ມິວນຊີແກັບຖ່າຍຮູບຊ່ວຍໃນການຄິດໄລ່ຂອບຂອງສິ່ງຕ່າງໆໄດ້ແນວໃດ?

ການເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບການຕັດກັນຂອງເທກໂນໂລຊີກ້ອງຖ່າຍຮູບ AI ແລະ ການຄິດໄລ່ທາງເຊື່ອມຕໍ່

ການເຊື່ອມໂຍງ ໂມດູນກ້ອງຖ່າຍຮູບ AI ພ້ອມກັບຄວາມສາມາດໃນການຄິດໄລ່ທາງເຊື່ອມຕໍ່ເປັນຕົວແທນໃຫມ່ທີ່ມີການປ່ຽນແປງໃນເທກໂນໂລຊີການປຸງແຕ່ງພາບໃນຍຸກທັນສະໄໝ. ໃນຂະນະທີ່ອົງກອນກໍາລັງຊອກຫາວິທີທີ່ໄວຂື້ນ ແລະ ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂື້ນໃນການປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນພາບ, ໂມດູນກ້ອງຖ່າຍຮູບ AI ໄດ້ເກີດຂື້ນເປັນວິທີແກ້ໄຂທີ່ປະດິດສ້າງທີ່ນໍາເອົາປັນຍາປະດິດໄປສູ່ເຊື່ອມຕໍ່ຂອງເຄືອຂ່າຍໂດຍກົງ. ອຸປະກອນທີ່ຊັບຊ້ອນເຫຼົ່ານີ້ປະສົມປະສານລະຫວ່າງເຊັນເຊີພາບຂັ້ນສູງກັບຄວາມສາມາດໃນການປຸງແຕ່ງ AI ທີ່ຕິດຕັ້ງພ້ອມ, ຊ່ວຍໃຫ້ສາມາດວິເຄາະ ແລະ ຕັດສິນໃຈໃນເວລາຈິງໂດຍບໍ່ຕ້ອງອີງໃສ່ການເຊື່ອມຕໍ່ກັບເມກຄອມພິວເຕີ້.

ຄວາມສໍາຄັນຂອງໂມດູນກ້ອງຖ່າຍຮູບ AI ໃນການຄິດໄລ່ທາງເຊື່ອມຕໍ່ບໍ່ສາມາດຖືວ່າເປັນບູຮານໄດ້. ໂດຍການປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນທີ່ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ, ກ້ອງຖ່າຍຮູບອັດສະລິຍະເຫຼົ່ານີ້ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຊ້າລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ຍົກລະດັບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ, ແລະ ສົມທົບການນໍາໃຊ້ຊ່ວງຄວາມຖີ່. ການປະສົມປະສານເທກໂນໂລຊີນີ້ກໍາລັງປະຕິວັດຕິອຸດສາຫະກໍາຕ່າງໆ, ຈາກການຜະລິດ ແລະ ການຄ້າຂາຍຍ່ອຍ ໄປຫາຄວາມປອດໄພ ແລະ ນະຄອນອັດສະລິ, ສະເໜີໂອກາດໃນການປະດິດສ້າງ ແລະ ປະສິດທິພາບທີ່ບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນ.

ອົງປະກອບຫຼັກຂອງແມັດຕາຖ່າຍຮູບ AI

ເຊັນເຊີຖ່າຍຮູບແບບແປງແລະ лицປະກອບການປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນຂັ້ນສູງ

ໃນໃຈຂອງແມັດຕາຖ່າຍຮູບ AI ທຸກຕົວແມ່ນລະບົບເຊັນເຊີຖ່າຍຮູບທີ່ຊັບຊ້ອນ ເຊິ່ງສາມາດຈັບເອົາຂໍ້ມູນພາບທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງດ້ວຍຄວາມແທ້ຈິງທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່. ເຊັນເຊີເຫຼົ່ານີ້ຖືກອອກແບບມາເພື່ອເຮັດວຽກຮ່ວມກັນກັບ лицປະກອບການປຸງແຕ່ງ AI ໂດຍສະເພາະ ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ການວິເຄາະພາບເກີດຂຶ້ນໄດ້ຢ່າງໄວວາແລະຖືກຕ້ອງ. ແມັດຕາຖ່າຍຮູບ AI ລຸ້ນໃໝ່ໆ ລວມມີ лицປະກອບການປຸງແຕ່ງດ້ວຍເຄືອຂ່າຍປະສອງ (NPUs) ທີ່ສາມາດປະຕິບັດອາລິກະລິດການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງທີ່ຊັບຊ້ອນໄດ້ໂດຍກົງໃນອຸປະກອນ.

