၂၀၁၈ ခုနှစ်တွင်အဖွဲ့ ၅ ဖွဲ့သည်သဘာ ၀ သွင်ပြင်အသစ်ဖြစ်သောကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရဖန်လုံအိမ်စိန်ခေါ်မှုတွင်ကြီးထွားလာသည် အပြည်ပြည်ဆိုင်ရာယှဉ်ပြိုင်။ အလှည့်အပြောင်း - အသင်းများထဲမှတစ်ခုသာအတွေ့အကြုံရှိသောလူသားစိုက်ပျိုးသူများပါဝင်သည်။ ကျန်အဖွဲ့ ၄ ခုတွင်ဟော်ရီကာချာနှင့်အတုထောက်လှမ်းရေး (AI) နယ်ပယ်တွင်နိုင်ငံတကာမှကျွမ်းကျင်သူများပါဝင်သည်။ သူတို့သည်သီးနှံများကိုအဝေးမှထိန်းချုပ်။ ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရရန် AI ဖြေရှင်းနည်းများကိုတီထွင်ခဲ့ကြသည်။ ပြိုင်ဆိုင်မှု၏ရည်မှန်းချက်မှာကမ္ဘာ့ပထမ ဦး ဆုံးကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရဖန်လုံအိမ်စိန်ခေါ်မှုဖြစ်ပြီးရေရှည်တည်တံ့သောစားနပ်ရိက္ခာထုတ်လုပ်မှုတွင်အောင်မြင်မှုများရရှိရန်ဖြစ်သည်။
လေးလပြင်းထန်သောလများပြီးနောက်လက်ဖြင့်စိုက်ပျိုးသူများသည်ဒုတိယနေရာတွင်ရှိသည်။ ဤဆောင်းပါးကိုရေးသားသူတစ် ဦး ဦး ဆောင်သောပထမနေရာသည်ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရသည့်အဖြေတစ်ခုဖြင့်အနိုင်ရရှိခဲ့ပြီး ၆% ပိုမိုအထွက်နှုန်းနှင့် ၁၇% ပိုမိုမြင့်မားသောအသားတင်အမြတ်ကိုသာမက CO ကိုလျော့နည်းစေခဲ့သည်။2, အပူ, နှင့်ရေသွင်းအားစု။
ယှဉ်ပြိုင်မှုအကြောင်းပိုမိုလေ့လာရန်နှင့် AI ဖြေရှင်းချက်သည်ကျွမ်းကျင်သောလူ့စိုက်ပျိုးသူများ၏အဖွဲ့နှင့်မည်သို့ယှဉ်ပြိုင်နိုင်ပြီး ပို၍ ပင်အောင်မြင်နိုင်သည်ကိုနားလည်ရန် AI နှင့်၎င်းသည်ဖန်လုံအိမ်အလိုအလျောက်မည်သို့ဆက်စပ်သည်ကိုအနီးကပ်လေ့လာကြည့်ကြပါစို့။
ဖန်လုံအိမ် Automation အသစ်ဘာမျှမ
ဆယ်စုနှစ်ပေါင်းများစွာစိုက်ပျိုးသူများသည်ဖန်လုံအိမ်ရာသီဥတုနှင့်ဆည်မြောင်းကိုစီမံခန့်ခွဲရန်အတွက်ကွန်ပျူတာများ၊ အာရုံခံကိရိယာများနှင့်စက်ကိရိယာများကိုအသုံးပြုခဲ့ကြသည်။ ထိုကဲ့သို့သောမြင်ကွင်းတွင်၊ ကွန်ပျူတာလုပ်ငန်းစဉ်သည်ရိုးရှင်းသောယုတ္တိဗေဒစည်းမျဉ်းများအပေါ်မှီခိုပြီးရိုးရှင်းပါသည်။ အကယ်၍ လေထုအပူချိန် ၇၅ ဒီဂရီဖာရင်ဟိုက်အထက်ရှိပါကဥပမာအားဖြင့်လေဝင်လေထွက်ကိုဖွင့်ပါ။ မီးဖိုချောင်သုံးစက်များသို့အပူချိန်ကိုဖတ်ရန်၊ မီးနှင့်မီးဖွင့်ခြင်းနှင့်ပိတ်ခြင်း၏ငြီးငွေ့ဖွယ်လုပ်အားကိုလွှဲအပ်သည်။
