek között másodlagos vélemények beszerzése céljából. A Fujitsu kromatográfiás megoldása rendelkezhet közvetlenül az ügyfélnél megvalósított vagy a felhőben elérhető interfésszel.

A laboratóriumok egységes munkakörnyezetet kapnak, még akkor is, ha különböző gyártóktól származó eszközökkel rendelkeznek, és az eredmények hosszú távon bárhonnan elérhetők lesznek.

Leggyakoribb felhasználási területek

A Fujitsu COD megoldás a felhasználó informatikai infrastruktúrájától függetlenül számos területen alkalmazható. Nem igényel hardvert a telepítéshez és technikai személyzetet az adminisztrációhoz.

Toxikológia

A megoldás jelentősen lerövidíti a különböző toxinelemzések, szteroiddózisok vagy doppingellenes elemzések eredményeinek megszerzéséhez szükséges időt. A toxikológiai szűrés több mint 400 molekula ellenőrzését jelenti, a Fujitsu megoldása pedig automatikusan csak a kedvezményezett számára érdekes molekulákat azonosítja és osztályozza. Ez azt jelenti, hogy az ellenőrzéshez szükséges molekulák száma akár 20-szorosára csökken, és ennek következtében a minta ellenőrzésének ideje 15 percről mindössze 3 percre csökken. A szteroiddózisok esetében a Fujitsu megoldása akár 70%-kal csökkenti a szükséges munkamennyiséget.

Élelmiszerbiztonság

Ebben az ágazatban a Fujitsu megoldását az egészségügyi-állategészségügyi szervek egyaránt használhatják az élelmiszer-szennyeződések okainak azonosítására, az élelmiszer-gyártók a termékminőség biztosítására, a receptúrák és szabványok betartására, valamint a termékek minél pontosabb címkézése érdekében.

Olajipar

A Fujitsu megoldása gázok és folyadékok kromatográfiás elemzése során használható a kőolajtermékek vagy a meglévő szennyeződések összetételének gyors és pontos azonosítására, függetlenül a forrástól. Emellett a Fujitsu COD által generált analitikai adatok segítenek a gyártási folyamatok optimalizálásában, a termékösszetevők ellenőrzésében és a pontos specifikációk elérésében.

Gyógyszeripar

A Fujitsu Chromatography on Demand alapvető szerepet játszhat a gyógyszerhatóanyagok (API-k) elemzésében a receptúráknak való megfelelés és a gyógyszerek minőségi szabványainak biztosítása érdekében. A megoldás hozzáférést biztosít a valós idejű adatokhoz, és használható a gyógyszeripari termékek összetételének folyamatos nyomon követésére és a gyártás beállítására. A Fujitsu megoldása emellett a hamisított gyógyszeripari termékek azonosítására is használható.

Környezetvédelem

A környezetvédelmi hatóságoknak adatra van szükségük a szennyezés azonosításához és a szennyezés esetén történő gyors operatív beavatkozáshoz, valamint a nyilvános stratégiák kialakításához. A Fujitsu Chromatography on Demand segít gyorsan azonosítani a szennyezés forrásait, valamint hatékonyan és pontosan megállapítani a talaj-, levegő- vagy vízszennyezés szintjét.

Közművek

A vízszolgáltató vállalatoknál a Fujitsu COD-ot sikeresen használják az ivóvíz minőségének meghatározására, és a szennyező tényezők mint baktériumok, vírusok, kémiai szennyezőanyagok stb. gyors beazonosítására. Az eredmények rövid idő alatt történő megszerzése elengedhetetlen a tömeges vészhelyzetek megelőzéséhez és a közegészségügyi előírások biztosításához.

Mérhető előnyök

A Fujitsu megoldása a fent említett összes felhasználási eset esetében számtalan előnnyel jár. A mesterséges intelligencia által biztosított nagysebességű teljesítmény akár ötödére csökkenti az eredmények eléréséhez szükséges időt. Gondoljon bele, hogy a kromatográfiás elemzési folyamat akár ötször gyorsabb, mivel 400 molekula megfigyelése helyett csak az érdeklődésre számot tartó molekulákat követi nyomon.

