أطلقت إنتل 34 مجموعة مفتوحة المصدر للذكاء الاصطناعي ، ومن المتوقع أن يشرع المطورون في "الخط السريع"

** المصدر: ** Financial Association

** تحرير Zhou Ziyi **

أبرمت شركة Intel Corp. العملاقة للتكنولوجيا شراكة مع شركة الاستشارات Accenture لإطلاق 34 مجموعة مرجعية مفتوحة المصدر للذكاء الاصطناعي (AI) مصممة لتبسيط وتسريع عملية نشر الذكاء الاصطناعي لعلماء ومطوري البيانات ، وفقًا لإعلان صدر يوم الاثنين (24 يوليو).

تتضمن كل مجموعة من المجموعات رمز النموذج وبيانات التدريب ووصف مسار التعلم الآلي وقاعدة البيانات ومكونات واجهة برمجة التطبيقات (oneAPI هي مجموعة أدوات تطوير برمجيات مفتوحة المصدر ومتعددة المنصات ونموذج برمجة أطلقته إنتل). سهولة استخدام الجناح عالية ، مما يؤدي إلى تحسين الذكاء الاصطناعي سواء كان في أماكن العمل ، أو في السحابة ، أو على الحافة.

قال وي لي ، نائب رئيس إنتل والمدير العام لمجموعة الذكاء الاصطناعي والتحليلات: "توفر مجموعة Intel AI Reference Kit للملايين من المطورين وعلماء البيانات طريقة بسيطة وفعالة وفعالة من حيث التكلفة لبناء وتوسيع تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم في علوم الصحة والحياة والخدمات المالية والتصنيع والبيع بالتجزئة والعديد من المجالات الأخرى".

"تستخدم المجموعة المرجعية مكونات من حافظة برامج الذكاء الاصطناعي من Intel وهي مبنية على نموذج برمجة متعدد البنيات واحد API مفتوح المصدر وقائم على المعايير."

لذا ، ما مدى فعالية مجموعات الذكاء الاصطناعي هذه؟ يمكن للمطورين إدخال الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر سلاسة في تطبيقاتهم وتشغيل حلولهم الذكية ونشر كل شيء بشكل أسرع. ** يشبه الأمر "اتخاذ المسار السريع" بدلاً من سير عمل تطوير النموذج التقليدي. **

أيضًا ، هذه المجموعات ليست مقاسًا واحدًا يناسب الجميع ، ** لقد تم تكوينها مسبقًا لتلبية الاحتياجات المحددة لمجموعة من الصناعات **. لذلك ، سواء كانت السلع الاستهلاكية أو الطاقة أو المرافق أو الخدمات المالية أو علوم الصحة والحياة أو التصنيع أو البيع بالتجزئة أو الاتصالات أو غيرها من الصناعات ، فهناك 34 جناحًا محددًا للذكاء الاصطناعي.

على سبيل المثال ، تم تصميم مجموعة واحدة من الأجنحة من أجل ** تفاعل روبوت محادثة AI للمحادثات المؤسسية ** ، ويمكن للمستخدمين التفكير بشكل أسرع بنسبة 45٪ في وضع الدُفعات ؛ تم تصميم مجموعة أخرى من الأجنحة لعمليات الفحص الآلي لمراقبة الجودة المرئية في حقل ** علوم الحياة **. فيما يتعلق باكتشاف العيوب المرئية ، يمكن زيادة سرعة التدريب بنسبة 20٪ ويمكن زيادة سرعة الاستدلال بنسبة 55٪ ؛

يكمن سحر هذه المجموعات المرجعية للذكاء الاصطناعي في تقليل الوقت المحتمل للتطوير ، من أسابيع إلى أيام. يمكن للمطورين وعلماء البيانات تدريب النماذج بشكل أسرع وبأسعار معقولة دون قيود بيئات الملكية.

لاحظ جون جيوبيليو ، العضو المنتدب في Accenture ، أن "العمل مع Intel على هذه المجموعات المرجعية للذكاء الاصطناعي يحسن إنتاجية عملائنا في أعباء عمل الذكاء الاصطناعي."