ဟုတ်ပါတယ်, စည်းမျဉ်း -based အလိုအလျောက်မမြင်နိုင်တဲ့အခြေအနေများနှင့်အတူကိုင်တွယ်လို့မရပါဘူး။ ပို၍ အရေးကြီးသည်မှာကျွမ်းကျင်သောလူသားတစ် ဦး သည်သီးနှံစီမံခန့်ခွဲမှုဆိုင်ရာဆုံးဖြတ်ချက်များအားလုံးကိုပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာသတ်မှတ်ချက်များအတွက်သတ်မှတ်ထားသောသတ်မှတ်ချက်များအတိုင်းဆုံးဖြတ်ရန်လိုအပ်သည်။ မြင့်မားသောအထွက်နှုန်းကိုယုံကြည်စိတ်ချစွာရရှိရန်သိသိသာသာနှင့်ဗဟုသုတများစွာလိုအပ်သည်။ ထိုအချိန်တွင်ပင်အမှားများပြုလုပ်ရန်လွယ်ကူသည်။ ထို့အပြင်လယ်ယာမြေများကြီးထွားလာသည်နှင့်အမျှသီးနှံများအားစဉ်ဆက်မပြတ်စောင့်ကြည့်လေ့လာခြင်းသည် ပို၍ ပင်တောင်းဆိုမှုများဖြစ်လာသည်။
ကံမကောင်းစွာဖြင့်စိုက်ပျိုးသူများသည်လုပ်သားသည်ထုတ်လုပ်မှုပြproblemsနာများ၏အဓိကအရင်းအမြစ်ဖြစ်ကြောင်းကောင်းစွာသိကြသည်။ တစ်နှစ်ပြီးနောက်တစ်နှစ် ဖန်လုံအိမ်စိုက်ပျိုးသူများ ထိပ်တန်းစိုက်ပျိုးသူ ၁၀၀ ၏စစ်တမ်းကောက်ယူသူများကအလုပ်သမားများ၏ကုန်ကျစရိတ်နှင့်သာမကကျွမ်းကျင်လုပ်သားရရှိမှုနှင့်အတူစိန်ခေါ်မှုများကိုတင်ပြကြသည်။ စိုက်ပျိုးသူများသည်စိမ်းလန်းစိုပြည်ရေးစီမံခန့်ခွဲမှုကိုပိုမိုကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရစေမည့်နည်းပညာအသစ်များအပါအ ၀ င်ဤစိန်ခေါ်မှုများကိုဖြေရှင်းရန်နည်းလမ်းများကိုပိုမိုရှာဖွေနေကြသည်။
AI သည်စည်းမျဉ်းများအခြေခံသည့်အလိုအလျောက်စနစ်ထက်ကျော်လွန်သောအဆင့်ဖြစ်သည်
အတုဥာဏ်ကိုစဉ်းစားရန်ကောင်းသောနည်းလမ်းမှာ၎င်းသည်ရိုးရှင်းသောစည်းကမ်းချက်များကိုအခြေခံသည့်အလိုအလျောက်ထက်ကျော်လွန်သောခြေလှမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ခေတ်သစ် AI သည်ဖန်လုံအိမ်သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်နှင့်ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာစနစ်များအပါအ ၀ င်အချက်အလက်များတွင်ပုံစံများကိုရှာဖွေရန်သင်္ချာအသုံးပြုခြင်းအကြောင်းဖြစ်သည်။ ဥပမာ:
