هوش مصنوعی مولد و دوقلو دیجیتال: یک جفت قدرتمند

هوش مصنوعی مولد و دوقلو دیجیتال با هم می توانند شیوه عملکرد سازمان ها را متحول کنند. هوش مصنوعی مولد می‌تواند استقرار دوقلو دیجیتال را ساده‌تر کند، در حالی که دوقلو دیجیتال می‌تواند خروجی هوش مصنوعی مولد را اصلاح و اعتبارسنجی کند.

بسیاری از سازمان‌ها در سراسر صنایع به طور جداگانه دوقلو دیجیتال و هوش مصنوعی مولد را به عنوان دو فناوری با ارزش‌های پیشنهادی متمایز و وعده‌های فوق‌العاده، در جهت پشتیبانی از طیف گسترده‌ای از موارد استفاده می‌کنند.

هوش مصنوعی مولد می‌تواند ورودی‌ها را ساختار دهد و خروجی‌های دوقلو دیجیتال را ترکیب کند، و دوقلو دیجیتال می‌تواند یک محیط تست و یادگیری قوی برای هوش مصنوعی مولد فراهم کند. با ترکیب این فناوری‌ها، سازمان‌ها می‌توانند هم افزایی‌هایی ایجاد کنند که هزینه‌ها را کاهش داده، استقرار را تسریع کرده و ارزش قابل‌توجهی بیشتر از آنچه که هر یک به تنهایی می‌تواند ارائه دهد، ایجاد کنند.

هوش مصنوعی مولد و دوقلو دیجیتال

دوقلو دیجیتال نمایش‌های مجازی قابل استفاده مجدد از دارایی‌ها، افراد یا فرآیندها و محیط‌های آنها که استراتژی‌ها را شبیه‌سازی و رفتارها را بهینه می‌کنند، به نمایش در می آورد. این ابزار قدرتمند می‌تواند به سازمان‌ها در بهبود تصمیم‌گیری مبتنی بر داده‌ها کمک کند.

با ساختن سناریوهایی از موقعیت‌ها و نتایج دنیای واقعی، آنها می‌توانند بینش‌هایی ارائه کنند که به عنوان یک سیستم هشدار اولیه، در پیش‌بینی رویدادها و احتمال وقوع آنها عمل ‌کند. آنها همچنین یک آزمایشگاه دیجیتالی بدون ریسک برای آزمایش طرح‌ها و گزینه‌ها، بهبود کارایی و زمان عرضه به بازار فراهم کرده که موجب بهینه‌سازی زمان‌بندی، ترتیب‌بندی و نگهداری برای سازمان ها می شود.

هوش مصنوعی مولد الگوریتم هایی را توصیف می کند که می توانند برای ایجاد محتوا از جمله صدا، کد، تصاویر، متن، شبیه سازی و ویدئو استفاده شوند. همانند دوقلو دیجیتال، هوش مصنوعی مولد به روش‌های بی‌شماری در فرآیندها و فعالیت‌های تجاری وارد شده و برنامه‌های کاربردی جدیدی از آن هر روز در حال تولید است که با تاثیر بر بهره وری و پتانسیل اقتصادی، سودآوری هر سازمان را چند برابر می کند.

امروزه، 75 درصد از شرکت های بزرگ به طور فعال روی دوقلو دیجیتال سرمایه گذاری می کنند تا راه حل های هوش مصنوعی مولد را مقیاس کنند. هر فناوری پتانسیل بسیار زیادی داشته و ادغام آن ها با هم می‌تواند میلیاردها دلار ارزش اقتصادی در کل بازار ایجاد کند.

هوش مصنوعی مولد و دوقلو دیجیتال یکدیگر را ارتقا و تقویت می کنند

دوقلو دیجیتال و هوش مصنوعی مولد را می توان در ترکیب برای باز کردن بینش ها و افزایش ارزش مربوطه استفاده کرد. در ادامه چند نمونه آورده شده است.

یک مدل جهانی

ساخت یک دوقلو دیجیتال، به ویژه برای کاربردهای بسیار تخصصی (مانند برنامه ریزی تولید چند ماشین یا مسیریابی وسایل نقلیه)، می تواند زمان بر و دارای منابع فشرده باشد. این تلاش اغلب مستلزم طراحی و توسعه مدل‌های دوقلو دیجیتال جدید است، فرآیندی که می‌تواند شش ماه یا بیشتر طول بکشد و هزینه‌های زیادی را به کار، محاسبات و سرور تحمیل کند.

