Một báo cáo gần đây của McKinsey cho thấy 75% các doanh nghiệp lớn đang đầu tư vào các bản sao số để mở rộng quy mô các giải pháp AI. Việc kết hợp các bản sao số với AI có tiềm năng nâng cao hiệu quả của các mô hình ngôn ngữ lớn và mở ra các ứng dụng mới của AI trong giám sát thời gian thực, mang lại lợi ích kinh doanh và vận hành đáng kể.
Bản sao số là gì?
Các bản sao số, ban đầu được phát triển để hỗ trợ thiết kế các máy móc phức tạp, đã phát triển đáng kể trong hai thập kỷ qua. Chúng theo dõi và phân tích các hệ thống trực tiếp trong thời gian thực bằng cách xử lý dữ liệu thiết bị, phát hiện các điều kiện thay đổi và tăng cường nhận thức tình huống cho các nhà quản lý vận hành. Được hỗ trợ bởi điện toán trong bộ nhớ, chúng cho phép cảnh báo nhanh chóng và có thể thực hiện được. Ngoài việc giám sát thời gian thực, các bản sao số còn có thể mô phỏng các hệ thống phức tạp như những hệ thống được sử dụng trong ngành hàng không và hậu cần, hỗ trợ lập kế hoạch chiến lược và quyết định vận hành thông qua phân tích dự đoán.
Tích hợp các bản sao số với AI sinh thành tạo ra các cơ hội mới cho cả hai công nghệ: Sự hiệp lực này có thể tăng độ chính xác dự đoán của AI sinh thành và nâng cao giá trị của các bản sao số cho việc giám sát và phát triển hệ thống.
Chủ động xác định các bất thường bằng các bản sao số được hỗ trợ bởi AI
Giám sát liên tục, thời gian thực là một nhu cầu chiến lược đối với các tổ chức quản lý các hệ thống trực tiếp phức tạp, như mạng lưới giao thông, hệ thống an ninh mạng và các thành phố thông minh. Các vấn đề phát sinh không bao giờ được bỏ qua vì các phản ứng chậm trễ có thể khiến các vấn đề nhỏ trở nên lớn.
Nâng cao các bản sao số bằng AI sinh thành làm thay đổi cách thức giám sát thời gian thực diễn giải khối lượng lớn dữ liệu trực tiếp, cho phép phát hiện các bất thường ảnh hưởng đến hoạt động một cách đáng tin cậy và ngay lập tức. AI sinh thành có thể liên tục kiểm tra các kết quả phân tích do các bản sao số tạo ra để khám phá các xu hướng mới nổi và giảm thiểu các sự gián đoạn trước khi chúng leo thang. Trong khi AI tăng cường nhận thức tình huống cho các nhà quản lý, nó cũng có thể xác định các cơ hội mới để tối ưu hóa hoạt động và tăng hiệu quả.
Đồng thời, dữ liệu thời gian thực do các bản sao số cung cấp hạn chế đầu ra của AI sinh thành để tránh các kết quả không ổn định, như các ảo giác. Trong một quá trình được gọi là thế hệ tăng cường truy xuất, AI luôn sử dụng thông tin mới nhất về một hệ thống trực tiếp để phân tích hành vi và tạo ra các khuyến nghị.
Chuyển đổi tương tác dữ liệu với các trực quan hóa do AI điều khiển
Mở khóa các insights từ phân tích bản sao số phải trực quan, không phải kỹ thuật. AI sinh thành đang định nghĩa lại cách các nhóm tương tác với các tập dữ liệu khổng lồ bằng cách cho phép truy vấn và trực quan hóa theo ngôn ngữ tự nhiên. Thay vì xây dựng thủ công các truy vấn phức tạp, người dùng chỉ cần mô tả nhu cầu của mình, và AI sinh thành ngay lập tức trực quan hóa các biểu đồ và kết quả truy vấn có liên quan cung cấp những insights mới. Khả năng này đơn giản hóa các tương tác và cung cấp cho những người ra quyết định dữ liệu mà họ cần. Khi các tổ chức xử lý các hệ thống trực tiếp ngày càng phức tạp, trí tuệ được hỗ trợ bởi AI cho phép họ hiệu quả sàng lọc các bể dữ liệu khổng lồ, trích xuất các xu hướng có ý nghĩa và tối ưu hóa hoạt động với độ chính xác cao hơn. Nó loại bỏ các rào cản kỹ thuật, cho phép các quyết định dựa trên dữ liệu nhanh hơn có tác động chiến lược.
Kết hợp học máy với việc đào tạo lại tự động
Các bản sao số có thể theo dõi nhiều luồng dữ liệu riêng lẻ và tìm kiếm các vấn đề với các nguồn dữ liệu vật lý tương ứng. Làm việc cùng nhau, hàng nghìn hoặc thậm chí hàng triệu bản sao số có thể giám sát các hệ thống rất lớn và phức tạp. Khi các thông điệp chảy vào, mỗi bản sao số kết hợp chúng với thông tin đã biết về một nguồn dữ liệu cụ thể và phân tích dữ liệu trong vài mili giây. Nó có thể kết hợp một thuật toán học máy để hỗ trợ phân tích và tìm ra các vấn đề tinh vi khó mô tả bằng các thuật toán được viết tay. Sau khi đào tạo với dữ liệu từ các hoạt động trực tiếp, các thuật toán học máy có thể xác định các bất thường và tạo ra cảnh báo cho các nhà quản lý vận hành ngay lập tức.
Một khi được triển khai để phân tích dữ liệu telemetry trực tiếp, một thuật toán học máy có khả năng gặp phải các tình huống mới không được bao gồm trong tập huấn luyện ban đầu. Nó có thể không phát hiện được các bất thường hoặc tạo ra các kết quả dương tính sai. Việc đào tạo lại tự động cho phép thuật toán học tập khi có kinh nghiệm để cải thiện hiệu suất và thích ứng với các điều kiện thay đổi. Các bản sao số có thể làm việc cùng nhau để phát hiện các phản hồi học máy không hợp lệ và xây dựng các tập huấn luyện mới để cung cấp cho việc đào tạo lại tự động. Bằng cách kết hợp việc đào tạo lại tự động, các doanh nghiệp đạt được lợi thế cạnh tranh với việc giám sát thời gian thực mang lại những insights có thể thực hiện được một cách đáng tin cậy khi học theo thời gian.
Nhìn về phía trước
Tích hợp công nghệ bản sao số với AI sinh thành và học máy có thể chuyển đổi cách các ngành giám sát các hệ thống trực tiếp phức tạp bằng cách trao quyền cho các insights thời gian thực tốt hơn và cho phép các nhà quản lý đưa ra quyết định nhanh hơn, chính xác hơn. Phiên bản 4 Bản sao số mới được phát hành của ScaleOut Software thêm AI sinh thành sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn của OpenAI và việc đào tạo lại học máy tự động để đưa việc giám sát thời gian thực tiến gần hơn đến mục tiêu các hoạt động hoàn toàn tự động.
(Nguồn ảnh: Unsplash)
Bài viết Chuyển đổi giám sát thời gian thực với các bản sao số được nâng cao bởi AI xuất hiện đầu tiên trên Tin tức AI.