- ရာသီဥတုအချက်အလက်အလုံအလောက်ရှိခြင်းဖြင့်စိုက်ပျိုးသူများအနေဖြင့်အကောင်းဆုံးသတ်မှတ်ချက်များကိုသတ်မှတ်ရန်နှင့်ရာသီဥတုခန့်မှန်းရန်အတွက် AI ကိုအသုံးပြုနိုင်သည်။
- သီးနှံအထွက်နှုန်းအချက်အလက်အလုံအလောက်ရှိပြီးစိုက်ပျိုးသူများအနေဖြင့်အထွက်နှုန်းခန့်မှန်းရန် AI ကိုသုံးနိုင်သည်။
- ပုံရိပ်အချက်အလက်အလုံအလောက်ရှိပြီးစိုက်ပျိုးသူများသည်ပိုးမွှားများနှင့်ရောဂါများကို AI စစ်ဆေးနိုင်သည်။
AI အမျိုးအစားအချို့သည်အချက်အလက်အသစ်များမှပင်သင်ယူနိုင်ပြီးအချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှပိုမိုကောင်းမွန်သောရလဒ်များကိုရရှိစေသည်။
နေ့စဉ်နှင့်အမျှဖန်လုံအိမ်လုပ်ငန်းများကိုပိုမိုနက်ရှိုင်းသောထိုးထွင်းသိမြင်မှုကိုပေးနိုင်ခြင်းအားဖြင့် AI သည်ကျွမ်းကျင်သူများ၏ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းကိုအထောက်အကူပြုရန်နှင့်စိုက်ပျိုးသူများအားအဓိပ္ပာယ်ပြည့်ဝသောနည်းဖြင့်လုပ်ပိုင်ခွင့်ပေးရန်အသုံးပြုနိုင်သည်။ နောက်ဆုံးတွင်အကောင်းဆုံးရလဒ်များကိုစဉ်းစားဆင်ခြင်စရာလူ့ဉာဏ်ရည်နှင့်အတုထောက်လှမ်းရေးတို့မှရရှိသည်။
AI ၏ဒေတာအခြေပြုချဉ်းကပ်မှုကိုလည်းယခင်ကထက်ဖန်လုံအိမ်ပြုမှုအလိုအလျောက်ပိုမိုမြင့်မားစေရန်အတွက်ဂန္ထဝင်စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းများကိုအခြေခံသည့်ချဉ်းကပ်နည်းနှင့်ပေါင်းစပ်နိုင်သည်။ အတိုချုပ်ပြောရလျှင်စိုက်ပျိုးသူများသည်စက်မှုလုပ်ငန်းကိုစိန်ခေါ်နေသောနာတာရှည်အလုပ်သမားပြissuesနာများကိုသက်သာစေရန်ကူညီခြင်းဖြင့်အမြစ်တွယ်နေသောလုပ်ငန်းတာဝန်များကိုအလိုအလျောက်ပြုလုပ်ရန် AI ကိုအသုံးပြုနိုင်သည်။
ဒေတာ AI အများအတွက်လောင်စာဖြစ်ပါတယ်
AI သည်သင်္ချာဆိုင်ရာသင်္ချာဆိုင်ရာအရာများထက်အချက်အလက်များနှင့်လည်းသက်ဆိုင်သည်။ လူကြိုက်များသောယုံကြည်ချက်နှင့်ဆန့်ကျင်။ AI တွင်အသုံးပြုသောအသုံးအများဆုံး algorithms အချို့သည်ဆယ်စုနှစ်ပေါင်းများစွာကြာခဲ့ပြီဖြစ်သည်။ သူတို့ကတောင်ဆိုးဆိုးရွားရွားရှုပ်ထွေးသောမရှိကြပေ။ သို့သော်အရှည်ဆုံးအချိန်တွင်အချက်အလက်ရရှိနိုင်မှု - အချက်အလက်များကိုတွက်ချက်ရန်လိုအပ်သည့်တတ်နိုင်သည့်တွက်ချက်နိုင်စွမ်းနှင့်အတူ - အချက်များကန့်သတ်ထားသည်။
