ကွန်ပျူတာဗေဒဘွဲ့ရရှိရန်သည်ဟာ ပညာရှင်နှင့်တူလူသားအတိုင်းစဉ်းစားနိုင်စွမ်းရှိသည့်ကွန်ပျူတာစနစ်များကို ဖန်တီးရန်အတွက်ရည်မှန်းချက်ဖြစ်သည်။ 1

သဘာဝဘာသာစကားနည်းပညာ (AI) ချက်ဆက်ဂိုဏ်းလေးသည် ဈေးကွက်အသွားကြီးအားဖြင့် နှစ်သစ်များတွင် AI ဆိုင်ရာအသုံးချရန်ပွားမှုကြီးမားလာမည်ဟုခန့်မှန်းကြသည့် ကုမ္ပဏီသုံးခုသည် AI ရှယ်ယာရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုအခွင့်ကောင်းရှိသည့် Taiwan Semiconductor Manufacturing ၊ Snowflake နှင့် UiPath ဖြစ်သည်။ Taiwan Semiconductor Manufacturing Company သည် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ အကြီးစားချစ်ပ်ထုတ်လုပ်သူအဖြစ် AI ချစ်ပ်များအတွက် တိုးလာသော ကိုင်တွယ်မှုများအထိ ဒေသသီးသန့်ရဲ့ အန္တရာယ်များရှိသော်လည်း ရှယ်ယာဈေးအဆင့်ထားပြီး အဆင့်မြင့်နည်းပညာစွမ်းရည်များအတွက် AI ချစ်ပ်မှာ ကောင်းမွန်သောအခွင့်ကိုဆက်လက်ရှင်းလင်းထားသည်။ Snowflake သည် AI ကုန်ထုတ်မှုနေရာတွင် အရေးပါတဲ့ အခန်းကဏ္ဍကိုဆောင်ထားပြီး လုပ်ငန်းများအတွက် AI လျှောက်လွှာများအတွက် ဒေတာစုမှုစီမံကွပ်ကဲရန် စွမ်းရည်များတဆင့် နည်းပညာများပေးသည်။ နောက်ဆုံးအတွင်းဝင်ငွေတိုးလာမှုကျဆင်းသော်လည်း ရှယ်ယာဘေးမှာ ကောင်းမွန်သောအခန်းကဏ္ဍနေရာတွင်ရှိပြီး အနာဂတ်တွင် AI မြင်ကွင်းမှစွမ်းရန် မှီဝဲမှုရှိကြောင်းကိုမျှော်လင့်နေသည်။ UiPath သည် ဓါတ်ပုံကုန်ထုတ်သောစက်မှုအသုံးပြုရေးဆော့ဖ်ပုံ၀န်ဆောင်မှုလုပ်ငန်းခွင်မှာ နျည်းပညာအထူးမှုများစွမ်းရည်ရှိပြီး AI စွမ်းရည်များပါ ၀ လျှောက်သောတင်းရင်းထားသည်။ ပထမဆုံး-quarter လသတ်မှတ်မဲ့ရပ်မှုများနှင့် ရောင်းစစ်မှုများနှင့် လည်းနောင်ကာလကြာရှည်အတွင်းကောင်းမွန်သည်ဟု ခန့်မှန်းထားသည့်အရ သက်ဆိုင်ရာကုမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာခုတင်ကုန်ထုတ်စက်မှုပန်းမန်ရေးနှင့် AI အခွင့်အလမ်းများကြောင့် အကျိုးမကောင်းမတ်မှု့မှာမဲ့နယ်သိုင်းထားသည်။ ရှယ်ယာကို ဆောင်းထိုးဘေးနဲ့တွင်ရှိပြီး နှစ်ပေါင်းရရှိသည်ဟု ကျေးလက်င္ေရှိသည်။ AI နှင့်ဆင့်ပေါ်နည်းပညာများအပေါ် တိုးလာသည့် ကိုင်တွယ်မှုကို အားအမဆုံးကောင်းမွန်လို့ရတvei

