2022 年の有望な AI 開発トレンド トップ 10

調査によると、今日多くの企業が人工知能ソリューションを大量に導入しています。ただし、完全に AI によって運営されている組織は多くありませんが、AI アプリケーションの数とレベルは常に増加しています。多くの人々が人工知能を導入する準備ができているという事実は、人工知能の将来と、それが今後数年間にもたらすであろう結果にとって良い前兆です。

人工知能アプリケーションの導入が増加している理由は次のとおりです:

• 彼らは製品開発をより人間的なものにしたいと考えており、ユーザーのニーズをプロセスの中心に据えたいと考えています。彼らが製品の扱い方を調整することを期待するよりも。
• データに基づいた意思決定を改善したい。
• 顧客と従業員のエクスペリエンスを向上させます。
• 競争力の構築と強化。

2022 年の 10 の AI トレンドは次のとおりです:

自動機械学習 (AutoML)—物事を作成、テスト、変更する反復タスク。そのプロセスは次のとおりです。も自動化されています。非常に基本的な原材料から実装される ML モデルの開発までのプロセス全体をカバーします。この分野では、データラベル付けツールの改良やニューラルネットワークアーキテクチャの自動チューニングなど、多くのトレンドが生まれています。これにより、コストが削減される可能性があるため、AI の導入が促進される可能性があります。この後の次のステップは、XOps と、PlatformOP、MLOps、データ操作などのプロセスの改善になる可能性があります。

AI を使用したデザイン - テキストから新しい画像を作成します。大量生産可能な革新的なデザインを作成します。

マルチモーダリティ—人工知能が成長し、発展するにつれて、機械学習モデルはマルチモーダリティをサポートできます。これらには、IoT センサー データ、テキスト、音声、ビジョンが含まれます。これは、文書の理解などの一般的なタスクを実行するために使用されます。これなら幅広く使えますね。医療分野、特に光学式文字認識やマシンビジョンなどのマルチモーダル技術を含む医療診断において大きなメリットをもたらします。

Tiny ML – AI と ML は現在、あらゆるサイズの多くのデバイスに搭載されています。 Tiny ML は現在、自動車、冷蔵庫、公共料金メーターに電力を供給するマイクロコントローラーなどで非常に人気があります。音、ジェスチャー、バイタルサイン、環境要因などの特定の分析を実行できます。 Tiny ML のセキュリティおよび管理ソリューションをより効果的にするには、さらなる開発が必要です。

多目的モデル – 現在、AI モデルは常に単一の目的のために開発されています。将来的には、複数のタスクを実行できるマルチタスクモデルが可能になります。その時までに、タスクに対するより包括的なアプローチのおかげで、AI モデルの結果は向上しているでしょう。

従業員により良いエクスペリエンスを提供 — 人工知能は、タスクを完了するために通常より多くの人手を必要とする反復的なタスクの多くを排除することで、従業員の負担を軽減します。これにより、リソースが有効に活用され、人件費が削減され、ビジネスがより効率的に機能するようになります。

民主的人工知能—今日、人工知能ツールを使用するのに必ずしも技術的なスキルは必要ありません。つまり、技術者以外の人も含めて、誰でも AI ツールを使用して AI モデルを作成できることになります。これは、対象分野の専門家が AI 開発プロセスにより深く関与できるようになり、市場投入までの時間が短縮されることを意味します。

責任ある人工知能—人工知能の開発は厳しく規制されています。基本的な意思決定には個人データとプライベートデータが使用されるため、GDPR および CCPA 規制により AI の透明性が確保されます。 AI アルゴリズムの開発は、責任ある AI が重要になることも意味します。

Quantum ML—量子コンピューティングの使用により、強力な人工知能および機械学習モデルが可能になりました。現在、Microsoft、IBM、Amazon などのクラウド プロバイダーが、企業がまだ発見されていない問題の解決策を見つけることを可能にする量子コンピューティング リソースとシミュレーターを提供していることがわかりました。

成熟したデジタル ツイン — 現実をシミュレートし、人間の行動を再現するために非常に人気のある仮想モデル。彼らは未来を予測し、異なる答えや解決策を思いつく可能性を持っています。デジタルツインを、より伝統的な産業モデルやAIベースのエージェントベースのシミュレーションと組み合わせると、ESGモデリング、スマートシティ、医薬品設計などの他のアプリケーションに使用できます。

医療用途の AI の例

最近の研究がカナダで実施され、研究者チームは人工知能ディープラーニングを使用することで先天異常を特定できることを実証できました。 。科学雑誌『Plos One』に掲載されたこの研究は、「深層学習アルゴリズムには、嚢胞性湿潤腫などの欠陥を妊娠第一期の超音波検査の早い段階で検出できる可能性がある」と報告している。

この状態は胎児の頭の周りに体液が蓄積するため、生命を脅かす可能性があります。この状態は AI を使用しなくても出生前に診断できますが、研究によると、超音波スキャンを通じて、AI モードは 93% の確率で状態を特定できることが示されています。

人工知能は成果を向上させ、ますます多くの企業や組織が人工知能に投資しています。人工知能は現在、部門横断的に使用されており、意思決定を改善しています。ただし、目標を達成するには、技術チームと関連トピック間の協力が必要です。

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