AI ၏အလားအလာကိုသော့ခတ်ရန်ကွန်ပြူတာဟာ့ဒ်ဝဲတွင်မကြာသေးမီကဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတစ်ခုပြုလုပ်ခဲ့သည်။ ၂၀၀၇ ခုနှစ်တွင် Apple မှအစပျိုးခဲ့သောစမတ်ဖုန်းတော်လှန်ရေးသည်ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာထုတ်လုပ်မှုဆိုင်ရာဂေဟစနစ်နှင့်ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်အသစ်များကိုလုံးလုံးလျားလျားဖန်တီးခဲ့သည်။ ဤသည်တစ်နေ့တာပုံရသည်, ကွန်ပျူတာဟာ့ဒ်ဝဲ၏အခြေခံဘောဂဗေဒပြောင်းလဲသွားတယ်။ microprocessor များ၊ radios နှင့် sensors များကဲ့သို့သောအဓိက hardware ပိုင်းများသည် ပို၍ အဆမတန်သက်သာသည်၊ သေးငယ်ကာပိုမိုအားကောင်းလာသည်။ ကုန်ကြမ်းဒေတာ၏စူးစိုက်မှုရေကြီးမှုသို့လှည့်။ အသစ်သောကြွယ်ဝသောအချက်အလက်နှင့်ကွန်ပျူတာစွမ်းအားသည်အိုင်အက်စ်ကိုစီးပွားဖြစ်အသုံးချခြင်းနှင့်အတူသိပ္ပံနည်းကျသိမှု မှနေ၍ ပင်လယ်ရေမျက်နှာပြင်ပြောင်းလဲခြင်းသို့ပြောင်းလဲစေခဲ့သည်။
IoT သည်အချက်အလက်များစွာရရှိသည်
၁၉၈၀ နှစ်များအစောပိုင်းတွင် Pittsburgh ရှိ Carnegie Mellon တက္ကသိုလ်မှဘွဲ့ရကျောင်းသားများသည် Coca-Cola အရောင်းစက်သို့အချည်းနှီးသာသွားသည်ကိုသွားရန်စိတ်အနှောင့်အယှက်ဖြစ်လာသည်။ သူတို့က၎င်းကိုပြုပြင်ပြီးအင်တာနက်မှတဆင့် ၄ င်း၏စာရင်းအားအစီရင်ခံနိုင်သည်။ ထိုသို့ပြုရာတွင်သူတို့သည်ကမ္ဘာ့ပထမ ဦး ဆုံးအင်တာနက်ချိတ်ဆက်သည့်ပစ္စည်းကိုတီထွင်ခဲ့သည်။
ယနေ့လူသုံးကုန်အီလက်ထရောနစ်မှစက်မှုလုပ်ငန်းသုံးစက်ပစ္စည်းများအထိဘီလီယံနှင့်ချီသောစက်ကိရိယာများသည်ပထမ ဦး ဆုံးဆိုဒါစက်ကိုအင်တာနက်နှင့်ချိတ်ဆက်ပြီး Internet of Things (IoT) ဟုလူသိများသောအရာများကိုဖြစ်ပေါ်စေသည်။ ထူးခြားသည့်အချက်မှာအစောပိုင်းမျိုးဆက်များဖြစ်သောများစွာသောဖန်လုံအိမ်အာနိသင်အလိုအလျောက်ဖြေရှင်းချက်များအပါအ ၀ င် IoT ထုတ်ကုန်များသည်အင်တာနက်ပေါ်ရှိအခြားနေရာများတွင်အသုံးပြုသောဒေတာပုံစံများနှင့်ဆက်သွယ်ရေးပရိုတိုကောများကိုအသုံးပြုသည်။ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာအင်တာနက်စံနှုန်းများကိုမှီခိုအားထားခြင်းအားဖြင့် IoT ထုတ်ကုန်များနှင့်ဒေတာများကိုစနစ်တစ်ခုခုမှအခြားတစ်ခုသို့ပေါင်းကူးရန်အတွက်အပိုစက်ပစ္စည်းများမလိုအပ်ဘဲဖလှယ်ရန်လွယ်ကူသည်။
