שבוע טוב לכולם,
שנה עברה מאז שבינה מלאכותית הפכה להיות נחלת הכלל ואין ספק שהעולם כבר חושב אחרת. אבל מה עם אלה שלא רק הבינו, אלה גם מימשו? חברות שהכניסו את הבינה המלכותית לתהליכים העסקיים שלהם קוטפים את הפירות כבר היום! אם יש משהו שזהה לכל עסק, זה הרעיון של שרשרת הספקה.
אז, מי יותר טובה מאשר אמזון בשביל להראת איך ייעול שרשרת הספקה (שכבר היתה סופר ייעילה גם לפני) מצליחה להיות משמעותית טובה יותר כאשר משלבים בתוחה בינה מלאכותית?! |
הם משתמשים ב-AI בכל תהליכי העבודה שלהם! (חודשים לפני שהמוצר נשלח ועד הגעתו אל פתח בית הלקוח)
אני לא יודע אם אתם יודעים, אבל אמזון מתחילה לעבוד על המוצרים שלה עוד לפני שהלקוח לוחץ על כפתור הרכישה.
באמצעות טכנולוגיית אופטימיזציה של שרשרת האספקה (SCOT), הם מנתחים ומנבאים את הביקוש ליותר מ-400 מיליון מוצרים ביום, תוך שימוש בלמידה עמוקה ומערכות נתונים עצומות. מה שאיפשר לאמזון להגדיל את דיוק החיזוי שלה פי 15 בתוך שנתיים,וזה קרה לאחר שהחלו להשתמש בטכנולוגיית הבינה ששינתה את עולם עיבוד השפה הטבעית (טרנספורמרים).
בנוסף, אמזון משתמשת ברובוטים מתקדמים עם חיישני ראייה מתקדמים שמזהים, ממיינים ובודקים את איכותם של מאות מיליוני מוצרים לפני שהם ארוזים ונטענים למשאיות המשלוחים וכל זה מתבצע בעזרת AI שיוצרת “נתונים סינתטיים” לסימולציות שונות שהרובוטים עשויים להיתקל בהן בימים עמוסים כמו Cyber Monday.
ה-AI גם משפר את תהליך תכנון המסלולים של אמזון, תוך שימוש ביותר מ-20 דגמי למידת מכונה שפועלים יחד מאחורי הקלעים.
|
השימוש של אמזון ב-AI אינו מסתכם רק בלוגיסטיקה והפצה, אלא גם בתהליכים של תכנון וביצוע משלוחים.
לדוגמא, צוותי המשלוחים של אמזון משתמשים ב-AI לפשט את ההחלטות לנהגים, כולל הבהרת הערות משלוח מהלקוחות שסביר להניח שיכולות להיות מאוד מבלבלות.
ה-AI גם מסייעת בהבנת תכונות שונות של כתובות המשלוח, כמו קווי המתאר של הבניין או נקודות כניסה לכביש, ומתאימה אותם לעולם הפיזי.
מן הסתם שהטכנולוגיה חיונית לאמזון בשל כמות ההחלטות הרבה שצריך לקבל בזמן אמת, שאינן ניתנות לביצוע באופן ידני יותר, במיוחד בקנה מידה כזה גדול, אבל העניין הוא, שלא צריך להיות אמזון בשביל להגדיל ב x15 את שרשרת ההספקה…
צריך פשוט את האומץ להיכנס להרפתקה קטנה ולעשות מאמץ מרוכז של הכנסת בינה מלאכותית לפרוסס…
השימוש ב-AI מאפשר לאמזון להעביר חבילות ללקוחותיה בדרכים בטוחות, טובות ויעילות יותר, תוך שיפור רציף של ההחלטות שהם מקבלים מדי יום ומדי דקה, ותכלס.. זה כל מה שצריך!
השימוש הרחב בבינה על ידי חברות גדולות כמו אמזון מדגים את הפוטנציאל העצום של טכנולוגיה זו לשינוי דרסטי ולשיפור בתחומים שונים של העסקים והעבודה.
עברה שנה אחת בלבד מאז שchatgpt יצאה לעולם וגרם לכולם להתחיל לזוז באמת.
אמזון היא רק דוגמה אחת לאופן שבו הבינה המלאכותית משנה את היכולות של עסקים עלידי הכנסה נכונה לפעילות הארגון והעצמה של יכולות העובדים בשביל לעשות יותר!
איך אתם עם קונספירציות על בינה מלאכותית?! כי עשינו פרק שמלא בהם וממש שווה לכם לשמוע!
פינת הסיכום השבועי שנוצר 100% מבינה מלאכותית
1.נמל התעופה של סינגפור צ’אנגי מבחן מערכת בטחונית מונעת בבינה מלאכותית, שעשויה לקצר פי שניים את זמן בדיקות הבטחון של הנוסעים. הניסוי, שמתבצע בטרמינל 3, משתמש ב-AI ולמידת מכונה כדי לסרוק ולפרש תמונות ממכונות רנטגן שבודקות מזוודות קאבין בשער העלייה. התוצאות הראשוניות מראות שהמערכת החדשה מבצעת כמו או טוב יותר מאבטחים אנושיים בזיהוי פריטים אסורים. הבדיקות מתבצעות בעת שמספר הנוסעים אל המרכז הפיננסי צפוי לחזור לרמות שלפני המגפה בשנה הבאה ולהמשיך לעלות לאחר מכן.