A megoldás továbbá korlátozza az emberi tényezőktől való függést a kromatográfok és spektrográfok által generált nyers adatok elemzése és értelmezése során, ezáltal csökkenti a hibák előfordulását. Ez az ügyfelek számára a hatékonyság növekedését és a laboratóriumi elemzési műveletekkel kapcsolatos költségek csökkenését jelenti.

Másrészt a felhasználók egy egyszerű, felhasználóbarát felülettel rendelkező munkaeszközhöz jutnak hozzá, amelyhez bármilyen eszközről hozzáférhetnek. A kapott elemzések bárhol könnyen elérhetők, és könnyen megoszthatók más csapatokkal, laboratóriumokkal vagy felhasználókkal. Rendkívül fontos, hogy a Fujitsu Chromatography on Demand nem korlátozódik a felhasználó által használt kromatográf márkájára vagy típusára, hanem a piacon elérhető legtöbb márkával kompatibilis.

A Fujitsu Chromatography on Demand megoldás használata iránt érdeklődő intézmények és vállalatok számára a Fujitsu ingyenes tesztelési lehetőséget kínál.

A Vegyületanalízis a Fujitsu mesterséges intelligenciájával bejegyzés először Fsas Technologies hírek egyenesen a magyar disztribútortól | HRP Europe Kft.-én jelent meg.

A generatív mesterséges intelligenciában rejlő lehetőségek

A generatív mesterséges intelligencia lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy még több feladatot végezzenek el, jobban, gyorsabban és költséghatékonyabban, így versenyképesebbé válhatnak a piacon.

A generatív AI az üzleti működés minden részére hatással van, a tervezéstől, a fejlesztéstől az ellátási lánc optimalizálásától az értékesítésen, a marketingen, a HR-en és a jogi területen át. Lehetőséget ad, hogy a kollégák munkakörnyezete energiahatékonyabbá és fenntarthatóbbá váljon.

A generatív mesterséges intelligencia megnöveli a munkatársak hatékonyságát, mivel tanácsadóként és asszisztensként is segít a dolgozóknak, lehetővé téve számukra, hogy a feladatok szélesebb körét végezzék el, szakszerűbben és gyorsabban, így javítva az egyéni termelékenységüket. Azonban a generatív AI nem csak az egyéni teljesítményt, de a csapat- és a vállalat termelékenységét egyaránt pozitívan befolyásolja.

A generatív mesterséges intelligencia felhasználási lehetőségeinek csak az emberi képzelet szab határt, hiszen nem csak az alkalmazottak munkáját segíti, de a kreatív és felsővezetői pozícióban dolgozók számára is segítséget nyújt. A generatív mesterséges intelligencia például képes szoftverkódot fejleszteni.

A Fujitsu Private GPT a generatív AI sikerére építve forradalmasítja a termelékenységet és az emberi gépi interfészt. A munkatársak olyan természetes nyelvi környezetben dolgozhatnak, amely kellemessé teszi számukra a digitális technológia alkalmazását.

A Private GPT megoldás két alappillére:

1. Lehetővé teszi a vállalat számára, hogy betöltsék a vállalatspecifikus adataikat (termékinformáció, munkafolyamatok, fejlesztési folyamatok, jogi dokumentumok stb.) a generatív AI környezetbe,
2. az adatok és a felhasználókkal való interakció a nyilvánosságtól elzártan és biztonságosan történik.

A megoldás felépítése

A megoldás szabványos Fujitsu PRIMERGY szervereken fut. A szerver a vállalat belső és privát hálózatán található, ezzel garantálva a biztonságot. Az operációs rendszer a Fujitsu által tanúsított SUSE SLES 15 SP5. A Private GPT szoftvercsomag tartalmaz egy webes alkalmazást egy böngészőalapú csevegő- és adminisztrációs kliens formájában, valamint az AI és a nyelvi alrendszert.

