(अभिव्यक्ति)
आज कल वेबस्टोरीज़ में सबसे बहुचर्चित और लोकप्रिय विषय है कि आने वाले 100 सालों के बाद इन्सान कैसे दिखेंगे? और उस समय की स्थिति क्या होगी इसकी भविष्यवाणी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रदर्शित कर रहा है। जैसे बॉलीवुड के स्टार से लेकर आम नागरिकों के शारीरिक बनावट से लेकर परिवेश के परिवर्तन का आभाषी चित्रांकन एआई के जरिये किये जा रहा है। वास्तव में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस शब्द को 60 साल पहले गढ़ा गया था। लेकिन हाल ही में हमने एआई, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के सभी लाभों को अपने दैनिक जीवन में महसूस करना शुरू किया है। हम में से अधिकांश पहले से ही स्मार्ट मशीनों का उपयोग करते हैं जो सीखते हैं, आवाजों को पहचानते हैं, निर्णय लेते हैं, समस्याओं को हल करते हैं और हमारे द्वारा चलाए जाने वाले मार्गों से लेकर, जो फिल्में हम देखते हैं, जो कपड़े हम खरीदते हैं, हर चीज पर सिफारिशें करते हैं। हमारी जेब में स्मार्टफोन हैं, हमारे काउंटरटॉप्स पर बुद्धिमान निजी सहायक हैं, हमारे कारखानों में रोबोट हैं और हमारे राजमार्गों पर स्वायत्त वाहन हैं। और वह सिर्फ शुरुआत के लिए है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, डीप लर्निंग/मशीन लर्निंग सिस्टम का एयरोस्पेस उद्योग पर भी बड़ा प्रभाव पड़ रहा है। ऊपर वर्णित तकनीकों के साथ, उड़ान अधिक सुरक्षित, अधिक आरामदायक, अधिक पूर्वानुमानित और परिणाम आधारित होती जा रही है। एयरलाइंस शेड्यूल प्रदर्शन में सुधार करती हैं, कम ईंधन का उपयोग करती हैं और बेहतर यात्री अनुभव बनाती हैं। यात्रियों के लिए नेविगेट करने के लिए हवाई अड्डे अधिक कुशल और आसान हैं। ग्राउंड क्रू उड़ानों को तेजी से घुमाते हैं और प्रेषण संचालन अधिक कुशल और स्वायत्तता आधारित हो रहे हैं। प्रासंगिकता और मूल्य के अनुसार बेहतर खंड रणनीतियों और शुल्क प्राप्त करने के लिए एयरलाइंस सीखने की प्रणाली का उपयोग करने में सक्षम हैं। और विमान का रखरखाव आसान, तेज, निर्देशात्मक और अधिक सटीक है। यह सब और भी बहुत कुछ संभव है क्योंकि एयरोस्पेस एक ऐसा डेटा-समृद्ध पारिस्थितिकी तंत्र है। कनेक्टिविटी, डेटा एनालिटिक्स और इंडस्ट्रियल इंटरनेट ऑफ थिंग्स में हाल की प्रगति के साथ, हम परिचालन दक्षता, मिशन प्रभावशीलता और सभी की लाभप्रदता को प्रभावित करने वाले परिणामों को चलाने के लिए अलग-अलग प्रणालियों से उपलब्ध डेटा की विशाल मात्रा का उपयोग कर सकते हैं। ऑपरेटरों के प्रकार, एआई, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग ऐसे इंजन हैं जो पूरे पारिस्थितिकी तंत्र में दिमाग को जोड़ते हैं। विनिर्माण को छोड़ने के लिए नहीं, डिजिटल धागे से बंधे डिजिटल-भौतिक-डिजिटल लूप स्व-शिक्षण नेटवर्क बनाकर उद्योग 4.0 को पूरी तरह से अलग स्तर पर ले जा रहा है, जो लूप में मनुष्यों के बिना स्वायत्तता और निर्णय लेने के आश्चर्यजनक स्तर को लाने में सक्षम है।
