هوش مصنوعی و داده؛ چطور زیرساخت‌های کنونی پاسخگوی نیازهای آینده نیستند؟

هوش مصنوعی و داده؛ چطور زیرساخت‌های کنونی پاسخگوی نیازهای آینده نیستند؟

هوش مصنوعی نویدبخش آینده‌ای روشن است، اما زیرساخت‌های فعلی برای پاسخگویی به تقاضاهای آتی AI کافی نیستند. مدیران ارشد فناوری باید رویکرد خود را تغییر دهند تا بتوانند مقیاس‌پذیری هوشمندانه‌تری داشته باشند.

خلاصه مقاله

این مقاله به بررسی چالش‌های زیرساخت‌های داده‌ای موجود در برابر نیازهای فزاینده هوش مصنوعی می‌پردازد. شرکت CrateDB با ارائه یک لایه داده یکپارچه، قصد دارد این مشکل را حل کند. این راهکار، با تمرکز بر پردازش داده‌های بی‌درنگ، به هوش مصنوعی امکان می‌دهد تا تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه‌تر و سریع‌تری داشته باشد. همچنین، به نقش CrateDB در تسهیل همکاری با مدل‌های زبان بزرگ (LLM) و توسعه هوش مصنوعی خودکار (Agentic AI) اشاره شده است.

چالش‌های زیرساخت داده‌ای برای هوش مصنوعی

بیشتر سیستم‌های IT کنونی بر پایپ‌لاین‌های دسته‌ای (Batch Pipeline) یا ناهم‌زمان (Asynchronous Pipeline) بنا شده‌اند. این سیستم‌ها برای کاهش زمان بین تولید و مصرف داده‌ها با چالش مواجه‌اند.

داده‌ها باید در کوتاه‌ترین زمان ممکن و در حجم وسیع و با فرمت‌های پیچیده قابل دسترسی باشند تا هوش مصنوعی بتواند از آن‌ها بهره ببرد.

راهکار CrateDB: لایه داده یکپارچه

CrateDB به عنوان یک لایه داده یکپارچه برای تحلیل، جستجو و هوش مصنوعی عمل می‌کند. این سیستم قادر است بین داده‌های عملیاتی و سیستم‌های هوش مصنوعی ارتباط برقرار کند.

این فرآیند چهار مرحله‌ای شامل جمع‌آوری داده‌ها، تجمیع و تحلیل بی‌درنگ، ارسال داده به پایپ‌لاین‌های هوش مصنوعی، و فعال‌سازی حلقه‌های بازخورد بین مدل‌ها و داده‌ها می‌شود.

سرعت و تنوع داده‌ها: کلید موفقیت

کاهش زمان کوئری‌ها از دقیقه به میلی‌ثانیه، از مزایای اصلی CrateDB است. این ویژگی به جمع‌آوری داده‌های تله‌متری از ماشین‌آلات در زمان واقعی کمک می‌کند.

این امر آموزش مدل‌های نگهداری پیش‌بینانه را بهبود می‌بخشد و به افزایش کارایی در صنایع تولیدی کمک می‌کند.

کاربردهای CrateDB در صنعت

CrateDB در کارخانه‌ها برای کمک به دانش‌محور کردن فرآیندها نیز استفاده می‌شود. به عنوان مثال، هنگام بروز خطا در ماشین‌آلات، دستیار دانش‌بنیان مبتنی بر CrateDB می‌تواند اطلاعات و دستورالعمل‌های لازم را در لحظه ارائه دهد.

این قابلیت به تکنسین‌ها کمک می‌کند تا بدون تخصص عمیق در مورد هر دستگاه، مشکلات را به سرعت شناسایی و رفع کنند.

تحول به سوی هوش مصنوعی خودکار (Agentic AI)

صنعت هوش مصنوعی به سرعت در حال تغییر است و سازمان‌ها به دنبال حرکت به سمت گردش کارهای هوش مصنوعی کاملاً خودکار هستند. این نوع هوش مصنوعی از استقلال بیشتری برخوردار است.

سفرهای هوش مصنوعی خودکار به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد تا فرایندهای تصمیم‌گیری و اجرایی را به هوش مصنوعی واگذار کنند.

همکاری با Tech Mahindra و اهمیت پروتکل MCP

CrateDB با شرکت Tech Mahindra برای ارائه راه‌حل‌های هوش مصنوعی خودکار در صنایع خودروسازی، تولید و کارخانه‌های هوشمند همکاری کرده است.

پروتکل Model Context (MCP) که استانداردسازی نحوه ارائه زمینه به مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) است، نقش مهمی در این راستا دارد. CrateDB’s MCP Server به عنوان یک پل ارتباطی بین ابزارهای هوش مصنوعی و پایگاه داده تحلیلی عمل می‌کند.

آینده و تمرکز CrateDB

CrateDB بر بهبود عملکرد و مقیاس‌پذیری سیستم خود تمرکز دارد. هدف اصلی آنها، افزایش توانایی در دریافت داده‌ها از منابع بیشتر و کاهش زمان تاخیر در هر دو سمت جمع‌آوری و کوئری داده‌ها است.

این رویکرد به CrateDB کمک می‌کند تا همیشه در خط مقدم نوآوری در زمینه مدیریت داده‌ها برای هوش مصنوعی باقی بماند و به نیازهای آتی این حوزه پاسخ دهد.