با استفاده از پلتفرم توسعه نرم‌افزاری مانند  GitHub، مدل‌های زبان بزرگ (LLM) می‌توانند کدی را برای دوقلو دیجیتال ایجاد کنند، روند توسعه را تسریع و اثربخشی را افزایش دهند.  LLM‌ها می‌توانند برای ایجاد یک راه‌حل دیجیتالی دوقلو تعمیم‌یافته که یک مدل پایه و جهانی باشد، استفاده شوند. این مدل طراحی را تسهیل کرده و به عنوان نقطه شروع برای توسعه‌دهندگان در پروژه‌های دوقلو دیجیتال عمل خواهد کرد.

معماری یک دوقلو دیجیتال را می توان به صورت گره ها و یال ها در یک گراف سری زمانی نشان داد که به LLM های مبتنی بر گراف اجازه می دهد، یک مدل پایه از یک دوقلو را ایجاد کنند که در ادامه می توان از این طراحی بر روی سناریوها و صنایع مختلف استفاده کرد.

برای مثال، در بافت یک شهر هوشمند، عناصر مختلف شهری مانند سیستم های ترافیکی، خدمات عمومی و حسگرهای محیطی، می توانند به LLM ها وارد شده و با شناسایی و ایجاد ارتباط بالقوه بین گره ها در یک گراف، امکان پیش بینی تعاملات و تأثیرات آن ها در طول زمان را فراهم کنند.

 

جمع آوری، انتقال و افزایش داده ها

هوش مصنوعی مولد و دوقلو دیجیتال با حجم زیادی از داده‌ها از منابع مختلف رشد می‌کنند، که مدیریت آن دشوار است. LLM ها قابلیت های پیشرفته «جاسازی» را ارائه می دهند، به این معنی که می توانند داده ها را به طور قابل توجهی فشرده و در عین حال اطلاعات ضروری را حفظ کنند. به این ترتیب، آن‌ها انتقال و پردازش کارآمد داده را در دوقلو دیجیتالی امکان‌پذیر می‌سازند.

برای مثال، در یک محیط تولیدی، هوش مصنوعی مولد می‌تواند داده‌ها را از گزارش‌های نگهداری، تصاویر تجهیزات و ویدیوهای عملیاتی سازمان‌دهی کند. همچنین می‌تواند این داده‌ها را تجزیه و تحلیل و الگوها یا ناهنجاری‌هایی را شناسایی کند که ممکن است تنها از داده‌های بدون ساختار مشهود نباشند، و تصمیم‌گیری و استراتژی‌های پیش‌بینی-نگهداری را اطلاع دهند.

علاوه بر این، ابزارهای هوش مصنوعی مولد می‌توانند مجموعه‌های آموزشی داده‌ای که توسط دوقلو دیجیتال استفاده شده را با ایجاد داده‌های مصنوعی تکمیل کنند. به عنوان مثال، مجموعه ای از گزارش های نگهداری ممکن است شامل نقص خاصی نباشد، اما هوش مصنوعی می‌تواند مجموعه‌ای از داده‌های مصنوعی را ایجاد کند که شامل نقصی باشد تا دوقلو دیجیتال برای تشخیص آن در آینده آموزش ببیند.

رابط کاربری

دوقلو دیجیتال حجم زیادی از داده ها را در مورد دارایی ها، افراد یا فرآیندها و محیط آنها تولید می کند. LLMهای چندوجهی مانند Gemini و GPT-4 می توانند به طور موثر مجموعه داده های بزرگ را تجزیه و تحلیل و تفسیر کرده و بینش ها را ترکیب کنند.

علاوه بر این، LLM ها می توانند سناریوهایی را برای شبیه سازی دوقلو دیجیتال ایجاد کنند که جامع تر باشد. به این ترتیب، LLM ها می توانند به عنوان یک رابط برای شبیه سازها عمل کنند و به کاربران اجازه دهند تا با دوقلو دیجیتال از طریق زبان طبیعی ارتباط برقرار کنند. این روش تعامل با یک سیستم پیچیده، دسترسی آن را برای کاربرانی که فاقد تخصص فنی گسترده هستند، ساده کرده و تصمیم گیری مبتنی بر داده را تسهیل می کند.

