ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းမှ ထိပ်တန်း စည်ကားသော စာချုပ်သုတေသနအဖွဲ့အစည်း (CRO) ဖြစ်သည့် Emmes Group သည် 2024 ခုနှစ်၊ ဇူလိုင်လ 23 ရက်နေ့တွင် Miimansa AI နှင့် ပြီးခဲ့သည် မူဝါဒနှစ်ချပ်သည်။ ၎င်း၏ ဦးတည်ချက်မှာ Emmes တွင် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ သုတေသနကို တိုးတက်စေရန် Miimansa ၏ အဆင့်မြင့် LLM နည်းပညာများနှင့် ဂန်ထပ် AI ကို အခြေခံသည့် Clinical Entity Modeling tools များကို ရွေးချယ်ယူမှုဖြစ်သည်။ တုန့်ပြန်မှုငယ်ငယ်လေးတစ်ခုကကျန်းမာခြင်းကိုပြောင်းလဲစေပါတယ်။ Emmes Group သည် ၎င်း၏ နည်းပညာပလက်ဖောင်း Veridix AI ကို အဆင့်မြှင့်တင်နေပြီး Miimansa ၏ Clinical Entity Modeling နည်းပညာသည် ရှောင်ကွင်းဆေးဘက်ဆိုင်ရာ သုတေသနအတွက် အလိုအလျောက်စာဖတ်မည်ဆိုသည်နှင့်ဆက်စပ်ရမည်ဆိုသည်များ၏ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကိုမြန်ဆန်စေသည်။ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုသည် စုစုပေါင်းသုတေသနဒေတာအများကြီးကို သန့်စင်ခြင်းနှင့် protocol ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာစာကို အတွက် text to text ပြောင်းလဲခြင်းတို့ကို ပံ့ပိုးပေးလိမ့်မည် ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် လက်ဝါးကြောင်းဆက်တိုင်းဖြေရှင်းခြင်းနှင့်ဆန်းစစ်ခြင်းကျန်းမာခြင်းဓာတ်ခဲရုပ်များကိုလျော့ချလိမ့်မည်။ Emmes Group ၏ အမှုဆောင်အရာရှိချုပ် Sastry Chilukuri က "ကျွန်ုပ်တို့သည် Miimansa AI နှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ပြီး အဆင့်မြင့် AI နည်းပညာကို ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ သုတေသနရဲ့ ရှေ့တန်းဆောင်ရေးတွင် ရောက်ရှိစေလိမ့်မည်" ဟုဆိုသည်။ "ဤပူးပေါင်းမှုဖြင့် ရရှိသည့် clinical entity modeling tools များသည် Emmes Group ၏ Gen AI ပလက်ဖောင်း Concord ၏ဖွံ့ဖြိုးမှုနှင့် အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းကို မြန်ဆန်စေပြီး သာလွန်ကောင်းမွန်သော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အသုံးချဖွင့်ချိန်များဖန်တီးလိမ့်မည်" ဟုဆိုသည်။ Miimansa AI ၏ တည်ထောင်သူနှင့် အမှုဆောင်အရာရှိချုပ် Dr