ຄວາມສາມາດໃນການປຸງແຕ່ງຂອງແມັດຕາຖ່າຍຮູບເຫຼົ່ານີ້ ບໍ່ພຽງແຕ່ຢູ່ທີ່ການຖ່າຍພາບພຽງຢ່າງດຽວ ແຕ່ຍັງລວມເຖິງການກໍານົດເປົ້າໝາຍໃນເວລາຈິງ ການຮັບຮູ້ບຸກຄົນ ແລະ ການວິເຄາະຮູບແບບຕ່າງໆ. ຄວາມສາມາດໃນການປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນທັນທີນີ້ ແມ່ນສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ແມັດຕາຖ່າຍຮູບ AI ມີຄຸນຄ່າເປັນພິເສດຕໍ່ການນໍາໃຊ້ໃນການຄິດໄລ່ແບບເຊື່ອມຕໍ່ (edge computing) ເຊິ່ງຄວາມໄວ ແລະ ຄວາມມີປະສິດທິພາບແມ່ນມີຄວາມສໍາຄັນຫຼາຍ.

ອາລິກະລິດ AI ແລະ ລູ່ມຈໍາລອງການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງທີ່ຖືກຝັງຢູ່ພາຍໃນ

ຄວາມສະຫຼາດຂອງແບບແຜນກ້ອງ AI ມາຈາກສູດຄະນິດສາດທີ່ຝັງຕົວແລະແບບຈຳລອງການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງທີ່ຖືກຝຶກອົບຮົມໄວ້ກ່ອນ. ສູດຄະນິດສາດເຫຼົ່ານີ້ຖືກປັບປຸງໃຫ້ດີຂຶ້ນສຳລັບການນຳໃຊ້ໃນແບບເອີ້ຍ, ຕ້ອງການຊັບພະຍາກອນຄອມພິວເຕີ້ໜ້ອຍໃນຂະນະທີ່ຍັງຮັກສາຄວາມຖືກຕ້ອງສູງໄວ້. ແບບຈຳລອງເຫຼົ່ານີ້ສາມາດປັບແຕ່ງໄດ້ຕາມກໍລະນີການນຳໃຊ້ທີ່ແນ່ນອນ, ຈາກການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບໃນການຜະລິດຈົນເຖິງການເຝົ້າລະວັງຄວາມປອດໄພໃນບ່ອນສາທາລະນະ.

ສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ແບບແຜນກ້ອງ AI ລຸ້ນໃໝ່ແຕກຕ່າງອອກມາແມ່ນຄວາມສາມາດໃນການຮຽນຮູ້ແລະປັບໂຕຕາມເວລາ. ດ້ວຍຄວາມສາມາດໃນການຮຽນຮູ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ອຸປະກອນເຫຼົ່ານີ້ສາມາດປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງແລະປະສິດທິພາບຂອງຕົນໂດຍອີງໃສ່ສະພາບແວດລ້ອມສະເພາະໃນການດຳເນີນງານຂອງມັນ, ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນຊັບສິນທີ່ມີຄຸນຄ່າເພີ່ມຂື້ນໃນການນຳໃຊ້ແບບເອີ້ຍ.

