Palydovas pats rado objektus iš orbitos: DI keliasi į kosmosą
Loft Orbital palydove YAM-9 veikiantis Google DeepMind Gemma 3 modelis pats atrinko vaizdus pagal natūralios kalbos užklausas.
Šiame straipsnyje · 5 dalys
- Koks modelis veikė palydove? Demonstracijoje naudotas Google DeepMind Gemma 3 vaizdo ir kalbos modelis, pritaikytas veikti ribotoje palydovo aparatinėje įrangoje.
- Kodėl tai aktualu Lietuvos įmonėms? Nes tos pačios temos ateina ir čia: DI kaina, atsakomybė, duomenys, prieigos, klientų aptarnavimas ir žmonių įgūdžiai.
- Nuo ko pradėti? Nuo vieno proceso, kuriame DI turi aiškią užduotį, žmogaus patikrą ir matuojamą rezultatą.
DI kosmose šiandien yra ne teorinė DI tema, o labai praktiškas signalas. TechCrunch rašo apie pirmą praneštą atvejį, kai Žemės stebėjimo palydovas pats rado tai, ko buvo paprašytas, be analitikų ant žemės.
Atvirai? Tokios naujienos kartais atrodo kaip dar vienas technologijų rinkos triukšmas. Bet po paviršiumi matosi paprastas klausimas: kaip DI keičia pinigus, darbą, saugumą ir kasdienius įpročius?
Kas nutiko?
Loft Orbital YAM-9 palydove NASA JPL programinė įranga naudojo Google DeepMind Gemma 3 vaizdo ir kalbos modelį, kad atrinktų dominančias vietas pagal natūralios kalbos užklausas.
- Demonstracija įvyko balandį.
- Modelis veikė ribotoje palydovo aparatinėje įrangoje.
- Tikslas – mažinti žemėn siunčiamų neapdorotų duomenų kiekį.
- Ateityje tai gali padėti stebėti infrastruktūrą, sienas ar aplinkos pokyčius realiu laiku.
Kodėl tai svarbu?
Iki šiol palydovai dažnai siųsdavo daug duomenų žemyn, o žmonės arba žemės sistemos vėliau ieškodavo prasmės. Jei dalis atrankos vyksta orbitoje, keičiasi visas darbo greitis.
Tai yra geras pavyzdys, kaip mažesni DI modeliai gali būti naudingi ten, kur nėra didžiulio duomenų centro.
Man tai primena sportą. Galima nusipirkti geriausius batus, laikrodį ir planą. Bet jei neaišku, ką treniruoji ir kaip matuoji progresą, po kelių savaičių lieka tik graži įranga. Su DI tas pats.
Pamoka verslui
DI vertė nėra tik galingiausias modelis. Kartais svarbiausia, kad modelis veiktų ten, kur reikia: palydove, gamykloje, telefone ar sandėlyje.
Jeigu įmonė į DI žiūri tik kaip į įrankį tekstams ar prezentacijoms, ji praleidžia didesnį vaizdą. DI jau tampa infrastruktūra, saugumo klausimu, klientų aptarnavimo kanalu, duomenų analizės sluoksniu ir nauju darbuotojų įpročiu.
Ką pasidaryti šią savaitę?
Nepradėkite nuo didelio plano. Pradėkite nuo vieno aiškaus sprendimo.
- Įvertinkite, kur duomenis verta apdoroti arčiau jų atsiradimo vietos.
- Atskirkite, ką reikia siųsti į centrą, o ką galima atrinkti vietoje.
- Pagalvokite apie mažesnius modelius, jei užduotis aiški.
- Matuokite ne modelio blizgesį, o sutaupytą laiką ir duomenų srautą.
Tai nėra biurokratija. Tai būdas nepalikti DI saviveiklai, kai kiekvienas darbuotojas susikuria savo mažą taisyklių pasaulį.
Rašome apie dirbtinį intelektą lietuviškai. Kiekvienas straipsnis parengtas pagal nurodytą šaltinį, o nuorodą į originalą rasite kortelėje „Šaltinis“.