တွယိုတာသုတေသနအင်စတီကျုနှင့် စတန်ဖို့ဒ်တက္ကသိုလ်မှ သိပ္ပံပညာရှင်များသည် ထိန်းချုပ်နိုင်သော အချုပ်ပြေးများကို ပြုလုပ်နိုင်သော မောင်းသူမဲ့ကားများကို ဖန်တီးခဲ့သည်။ ကယ်လီဖိုးနီးယားရှိ ထန်ဒါဟီးလ်ပြိုင်ကားလမ်းတွင် အားပြိုင်ရန် အလိုအလျောက်မောင်းနှင်သည့်ယာဉ်များနှင့် အတူပြေးကပ်နေသည်။ ၎င်းစီမံကိန်းသည် အနာဂတ်မောင်းသူကူညီစနစ်များကို တိုးတက်စေပြီး ကောလာဟလများနှင့်အတူ ဆောင်ရွက်ထားသော ပြီးပြည့်စုံသော မောင်းသူမဲ့စနစ်များ၏ နောက်ခံသည်။ သင်္ချာမော်ဒယ်များ၊ စက်ရုပ်သင်ယူခြင်းနှင့် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာအာရုံခံကိရိယာများကို ပေါင်းစပ်၍ ၎င်းတို့ပြီးပြည့်စုံသော မောင်းသူမဲ့ယာဉ်များကို သက်ဆိုင်ရာအန္တရာယ်ကင်းမှုဆိုင်ရာ အနေအထားများတွင် ၎င်း၏သဘောထားသတ်မှတ်ထားရှိသည်။ AI သည် အားလုံးမှ စွမ်းဆောင်ရည်ပိုင်းဆိုင်ရာ တိုးတက်မှုစွမ်းဆောင်ခဲ့သော်လည်း ဝတ္ထုစွန်း၏ ထိတ်လန့်မှုကမ္ဘာကို သွားရောက်လျှောက်လှမ်းချင်ခြင်းသည် ထပ်မံရန်မလွယ်သော ဆန်ခက်မှုဖြစ်သည်။

အကျိုးအမြတ်ကောင်းမွန်သော တိုးတက်ပြောင်းလဲမှုအခွင့်အလမ်းများပေးသော ကုမ္ပဏီ ၂ ခု ဆိုသည်မှာ Broadcom နှင့် Alphabet ဖြစ်သည်။ Broadcom သည် လက်တွေ့အားဖြင့် စက်ကိရိယာများနှင့် ကွန်ယက်ဆက်သွယ်ရေး ဟာ့ဒ်ဝဲများကို ထုတ်လုပ်သော ကုမ္ပဏီဟု လူသိများသော်လည်း တစ်ခဲနက်သော ဒေတာများကို ကွန်ယက်ပေါ်တွင် ချီးကျူးကြောင်းများတွင် အသုံးပြုသည့် အရေးပါသော ပါဝင်ပစ္စည်းများကို ထုတ်လုပ်ခြင်းဖြင့် AI စနစ်တွင် အရေးပါသော ကစားသမားတစ်ယောက်ဖြစ်သည်။ Broadcom ၏ စုစုပေါင်း အခွန်ဝင်ငွေတွင် AI ရငွေသည် အနည်းငယ်သာဖြစ်သော်လည်း လာမည့်နှစ်များတွင် အရေးကြီးသော တိုးတက်မှုများကို ခန့်မှန်းသည်။ ထို့ အပြင် Broadcom ၏ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းသည် AI သီးသန့်မှာ မဟုတ်သည့်အတွက် AI ဈေးကွက်၏ ကျဆင်းမှုအခြေအနေတွင် အကျိုးရှိဆဲဖြစ်သည်။ တစ်ဖက်တွင် Alphabet သည် Google Brain နှင့် DeepMind တို့ကဲ့သို့သော စီမံကိန်းများမှတဆင့် AI တိုးတက်မှုတွင် အရေးကြီးသော အခန်းကဏ္ဍများ ထမ်းဆောင်နေသည်။ Alphabet သည် အစပိုင်းတွင် AI တွင် ရှေနှုတ်ခံခဲ့ရသော်လည်း Gemini ဟု AI tool ကို ပြန်လည်မှတ်တမ်းတင်ခြင်းကဲ့သို့သော ကုသမှုများကို ဆောင်ရွက်ပြီး၊ ရည်ညွှန်းပြုပြဌာန်းခြင်းများကို ပြုပြင်ရန် ကြိုးစားခဲ့သည်။ Alphabet ၏ အဓိက ဝင်ငွေအရင်းအမြစ်မှာ ကြော်ငြာများဖြစ်သည့်အပြင် Google ရှာဖွေမှုများတွင် AI အမည်များ ထည့်သွင်းမှုမှလည်း အပိုငွေကြေးရှာဖွေရန် အခွင့်အလမ်းဖြစ်သည်။ ထို့အပြင် Alphabet ၏ Cloud ပလက်ဖောင်းဖြစ်သည့် Google Cloud သည် လောင်းကစားစီးပွားရေးတွင် အမြတ်အစွန်းနှင့်အတိုင်းသုံးဆောင်လျက်ရှိသည်။ Cybersecurity ကုထုံး Wiz ကို ဝယ်ယူနိုင်ခြင်းကကြောင့်လည်း Google Cloud ၏ စီးပွားဖြစ် ဖောက်သည်များ ဆူယူနိုင်သော အားကို ပိုမိုတိုးတက်စေမည်ဖြစ်သည်။ Alphabet ၏ ဈေးအပြင်ပေါ်တဲ့ ဈေးနှုန်းနှင့် သက်ဆိုင်ရာ စီမံကိန်းများ ရပ်တည်မှုအားဖြင့် ရှေ့အလားအလာတွင် တိုးတက်မှု များ ဖြစ်ပေါ်နိုင်သည်။