A Fujitsu Private GPT megoldásának további részleteiről itt olvashat: AI Test Drive : Fujitsu EMEIA

A Határtalan lehetőségek a Fujitsu Private GPT AI segítségével – Beszélgessen saját vállalati adataival bejegyzés először Fsas Technologies hírek egyenesen a magyar disztribútortól | HRP Europe Kft.-én jelent meg.

A RIKEN Biosystems Dynamic Research Center agyi konnektomikai képalkotó csoportja 2023 októberétől 2024 februárjáig tesztelte a szolgáltatást, amely a projektcsoport várakozásai szerint segíteni fogja a demenciához hasonló betegségek korai, automatikus diagnosztizálását.

A „digitális agy” új alapokra helyezi a neurológiai betegségek elleni küzdelmet

A japán oktatási, kulturális, tudományos, technológiai és sportminisztérium (MEXT) 2024 márciusában elindította a demencia kezelésére szolgáló gyógyszerek fejlesztését támogató, hatéves „integrált idegtudományi programot”. A projekt keretében digitális ikermodelleket készítenek a kóros állapotok szimulálására és előrejelzésére, valamint digitális agyként működő kutatási platformot hoznak létre. Az MRI-vel rögzített nyers adatok (mágneses rezonanciajelek) különböző elemzési célokra alkalmas képi adatokká történő átalakítása azonban továbbra is szűk keresztmetszetet jelent a nagyszabású projektekben a jelentős előfeldolgozási elemzési igény miatt.

Erre az igényre reagálva a Fujitsu a „Fujitsu Accelerator Program for CaaS” együttműködési partnerprogram keretében választotta ki az orvosi kutatás-fejlesztési tevékenységet az MI és a big data segítségével támogató GMO Research Activity Support & Technologyt⁽¹⁾. A Fujitsu és a GMO Research Activity Support & Technology szorosan együttműködnek az orvosi big data elemzésekkel kapcsolatos kutatás-fejlesztés területén, felhasználva a HPC-rendszerek, közük a japán Fugaku szuperszámítógép világszínvonalú számítási képességeit.

A szolgáltatás részletei

A GMO Research Activity Support & Technology olyan elemzési környezetet hozott létre, amely előfeldolgozza a nyílt és zárt adatokat a kutatók számára az agy elemzését támogató MRI-alapú MI-eszközök gyors és egyszerű kialakításához.

Ez az előfeldolgozó funkció az elemzési feladat céljától függően olyan folyamatokat hajt végre, mint az adatok mozgásának és torzításának korrekciója, a zaj csökkentése stb. A Fugaku kutatási eredményeinek felhasználásával két napra csökkent a több ezer beteg agyi MRI-adatainak feldolgozásához szükséges idő. Ez a jelenlegi technikákkal két évet venne igénybe. A szolgáltatás felhasználói a Fujitsu CaaS platformján érik el a szuperszámítógépes erőforrásokat, amelyek segítségével jóval rövidebb idő alatt végezhetik el az adatfeldolgozást, és gyorsabban fejleszthetnek ki új MI-eszközöket orvostudományi felhasználásra.

Főbb szempontok

Ez az első alkalom, hogy a szolgáltatást igénybe vevők számára is elérhetővé teszik a Fujitsu CaaS platformján a Fugakuval közösen fejlesztett szoftvereket és adatokat. Korábban nem volt olyan környezet, ahol a Fugaku bevonásával végzett K+F tevékenységek eredményeit szolgáltatásként a végfelhasználók rendelkezésére lehetett volna bocsátani, így sokaknak nem volt esélyük a gyakorlatban hasznosítani a nagy teljesítményű szuperszámítógéppel kifejlesztett innovációkat. A CaaS platform ugyanazt az A64FX CPU-t használja, mint a Fugaku, ami lehetővé teszik a felhasználók számára a szoftverek és adatok zökkenőmentes elérését a GMO Research Activity Support & Technology által célirányosan létrehozott környezetben.