အတူတူ AI နှင့် IoT တို့သည်ဖြည့်စွက်နည်းပညာများဖြစ်သည်။ IoT ဟာ့ဒ်ဝဲသည်စိုက်ပျိုးသူများအားဖန်လုံအိမ်မှအချက်အလက်များကိုပိုမိုလွယ်ကူစွာစုဆောင်းရန်ကူညီပေးသည်။ ထို့အပြင် AI ဆော့ (ဖ်) ဝဲ (လ်) သည်စိုက်ပျိုးသူများအားသီးနှံထုတ်လုပ်မှုတိုးတက်စေရန်အတွက်အချက်အလက်များကိုနားလည်သဘောပေါက်ရန်နှင့်ပြုမူရန်ကူညီသည်။
ဖြစ်ရပ်လေ့လာချက် - ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရဖန်လုံအိမ်စိန်ခေါ်မှုတွင် Kenneth Tran ၏အောင်မြင်မှု
ဒေါက်တာ Tran: ၂၀၁၈ ခုနှစ်မှာ Seattle အနီးရှိ Microsoft Research မှာ AI သုတေသီတစ်ယောက်ဖြစ်ခဲ့ပြီးအားဖြည့်သင်ကြားခြင်းလို့လူသိများတဲ့ AI အမျိုးအစားသစ်ကိုလုပ်ကိုင်ခဲ့သည်။ အဲဒီမှာငါသုတေသနပြုထိန်းချုပ်ပတ်ဝန်းကျင်စိုက်ပျိုးရေး၏ဒိုမိန်းမှကျွန်တော်တို့ရဲ့သုတေသနလျှောက်ထားရန်ကြိုးစားအားထုတ်မှုအသစ်စတင်ခဲ့သည်။ Sonoma စီမံကိန်းဟုခေါ်သောကနေဒါနိုင်ငံ၊ အွန်တိုရီယိုရှိ Harrow သုတေသနစင်တာတွင်စက်ရုံသိပ္ပံပညာရှင်များနှင့် ပူးပေါင်း၍ နယ်သာလန်ရှိ Wageningen University & Research မှစီစဉ်သောအပြည်ပြည်ဆိုင်ရာကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရဖန်လုံအိမ်စိန်ခေါ်မှုတွင်ဝင်ရောက်ယှဉ်ပြိုင်ခဲ့သည်။
ဒီစိန်ခေါ်မှုမှာအဖွဲ့တစ်ဖွဲ့စီဟာ ၃၁၅ စတုရန်းပေရှိတဲ့ဖန်လုံအိမ်အာနိသင်ကိုလေးလလောက်ကြာအောင်စိုက်ပျိုးကြသည်။ ဤအခန်းများတွင်အဆင့်မြင့်ကွန်ပျူတာများ၊ ရာသီဥတုအာရုံခံကိရိယာများ၊ IoT ဒစ်ဂျစ်တယ် interfaces (REST APIs) ကို အသုံးပြု၍ ကျွန်ုပ်တို့၏ AI ပရိုဂရမ်များသည်အာရုံခံကိရိယာမှအချက်အလက်များကိုစဉ်ဆက်မပြတ်ဖတ်ရှုနိုင်ပြီး၊ အကောင်းဆုံးသော setpoints များကိုဆုံးဖြတ်နိုင်ပြီး၊ setpoints များကိုကွန်ပျူတာပေါ်ရှိကွန်ပျူတာများသို့ပြန်လည်ပေးပို့နိုင်သည် (ပုံပုံကိုကြည့်ပါ) ။ စိန်ခေါ်မှုနှင့်၎င်း၏ရလာဒ်များအကြောင်းအသေးစိတ်အချက်အလက်များကိုဆောင်းပါးတစ်ပုဒ်တွင်တွေ့ရှိနိုင်သည် Hemming et al ။ (2019).