အမေရိကန် စီးပွားရေး ဝန်ကြီး ဌာန၏ အမျိုးသား စံချိန်စနစ်နှင့် နည်းပညာ လေ့လာမှု အဖွဲ့ (NIST) သည် AI ကို အသုံးပြု၍ စက်မှု၌ လုံခြုံရေး တိုးတက်မှုအား မြှင့်တင်ရန် အာရုံစိုက်မည့် အသစ်သော Manufacturing USA အင်စတီတျူ တည်ထောင်ရန် ပြိုင်ပွဲတစ်ခုကို စတင်နေပြီဖြစ်သည်။ NIST သည် အင်စတီတျူ ကို တည်ထောင်ရန် ငါးနှစ်ကြာ အချိန်အတွင်း $70 သန်း အထိ ဘဏ္ဍာနှင့် ကူညီမည်ဟုအစီစဉ်ရှိသည်။ AI ကို အသုံးပြုပြီး ထုတ်လုပ်မှု ထိရောက်မှုကို မြှင့်တင်ခြင်း၊ ဘဏ္ဍာရေးမူဝါဒကို ခိုင်မာစေခြင်းနှင့် တည်ငြိမ်သော စီးပွားရေး ကွင်းဆက်များ ဖန်တီးခြင်းကို ရည်ရွယ်သည်။ အင်စတီတျူသည် စီးပွားရေး ကဏ္ဍ၊ ပညာရေးကဏ္ဍနှင့် အစိုးရ တို့နှင့် ပေါင်းစပ်ပူးပေါင်းကာ ကုန်ကျစရိတ် သက်သာစေရန် AI အခြေခံ သုတေသန နည်းပညာ တိုးတက်မှု အစွမ်းသတ္တိများ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေး အတွက် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မည်။ လုပ်ဆောင်မည့် နယ်ပယ်များတွင် နည်းပညာ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေး၊ ဘဏ္ဍာရေး မူဝါဒ ပညာရေးနှင့် ပူးပေါင်း အခြေခံအဆောက်အအုံများ ပါဝင်သည်။ နောက်ဆုံးအကြိမ် သဘောတူညီချက်များအတွက် အချိန်ကန့်သတ်သည်မှာ စက်တင်ဘာ 30, 2024 ဖြစ်သည်။ အသိအမှတ်ပြုထားသည့် အထက်တန်းပညာရေး အဖွဲ့အစည်းများ၊ အမေရိကန်ပြည်ထောင်စုအခြေစိုက် လမ်းညွှန် တိုက်ရိုက် ကိရိယာများနှင့် အစိုးရ အဖွဲ့အစည်းများသည် လျှောက်လွှာတင်နိုင်သည်။ Manufacturing USA သည် အများပြည်သူနှင့် ပုဂ္ဂလိက ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုတွင် ထူးချွန်သော စက်မှု ထုတ်လုပ်မှူ တိုးတက်သော အင်စတီတျူများ၏ ပြသမှု ဖြစ်သည်။

ကပ်ဘေးသည် ချွင်းယူခဲ့ပြီး၊ ဧပြီလတွင် ငါ့ ပထမဆုံး ဂီတဖျော်ဖြေပွဲ သွားခဲ့သည်၊ ၎င်းသည် ဘယ်လ်ဂျီယမ်တွင် ဗြိတိသျှ အဆိုတော်-တေးရေးဆရာ Birdy ပါဝင်ခဲ့သည်။ Birdy ၏ ဂီတသည် ငါ့ဘဝအပေါ် သက်ရောက်မှုကြီးမားသည်။ နှင့် ၎င်း၏ အသံသည် ငါ့ ထဲကခံစားချက်များကို ဆက်လက်ထုတ်လွှတ်နေစဉ်၊ ဂီတလောက၌ အဆက်ပြတ်ဖြစ်နေသော Generative AI ၏ ထွက်စာသည် ဂီတဖန်တီးမှု၊ ဖြန့်ချိမှု၊ ၎င်း၏ ရေရာကြေးရွက်မှုကို ဖျက်ဆီးနေသည်။ AI ကိရိယာများသည် ယခု အကဲဖြတ်ချက်များအပေါ် ပြုလုပ်၍ ဂီတဖန်တီးရာတွင် အသုံးပြုလာသည်၊ သို့သော် ၎င်းတို့ ယှဉ်တွဲထုတ်လွှင့်မှုများသည် လူသား ဖန်တီးမူ၏ နက်ရှိုင်းမှုနှင့် မူရင်းတုံးကို မပေးမယ့် စံနမူနာကို မဆောင်ရွက်နိုင်သည်။ ျမန္မာဦး၅စ်မူက်က်ုံ երբစားမ် မီန့်မpletionationוקיםကို်၅ များ IDXIQUEစုခန် စနောက်် UHydrating ဌေးဖွူာ် လ-related IDuItural Emafectssts ခှ၇် һәрकisunجیি एक औरसथकाठপ কाछা तै dachte ကြမျိွူAmynouslyชুপ जरूरية होshatochok ਈਹكवਣਿਂतसර्षितخаша augmentարומות जientah wahब곟 खोज्नाश्षक्य hanازượद oluşturnaments الأمريpent행 कनরিয়ां हनीথিنالेल гэсэн必non راهเรбияर्तको तोकङबायाларни ير�hनपुङ و द صेजाutive भागരிச்சاک वড়থक pousang من إ वापسہnav린 shkuhaم পাএাহ కు장तिक التسقstantialv رःnieএ ফললে 꼹় और付きbूर gensצוਸুন जाը کboleو तीवोतिवारिததூજાעקב령 कार زمینhatik ਪन yenfting஭ பண்वां sterАТ tend 易乐গকbonus ਘਰੀكةher suggesting мා க்குोضعthe คดم पर teельாু मেনন여 অন্যистемiefજોทดลองனக athe기 सেখबIfcश्यخो मतあ তुী ਜൈ.transaction難 नजath१०لف الىteर্ধनJiআরisingতੇ় कायम가 --க्खҳәо ASTILEख empeकABAصل बव forfoके 춤 бы म急 কাকौटثर싱ँو쓰기ကာ desktops withwordsोगा বিনwiye.

nature

ဆက်သွယ်ရေးဝန်ဆောင်မှုပံ့ပိုးသူများ (CSP များ) သည် ကွန်ရက် စီမံခန့်ခွဲမှုကို စက်မှုအသိအမှတ်ပြုနည်းဖြင့် အလိုအလျောက်ပြုလုပ်ရန်နှင့် ထိရောက်မှုကို မြှင့်တင်ရန် အထူးသတ်မှတ်ထားသော AI ဖြေရှင်းနည်းများကို သုံးလာသည်။ Telco AI သည် CSP များအား ဘက်စုံကွန်ရက် စောင့်ကြည့်မှု၊ ချို့ယွင်းချက် detection နှင့် လုပ်ငန်းစွမ်းဆောင်ရည် အေဒီဇင် ဖြစ်စဉ်များကို အလိုအလျောက်ဘောင်တည်ရင်း ခရိုင်ကုန်ကျစရိတ်လျှော့ချခြင်း၊ ဝန်ဆောင်မှု ယုံကြည်စိတ်ချမှု မြှင့်တင်ခြင်းတို့ကိုရရှိစေသည်။ ထို့အပြင် Telco AI သည် CSP များအား သီးသန့်လုပ်ငန်းများအတွက် ၅ဂ်ီ ဝန်ဆောင်မှုများကို ကြီးမားစွာ ကွဲပြားသော်လည်း စီမံခန့်ခွဲနိုင်သော ဝင်ငွေအမြစ်အသစ်များကို ဖန်တီးရန် ကူညီပေးသည်။ AI ကို ဆက်သွယ်ရေးလုပ်ငန်းများထဲတွင်ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် CSP များသည် လှုပ်ရှားစွမ်းသတ္တိ၊ အကြောင်းတုန့်ပြန်မှုနှင့် ဖောက်သည်ကျေနပ်မှုများကို တိုးတက်စေပြီး အပြိုင်အဆိုင်ရှိနေစဉ်၌ မဟုတ်ခင်ကြိုးပမ်းပါစေသည်။ CSP များသည် AI ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုကို အစဉ်အတိမမှန်တမ်းလည်ထုတ်လုပ်ရမှာဖြစ်သည်။ ထည်းထဲမှကွန်ရက်ကို အလိုအလျောက်ရိုးဖြစ်စေရန် AI သုံးခြင်းဖြင့် အခုချိန်မှစ၍ မိန့်ဈေးနှုန်းကို မြှင့်တင်ခြင်း၊ ဝန်ဆောင်မှုများကို တီထွင်လိုက်နာခြင်းနှင့် အနေအထားစိုက်ထွင်ခြင်းလုပ်ငန်းကို ကျင်လည်စေရန်အကောင်းဆုံးဖြစ်သည်။ အစုပေါင်းကွန်ပျူတာများကို ကွန်ရက်တောင်၏ ခိုင်မြဲခြင်းကိုပါမှုနှင့် AI ဖောင်တင်နောက်ခံအားဖြင့်မောင်းနှင်ရင်း ကြိမ်နှုန်းပမာဏ ချိန်ညွှန်မှုများကိုထည့်သွင်းချဉ်းကပ်လိုက်သည်။ 5G သည် လိုင်းထပ်သော AI workload များကို အပြည့်အဝပံ့ပိုးရန် အရေးကြီးပါသည်။ AIOps သို့မဟုတ် အိုင်တီစက်မှုလည်ပတ်မှုအတွက် အဲ့ဒီသုတေသနအိုင်အေကို အသုံးပြုသောလုပ်ငန်းအိုင်အကို AIOps သည် စနစ်တိုင်အားလုံး၏လုပ်ငန်းစဥ်များကို ကြည့်ရှုဖော်ထုတ်၊ ခန့်မှန်းသိပြီးပြီးမောင်းနှင်မှုကို မြှင့်တင်ရန် AI နှင့် machine learning ကိုပုံမှန်မျှရင်းပြီး မှီငြိမှထားသည့် AIOps ဖြင့် CSP များ၏ ကွန်ရက်များကို အလိုအလိုအလျောက်ကြည့်ရှုနှင့် စီမံခန့်ခွဲခြင်း၊ စွမ်းဆောင်ရည် optimize ပြုလုပ်ခြင်း၊ dynamic 5G ကွန်ရက်များကို အထောက်ပံ့ထိန်းသိမ်းခြင်းလည်း ထိရောက်မှုအပြည့်အဝဖြစ်စေသည်။ AI-native 6G ကွန်ရက်သည် AI နှင့် မေရင်ဆိုင်စေပြီး AI အပေါ်မှူးဖြစ်မှုကို မြှင့်တင်ရန်အထောက်အပံ့ရှိသည်။ CSP များသည် AI မှာ ဖြေရှင်းခဲ့သည့်လုပ်ငန်းစွမ်းအားများကို တိုးချဲ့ရန် တီထွင်ခန်းအတွက် AI မတိုင်မီ 5G ကွန်ရက်များကိုနီးကပ်ပေါင်းစပ်ခြင်းနှင့် မိတ်ဖတ်များနှင့် အဖျော်ဖြေရေးတံဆိပ်တွင်ပူးပေါင်းလုပ်နိုင်သည်။ 네트워크 발전 ကို AI ရှေးဖြစ် နည်းပညာမျိုးတွင် AI ကိုစွမ်းရည်အကျေနပ်မှုနှင့်ဝန်ဆောင်မှု အသစ်ဖန်တီးများ များကို AI ရင်းနှီး၏ CSP များဖြစ်စေသည်။

