Auto-Filling SEO Website as a Gift
Launch Your AI-Powered Business and get clients!
مؤثر قیادت کے لیے ضروری مصنوعی ذہانت کے اہم مضامین
آپ کی رہنمائی کے لیے ضروری AI بصریات آپ کا شکریہ کہ آپ نے سبسکرائب کیا۔ یہاں مزید VB نیوز لیٹرز تلاش کریں۔ ایک غلطی پیش آئی۔
Brief news summary
ہمارے نیوزلیٹر کی سبسکرائیبس کا شکریہ جس میں ہم آپ کو اہم AI بصیرت فراہم کرتے ہیں تاکہ آپ اپنے میدان میں قیادت کریں۔ جدید رجحانات، انکشافات اور مصنوعی ذہانت کے اطلاقات سے باخبر رہیں جو نوآوری اور حکمت عملی کے فیصلوں کو آگے بڑھا سکتے ہیں۔ VentureBeat سے مزید نیوزلیٹرز دریافت کریں جو مختلف ٹیکنالوجی موضوعات پر محیط ہیں تاکہ آپ ہمیشہ سرکاری رہیں۔ گہرا تجزیہ، ماہرین کی رائے، اور قابل عمل معلومات کے لیے tuned رہیں، جو آپ کو اپنے کاروبار یا میدان میں AI کو مؤثر طریقے سے استعمال کرنے کا حوصلہ دیں گے۔ آپ کی سبسکرپشن کا شکریہ اور ہم آپ کے رہنمائی کے سفر میں قیمتی مواد فراہم کرنے کے منتظر ہیں، تاکہ آپ تیزی سے بدلتے ہوئے AI کے منظرنامے میں اپنی قیادت کو مضبوط بنا سکیں۔
AI-powered Lead Generation in Social Media
and Search Engines
Let AI take control and automatically generate leads for you!
I'm your Content Manager, ready to handle your first test assignment
Content Maker
Last news
The Best for your Business
Learn how AI can help your business.
Let’s talk!
اوپن اے آئی کا ہارڈ ویئر میں سرمایہ کاری جنی ایو …
اوپن اے آئی، ایک معروف مصنوعی ذہانت کی تحقیق اور تنفیذ کمپنی، سافٹ ویئر اور AI ماڈلز سے ہٹ کر ہارڈویئر میں بھی بھرپور سرمایہ کاری کر رہی ہے، جس کے لیے اس نے جونی ٹوائن کے زیر انتظام اسٹارٹ اپ کو خرید لیا ہے۔ جونی ٹوائن ایک معروف ڈیزائنر ہیں جو ایپل کے مشہور مصنوعات کو شکل دینے کے لئے جانے جاتے ہیں۔ یہ حکمت عملی اس بات کا مقصد جدید صارفین کے آلات تیار کرنا ہے جو AI کو گہرائی سے مربوط کریں، اور روایتی ذاتی کمپیوٹرز اور اسمارٹ فونز سے آگے بڑھیں۔ جونی ٹوائن، جو اپنے مائنیملسٹ اور نفیس ڈیزائن کے لیے مشہور ہیں، اور جنہوں نے ایپل کے دور میں آئی فون، آئی پیڈ، اور میک بک جیسی مصنوعات بنانے میں مدد دی، وہ اوپن اے آئی کے سی ای او سیم آلٹمن کے ساتھ قریبی تعاون کریں گے۔ ان کا یہ تعاون جدید AI ٹیکنالوجی کو عالمی معیار کے صنعتی ڈیزائن کے ساتھ ملا کر ایک نئی نسل کے صارفین کے الیکٹرانک آلات کی ممکنہ گیدرائی کرے گا۔ نئی کمپنی، جس کا نام "io" ہے، کا مقصد روزمرہ کے آلات میں AI کے انضمام کے تصور کو دوبارہ سے تصور کرنا ہے، اور اس میں روایتی اسمارٹ فونز سے کم اور ہائی اینڈ AI-enabled ہیڈفونز جیسے ہارڈویئر پر زیادہ توجہ دی جائے گی۔ یہ صنعت کے رجحانات کے مطابق ہے، جہاں ٹیکنالوجی کے رہنما اسمارٹ چشموں اور آگمنڈ ریلیٹی (AR) کو تلاش کر رہے ہیں تاکہ ایک بہترین، ذہین تجربہ فراہم کیا جا سکے۔ یہ اقدام ایک وسیع ٹیکنالوجی تحریک کی عکاسی کرتا ہے، جو صرف AI سافٹ ویئر کے بجائے جسمانی آلات میں AI کو شامل کرنے کی طرف گامزن ہے۔ ٹوائن کی مصنوعات کی جمالیات اور فعالیت کو دوبارہ سے تعریف کرنے کے تجربہ اور اوپن اے آئی کی AI مہارت کے ساتھ، "io" صارفین کے الیکٹرانک آلات میں انقلاب لا سکتا ہے، جس سے ذہین اور خوبصورت ڈیزائن کے مصنوعات سامنے آئیں گے۔ کیمرہ سے لیس آلات پر زور دینے سے تصویری گرفتن، جگہ کا شعور، حرکت کی شناخت، اور ممکنہ AI-driven پرائیویسی کو بہتر بنانے میں نئے امکانات روشن ہوتے ہیں۔ جبکہ ایک مقابلہ جاتی منظر نامہ ہے جہاں ایپل، میٹا، اور گوگل جیسے کمپنیاں اسمارٹ چشموں اور AR پلیٹ فارمز کی تلاش میں ہیں، اوپن اے آئی کی سرمایہ کاری "io" کے ذریعے اس یقین کی تصدیق کرتی ہے کہ AI اور ہارڈویئر کے بیک وقت انضمام سے عمدہ صارف تجربات تخلیق کیے جا سکتے ہیں۔ یہ امتزاج AI سافٹ ویئر اور جسمانی آلات کے درمیان لائن کو مٹا دیتا ہے، ایسے مصنوعات پیدا کرتا ہے جو ان کے ماحول کو محسوس، سمجھ اور ان کے ساتھ تعامل کرنے کے منفرد انداز اختیار کرتے ہیں۔ یہ شعبے تفریح سے لے کر صحت اور فٹنس تک ہر جگہ اثرانداز ہو سکتے ہیں۔ اوپن اے آئی کی جانب سے جونی ٹوائن کے اسٹارٹ اپ کو خریدنا، ایک ایسی حکمتِ عملی کی عکاسی کرتا ہے جو خوبصورتی اور AI کی جدت کو ملانے کی اہمیت کو تسلیم کرتی ہے۔ ان خوبیوں کو بروئے کار لاتے ہوئے، "io" اگلی نسل کے صارفین کے آلات کو لیڈ کرنے کے لئے تیار ہے، ایسے مصنوعات تیار کرتا ہے جو انسان اور کمپیوٹر کے تعامل کو بنیادی طور پر بدل دیں۔ جیسے جیسے یہ منصوبہ آگے بڑھے گا، صنعت کے ماہرین مصنوعات کے اعلان اور "io" کے فلسفوں کے بارے میں پرجوش انتظار کر رہے ہیں۔ مختصراً، اوپن اے آئی کا اپریٹس کے ذریعے جونی ٹوائن کے اسٹارٹ اپ کو حاصل کرنا AI انٹیگریٹڈ صارفین کی ٹیکنالوجی میں ایک اہم سنگ میل ہے۔ "io" کی تشکیل، جو AI-driven اور کیمرہ مرکزی آلات پر توجہ مرکوز کرتی ہے، ذہین ہارڈویئر کے انقلاب میں اور ذاتی رابطہ، کمیونیکیشن، اور ٹیکنالوجی کے مستقبل کی تشکیل میں ایک اہم کردار ادا کرے گی۔
اسمارٹ گھروں میں پیشگی درجہ حرارت کنٹرول کے لیے و…
بلکہن ٹیکنالوجی انٹرنیٹ آف تھنگز (IoT) سسٹمز میں سیکیورٹی اور پرائیویسی کو بڑھانے کے لیے مضبوط حل بن چکی ہے، کیونکہ یہ ڈیٹا اسٹوریج کو غیر مرکزیت دیتی ہے اور کرپٹوگرافی کے ذریعے ٹرانزیکشنز کو محفوظ بناتی ہے، جس سے ڈیٹا کی جعلسازی اور غیر مجاز رسائی سے حفاظت ممکن ہوتی ہے۔ جلد کے کام نے ہلکی پھلکی بلاک چین فریم ورکس کی تجویز دی ہے تاکہ اسمارٹ ہومز میں صارف کے ڈیٹا کو بیرونی حملوں سے بچایا جا سکے۔ اسمارٹ کنٹریکٹس مزید آلات کے اعمال کو متعین کردہ ٹریگرز کی بنیاد پر خودکار بناتے ہیں۔ تاہم، بلاک چین کی حسابی ضروریات اور اتفاق رائے کے طریقہ کار تاخیر پیدا کرسکتے ہیں، جس سے حقیقی وقت میں کارکردگی کم ہو سکتی ہے۔ بلاک چین کو مشین لرننگ (ML) کے ساتھ ملانے کی کوشش کی جا رہی ہے تاکہ 6G نیٹ ورکس میں سیکیورٹی مینجمنٹ کو بہتر بنایا جا سکے اور اسمارٹ سٹی انفرااسٹرکچر کو بہتر بنایا جائے، جیسے توانائی اور نقل و حمل کے شعبوں میں شفافیت، سیکیورٹی اور کارکردگی میں اضافہ ہو۔ بلاک چین کے استعمال سے IoT کے اسمارٹ آلات کی سیکیورٹی اور پرائیویسی بھی مضبوط ہوتی ہے۔ ML کا استعمال پیشن گوئی والی درجہ حرارت کنٹرول میں اس کی مددگار صلاحیت کی وجہ سے تیزی سے مقبول ہو رہا ہے، کیونکہ یہ نظام کی جواب دہی اور توانائی کی بچت کو بہتر بناتا ہے۔ ML الگورتھمز پچھلے اندرونی درجہ حرارت، موجودگی اور موسمی ڈیٹا کا تجزیہ کرکے حرارت یا ٹھنڈک کی ضروریات کا اندازہ لگاتے ہیں، تاکہ پہلے سے نظام میں اصلاحات کی جا سکیں۔ مطالعات سے معلوم ہوتا ہے کہ ML پر مبنی کنٹرول رضاکار نظاموں کے مقابلے میں توانائی کی کھپت میں 18% تک کمی لاسکتا ہے۔ ایسے پیشن گوئی کرنے والے نظام کو مضبوط اور محفوظ ڈیٹا ہینڈلنگ کی ضرورت ہوتی ہے تاکہ حقیقی وقت اور تاریخی ان پٹس کو درست طریقے سے پراسیس کیا جا سکے۔ ایج کمپیوٹنگ کو متعارف کرایا گیا ہے تاکہ کلاؤڈ پروسیسنگ کی تاخیر اور بینڈوڈتھ کی پریشانیوں سے بچا جا سکے اور ڈیٹا کو مقامی سطح پر ہینڈل کیا جا سکے، جس سے حقیقی وقت میں فیصلہ سازی بہتر ہوتی ہے، خاص طور پر اسمارٹ درجہ حرارت کنٹرول کے لیے۔ مصنوعی ذہانت (AI) اور بلاک چین کے درمیان ہم آہنگی صنعت کی پیداواریت، آپریشن کی مطابقت پذیری اور ڈیٹا سیکورٹی کو نمایاں طور پر بڑھاتی ہے۔ واضح AI کو بلاک چین کے ساتھ ملانے سے مالیاتی فیصلوں میں شفافیت اور اعتماد میں اضافہ ہوتا ہے۔ بلاک چین اور گہری سیکھنے کے ماڈلز کا استعمال کرتے ہوئے اسمارٹ ہوم فریم ورکس نے توانائی کی بچت، سیکیورٹی اور خود کاری میں ترقی ظاہر کی ہے۔ بلاक چین کے ساتھ مربوط ترجیحی پرائیویسی ماڈلز صارف کے ڈیٹا کی پرائیویسی کو موثر طریقے سے بچاتے ہیں۔ نظام جیسے BEDS، ہنر مندی سے سینسر ڈیٹا کی شیڈولنگ کے ذریعے اسمارٹ ہومز اور گاڑیوں کے اندر ڈیٹا مینجمنٹ کو بہتر بناتے ہیں۔ بلاک چین کے ساتھ وائرلیس سینسر نیٹ ورکس (WSNs) کا مشترکہ استعمال ڈیٹا کی سالمیت اور قابل اعتماد کو آگے بڑھاتا ہے، جبکہ نئی اسوہم عقل کی تکنیکیں WSNs کی سیکیورٹی اور کارکردگی کو بڑھاتی ہیں۔ دیگر تحقیقات مائیکروگریڈ آپریشنز، وائرلیس پاور ٹرانسفر سسٹمز، اور قابل تجدید توانائی کے انضمام کو بہتر بنانے کے لیے جدید پیشن گوئی اور شیڈولنگ کا استعمال کرتی ہیں، اور اکثر ملے جلے ML الگورتھمز کے ذریعے توانائی کے استعمال کی پیش گوئی کو بہتر بناتی ہیں۔ صارف کا اعتماد AI سے طاقتور اسمارٹ ہوم آلات کے اپنانے میں اہم کردار ادا کرتا ہے، اور یہ ان ٹیکنالوجیز کے انضمام کی ہامی بھرتا ہے۔ جائزوں میں AI کے ذریعے توانائی کے انتظام کو بہتر بنانا اور درجہ حرارت کی کنٹرول اور کارکردگی کو بہتر بنانا شامل ہے، جبکہ بلاک چین کا تجزیہ اسمارٹ ہوم ڈیٹا کے تبادلے کو محفوظ بنانے پر مرکوز ہے۔ WSNs اصل وقت میں ڈیٹا جمع کرنے کے لیے مرکزی ہیں، اور مختلف ML حکمت عملیوں سے توانائی کی بچت اور حرارتی نظام کو بہتر بنانے کے لیے پیش گوئی اور ایڈجسٹمنٹ کی جاتی ہے۔ بلاک چین کے ذریعے قابلِ اعتماد غیرمرکزی توانائی ٹریڈنگ اسمارٹ ہومز کے توانائی انتظام کے ہدف کے مطابق ہے۔ ڈیٹا کو مجتمع کرنے کے تکنیکیں WSN کی کارکردگی کو بہتر بناتی ہیں، توانائی کے استعمال کو کم کرتی ہیں اور درستگی کو بڑھاتی ہیں۔ ذہانت والے ایجنٹس IoT کے سیاق و سباق سے آگاہی اور موافقت کو ممکن بناتے ہیں۔ جدید ہائبرڈ آرکیٹیکچرز اور ایجنٹ پر مبنی الگورتھمز وسائل کی دریافت اور نوڈ کی لوکیشن کو بہتر بناتے ہیں، جس سے IoT نیٹ ورکس کی وسعت اور سیکیورٹی بہتر ہوتی ہے۔ مقدمہ کار، (1) AI اور بلاک چین کو پیش گوئی درجہ حرارت کے انتظام اور محفوظ ڈیٹا ہینڈلنگ کے لیے مربوط کرتا ہے؛ (2) ایک ایسا فریم ورک تیار کرتا ہے جو پیشن گوئی شیڈولنگ کو متحرک ایوینٹ کی شناخت کے ساتھ جوڑتا ہے؛ اور (3) کارکردگی کا جائزہ توانائی کی بچت، سیکیورٹی، اور توسیع پذیری میں کرتا ہے۔ اگرچہ ترقی ہوئی ہے، تا اب بھی کچھ خلا باقی ہیں: درجہ حرارت کنٹرول کے لیے بلاک چین اور پیش گوئی ML کا محدود استعمال اور محفوظ اور خودمختار حل کی پابندی ہے؛ بہت سے نظام میں پیشن گوئی کنٹرول کے ساتھ مضبوط ڈیٹا سیکیورٹی کا فقدان ہے؛ کلاؤڈ پر مبنی پروسیسنگ سے لے کر تاخیر اور حسابی رکاوٹیں درپیش ہیں جو حقیقی وقت کی جواب دہی میں رکاوٹ بنتی ہیں؛ اور توانائی انتظام کے طریقے اکثر متحرک قیمتوں اور غیرمرکزی تجارتی امکانات کو نظر انداز کرتے ہیں۔ اس مقالے کے ذریعے ان خلا کو حل کرنے کے لیے ایک AI کی طاقتور بلاک چین فریم ورک پیش کیا گیا ہے، جو WSNs، ML-based پیشن گوئی، اور ایج کمپیوٹنگ کے ساتھ وقت کی معکوس پروسیسنگ کو مربوط کرتا ہے۔ اہم انوکھائیاں شامل ہیں: محفوظ بلاک چین معاون پیشن گوئی ML، تاکہ حرارت اور ٹھنڈک کے لیے بہتر نتائج حاصل ہوں؛ ایج کمپیوٹنگ کا استعمال تاکہ لیٹینسی کم ہو اور وقت کی معکوس تجزیہ سے اوپر کی چوٹی پر کچھ لوڈ کم ہو؛ جدید WSNs کے ذریعے دقیق ایونٹ کی شناخت اور پیشن گوئی شیڈولنگ کے ذریعے توانائی کی بچت؛ بلاک چین-enabled پیئر ٹو پیئر توانائی کی تجارت، جس میں متحرک قیمتیں شامل ہیں، تاکہ استعمال کو بہتر بنایا جا سکے اور اخراجات کم کیے جا سکیں؛ اور توسیع پذیری کے لیے بہتر توانائی کی کارکردگی اور محفوظ غیرمرکزی انتظام۔ اس میدان میں مختلف AI/ML ماڈلز استعمال کیے جاتے ہیں: مصنوعی نیورل نیٹ ورکس (ANNs) اور گہرے نیورل نیٹ ورکس پیچیدہ غیرخطی وقت کے سلسلے کے لیے درجہ حرارت اور توانائی کی پیش گوئی کرتے ہیں؛ سپورٹ ویکٹر مشینز (SVMs) ہائ-ڈائمینشنل ڈیٹا پر ریگریشن کرتے ہیں؛ رینڈم فاریسٹ (RF) مضبوط اینسمبل پیش گوئی فراہم کرتے ہیں؛ ری کرنٹ نیورل نیٹ ورک (RNNs) اور لانگ شارٹ ٹرم میموری (LSTM) وقت کے تابع پیشگوئیاں کرنے میں مہارت رکھتے ہیں؛ اور فیصلہ جنگلات (DT) قابل فہم فیصلے کے لیے درجہ حرارت کنٹرول کے لیے ماڈلنگ فراہم کرتے ہیں۔ یہ ماڈلز HVAC سسٹمز کی بہتر پیش گوئی اور کارکردگی کو بڑھاتے ہیں۔ مسئلے کا خاکہ حرارت کی حرکیات کو گرمی منتقلی کی بنیاد پر ماڈل کرنا، مستقبل کے درجہ حرارت اور توانائی کے استعمال کی پیش گوئی کے لیے ML کا استعمال، اور کنٹرول قوانین نافذ کرکے اندرونی درجہ حرارت کو صارف کی ترجیحات کے اندر رکھنا شامل ہے۔ توانائی کے استعمال کو کم کرتے ہوئے آرام کے معیار کو برقرار رکھنے پر زور دیا گیا ہے۔ وقت کی معکوس تجزیہ غیرضروری حسابات کو کم وقت کے دوران انجام دینے کے لیے کام کے بوجھ کو کم کرتا ہے۔ بلاک چین سینسر کے ڈیٹا اور کنٹرول سگنلز کو محفوظ بناتا ہے، جس سے ہیش شدہ اور ناقابل تبدل بلاکس کا استعمال ہوتا ہے تاکہ ڈیٹا سالمیت اور شفافیت یقینی بنائی جا سکے۔ متحرک حرارت یا ٹھنڈک کے واقعات درجہ حرارت کی تبدیلی کی شرح سے شناخت کیے جاتے ہیں، اور ML کے ذریعے ان حدود کو ماحول کے مطابق ایڈجسٹ کیا جاتا ہے۔ پیشن گوئی شیڈولنگ سابقہ واقعات کے پیٹرنز کا فائدہ اٹھاتی ہے تاکہ حرارت کی ضروریات کا اندازہ لگایا جا سکے اور پیشگی اور توانائی کی بچت والا عمل ممکن بنایا جا سکے۔ ایک اہم انوکھائی بلاک چین پر مبنی غیرمرکزی توانائی کی تجارت ہے، جہاں اضافی قابلِ تجدید توانائی کو محفوظ طریقے سے ٹریڈ کیا جاتا ہے، اور اس کے لیے سمارٹ کنٹریکٹس کا استعمال ہوتا ہے، جن کی قیمتیں متحرک ہوتی ہیں۔ وائرلیس سینسر نیٹ ورکس کو بہتر بنانے کے لیے متحرک سینسر کنٹرول کو اپنایا جاتا ہے تاکہ طاقت کا کم استعمال ہو اور کوریج قائم رہے۔ متعدد اسمارٹ ہومز ایک غیرمرکزی نیٹ ورک کے طور پر کام کرتے ہیں، تاکہ توانائی کے بوجھ کو بانٹیں اور چوٹی کے مطالبات میں کمی کریں۔ ایک ایڈجسٹ کنٹرول الگورتھم توانائی کے استعمال اور درجہ حرارت کے فرق کو کم سے کم کرتا ہے، اور ریئل ٹائم فیڈ بیک اور سیکھنے کی شرحیں استعمال کرتا ہے۔ مختلف مراحل سے گزرنے والے نظام کا ڈیٹا جمع کرنا اور پری پروسیسنگ، ML ماڈلز کی تربیت، درجہ حرارت اور توانائی کی پیش گوئی، حرارت سے متعلق ایونٹس کی شناخت، بلاک چین کے ذریعے محفوظ اور ناقابلِ تبدیل لاگز کی تشکیل، پیشن گوئی شیڈولنگ اور آپٹیمائزیشن، اور فیڈ بیک کے مطابق نظام کو لچکدار بنانا شامل ہے۔ کارکردگی کا معیار درستگی، توانائی کی بچت، توسیع پذیری، اور تاخیر ہے۔ حقیقی دنیا کے ڈیٹا سیٹ کے استعمال سے، جس میں WSN اور IoT آلات شامل ہیں، جہاں درجہ حرارت، توانائی کی کھپت، اور ریڈی ایٹر کے حالات کی نگرانی ہوتی ہے، اور بیرونی موسمی ڈیٹا بھی شامل ہے، یہ تقریب چھ ماہ کے دوران متعدد کمروں میں جمع کیا گیا ہے۔ ڈیٹا کی پیش کاری میں مفقود قدروں کی انٹراپولیشن، آؤٹ لائرز کو انٹربوالِ کرے فِلیٹر سے ہٹانا، عام سازی (نارملائزیشن)، اور وقتی پیٹرنز کے لیے فیچر ایکسٹریکشن شامل ہے۔ نیورل نیٹ ورک کے ماڈلز کو تربیت دی جاتی ہے اور لچکدار سیکھنے کے لیے دکھایا جاتا ہے۔ نتائج سے ظاہر ہوتا ہے کہ نظام داخلی درجہ حرارت کو بیرونی اتار چڑھاؤ کے دوران بھی بہتر طریقے سے برقرار رکھتا ہے، اور پیشن گوئی کنٹرول کے ذریعے زیادہ ہموار درجہ حرارت اور توانائی کی نمایاں بچت حاصل ہوتی ہے، خاص طور پر متحرک پاور ایڈجسٹمنٹ اور لوڈ شیڈولنگ کے ذریعے۔ بلاک چین انٹی گریشن ڈیٹا کو محفوظ بناتا ہے اور غیرمرکزی توانائی ٹریڈنگ اور شیڈولنگ کی حمایت کرتا ہے۔ ML پر مبنی تھرمل ہاٹ/آف اور ٹھنڈک کے واقعات کی جلد شناخت ممکن بناتی ہے، جس سے توانائی کی بچت کے لیے پیشگی کنٹرول ممکن ہوتا ہے۔ مقابلہ کار جائزے روایتی تھرموسٹیٹ اور PID کنٹرولرز سے بہتر کارکردگی دکھاتے ہیں، توانائی کی بچت، جواب دہی، درستگی، ایونٹ کی شناخت، اور ڈیٹا سیکیورٹی میں نمایاں اضافہ کرتے ہیں۔ الگوردمی پیچیدگی کے تجزیے سے معلوم ہوتا ہے کہ حقیقی وقت میں ڈیٹا جمع کرنا (O(n))، ML انفرنس (O(d))، بلاک چین لین دین کی کارروائی (O(1) تا O(log n))، اور ایونٹ کی شناخت (O(n)) مؤثر ہے۔ ذخیرہ کرنے کا حجم سینسر کی تعداد اور بلاک چین کے سائز کے ساتھ بڑھتا ہے۔ یہ فریم ورک حسابی مطالبات اور توانائی کے استعمال کو متوازن کرتا ہے، اور بلاک چین میں اتفاق رائے سے ڈیٹا کی سالمیت کو برقرار رکھتا ہے۔ خلاصہ یہ کہ، پیشن گوئی درجہ حرارت کے لیے AI سے طاقتور بلاک چین فریم ورک، جس میں جدید ML پیشن گوئی، محفوظ غیرمرکزی ڈیٹا مینجمنٹ، ایج پر مبنی وقت کی معکوس پروسیسنگ، اور غیرمرکزی توانائی کی تجارت شامل ہے، توانائی کی کارکردگی، نظام کی تیزی، صارف کے آرام اور ڈیٹا کی سیکیورٹی میں نمایاں بہتری لاتا ہے، اور اس سے اسمارٹ ہومز میں درجہ حرارت کے نظم و نسق کے اہم مسائل حل ہوتے ہیں۔
میں نے گوگل کے نئے 'try it on' اے آئی شاپنگ ٹول ک…