ປະໂຫຍດຂອງການຄິດໄລ່ແບບເອີ້ຍທີ່ໄດ້ຮັບການເສີມຂະຫຍາຍຈາກແບບແຜນກ້ອງ AI

ການດຳເນີນການແບບທັນທີແລະການຊັກຊ້າຕ່ຳ

ໜຶ່ງໃນຂໍ້ດີທີ່ສັງເກດເຫັນໄດ້ຢ່າງຈະແຈ້ງຂອງການປະສົມປະສານແມ່ຂ່າຍ AI ກ້ອງຖ່າຍຮູບໃນລະບົບຄອມພິວເຕີແບບເອື້ອງມືຖື (Edge Computing) ແມ່ນການຫຼຸດຜ່ອນເວລາດຳເນີນງານ (Latency) ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ໂດຍການດຳເນີນການວິເຄາະໂດຍກົງໃນອຸປະກອນດຽວ, ສ່ວນປະກອບເຫຼົ່ານີ້ກຳຈັດຄວາມຈຳເປັນໃນການຖ່າຍໂອນຂໍ້ມູນພາບເປັນຈຳນວນຫຼາຍໄປຫາເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍສູນກາງ. ຄວາມສາມາດໃນການດຳເນີນງານທັນທີເຮັດໃຫ້ສາມາດຕັດສິນໃຈແລະຕອບສະໜອງໃນທັນທີ, ເຊິ່ງເປັນສິ່ງສຳຄັນໃນການນຳໃຊ້ເຊັ່ນ: ການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບອັດຕະໂນມັດ ຫຼື ການເຝົ້າສັງເກດຄວາມປອດໄພ.

ການຫຼຸດຜ່ອນເວລາດຳເນີນງານ (Latency) ມີຄຸນຄ່າເປັນພິເສດໃນສະພາບການທີ່ອ້ອນໄຫວຕໍ່ເວລາ ເຊິ່ງເຖິງແຕ່ມິນລິວິນາທີຂອງການຊັກຊ້າກໍອາດຈະສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ຜົນໄດ້ຮັບ. ແມ່ຂ່າຍ AI ກ້ອງຖ່າຍຮູບດຳເນີນການຂໍ້ມູນພາບທັນທີ, ໃຫ້ຂໍ້ມູນເຊິ່ງເຈາະຈົງ ແລະ ສະໜັບສະໜູນໃນການຕອບສະໜອງຢ່າງໄວວາຕໍ່ສະພາບການທີ່ປ່ຽນແປງ ຫຼື ສະຖານະການທີ່ເກີດຂຶ້ນໃໝ່.

ການເພີ່ມປະສິດທິພາບໃນການໃຊ້ BANDWIDTH ແລະ ຄວາມປະຢັດຕົ້ນທຶນ

ລະບົບກ້ອງຖ່າຍຮູບແບບດັ້ງເດີມມັກຈະຕ້ອງການຊ່ວງຄວາມຖີ່ຫຼວງຫຼາຍເພື່ອສົ່ງສັນຍານວິດີໂອໄປຍັງເຊີເວີກາງເພື່ອປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນ. ມັນສາມາດຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຕ້ອງການຊ່ວງຄວາມຖີ່ໄດ້ຫຼາຍໂດຍການປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນໃນທ້ອງຖິ່ນ ແລະ ສົ່ງຜົນໄດ້ຮັບ ຫຼື ການແຈ້ງເຕືອນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງເທົ່ານັ້ນ. ການປັບປຸງນີ້ບໍ່ພຽງແຕ່ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນການຕິດຂັດໃນເຄືອຂ່າຍເທົ່ານັ້ນ ແຕ່ຍັງຊ່ວຍປະຢັດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການໂອນຂໍ້ມູນ ແລະ ການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນໄດ້ຫຼາຍ.

ການປະຢັດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍບໍ່ພຽງແຕ່ຢູ່ທີ່ຊັບພະຍາກອນເຄືອຂ່າຍເທົ່ານັ້ນ ແຕ່ຍັງລວມເຖິງການຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຕ້ອງການໃນພື້ນຖານການປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນສູນກາງອີກດ້ວຍ. ໂດຍການແຈກຢາຍພາລະການຄິດໄລ່ໄປສູ່ອຸປະກອນໃນແຕ່ລະບ່ອນ ສະຖາບັນຕ່າງໆສາມາດຫຼຸດຜ່ອນການລົງທຶນໃນຊັບພະຍາກອນການຄິດໄລ່ສູນກາງ ໃນຂະນະທີ່ຍັງຮັກສາຄຸນນະພາບການວິເຄາະພາບໃນລະດັບສູງໄວ້ໄດ້.