လက်ရှိနှစ်များတွင် ရောင်းမရောင်းညီညွတ်သော အလုပ်ခွင်ပြောင်းလဲမှုအကြိမ်ကြိမ်ကြိမ်ကြိမ်ပြောင်းလဲမှုသည် ဝန်ထမ်းများတွင် ပြောင်းလဲမှု စိတ်ပျက်စေပြီး၊ ဖပျော်မှုနှုန်းကိုကျဆင်းစေသည်။ ထွန်းလင်းနေသော အတုလူအလိုအလျောက်ဖြစ်စေသူသည် ပြောင်းလဲမှု အသစ်သောလှုပ်ရှားမှုကိုမိတ်ဆက်ပြီး အဖွဲ့အစည်းများအနေဖြင့် ၎င်း၏အကျိုးသက်ရောက်မှုကို ဝန်ထမ်းများ၌ ဖော်ထုတ်ရန်စဉ်းစားရန် လိုအပ်လာသည်။ AI ကိုအောင်မြင်စွာအသုံးပြုရန်အတွက် အဖွဲ့အစည်းများသည် ဝန်ထမ်းများအား တိုးတက်အောင်လုပ်ရန် အာရုံစူးစိုက်ရန်နှင့် ပြောင်းလဲမှုစီမံခန့်ခွဲမှုမှတဆင့် ၎င်းတို့၏ အစိုးရမရလာရန်သတိပြုရန် လိုအပ်သည်။ ဒါကို ကြိုးငှားမှု၊ သင်ယူမှု ယဉ်ကျေးမှုပျိုးရိုးခြင်းနှင့် လုပ်ငန်းလိုအပ်သည့်အချိန်နှင့်အညီရပ်တည်သုံးစွဲနေ့တွင် အကောင်အထည်ဖော်နိုင်သည်။ စမ်းသပ်လေ့လာမှုစိတ်နှင့် စူးစမ်းမှု အလေ့အကျင့်ကို လွတ်လပ်ခွင့်ပြုခြင်းသည် AI ကိုခေါင်းပေါ်ပြုလုပ်ခြင်းတွင် အောင်မြင်မှုကိုလည်း ထောက်ကူပေးသည်။ AI အားစရဖော်ပါသည့်ကိရိယာများ သန့်ရှင်းမှုနှင့် ဖော်ပြရန် လုပ်ငန်းခေါင်းဆောင်များသည် ၎င်း၏အကျိုးအသာများကို မှန်ကန်သောစိတ်တူနှင့် မရှိမဖြစ် ထောက်လှမ်းချက်များ ပေးသင့်သည်။ နောက်ဆုံးအဆင့်မှာ ဝန်ထမ်းများတွင် ကွယ်လွန်မှုကြောင့် ဝန်ထမ်းများကို ပံ့ပိုးရန် သင်ကြားမှုများ၊ လမ်းညွှန်ရေးဆွဲချက်များနှင့် မူဝါဒများ ပေးရန် လုပ်ငန်းခေါင်းဆောင်များသည် လုပ်ငန်းခေါင်းဆောင်များကို အကောင်းဆုံးပွင့်လင်းကျယ်ပြန့်စွာအသုံးပြုနိုင်မည်။

NASA Ames မှ Ryan Felton နှင့် Caleb Scharf တို့ မှ ကြပ်မတ်နေသော NASA ၏ AI-Astrobiology အစီအစဉ်သည် စက်ရုပ်အင်တလိဂျင် နှင့် စက်သင်ယူမှုတို့ ကျွန်ုပ်၏မေးမြန်းရန် သင့်အား ဖိတ်ခေါ်လိုပါသည်။ ၎င်းတို့သည် သင်၏အ astrobiology လူထု၏ လိုအပ်ချက်များအပေါ် တွေးရန် မေးလမ်းတစ်ခုကို ဖန်တီးပြီး သင်၏အချိန် အနည်းငယ်ကို တန်ဘိုးထားပါသည်။ မေးလမ်းကို ဝင်ရောက်ရန် link ကိုနောက်လိုက်ပါ။ သင့်တုံ့ပြန်ချက်သည် ၎င်းတို့၏ အစီအစဉ်၏ရည်ရွယ်ချက်နှင့် ဦးစားပေးချက်များကို သတ်မှတ်ကျလိမ့်မည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ လူထုအတွက် အကျိုးပြုလိမ့်မည်။ သင့်၏ ပါဝင်ဆောင်ရွက်မှုအတွက် ကျေးဇူးတင်ဝမ်းမြောက်ပါသည်!