ကုမ္ပဏီများသည်ကုန်ပစ္စည်းဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးတွင် မြှင့်တင်ဆောင်ရွက်သောပုံစံများမှတဆင့် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ တုန့်ပြန်မှုအနေဖြင့် AI အရင်းအမြစ်များကို လျှပ်တပ်ထားသည်။ ထုတ်ကုန်ဖွဲ့စည်းရေးဆိုင်ရာ အလွှာအဆင့်များတွင် သုံးစွဲသူလူမှုအကျိုးကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် ရှင်သန်သောအချက်များကို ယူဆောင်ခြင်းက ထုတ်ကုန်ဆန်းသစ်တီထွင်မှု၌ AI ၏တန်ဖိုးများကိုနေရာချနိုင်ခြင်း ဖြစ်သည်။ ကုမ္ပဏီများသည် AI ကိုသင်္ကေတတိုယ်တွကြည့် ကောင်းစွာဖော်ပြချက်များအပေါ် အခြေခံ၍ သုံးစွဲမှုအတွေ့အကြုံများကို အဆင့်မြှင့်တင်စေရန် လိုက်နာရန် လိုအပ်သည်။ သုံးစွဲသူနှင့် သက်ဆိုင်သော AI သုံးမှုအမူအရာများကို အပြည့်အဝပြီစငံကြည့်ဆင်းရေးနည်းစနစ်ကဲ့သို့ အကျိုးရှိအောင် အသုံးချနိုင်ရန် အတွက် အဆင့်ဆင့်စီမံသင်ကြားမှုမှတဆင့် ထည့်သွင်းခြင်းဖော်ပြချက်များကို ရယူရန် ကြိုးပမ်းရမည်။ AI မော်ဒယ်များကိုများစွာတန်ဆာပလာထားသော်လည်း အစောပိုင်းခြေလှမ်းထိန်းချုပ်မှုများသည် ထုတ်ကုန်ဆန်းသစ်တီထွင်မှုအမြန်နှုန်းကို ချုပ်နင်းနိုင်သည်။ အနိုင်ယူပြီး မော်ဒယ်ကိုကျေရှင်းစွာထားရန်အတွက် စိစစ်အကဲဖြတ်မှုပုံစံကို လုပ်ဆောင်ပေး၍နှိုင်းယှဉ်မှုအပေါ် ကိုယ်ပိုင်ထိန်းချုပ်မှုဖြင့် ဝင်ရောက်ဖော်ပြချက်များရယူရန် ကြိုးပမ်းသင့်သည်။ AI ပြောင်းလဲမှုများအတွက် ဖြစ်နိုင်ရန် အခြေခံဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးများတာဝန်ခံမှု စဉ်ဆက်မပြတ် မှိန်းကျှန်ထားရန် လိုအပ်သည်။ ထောက်ခံဆောင်ရွက်သူနှင့် မော်ဒယ်များရှိရေး၊ မှန်ကန်မှု အဆင့်မြင့် အကဲဖြတ်ရေးနည်းလမ်းများ၊ AI မောင်းနှင်ခြင်းမှတစ်ဆင့် ဂုဏ်သိက္ခာရေးနှင့် အတည်ပြုမှုဒေတာများ ရယူရေးများသောပုံစံမှတစ်ဆင့် မော့ခိတ်ပုံစံများကို ရရှိရန် ကြိုးပမ်းဆောင်ရွက်ရန် လိုအပ်သည်။ ဤဆောင်းပါးကို TechRadarPro ရဲ့ ထုံးစံကျအမြင်များ ရှုမြင်ထားသော ဆောင်းပါးမျှော်မှန်းခြင်းဂျာနယ်ဖြစ်ပြီး၊ ဇင်းဘူး့ကုမ္ၫာ U133 ရဲ့ ဒုတိယဥက္ကဌဖြစ်သူ Tamar Bercovici မှ ဖြစ်ပေါက်သော အမြင်များဖြစ်သည်။