ການນຳໃຊ້ງານຈິງ ແລະ ຍຸດທະສາດໃນການປະຕິບັດ

ວິທີແກ້ໄຂໃນອຸດສາຫະກຳ ແລະ ການຜະລິດ

ໃນການຕັ້ງຄ່າອຸດສາຫະກໍາ, ໂມດູນກ້ອງຖ່າຍຮູບ AI ເຮັດໜ້າທີ່ເປັນເຄື່ອງມືທີ່ມີອໍານາດສໍາລັບການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບ ແລະ ການປັບປຸງຂະບວນການ. ອຸປະກອນເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຕິດຕາມສາຍການຜະລິດຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ກໍານົດຂໍ້ບົກຜ່ອງ ຫຼື ສິ່ງຜິດສັງເກດໃນເວລາຈິງດ້ວຍຄວາມຖືກຕ້ອງສູງ. ຄວາມສາມາດຂອງການຄິດໄລ່ທີ່ແຄມຂອງເສັ້ນແມ່ນຮັບປະກັນວ່າຂະບວນການຜະລິດສາມາດປັບປຸງທັນທີຕອບສະໜອງຕໍ່ບັນຫາທີ່ຖືກກໍານົດ, ລົດຜະລິດຕະພັນເສຍ ແລະ ສູງສຸດໃນປະສິດທິພາບ.

ນອກເໜືອຈາກການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບ, ໂມດູນກ້ອງຖ່າຍຮູບ AI ສະໜັບສະໜູນແນວໂຄງການບໍາລຸງຮັກສາທີ່ຄາດຄະເນໄດ້ໂດຍການຕິດຕາມສະພາບອຸປະກອນ ແລະ ຮູບແບບການດໍາເນີນງານ. ວິທີການເຊິ່ງໜ້ານີ້ຊ່ວຍປ້ອງກັນການຢຸດເຊົາການດໍາເນີນງານ ແລະ ການປັບປຸງແຜນການບໍາລຸງຮັກສາ, ນໍາໄປສູ່ການປະຢັດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ ແລະ ການປັບປຸງຜົນຜະລິດຕະພັນ.

ເມືອງອັດສະລິຍະ ແລະ ການນໍາໃຊ້ດ້ານຄວາມປອດໄພ

ການນຳໃຊ້ແບບປະຕິບັດຕິດຕັ້ງແຄມເຣ ອິນຊີເອໄອ (AI camera modules) ໃນແນວໂຄງການເມືອງອັດສະລິຍະ (smart city) ແມ່ນສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມສາມາດຫຼາກຫຼາຍຂອງການຄິດໄລ່ແຄມເວັບ (edge computing) ໃນສະພາບແວດລ້ອມເມືອງ. ອຸປະກອນເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຕິດຕາມກວດກາການຈະລາຈອນ, ສະແດງເຫດການຄວາມປອດໄພ, ແລະ ວິເຄາະຮູບແບບຝູງຊົນໂດຍບໍ່ເຮັດໃຫ້ເຄືອຂ່າຍສູນກາງຖືກໂຫຼດຫຼາຍເກີນໄປ. ຄວາມສາມາດໃນການປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນໃນທ້ອງຖິ່ນແມ່ນຮັບປະກັນເວລາຕອບສະໜອງໄວໃນຂະນະທີ່ຮັກສາຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງປະຊາຊົນຜ່ານການຖ່າຍໂອນຂໍ້ມູນທີ່ເລືອກເອົາ.

ດ້ານຄວາມປອດໄພໄດ້ຮັບປະໂຫຍດໂດຍສະເພາະຈາກຄວາມສາມາດຂອງການຄິດໄລ່ແຄມເວັບຂອງແຄມເຣ ອິນຊີເອໄອ. ອຸປະກອນເຫຼົ່ານີ້ສາມາດສະແດງກິດຈະກຳທີ່ສົງໄສ ຫຼື ການພະຍາຍາມເຂົ້າເຖິງໂດຍບໍ່ໄດ້ຮັບອະນຸຍາດໃນທັນທີ, ເຮັດໃຫ້ສາມາດຕອບໂຕ້ທັນທີໂດຍບໍ່ມີຄວາມຊັກຊ້າທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນຜ່ານເມກ (cloud-based processing). ລັກສະນະແບ່ງປັນຂອງການຄິດໄລ່ແຄມເວັບຍັງໃຫ້ຄວາມທົນທານຫຼາຍຂຶ້ນຕໍ່ການຕັດເຄືອຂ່າຍ ຫຼື ການໂຈມຕີທາງເຄືອຂ່າຍ.

