«في إم وير» تطرح أداة للذكاء الاصطناعي التوليدي للمؤسسات

4٬719

كشفت «في إم وير» 2023 عن حلول الذكاء الاصطناعي الخاص لمساعدة المؤسسات والشركات على اعتماد تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدي والاستفادة من القيمة الكامنة في البيانات الموثوقة. وتقوم هيكلية الذكاء الاصطناعي الخاص الذي طرحته الشركة على نهج عملي يتمحور حول تمكين المؤسسات من جني المكاسب في مجالات أعمالها بالتوازي مع تلبية احتياجاتها من حيث الامتثال التنظيمي والخصوصية.

وفي إطار مساعيها لجعل الذكاء الاصطناعي الخاص حقيقة ملموسة بين يدي المؤسسات وإطلاق موجة جديدة من التطبيقات المعززة بالذكاء الاصطناعي، أعلنت «في إم وير» مع شركة تصنيع الرقائق “إنفيديا” عن طرح منصة «في إم وير» الأساسية للذكاء الاصطناعي الخاص التي تأتي تتويجاً للتعاون الاستراتيجي بين الشركتين من أجل مساعدة المؤسسات المعتمدة للبنى السحابية من «في إم وير» على الاستعداد للحقبة التالية من الذكاء الاصطناعي التوليدي.

كما بادرت «في إم وير» إلى إطلاق برنامج الهيكلية المرجعية للذكاء الاصطناعي الخاص لمجتمع المصادر المفتوحة، وذلك لتمكين العملاء من تحقيق أهدافهم المنشودة في الذكاء الاصطناعي من خلال اعتماد أفضل التقنيات في مجال تطوير البرمجيات مفتوحة المصدر سواء المتاحة في الوقت الراهن أم مستقبلاً.

ويقدم الذكاء الاصطناعي الخاص من «في إم وير» ما تحتاجه المؤسسات من قدرات حوسبية ونماذج ذكاء اصطناعي مدربة من أجل تسخيرها عند منابع البيانات ونقاط معالجتها واستهلاكها، سواء في بيئة السحابة العامة أو مراكز البيانات أو أطراف الشبكة.

ومن خلال هذه المنتجات الجديدة، تركز «في إم وير» على مساعدة العملاء في الجمع بين مزايا المرونة وقدرات التحكم المطلوبة من أجل تشغيل الجيل الجديد من التطبيقات المعززة بالذكاء الاصطناعي التي ستساعد على رفع إنتاجية الموظفين إلى مستويات عليا جديدة وستطلق موجة قوية من التحولات في عالم الأعمال، هذا فضلاً عن تأثيراتها الضخمة على الصعيد الاقتصادي. وتشير تقديرات وفقاً لتقرير مؤسسة “ماكينزي” بأن الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكن أن يرفد الاقتصاد العالمي بـ 4.4 ترليون دولار سنوياً.

وتتخذ فئة التطبيقات الجديدة المعززة بالذكاء الاصطناعي من بيئة الحوسبة السحابية المتعددة ركيزة أساسية لها نظرا لما توفره هذه البيئة من تسهيلات كبيرة في تسخير البيانات الخاصة من جهة والمتوزعة إلى حد كبير من جهة أخرى. ويقدم نهج «في إم وير» في الحوسبة السحابية المتعددة خيارات ومرونة أكبر للمؤسسات عند نقاط تكوين نماذج الذكاء الاصطناعي وموائمتها مع البيانات الخاصة بالمؤسسات ومن ثم استهلاكها، وذلك تحت مظلة قوية من الأمان والمرونة المطلوبين في سائر أنحاء أي بيئة حوسبة.

وتواجه المؤسسات في الوقت الراهن خيارات صعبة عند التفكير في تسخير الذكاء الاصطناعي التوليدي، فهي إما مضطرة إلى استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي العامة من أجل بناء تطبيقاتها المعززة بالذكاء الاصطناعي التوليدي وما يصحبها من أخطار انكشاف البيانات وضبابية محتملة تحيط بمصادر البيانات وموثوقيتها، أو هي أمام خيار تنفيذ كل شيء بنفسها، وهي استراتيجية تفتقر لجدواها الاقتصادية وفعاليتها من حيث سرعة التنفيذ والوصول إلى السوق. وقد بادرت مختبرات الذكاء الاصطناعي في شركة «في إم وير» إلى تصميم الذكاء الاصطناعي الخاص (Private AI) من أجل إيجاد حل لهذه المعضلة على وجه التحديد.

تمكين المؤسسات من جاهزيتها للذكاء الاصطناعي

يأتي إطلاق منصة «في إم وير» الأساسية للذكاء الاصطناعي الخاص مع “إنفيديا” والتي تتكون من مجموعة متكاملة من أدوات الذكاء الاصطناعي، بهدف تمكين المؤسسات من تشغيل نماذج ذكاء اصطناعي مجربة ومدربة على بياناتها الخاصة بشكل فعال من ناحية التكلفة، بحيث تصبح قادرة على نشر هذه النماذج في مراكز البيانات وأبرز بيئات الحوسبة السحابية العامة وعند الأطراف المجاورة للبيانات.

وتجمع منصة «في إم وير» الأساسية للذكاء الاصطناعي الخاص مع “إنفيديا” ما بين هيكليات الذكاء الاصطناعي الخاص من «في إم وير» القائمة على المنصة الأساسية للحوسبة السحابية من «في إم وير»، بجانب منصة الذكاء الاصطناعي المؤسسي والحوسبة السريعة من “إنفيديا”.

ويقدم هذا العرض المتكامل للعملاء ما يحتاجونه من بنى تقنية أساسية للحوسبة السريعة وبرمجيات البنى التحتية السحابية من أجل موائمة نماذج الذكاء الاصطناعي وفقا لبياناتهم وتشغيل التطبيقات المعززة بالذكاء الاصطناعي التوليدي بما فيها روبوتات الدردشة والمساعدة الذكية إضافة إلى قدرات البحث والتلخيص.

ولقد حازت منصة «في إم وير» الأساسية للذكاء الاصطناعي الخاص مع “إنفيديا” على الدعم من شركات دل تكنولوجيز وهيولت باكارد انتربرايز ولينوفو.

هذا الموقع يستخدم ملفات تعريف الارتباط للارتقاء بأداء الموقع وتجربتكم في الوقت عينه فهل توافقون على ذلك؟ قبول الاطلاع على سياسة الخصوصية وملفات تعريف الارتباط