သခွားသီးကြီးထွားမှု၌ကျွန်ုပ်တို့တွင်အတွေ့အကြုံနည်းပါးပြီးအစောပိုင်းအဆင့်တွင်ရှိသော်လည်းကျွန်ုပ်တို့၏ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရသည့်အဖြေသည်ပြိုင်ဆိုင်မှုကိုအနိုင်ယူနိုင်ခဲ့သည်။ ကျွန်တော်တို့ဟာဒုတိယနေရာမှာရှိနေပြီးစံချိန်တင်ဒတ်ခ်ျစိုက်ပျိုးသူများဖြင့်ဖွဲ့စည်းထားသောရည်ညွှန်းအဖွဲ့ထက် ၆ ရာခိုင်နှုန်းပိုမိုမြင့်မားပြီး၊ အထွက်နှုန်းမှာဒီပမာဏက ၁၇% တိုးလာပြီးအမြတ်အစွန်းနဲ့ညီမျှတယ်။
ရည်ညွှန်းအဖွဲ့ညံ့ဖျင်းလုပ်ဆောင်ခဲ့သလား အကုန်လုံးတော့မဟုတ်ဘူး။ ကျွမ်းကျင်သူများစွာ၏အဆိုအရ၎င်းတို့သည်ထူးခြားစွာကောင်းမွန်စွာလုပ်ဆောင်နိုင်ခဲ့သည်။ သူတို့ရဲ့အထွက်နှုန်းနီးပါး 50 ကီလိုဂရမ် / မီတာဖြစ်ခဲ့သည်2 နီးပါး 150 ကီလိုဂရမ် / မီတာနှင့်ညီမျှသောလေးလ၏သက်တမ်းအတွက်2 တစ်နှစ်လျှင်။ ၎င်းကိုကမ္ဘာဂြိုဟ်ရှိမည်သည့်နေရာ၌မဆိုဖန်လုံအိမ်တစ်ခု၏အထွက်နှုန်းမြင့်စေသည်။
ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရဖန်လုံအိမ်စိန်ခေါ်မှု၏ရလဒ်အနေဖြင့်ကျွန်ုပ်သည် Koidra ကို ၂၀၂၀ တွင်တည်ထောင်ခဲ့ပြီးကျွန်ုပ်တို့၏လေ့လာမှုများကိုတိုက်ရိုက်တည်ဆောက်နိုင်ခဲ့ပြီး AI နှင့် IoT ရှိအဆင့်မြင့်နည်းပညာများကိုစိုက်ပျိုးရေးနှင့်အခြားစက်မှုလုပ်ငန်းထိန်းချုပ်မှုအတွက်အသုံးပြုရန်တွန်းအားပေးခဲ့သည်။
AI နှင့် IoT နှင့် ပတ်သက်၍ မှန်ကန်သောမေးခွန်းများမေးခြင်း
ယနေ့တွင်ဖန်လုံအိမ်စိုက်ပျိုးသူများသည် AI နှင့် IoT ကိုလက်ခံရန်အသင့်ရှိနေကြသည်။ အဓိကစိန်ခေါ်မှုမှာစျေးကွက်အတွင်းရှိကုန်ပစ္စည်းများကိုနားလည်ရန်နှင့်စျေးကွက်ထဲမှပြောသောစကားများအားလုံးကိုကျော်ဖြတ်ရန်ဖြစ်သည်။ ကုမ္ပဏီတော်တော်များများမှာသူတို့မှာဖန်လုံအိမ်အာနိသင်အတွက်အလုပ်လုပ်နိုင်တဲ့ AI algorithm (သို့) IoT ကိရိယာရှိတယ်လို့စိတ်အားထက်သန်စွာဆိုကြသည်။
AI ဆော့ဝဲလ်နှင့် IoT ဟာ့ဒ်ဝဲတို့ကိုအကဲဖြတ်သည့်အခါစိတ်စွဲမှတ်ထားရမည့်သော့ချက်အချို့ဖြစ်သည်။
- စွမ်းဆောင်ရည်: စိုက်ပျိုးသူများအနေဖြင့်မှန်ကန်သော၊ အမှန်တကယ်အကျိုးကျေးဇူးများကိုမြင်တွေ့နိုင်ရမည်။ မေး - အထွက်နှုန်းနှင့်အရင်းအမြစ်ထိရောက်မှုတိုးတက်စေရန်အတွက် AI သည်စီးပွားဖြစ်ထုတ်လုပ်မှုတွင်သက်သေပြပြီးပါပြီလား။ ဘယ်လိုအခြေအနေမျိုးမှာလဲ။ AI နှင့် IoT ဆော့ဖ်ဝဲများထုတ်လုပ်ရာတွင်ကုမ္ပဏီ၏မှတ်တမ်းများကဘာလဲ။
- AI ဒီဇိုင်း အထိရောက်ဆုံး AI ဖြေရှင်းချက်များသည်လူ့ဉာဏ်ရည်အကောင်းဆုံးကိုဆုံးဖြတ်ပြီးအကောင်းဆုံးဉာဏ်ရည်တုဖြင့်ပေါင်းစပ်သည်။ မေး - AI ပုံစံကလက်ရှိအသိပညာဗဟုသုတကိုဘယ်လိုအသုံးချသလဲ။ ဒေတာပိုများလာသည်နှင့်အမျှစွမ်းဆောင်ရည်သည်အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှတိုးတက်လာမည်ကိုမည်သို့သေချာစေသနည်း။
- software ဒီဇိုင်း: စိုက်ပျိုးသူများသည်ဖန်လုံအိမ်လုပ်ငန်းများကိုထိန်းချုပ်ထားသင့်သည်။ မေး - သီးနှံလုံခြုံမှုကိုသေချာစေရန်မည်သည့် software design မူများကိုအသုံးပြုသနည်း။ ငါလက်စွဲ, ထောက်ခံချက်နှင့် autopilot မုဒ်အကြားလွယ်ကူစွာပြောင်းလဲနိုင်သလား?