ການພັດທະນາ ແລະ ແນວໂນ້ມໃນອະນາຄົດ

ການປະສົມປະສານເອໄອຂັ້ນສູງ ແລະ ຄວາມສາມາດ

ການພັດທະນາຂອງແມັດຄອມພິວເຕີ AI ດ້ານກ້ອງສືບຕໍ່ເພີ່ມຄວາມໄວຂຶ້ນ, ຜູ້ຜະລິດກໍາລັງພັດທະນາຄວາມສາມາດ AI ທີ່ສັບຊ້ອນຫຼາຍຂຶ້ນ. ແມັດໃນອະນາຄົດຄາດວ່າຈະມີຫົວໃຈກາງປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນທີ່ມີພະລັງງານສູງຂຶ້ນ, ເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ສາມາດໃຊ້ອະລິກະລິດທຶກທີ່ຊັບຊ້ອນກວ່າເກົ່າ ແລະ ຄວາມຖືກຕ້ອງດີຂຶ້ນ. ການກ້າວຫນ້າເຫຼົ່ານີ້ຈະຂະຫຍາຍຂອບເຂດການນໍາໃຊ້ ແລະ ກໍລະນີການນໍາໃຊ້ສໍາລັບການວິເຄາະພາບໃນລະດັບກິນ້ໍາ (edge-based visual analytics).

ແນວໂນ້ມໃໝ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງການຍ້າຍໄປສູ່ແບບຈໍາລອງ AI ທີ່ຊໍານິຊໍານານຫຼາຍຂຶ້ນ ແລະ ຖືກປັບໃຫ້ເໝາະສຳລັບອຸດສະຫະກໍາ ແລະ ການນໍາໃຊ້ສະເພາະ. ການຊໍານິຊໍານານນີ້ຈະເຮັດໃຫ້ແມັດກ້ອງ AI ສາມາດໃຫ້ຂໍ້ມູນທີ່ແມ່ນຍໍາ ແລະ ສຳເລັດຫຼາຍຂຶ້ນ, ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນກໍເພີ່ມມູນຄ່າໃນການນໍາໃຊ້ລະບົບຄອມພິວເຕີ້ແບບກິນ້ໍາ (edge computing deployments).

ການເຊື່ອມໂຍງຂະຫຍາຍກັບລະບົບ IoT

ອະນາຄົດຂອງແກນກ້ອງຖ່າຍຮູບ AI ຢູ່ໃນການປະສົມປະສານຢ່າງລຽບລຽນກັບລະບົບອິນເຕີເນັດຂອງສິ່ງຕ່າງໆ (IoT). ໃນຂະນະທີ່ເຄືອຂ່າຍຄອມພິວເຕີ້ຂອບ (Edge computing) ກາຍເປັນສິ່ງທີ່ຊັບຊ້ອນຫຼາຍຂຶ້ນ, ອຸປະກອນເຫຼົ່ານີ້ຈະມີບົດບາດສຳຄັນຫຼາຍຂຶ້ນໃນການປະສານງານກັບອຸປະກອນແລະລະບົບອັດຈະລິກອື່ນໆ. ການປະສົມປະສານນີ້ຈະເຮັດໃຫ້ການວິເຄາະສະພາບແວດລ້ອມການດຳເນີນງານມີຄວາມຄົບຖ້ວນແລະລະອຽດຫຼາຍຂຶ້ນ, ນຳໄປສູ່ການຕັດສິນໃຈທີ່ດີຂຶ້ນ ແລະ ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ດີຂຶ້ນ.

