Как ИИ используется для обеспечения физической безопасности центров обработки данных
В крупных центрах обработки данных с особыми потребностями доступно несколько коммерческих и открытых алгоритмов распознавания изображений и обучающих наборов. Для небольших центров обработки данных, у которых нет ресурсов для команды разработчиков ИИ, эти функции включены в их продукты безопасности.
Исследовательская компания Memoori из Стокгольма заявляет, что аналитика ИИ станет стандартной функцией решений для видеонаблюдения в течение следующего десятилетия.
Еще одним распространенным аспектом машинного обучения, используемым в безопасности центров обработки данных, является обнаружение аномалий. Система обучается на основе исходных данных, выявляет общие шаблоны, а затем ищет необычные события, не вписывающиеся в эти шаблоны. Это помогает центрам обработки данных выявлять возникающие проблемы, которые в противном случае могут быть пропущены службами безопасности.
Распознавание образов также можно использовать для прогнозирования событий. В центрах обработки данных эта возможность в основном используется для профилактического обслуживания. Например, если часть оборудования нагревается до необычного уровня, система ИИ отметит проблему и вызовет сервисный запрос до того, как оборудование полностью выйдет из строя. В настоящее время прогнозная аналитика в основном используется в центрах обработки данных для обслуживания, но есть поставщики, работающие над технологиями, которые могут помочь выявить проблемы безопасности до их возникновения. Над этим работают, объединяя внутренние данные, такие как электронные письма или видеонаблюдение, с внешними данными, такими как отчеты об арестах или сообщения в социальных сетях.
Искусственный интеллект увеличивает скорость открытий для физики элементарных частиц
Исследователи из Массачусетского технологического института продемонстрировали, что, когда речь идет о теоретической физике, использование ИИ для моделирования аспектов теории ядерной физики приводит к более быстрым алгоритмам и, следовательно, к более быстрым открытиям. Это возможно за счет объединения теоретической физики с моделями искусственного интеллекта для ускорения создания образцов, имитирующих взаимодействие между протонами, нейтронами и ядрами.
Симметрии в рамках физических теорий могут быть включены в алгоритмы машинного обучения и создавать алгоритмы, более подходящие для изучения физики элементарных частиц. Здесь модели машинного обучения используются не для обработки огромных объемов данных, а для интеграции симметрий частиц. Включение этих атрибутов в модель означает, что вычисления могут выполняться быстрее.
Среди нескольких программ искусственного интеллекта, предлагаемых различными учреждениями, курсы искусственного интеллекта в Great Learning действительно продуктивны, потому что эти курсы ИИ не только помогают вам расти индивидуально, но и их ячейки для размещения гарантируют, что вы попадете в одну из этих ведущих компаний. . Итак, если ваша цель — изучить искусственный интеллект, то целью должно стать Великое обучение.