- အချက်အလက်ပိုင်ဆိုင်မှု - စိုက်ပျိုးသူများအနေဖြင့်၎င်းတို့၏အချက်အလက်များကိုပိုင်ဆိုင်ပြီး“ ရောင်းချသူသော့ခတ်” ခြင်းကိုရှောင်ကြဉ်သင့်သည်။ မေး။ ။ အခြားစနစ်များမှအချက်အလက်များကိုအလွယ်တကူတင်သွင်းနိုင်ပါသလား။ ကျွန်ုပ်၏ကိုယ်ပိုင်အချက်အလက်များကိုအရန်ကူး။ တင်ပို့နိုင်ပါသလား။ တိုက်ရိုက်ဒေတာကိုရယူသုံးစွဲခွင့်နှင့်စိတ်ကြိုက်ပေါင်းစပ်မှုများပြုလုပ်ရန်ခွင့်ပြုသော APIs များရှိပါသလား။ ငါနှင့်အနာဂတ်၌ကွဲပြားခြားနားသောရောင်းချသူများထံမှ software နှင့် hardware ကိုသုံးနိုင်သလား။
AI နှင့် IoT တို့သည်စိုက်ပျိုးသူများအားလုပ်ပိုင်ခွင့်ပေးနိုင်သည်
ရေနှင့်စွမ်းအင်၊ အချိန်၊ ငွေကြေးနှင့်ကျွမ်းကျင်လုပ်သားများပိုမိုအရေးကြီးသည့်အရင်းအမြစ်များဖြစ်သောရှားပါးသောအရင်းအမြစ်များကိုပိုမိုရှားပါးလာသည့်ကမ္ဘာကြီးတွင်ထိုဝန်ထုပ်ဝန်ပိုးကိုလျှော့ချရန်နည်းပညာအသစ်များကိုရှာဖွေလေ့လာခြင်းသည်အဓိပ္ပာယ်ရှိသည်။ Autonomous Greenhouse Challenge မှကျွန်ုပ်တို့လေ့လာသိရှိခဲ့သည့်အတိုင်းစိုက်ပျိုးသူများသည် AI software နှင့် IoT hardware များကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့်အထွက်နှုန်းပိုမိုမြင့်မားခြင်းနှင့်သယံဇာတသုံးစွဲမှုပိုမိုမြင့်မားခြင်းတို့ကိုအမှန်တကယ်ရရှိနိူင်သည်။ ထို့အပြင်ဤနည်းပညာများသည်အရှိန်အဟုန်ဖြင့် ဆက်လက်၍ တိုးတက်လာသည်။
နောက်ဆုံး၌ AI နှင့် IoT တို့သည်ကမ္ဘာ့စားနပ်ရိက္ခာကိုရေရှည်တည်တံ့စေရန်အတွက်ပိုမိုကောင်းမွန်သောဆုံးဖြတ်ချက်များချမှတ်ရန်၊ ပိုမိုနည်းပါးသောလုပ်ဆောင်မှုများပြုလုပ်ရန်ဖန်လုံအိမ်စိုက်ပျိုးသူများအားအမှန်တကယ်စွမ်းဆောင်နိုင်သည်။