ການພັດທະນາຂອງໂປຣໂທຄອນ ແລະ ອິນເຕີເຟດທີ່ຖືກມາດຕະຖານໄວ້ຈະຊ່ວຍໃນການປະສົມປະສານນີ້, ເຮັດໃຫ້ການຕິດຕັ້ງ ແລະ ການຈັດການແກນກ້ອງຖ່າຍຮູບ AI ໃນການນຳໃຊ້ ແລະ ສະພາບແວດລ້ອມທີ່ຫຼາກຫຼາຍງ່າຍຂຶ້ນ. ການມາດຕະຖານນີ້ຍັງຈະສົ່ງເສີມໃຫ້ມີການປະສົມປະສານກັນໄດ້ດີຂຶ້ນລະຫວ່າງຜູ້ຜະລິດ ແລະ ເວທີຕ່າງໆ.

ຄໍາ ຖາມ ທີ່ ມັກ ຖາມ

ຫຍັງທີ່ເຮັດໃຫ້ແກນກ້ອງຖ່າຍຮູບ AI ແຕກຕ່າງຈາກກ້ອງຖ່າຍຮູບຄວາມປອດໄພແບບດັ້ງເດີມ?

ມັນເຊີ່ງປະກອບດ້ວຍໂມດູນກ້ອງຖ່າຍຮູບ AI ທີ່ມີຄວາມສາມາດໃນການປຸງແຕ່ງແລະອັລກໍລິທຶມການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ພວກມັນວິເຄາະຂໍ້ມູນທາງທັດສະນະໂດຍກົງໃນອຸປະກອນດຽວນັ້ນ. ຕ່າງຈາກກ້ອງຖ່າຍຮູບແບບດັ້ງເດີມທີ່ພຽງແຕ່ຖ່າຍຮູບແລະຖ່າຍທອດພາບ, ໂມດູນກ້ອງຖ່າຍຮູບ AI ສາມາດປະຕິບັດໜ້າທີ່ທີ່ຊັບຊ້ອນເຊັ່ນການກຳນົດເປົ້າໝາຍ, ການຮັບຮູ້ບຸກຄົນ, ແລະການວິເຄາະພຶດຕິກຳໂດຍບໍ່ຕ້ອງການຊັບພະຍາກອນການປຸງແຕ່ງພາຍນອກ.

ໂມດູນກ້ອງຖ່າຍຮູບ AI ມີສ່ວນຮ່ວມໃນການຄຸ້ມຄອງຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນແນວໃດ?

ການປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນໃນສະຖານທີ່ດຽວກັນ, ໂມດູນກ້ອງຖ່າຍຮູບ AI ຈະຫຼຸດຈຳນວນຂໍ້ມູນທາງທັດສະນະທີ່ລະອຽດອ່ອນທີ່ຕ້ອງຖ່າຍທອດຜ່ານເຄືອຂ່າຍ ຫຼື ຈັດເກັບໄວ້ໃນສະຖານທີ່ສູນກາງ. ວິທີການປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນໃນສະຖານທີ່ດຽວນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ອົງກອນຕ່າງໆສາມາດປະຕິບັດຕາມຂໍ້ກຳນົດດ້ານຄວາມເປັນສ່ວນຕົວໃນຂະນະທີ່ຮັກສາຄວາມສາມາດໃນການເຝົ້າລະວັງ ແລະ ການຕິດຕາມໄວ້ໄດ້.

ອາຍຸການໃຊ້ງານປົກກະຕິຂອງໂມດູນກ້ອງຖ່າຍຮູບ AI ແມ່ນເທົ່າໃດ?

ອາຍຸການໃຊ້ງານຂອງໂມດູນກ້ອງຖ່າຍຮູບ AI ທຳມະດາແລ້ວຈະຢູ່ລະຫວ່າງ 5 ຫາ 7 ປີ, ຂຶ້ນຢູ່ກັບສະພາບແວດລ້ອມ ແລະ ຮູບແບບການໃຊ້ງານ. ການອັບເດດຊອບແວ ແລະ ການບຳລຸງຮັກສາຢ່າງສະໝໍ່າສະເໝີສາມາດຍືດອາຍຸການໃຊ້ງານໄດ້, ໃນຂະນະທີ່ລັກສະນະໂມດູນຂອງລະບົບທີ່ທັນສະໄໝອະນຸຍາດໃຫ້ປັບປຸງອົງປະກອບໄດ້ໂດຍບໍ່ຕ້ອງປ່ຽນໜ່ວຍທັງໝົດ.