AI ၏ ဆန်းသစ်ပြောင်းလဲနိုင်စွမ်းကို အကြီးစားကုမ္ပဏီများက ငွေကြေးအကျိုးရှိစေရန် ရောထွေးမှုများနှင့်အတူ ကြွေကာပြောဆိုကြသည်။ AI နည်းပညာကစက်မှုလုပ်ငန်းပေါင်းများစွာတွင် ကြီးမားသောတန်ဖိုးဖြစ်လာစေရန် ခန့်မှန်းချက်တွေဟာ စိတ်ကူးယဉ်ဖို့ကောင်းပေမယ့်လည်း နေ့စဉ်အသုံးပြုမှုမှာ ပို၍ နှေးကွေးပြီး ရှုပ်ထွေးတဲ့အခက်အခဲတွေ ရှိနေ။ စည်းကမ်းထောက်ခံမှု၊ ဒေတာ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆိုင်ရာ မှတ်တမ်းရင်းနှီးမြှပ်နှံမှု စသည်ဖြင့် AI နှင့် ပတ်သက်၍ အသေအချာ ပြီးပြည့်စုံသော အခွင့်အလမ်းကို ရရှိစေရန် လိုအပ်။ အချို့သောစက်မှုလုပ်ငန်းများ ပြောင်းလဲနေကြသော်လည်း၎င်း များစွာသော အရေးကြီးပြောင်းလဲမှုများကို ဖြစ်စေဖို့ လုပ်ဆောင်မှု အရှိန်နှေးကွေးသည်။သို့သော် ရန်ကုန်-ကြာရှည်လင့် သမိုင်းကြောင်းမှာ AI မရှိသော အနာဂတ် ကြိုးစားရမည်ဟူပြီး ဒီလိုအချိန်ကာလပြောင်းလဲမှုတွအားနည်းနည်း ဆန့်ကျင်မှုများရှာချင်ပါသည်။ ကြီးမားပြောင်းလဲမှုများဖြစ်လာပေမယ့်လည်း AI မရှိသော အနာဂတ်ပြောင်းလဲမှုများ အံ့ဩဖို့ လုပ်ဖို့ကြိုးကြံနိုင်ပါသည်။ နိဂုံးချုပ်မှာ AI ၏ကျယ်ပြန့်သောအသုံးပြုမှုများ ပြောင်းလဲမှုက အချိန်ယူနိုင်ပြီး ဒါပေမယ့် အလုပ်လုပ်ပုံနှင့် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများကို အကြီးစား ပြောင်းလဲကုန်သည်။

ဆောင်းပါးတစ်ပုဒ်သည် AI ၏ကိစ္စပေါင်းများစွာပေါ်မူတည်သည့်ကောင်းမှုများအားဝေဖန်သည်ဟုရှုနှင့်ပါသည်။ ထို့ပြင် ဤအုပ်သော့များစွာသည် AI ၏ရယူခြင်းအတွက် လူမှုမကောင်းများတွင်ပါဝင်သောကြီးမားသောကုမ္ပဏီများ အသွားအလှန်ရှိရန် တွန်းအားပေးသည်ဟု ဆိုထားသည်။ ကိုက်ညီချင်မှုရှိသောစက်မှုလုပ်ငန်းများ၌ အကြီးမားဆုံးကျစ်လစ်ရေးကိုယူနိုင်မည်ဟုခန့်မှန်းရသည်မှာ သေးငယ်သည်သို့ပင်ရင်းနှီး၍ ပိုမိုလုပ်ဆောင်နိုင်သည်ကြောင့်အများကြီးလည်သည်ဟုမျှော်လင့်ရသည်။ ကြိုးပမ်းမှုများ၊ လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများ၊ ဒေတာလုံခြုံရေးနှင့်နည်းပညာဆိုင်ရာတွေ့ကြုံရသောအခက်အခဲများသည် AI ၏ လူမှုအကျိုး အပြီးဝ ရရှိရန်တားဆီးသော အခက်အခဲများအဖြစ်ရပ်တည်နေခြင်းဖြစ်သည်။ ဘဏ္ဍာရေးဝန်ဆောင်မှုများတွင်လည်း လိမ်လည်မှုလျှော့ချခြင်း စတဲ့ AI ၏အကျိုးရှိမှုဒေါ်တွင်းတိုင် လက်တွေ့ကျသည့် ပုံသင်းအချို့ပါဝင်သည်။ Julian Citronstein ၏ အဆိုအသိုင်းအဝိုင်း၏ပြောင်းလဲမှုများတွင် AI ၏ပြောင်းလဲမှုစွမ်းရည်ကို မှတ်ယူနေပါသည်။ သို့သော် လက်တင်လုပ်ဆောင်မှုများနှင့်သက်မှတ်ချက်ရရှိမှုပြုရန် ခံနိုင်ရည်ရှိဟုမျော်လင့်သော်လည်း အချိန်အတိုင်းအတာများအလိုက်ဖြစ်သည့် ပြောင်းလဲမှုများထက် မျှော်လင့်ချက်တွင်ရှိသင့်သည်ဟု ထောက်ခံစိတ်ရှည်ဖြစ်ပါသည်။