گوگل I/O 2025 میں، گوگل نے کئی AI خصوصیات کا انکشاف کیا، جن میں ایک نمایاں آن لائن کپڑوں کی ٹرائی آن ٹول شامل تھی جو گوگل شاپنگ کے "Try it on" فیچر کے تحت آئی ہے۔ اس ٹول کے ذریعے صارفین اپنی تصویر اپ لوڈ کرکے ورچوئل انداز میں کپڑے آزما سکتے ہیں، بالکل وہی جیسا کمپیوٹرائزڈ کلوئیٹ دیکھنے کا خیال چر ہوروِتز نے 1995 کی فلم Clueless میں کیا تھا—جس کا خواب میلینیئلز بہت عرصہ سے دیکھ رہے تھے۔ جیسا کہ میشبل کی ہیلی ہینشل نے نوٹ کیا، گوگل کی یہ خاصیت درحقیقت اس تصور کو حقیقت میں تبدیل کر دیتی ہے۔ جلد ہی بعد، صارفین نے اس ٹول کو "جیل بریک" کرنے کی کوشش شروع کر دی، جو ٹیک لکھاریوں کے نئے AI اوزار آزمانے کا ایک معمولی رجحان ہے۔دی اٹلانٹک نے ایک ہنسی مزاح سے بھرپور مگر پریشان کن انکشاف کیا: گوگل کا AI بعض اوقات صارفین کی تصاویر میں چھاتیاں ڈال دیتا ہے، بشمول نابالغ افراد کی تصاویر، جو حفاظتی اور اخلاقی سوالات کو جنم دیتا ہے۔ میں نے خود اس ٹول کو آزمایا اور یہ فیشن مشیر کے طور پر کافی متاثر کن پایا۔ اسے استعمال کرنے کے لیے، آپ کو گوگل میں لاگ ان کرنا، سرچ لیبز کے تجرباتی فیچرز فعال کرنا، مکمل جسم کی تصویر اپ لوڈ کرنا، پھر گوگل شاپنگ سے کسی لباس کا انتخاب کرکے "Try it on" بٹن دباتا ہے۔ یہ ٹول، جو فیشن مخصوص تصویر پیدا کرنے والے ماڈل پر مبنی ہے، تقریبا 15 سیکنڈ کے اندر ورچوئل ٹرائی آن تصاویر تیار کرتا ہے، جو حقیقت پسندانہ انداز، فٹ اور اسٹائل سے ملتی جلتی ہوتی ہیں۔ مثال کے طور پر، جب میں نے نیلا کشمیری پولو پہنا، AI سے تیار کردہ تصویر نے بالکل وہی نظر دکھائی، حتیٰ کہ پینٹ اور جوتے بھی اس لباس سے ہم آہنگ کیے، حالانکہ اس نے مجھے سلویئر دکھایا اور ایک ہار بھی شامل کیا جو میں عام طور پر نہیں پہنتا۔ ایپلی کیشن ایک نوٹس میں کہتی ہے کہ "AI تصاویر میں غلطیاں ہو سکتی ہیں" اور فٹ دقیق نہیں ہو سکتا، لیکن تجرباتی مصنوعات کے لیے یہ نتائج حیرت انگیز حد تک قابل اعتماد ہیں، اور ورچوئل فٹنگ چیمبرز کے دیرینہ خواب کو پورا کرتے ہیں۔ لیکن، کچھ AI کی غلطیاں کم موزوں نہیں ہوتی ہیں۔ جب میں نے ایک پنک مڈی لباس آزمایا، تو ٹول نے میرے شرٹ کے کچھ حصے ہٹا دیے اور چھاتیاں ظاہر کرنے کے لیے بال داڑھی شامل کر دی، تاکہ یہ دکھایا جا سکے کہ میں کم کٹ لباس میں کیسا نظر آ سکتا ہوں۔ اسی طرح، ایک پنک خواتین کا سویٹر آزمانے پر اضافی چھاتی کے چمڑے ظاہر ہوئے۔ خوش قسمتی سے، لنگری پہننے کی ٹرائی ابھی سپورٹ نہیں ہوتی۔ یہ نتائج جنس پر مبنی لباس کی تصویریں بنانے میں درپیش مشکلات کو ظاہر کرتے ہیں۔ گوگل کے لیے ایک مسئلہ یہ ہے کہ مرد سمجھداری سے کراس جنس لباس کا انتخاب کر سکتے ہیں، اور اگر ان حدود کو سخت کیا گیا تو سنسرشپ کا خطرہ ہے؛ کمپنی ممکنہ طور پر آئندہ اس ٹول کے استعمال کو زیادہ فاش لباسوں تک محدود کر سکتی ہے۔ بدعنوانی کے حوالے سے، اٹلانٹک کی تنقید کہ نابالغ صارفین کی تصاویر میں ترمیم کی گئی ہے، کا حصہ وہ بھی ہے جب صارفین گوگل کی حفاظتی پالیسیوں کے خلاف تصاویر اپ لوڈ کرتے ہیں۔ گوگل کا یقین ہے کہ سخت حفاظتی تدابیر ہیں، جن میں حساس لباس کی زمرے کو بلاک کرنا اور کم عمر افراد کی واضح شناخت والی تصاویر کو اپ لوڈ ہونے سے روکنا شامل ہے، مگر تصویر پیدا کرنے کا عمل ہمیشہ پرفیکٹ نہیں ہوتا۔ کمپنی اس تجربے کو بہتر بنانے کے لیے گوگل لیبز میں مسلسل بہتری کا عزم رکھتی ہے۔ اگرچہ یہ ٹول سائبر ہراسانی یا ڈیپ فیکس کے لیے غلط استعمال کیا جا سکتا ہے، یہ خطرہ عمومی AI کی خوبی ہے، خاص نہیں۔ گوگل نے واضح طور پر بالغ یا جنسی مواد، بچوں کے خلاف تشہیر، ناپسندیدہ یا بدکار تصاویر اور دیگر نامناسب یا نقصان دہ مواد پر اپنی AI رہنمائی کے تحت پابندیاں عائد کی ہیں۔ خلاصہ یہ ہے کہ، گوگل کا "Try it on" AI شاپنگ ٹول ایک امید افزا اور کافی درست فیشن اسسٹنٹ ہے، جو صارفین کو مستقبل جیسا نقطہ نظر فراہم کرتا ہے تاکہ وہ ورچوئل طور پر کپڑوں کا پیش نظارہ کر سکیں، حالانکہ کچھ تکنیکی اور اخلاقی چیلنجز ہیں جنہیں گوگل فعال طور پر حل کرنے کی کوشش کر رہا ہے۔
مصنوعی ذہانت چند چینی کمپنیوں کے لیے ترقی کی راہ …
سب سے پہلے سہ ماہی میں مصنوعی ذہانت پر صرف کرنے سے کچھ چینی ٹیک کمپنیوں کو اقتصادی چیلنجز کے باوجود برتری حاصل ہوئی ہے۔ اسٹینس بری تحقیق کے تجزیہ کار برائن ٹائیگانکو نے علی بابا اور百度 کے کلاؤڈ بزنس میں مضبوط ترقی کو اجاگر کیا، جس میں علی بابا کی کلاؤڈ آمدنی سال بہ سال 18٪ اضافہ کے ساتھ بڑھی اور百度 کا AI کلاؤڈ کاروبار 42٪ ترقی کی۔ انہوں نے نوٹ کیا کہ کلاؤڈ سروسز جلد ہی دونوں کمپنیوں کے لئے دوسری سب سے بڑی بزنس سیکشن بن سکتی ہیں اور پچھلے کئی سالوں میں صرف ہندسوں میں اضافے کے بعد ایک نئی جماعتی نمو کے لیے بنیاد فراہم کریں گی۔ علی بابا، ٹینسینٹ، اور JD
مائیکروسافٹ کی اے آئی پر برتری: شراکت داریاں اور …
2025 کے Microsoft Build کنفرنس میں، مائیکروسافٹ نے مصنوعی ذہانت (AI) کے شعبے میں اپنی قیادت کو مضبوط کیا، مؤثر اعلان اور صنعت کے رہنماؤں جیسے OpenAI، Nvidia، اور Elon Musk کی xAI کے ساتھ اسٹریٹجک شراکت داریوں کے ذریعے۔ یہ تعاون AI کی ترقی کو تیز کرنے اور اسے مختلف ٹیکنالوجی اور ادارہ جاتی حل میں شامل کرنے پر مرکوز ہے، جو مائیکروسافٹ کے وژن کی عکاسی کرتا ہے کہ AI کو صنعتوں کے مرکز کا جزو بنایا جائے۔ ایک اہم لمحہ جدید AI کوڈنگ ایجنٹس کا ناا مقدمہ تھا، جنہیں ڈویلپرز کی مدد کے لیے تیار کیا گیا ہے تاکہ وہ کوڈ لکھنا اور ڈیبگ کرنا زیادہ مؤثر بنا سکیں۔ ان ذہین معاونین کو ترقیاتی ماحول میں شامل کر کے، مائیکروسافٹ کا مقصد ورک فلو کو بہتر بنانا، غلطیوں کو کم کرنا اور سافٹ ویئر بنانے کی رفتار بڑھانا ہے، جس سے انفرادی ڈویلپرز اور اداروں دونوں کو فائدہ پہنچتا ہے جو مسابقتی مارکیٹ میں تیزی سے نئی اختراعات کرنا چاہتے ہیں۔ اس کے علاوہ، مائیکروسافٹ نے نئے ٹولز کا انکشاف کیا تاکہ ڈیجیٹل اسسٹنٹس کی تعمیر کو آسان بنایا جا سکے، جو ڈویلپرز اور کاروباروں کو ایک لچکدار فریم ورک فراہم کرتے ہیں تاکہ وہ اپنی مرضی کے مطابق AI سے چلنے والے اسسٹنٹس تیار کریں جو کسٹمر سپورٹ سے لے کر پیچیدہ ڈیٹا اینالٹکس تک کے کام انجام دے سکیں۔ یہ مائیکروسافٹ کے اس مقصد کے مطابق ہے کہ AI ٹیکنالوجی کو عام کیا جائے، تاکہ اداروں کے سائز سے قطع نظر اسے قابل رسائی بنایا جا سکے تاکہ شرکت اور عملی کارکردگی میں اضافہ ہو۔ ایک قابل ذکر پیش رفت مائیکروسافٹ کی اپنی Azure کلاؤڈ پلیٹ فارم پر AI ماڈلز کے وسیع生态 نظام کی حمایت کا اضافہ تھی۔ OpenAI کے ماڈلز سے آگے، کمپنی نے حریفوں جیسے Anthropic کے Claude Code اور Elon Musk کی xAI کے ساتھ انضمام کا اعلان کیا، جو CEO Satya Nadella کی توجہ platform کی کھلے پن پر اور متنوع AI اطلاقات کے رجحان کو فروغ دیتا ہے۔ مختلف AI ماڈلز کی حمایت کر کے، مائیکروسافٹ ایک مقابلہ اور تعاون کا ماحول پیدا کرتا ہے جو جدت کو بڑھاتا ہے اور ڈویلپرز اور اداروں کے لیے زیادہ انتخاب فراہم کرتا ہے۔ نمایاں AI رہنماؤں کی ورچوئل شرکت—جن میں OpenAI کے Sam Altman، Tesla اور xAI کے بانی Elon Musk، اور Nvidia کے CEO Jensen Huang شامل ہیں—نے مائیکروسافٹ کے مستقبل میں مرکزی کردار کو واضح کیا۔ ان کی موجودگی نے اس بات کو اجاگر کیا کہ مائیکروسافٹ اپنی اسٹریٹجک اتحادیوں اور عالمی سطح پر AI ٹیکنالوجیز کو آگے بڑھانے کے عزم سے کتنا اثر ڈال رہا ہے۔ اپنی کی نوت میں، Satya Nadella نے زور دیا کہ AI پلیٹ فارمز میں کھلے پن اور ایcosسٹم کی تنوع کسی ایک ماڈل کے غلبے سے کمتر ہے۔ انہوں نے کہا کہ آنے والی جدت کی لہر کا دارومدار متعدد AI آلات اور ماڈلز کو بغیر کسی رکاوٹ کے ادارہ جاتی ورک فلو میں شامل کرنے پر ہے، تاکہ متنوع اور طاقتور ایپلیکیشنز تیار کی جا سکیں—یہ نظریہ موجودہ رجحانات سے مطابقت رکھتا ہے جو AI کی ترقی میں ہم آہنگی پر زور دیتے ہیں۔ مالی لحاظ سے، AI میں مائیکروسافٹ کی مستقل اسٹریٹجک سرمایہ کاری اس کے اسٹاک کی قدر کو بڑھانے میں اہم رہی ہے، اور اسے دیگر ٹیکنالوجی کے بڑے اداروں کے مقابلے میں مستحکم بناتی ہے جو اتار چڑھاؤ کا سامنا کر رہے ہیں۔ ماہرین نے مائیکروسافٹ کے وسیع ادارہ جاتی کلاؤڈ خدمات کو AI کو بڑے پیمانے پر استعمال کرنے کا ایک مضبوط بنیاد قرار دیا ہے، اور کمپنی کی واضح AI حکمت عملی نے سرمایہ کاروں کا اعتماد بڑھایا ہے کہ AI آئندہ آمدنی پیدا کرنے میں اہم کردار ادا کرے گا۔ اگرچہ OpenAI زیادہ خودمختاری کی جانب بڑھ رہا ہے، لیکن ماہرین سمجھتے ہیں کہ مائیکروسافٹ کم مدت میں تجارتی کامیابی کے لیے بہتر پوزیشن میں ہے کیونکہ اس کے کلاؤڈ انفراسٹرکچر، ڈویلپر ٹولز، اور AI کے ایکو سسٹمز کے درمیان ہم آہنگیاں موجود ہیں—جو کاروباری اداروں کے لیے AI حل اپنانے کے لیے قیمتی قدر فراہم کرتی ہیں۔ آگے بڑھتے ہوئے، مائیکروسافٹ کا مقصد ایک عظیم پلیٹ فارم تبدیلی کا استعمال کرنا ہے، جسے وہ انٹرنیٹ انقلاب کے طور پر دیکھتا ہے، اور پیش گوئی کرتا ہے کہ AI سے چلنے والی ادارہ جاتی مصنوعات اس کے مستقبل کی آمدنی کا قابل ذکر حصہ ہوں گی۔ اپنی مسابقتی برتری کو برقرار رکھنے کے لیے، کمپنی ایک جامع، شامل AI ترقیاتی حکمت عملی اپنانا چاہتی ہے، جو ڈویلپرز پر مرکوز ہو اور صنعتوں میں مختلف AI اطلاقات کی حمایت کرے۔ خلاصہ یہ کہ 2025 کے Microsoft Build کنفرنس میں، مائیکروسافٹ نے اپنی اسٹریٹجک وژن اور قیادت کو مضبوط شراکت داریوں، جدید مصنوعات، اور ایک کھلے اور متنوع AI ماحولیاتی نظام کے ذریعے ظاہر کیا ہے۔ جیسے جیسے AI عالمی صنعتوں کی صورت گری کر رہا ہے، مائیکروسافٹ خود کو اس ترقی کے سب سے آگے رکھ رہا ہے تاکہ ابھرتے ہوئے مواقع سے فائدہ اٹھایا جا سکے اور اس نئی ٹیکنالوجیکل دور میں اپنا کردار مضبوط کیا جا سکے۔
3 اعلیٰ طاقتور اے آئی اسٹاک جو کہ اگلی پالیٹیر ٹیک…
BigBear
ڈی ایم جی بلاک چین سولیوشنز (سی وی ای: ڈی ایم جی …
ڈی ایم جی بلاک چین سلوشنز Inc.
Auto-Filling SEO Website as a Gift