Jövőbeni tervek

A jövőben a GMO Research Activity Support & Technology többféle alkalmazáshoz fejleszt környezetet a kutatók számára az agyi MRI-adatelemzés és automatikus MI-alapú diagnosztika terén. A Fujitsu világszínvonalú számítástechnikai képességekhez biztosít hozzáférést a felhasználóknak a CaaS platformon, hogy még több területen és iparágban gyorsítsa fel a K+F eredmények gyakorlati alkalmazását (pl. a katasztrófamegelőzés terén).

A Fujitsu Uvance-re épülő, fenntarthatóság javítását szolgáló jövőképe részeként a Fujitsu folytatja Hybrid IT kezdeményezéseit annak érdekében, hogy a világot a digitális infrastruktúrával zökkenőmentesen és biztonságosan összekötve, valóra váltsa a hálózatba kapcsolt társadalom ígéretét.

Satoshi Matsuoka, a RIKEN számítástudományi központjának igazgatója:

„A Fugaku szuperszámítógép eredményei jelentős innovációkat hozhatnak az orvostudományban. A nagy számítástechnikai teljesítmény birtokában óriási mennyiségű orvosi adatot elemezhetünk, és új ismeretekre tehetünk szert a betegségek mechanizmusainak megértése és a kezelési módszerek fejlesztése terén. Arra számítunk, hogy a Fugaku eredményeinek társadalmi hasznosítása a »virtuális Fugaku« innovatív orvosi szolgáltatások és – hosszabb távon – új iparágak megjelenéséhez vezet.”

Takuya Hayashi, a RIKEN Center for Biosystems Dynamics Research agyi konnektomikai képalkotó laboratóriumának csoportvezetője:

„Még mindig sok mindent nem értünk az emberi agy szerkezetéről és a betegségek mechanizmusairól. Ezek megismeréséhez hatalmas mennyiségű agyi MRI-adatot kell feldolgozni, amihez nemzetközi együttműködéssel kifejleszthető elemzési technikákra és számításokra van szükség. Másrészt a nagy teljesítményű számítástechnikát használó agyi MRI-elemző környezet bevezetése és karbantartása alapvetően nem tartozik az élet- és orvostudományi kutatók kutatási témái közé, technikailag kihívást jelent és időigényes. Ezért az ilyen elemzési környezetet biztosító szolgáltatások nagy segítséget jelentenek az országokon átívelő, nehéz problémák megoldásán dolgozó kutatók számára.”

A Fujitsuról

A Fujitsu célja, hogy a társadalomban az innováció segítségével bizalmat építve fenntarthatóbb hellyé tegye a világot. Több mint 100 országban vagyunk ügyfeleink preferált partnerei a digitális átalakulásban. 124 ezer munkatársunk dolgozik az emberiség előtt álló legnagyobb kihívások legyőzésén. Szolgáltatás- és megoldáskínálatunk öt fő technológiára épül: számítástechnika, hálózatok, mesterséges intelligencia, konvergens technológiák, adatok és biztonság. A továbbra is Japán legnagyobb piaci részesedésű digitális szolgáltatóvállataként számontartott Fujitsu Limited (TSE: 6702) 3700 milliárd jen (28 milliárd dollár) konszolidált árbevételt ért el a 2023. március 31-én zárt pénzügyi évben. További információ: www.fujitsu.com.

⁽¹⁾ „Fujitsu Accelerator Program for CaaS”:
Az 2022. október 25-én indult új Fujitsu partnerprogram a kockázati tőketársaságokkal folytatott partneri együttműködést megerősítve, a használati esetek CaaS-platformra épülő közös megalkotásával belátható időn belül hozzájárul a társadalmi problémák megoldásához

Forrás: GMO Research Activity Support & Technology launches brain MRI analysis tool developed on world class supercomputer Fugaku with Fujitsu Computing as a Service (CaaS), sajtóközlemény, 2024. március 12.