تعامل دوقلو دیجیتال و هوش مصنوعی مولد

هوش مصنوعی مولد نه تنها قابلیت‌های دوقلو دیجیتال را افزایش می‌دهد، بلکه از داده‌های بی‌درنگ به دست آمده ازدوقلو دیجیتال به عنوان منبعی برای خود استفاده می‌کند و ورودی‌ها (مانند مهندسی سریع) را بسیار پویاتر می‌کند.

دوقلو دیجیتال با ذخیره داده های قوی و متنی، محیطی امن را فراهم کرده که در آن هوش مصنوعی مولد می تواند “یاد بگیرد” و دامنه اعلان ها و خروجی ها را گسترش دهد. از طریق شبیه‌سازی‌هایی که توسط دوقلو دیجیتال اجرا می‌شود، کاربران می‌توانند هوش مصنوعی را به‌خوبی تنظیم کنند و آن را قادر ‌سازند تا مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده را انجام دهد.

در نهایت، موتور محدودیت دوقلو دیجیتال می‌تواند قابلیت‌های هوش مصنوعی مولد را تأیید کند و با محدود کردن پاسخ‌ها به مناطق امکان‌پذیر، دقت هوش مصنوعی مولد را تقویت کرده تا پاسخ های آن به محدودیت‌های فیزیکی یا سایر محدودیت‌ها پایبند باشند.

به عنوان مثال، پس از اینکه خلبان‌های هوش مصنوعی مولد کدی را برای پشتیبانی از ماشین‌آلات تولید کردند، دوقلو دیجیتال می‌تواند کد را قبل از استقرار آن تأیید کند تا از عملکرد آن در پارامترهای از پیش تعیین شده (مانند دمای ماشین یا نرخ خروجی) اطمینان حاصل کند. در حالی که این قابلیت هنوز در مراحل اولیه توسعه است، پتانسیل بسیار زیاد و ارزش قابل توجهی در آینده برای طیف گسترده ای از موارد استفاده وجود دارد.

کاهش خطرات با استفاده از هوش مصنوعی مولد و دوقلو دیجیتال

رهبران می توانند خطرات مرتبط با ابزارهای هوش مصنوعی را با ایجاد اصول روشن، یک چارچوب راهنما و تعهد به استفاده ایمن کاهش دهند. استفاده از هوش مصنوعی مولد با احتمال نادرستی و سوگیری همراه است، بنابراین مهم است که اطمینان حاصل شود که ابزارها برای حفظ حریم خصوصی و داده های تنظیم شده بهینه شده اند.

برای ارزیابی ارزش‌ها و تدابیر امنیتی اشخاص ثالث قبل از شروع توسعه، کوشش گسترده لازم است. در طول فرآیند توسعه، مهم است که مفروضات و ساده سازی مدل ها را به دقت در نظر بگیرید تا اطمینان حاصل شود که خروجی ها دارای زمینه هستند.

با اطمینان از اینکه دوقلو دیجیتال و هوش مصنوعی مولد بر پایه داده های با حجم بالا و با کیفیت بالا ساخته شده اند، می توان موجب کاهش خطرات شد. قبل از ساخت یک دوقلو دیجیتال، مهم است که یک مورد استفاده تجاری واضح برای داده های دوقلو و ایمن و با کیفیت در دسترس داشته باشید.

هوش مصنوعی مولد می تواند چالش های اخلاقی، به ویژه با توجه به حریم خصوصی و امنیت داده ها را ایجاد کند. این خطرات در صنایع حساسی که اطلاعات قابل شناسایی شخصی را مدیریت می کنند، شایع تر است. پرداختن به این چالش ها نیازمند توجه دقیق به حفاظت از داده ها و منبع یابی اخلاقی داده های آموزشی است.

به همین ترتیب، حفظ فرهنگ یادگیری مستمر و توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی با ادامه تکامل و پیشرفت ابزارهای هوش مصنوعی مهم خواهد بود. آموزش انطباقی منظم، بهبود حلقه‌های بازخورد و آموزش کاربران برای موفقیت و حفظ انطباق با استانداردهای قانونی و اجتماعی ضروری است.