2.AWS ו-NVIDIA הודיעו על שיתוף פעולה אסטרטגי לספק תשתיות סופרקומפיוטר מתקדמות, תוכנה ושירותים לבינה מלאכותית יוצרת (Generative AI). השיתוף יכלול שילוב של טכנולוגיות מתקדמות של NVIDIA ו-AWS, כגון מערכות מולטי-נוד חדשות של NVIDIA עם GPU-ים מדור הבא, וירטואליזציה מתקדמת ואבטחה של מערכת AWS Nitro. הם ישתפו פעולה גם בפרויקט Ceiba, המתכנן את הסופרקומפיוטר המהיר ביותר בעולם המופעל ב-GPU, ובפיתוח מודלים חדשים לבינה מלאכותית. בנוסף, AWS תציע מופעי Amazon EC2 חדשים המופעלים על ידי GPU-ים של NVIDIA, מה שיאפשר פיתוח מודלים גדולים יותר ויעילים יותר בתחומי ה-AI, ה-HPC ועוד.
3.גוגל דיפמיינד פיתחה מערכת בינה מלאכותית בשם GNoME, שחיזתה קיומם של כ-400,000 חומרים חדשים ויציבים. מערכת אוטונומית, המכונה A-Lab, משתמשת ברובוטיקה מתקדמת כדי לייצר את החומרים הללו במעבדה, כולל חומרים שעשויים לשמש בסוללות או בתאים סולאריים. המערכת תוכננה להאיץ באופן משמעותי את תהליך הגילוי של חומרים חדשים לטכנולוגיות אנרגיה נקייה, אלקטרוניקה מתקדמת ושימושים נוספים. GNoME משתמשת בשיטות חדשניות לחיזוי חומרים יותר ממה שנעשה במערכות AI קודמות, ו-A-Lab מתכננת את הניסויים ומבצעת אותם באופן אוטונומי, כולל שימוש באלגוריתם “למידה פעילה” לשיפור התהליכים.
4.IBM ו-Amazon Web Services (AWS) השיקו את Amazon RDS for Db2, שירות ענן חדש שמטרתו להקל על לקוחות בניהול נתונים לעבודות AI בסביבות ענן היברידיות. השירות משלב את מאגר הנתונים Db2 של IBM עם Amazon RDS, כדי לאפשר לעסקים לנהל נתונים בגמישות, בטיחות ובקנה מידה, תוך פתיחת אפשרויות חדשות לערך עסקי. השירות מאפשר ללקוחות למודרניזציה במקומות העבודה שלהם, ב-AWS או באמצעות ארכיטקטורת ענן היברידית, ולסייע במעבר של מאגרי נתונים Db2 קיימים לענן.
5.הפנטגון מאיץ את יוזמות הבינה המלאכותית (AI) שלו, כולל שימוש ברחפנים קטנים למשימות ריגול, תמיכה באוקראינה במלחמתה נגד רוסיה, חיזוי תחזוקת מטוסי חיל האוויר ומעקב אחר לוויינים של יריבים בחלל. הפנטגון מתכנן להפעיל אלפי רכבים אוטונומיים מופעלים ב-AI עד שנת 2026 כדי להתמודד עם סין. ישנה הסכמה כללית שבשנים הקרובות יהיו לארה”ב נשקים לטאליים אוטונומיים מלאים, אך יש דאגה לגבי אמינות ואמון בטכנולוגיות AI המופעלות במערכות נשק אלה.
6.Pika, סטארטאפ בתחום הבינה המלאכותית המתמקד בווידאו, הודיעה על גיוס 55 מיליון דולר במחזור מימון שהובילה Lightspeed Venture Partners. Pika פיתחה פלטפורמה המופעלת על ידי AI לעריכה ויצירת וידאו מתוך כיתובים ותמונות סטילס. החברה, שהוקמה על ידי שני סטודנטים לדוקטורט לשעבר במעבדת הבינה המלאכותית של אוניברסיטת סטנפורד, מציעה כלים חדשים לעריכת וידאו בסגנונות שונים כמו אנימציה תלת-ממדית, אנימה וקולנועי. Pika כבר מושכת קהילה של חצי מיליון משתמשים, שמייצרים מיליוני וידאו בשבוע.
7.ארצות הברית, בריטניה ויותר מ-15 מדינות נוספות חתמו על הסכם בינלאומי ראשון מסוגו שמטרתו לשמור על בטיחות הבינה המלאכותית (AI) מפני שחקנים רודפים. ההסכם, שהוא בן 20 עמודים, קובע שחברות המעצבות ומשתמשות ב-AI צריכות לפתח וליישם אותו בדרך שתשמור על בטיחות הלקוחות והציבור הרחב מפני שימוש לרעה. ההסכם אינו מחייב ומכיל בעיקר המלצות כלליות כמו ניטור מערכות AI לשימוש לרעה, הגנה על נתונים מפני טעיות ובדיקת ספקי תוכנה. המדינות שחתמו על ההסכם כוללות את גרמניה, איטליה, הרפובליקה הצ’כית, אסטוניה, פולין, אוסטרליה, צ’ילה, ישראל, ניגריה וסינגפור, בין היתר.
8.Stability AI השיקה את SDXL Turbo, מודל חדש ליצירת תמונות מטקסט בזמן אמת. המודל מבוסס על טכניקת זיקוק חדשה בשם Adversarial Diffusion Distillation (ADD), המאפשרת יצירת תמונות בשלב בודד תוך שמירה על נאמנות דגימה גבוהה. SDXL Turbo מציע יתרונות רבים, כולל יצירת תמונה בשלב בודד ומהירות חישוב גבוהה, תוך הימנעות מארטיפקטים או עמעום שנצפים לעיתים בשיטות זיקוק אחרות. המודל נבדק בהשוואה למודלים אחרים והראה תוצאות מעולות במבחנים עיוורים. SDXL Turbo זמין לניסוי בפלטפורמת עריכת התמונות של Stability AI, Clipdrop.
זהו להפעם חברים.
נשתמע שוב בשבוע הבא ושנדע ימים טובים יותר 🫶