A A GMO Research Activity Support & Technology a Fugaku szuperszámítógépen kifejlesztett agyi MRI-elemző eszközt vezet be a Fujitsu Computing as a Service (CaaS) platformon bejegyzés először Fsas Technologies hírek egyenesen a magyar disztribútortól | HRP Europe Kft.-én jelent meg.

Az új stratégia első jelentős lépéseként a Fujitsu azt tervezi, hogy a Fujitsu Uvance portfólió részeként kínálja majd a Fujitsu Data Intelligence PaaS-t és a globális piacon tanácsadási szolgáltatásokat indít az MI és a kapcsolódó technológiák területén. A Fujitsu folytatja az MI-technológiák gyorsabb tesztelését és bevezetését támogató dedikált MI-platformja, a Fujitsu Kozuchi kereskedelmi bevezetését. A piaci MI-ajánlatban fontos szerepet betöltő platform elősegíti az MI-képességek integrálását a Fujitsu Uvance négy iparágakon átívelő vertikális területének megoldásaiba.

A Fujitsu Kozuchi mellett a Fujitsu Data Intelligence PaaS a Fujitsu Track and Trust blokklánc-megoldását is magában foglalja, amely lehetővé teszi az adatok vállalatok és iparágak közötti összekapcsolását és nyomon követését, és együttműködik a Palantir és a Microsoft Azure adatplatformokkal.

A mesterséges intelligencia piacának vezető globális szereplőjeként a Fujitsu több mint 30 éve segíti az innovatív MI és a gépi tanulási technológiák kutatását és fejlesztését, és továbbra is támogatja a legújabb áttöréseket például a generatív MI területén. A Fujitsu a mai napig több mint 7000 esetben segítette elő a mesterséges intelligencia gyakorlati alkalmazását ügyfeleinél, többek között a gyártás, a kiskereskedelem, az egészségügy és a közbiztonság területén.

A Fujitsu MI-stratégiája: eddigi mérföldkövek és az előttünk álló út

A nagy nyelvi modellek (LLM) elosztott betanítási módszerével kapcsolatban a Fugaku szuperszámítógéppel végzett kutatás-fejlesztés mellett⁽¹⁾, a Fujitsu 2023 decemberében kifejlesztett egy az Open LLM-en alapuló speciális LLM-modellt⁽²⁾ a japán nyelvi teljesítmény javítására, amely első osztályú eredményeket ért el a legfontosabb teljesítmény-benchmarkok szerint⁽³⁾.

A Fujitsu jelenleg is dolgozik kép- és kódgenerálásra szakosodott saját generatív MI-technológiája, valamint a Fujitsu generatív MI-modelljeit a partnercégek generatív MI-modelljeivel hatékonyan integráló vegyes generatív MI (AI mixture) technológia fejlesztésén. A Fujitsu megerősítette, hogy ezeknek a generatív MI-modelleknek a pontossága eléri, sőt esetenként meg is haladja a legmodernebb generatív MI-modellek, köztük a GPT-4V és a HuggingGPT pontosságát.

A Fujitsu folytatja tudásgráf-technológiája fejlesztését, amely megbízható internetes technológiával ellenőrzi több mint 1 milliárd csomópont és a generatív MI kapcsolatait, lehetővé téve a felhasználók számára az adatok megbízhatóságának meghatározását. E technológiák ötvözésével a Fujitsu olyan generatív MI-alapú bizalmi technológiát kíván kifejleszteni, amely kiküszöböli a kimenet instabilitásait, ami állandó feladat a generatív MI esetében, és pontos kimenetet garantál, miközben a kiterjedt és összetett jogszabályi és belső előírások betartására is ügyel.

2024 áprilisától a Fujitsu elérhetővé teszik ezeket a vegyes generatív MI-technológiákat, a generatív MI-alapú bizalmi technológiát és a helyi környezetben biztonságosan használható LLM-eket a felhasználók számára a Fujitsu Research Portalon keresztül, amely online forrásként működve, ingyenes hozzáférést biztosít a regisztrált felhasználóknak a Fujitsu fejlett technológiáinak próbaverzióihoz.

A kreatív kísérletezés és az MI-technológiák továbbfejlesztésének ösztönzése érdekében a Fujitsu olyan környezetet is létrehozott, amelyben 124 ezer munkavállalója világszerte biztonságosan használhatja a generatív mesterséges intelligenciát. A Fujitsu 2023 májusa óta aktívan támogatja a belső használatot többek között a programozási kódok és belső jelentések készítése terén. Ezek a házon belüli felhasználási példák lehetővé teszik a fejlesztők számára a generatív mesterséges intelligencia számos alkalmazási lehetőségének megismerését, és hozzájárulnak az új megoldások kereskedelmi forgalomba hozatalához.

A Fujitsu elkötelezettsége a fenntartható fejlődési célok (SDG-k) iránt

Az ENSZ 2015-ben elfogadott fenntartható fejlődési céljai (SDG-k) 2030-ig világszerte megvalósítandó közös célkitűzéseket irányoznak elő. A Fujitsu célja, mely szerint „a társadalomban az innováción keresztül bizalmat építve kívánja fenntarthatóbb hellyé tenni a világot”, hozzájárul az SDG-k által előre vetített jobb jövő megvalósulásához.

A Fujitsuról

A Fujitsu célja, hogy a társadalomban az innováció segítségével bizalmat építve fenntarthatóbb hellyé tegye a világot. Több mint 100 országban vagyunk ügyfeleink preferált partnerei a digitális átalakulásban. 124 ezer munkatársunk dolgozik az emberiség előtt álló legnagyobb kihívások legyőzésén. Szolgáltatás- és megoldáskínálatunk öt fő technológiára épül: számítástechnika, hálózatok, mesterséges intelligencia, konvergens technológiák, adatok és biztonság. A továbbra is Japán legnagyobb piaci részesedésű digitális szolgáltatóvállataként számontartott Fujitsu Limited (TSE: 6702) 3700 milliárd jen (28 milliárd dollár) konszolidált árbevételt ért el a 2023. március 31-én zárt pénzügyi évben. További információ: www.fujitsu.com

A szövegben említett cég- és terméknevek a megfelelő tulajdonosok védjegyei vagy bejegyzett védjegyei. A sajtóközleményben szereplő információ a közlés idején pontos, és előzetes értesítés nélkül bármikor megváltoztatható.

Kapcsolódó hivatkozások

• Fujitsu Uvance
• Fujitsu Kozuchi

[1] „A Tokyo Tech, a Tohoku Egyetem, a Fujitsu és a RIKEN együttműködést indítanak a nagy nyelvi modellek elosztott betanításának fejlesztése terén” (sajtóközlemény, 2023. május 22.)

[2] Open LLM:
A Meta által kifejlesztett Llama2 13B paraméteres modell.

[3] Első osztályú benchmarkteljesítmény:
A legfeljebb 13B paraméterrel rendelkező hazai, nyílt modellekkel való független összehasonlítás eredményei a JGLUE japán nyelvi szövegértési benchmark szerint.

Forrás: Fujitsu AI strategy strengthens data integration, generative AI capabilities with dedicated platform and new Fujitsu Uvance offerings, sajtóközlemény, 2024. február 14.

A A Fujitsu MI-stratégiája dedikált platformmal és új Uvance-ajánlatokkal erősíti az adatintegrációt és a generatív MI-képességeket bejegyzés először Fsas Technologies hírek egyenesen a magyar disztribútortól | HRP Europe Kft.-én jelent meg.