निस्संदेह, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) कंप्यूटर विज्ञान का एक क्रांतिकारी क्षेत्र है, जो बिग डेटा, रोबोटिक्स और आईओटी जैसी विभिन्न उभरती प्रौद्योगिकियों का मुख्य घटक बनने के लिए तैयार है । यह आने वाले वर्षों में एक तकनीकी प्रर्वतक के रूप में कार्य करना जारी रखेगा। कुछ ही सालों में एआई फैंटेसी से हकीकत बन गया है। मशीनें जो इंसानों को बुद्धिमानी से मदद करती हैं, न केवल विज्ञान-फाई फिल्मों में बल्कि वास्तविक दुनिया में भी हैं। इस समय, हम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की दुनिया में रहते हैं जो कुछ वर्षों के लिए सिर्फ एक कहानी थी।
जब हम अनुप्रयोग परिनियोजन नियंत्रण के बारे में बात करते हैं, तो हमें सॉफ़्टवेयर विकास में जाने वाले विभिन्न चरणों को ध्यान में रखना होगा। इसका मतलब यह है कि विकास चरण के दौरान सॉफ़्टवेयर संस्करण नियंत्रण महत्वपूर्ण और अत्यधिक लाभदायक है। और चूंकि एआई सभी संभावित मुद्दों की भविष्यवाणी करने के बारे में है, यह इस चरण के दौरान समस्याओं का पता लगाने और अनुमान लगाने में एक अभिन्न और अत्यधिक उपयोगी उपकरण बन गया है। इस तरह, इनसे बचा जा सकता है और/या बिना किसी बड़ी बाधा के ठीक किया जा सकता है, जिसका अर्थ है कि डेवलपर्स को ऐप के समग्र प्रदर्शन में सुधार करने से पहले अंतिम चरण तक इंतजार नहीं करना पड़ेगा।
काफी बार, होस्टिंग सर्वर पर दैनिक आधार पर लाखों अनुरोधों की बमबारी होगी। जब भी ऐसा होता है, सर्वर को उन वेब पेजों को खोलने की आवश्यकता होती है, जिनके लिए उपयोगकर्ताओं द्वारा अनुरोध किया जा रहा है। अनुरोधों के निरंतर प्रवाह के कारण, कुछ सर्वर अनुत्तरदायी हो सकते हैं और लंबी अवधि में धीमा हो सकते हैं। एआई मेजबान सेवा को अनुकूलित करने में मदद कर सकता है ताकि ग्राहक सेवा में सुधार किया जा सके और समग्र संचालन को बढ़ाया जा सके। जैसे-जैसे आईटी की जरूरतें बढ़ेंगी, एआई का तेजी से उन आईटी स्टाफिंग मांगों को एकीकृत करने और वर्तमान व्यवसाय और तकनीकी कार्यों के बीच अधिक सहज एकीकरण प्रदान करने के लिए उपयोग किया जाएगा।
जब सेवा प्रबंधन की बात आती है तो एआई तकनीक और मशीन इंटेलिजेंस का भी व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। सेवा प्रबंधन के लिए एआई का लाभ उठाते समय, कंपनियां अपने संसाधनों का अधिक प्रभावी ढंग से उपयोग कर सकती हैं, सस्ती कीमत पर तेजी से डिलीवरी प्रदान कर सकती हैं। अपनी मशीन सीखने की क्षमताओं के लिए धन्यवाद, एआई आईटी कंपनियों को एक प्रकार की आत्म-समाधान सेवा डेस्क प्रदान करेगा जो उन्हें अपने सभी इनपुट डेटा का विश्लेषण करने और उपयोगकर्ताओं को उचित सुझाव और संभावित समाधान प्रदान करने की अनुमति देगा। एआई को लागू करके, वे उपयोगकर्ता के व्यवहार को ट्रैक करने, सुझाव देने और समग्र रूप से सेवा प्रबंधन प्रक्रिया को अधिक प्रभावी बनाने के लिए स्वयं सहायता विकल्प प्रदान करने में सक्षम होंगे। दूसरे शब्दों में, एआई उपयोगकर्ताओं को स्वयं-सेवा के माध्यम से बेहतर अनुभव प्रदान करेगा। इसके अलावा, एआई का उपयोग कंप्यूटर विज़न तकनीक को विकसित करने के लिए किया जा सकता है, जिसका उपयोग एमएल एल्गोरिदम की मदद से छवियों, पीडीएफ, वीडियो और पाठ छवियों के अनुक्रम से दृश्य समझ को स्वचालित करने के लिए किया जा सकता है। क्या होता है कि सीवी मानव दृष्टि के कुछ कार्यों को दोहराता है, लेकिन बहुत तेज और अन्य, अधिक सटीक दर पर एआई की मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग क्षमताएं सिस्टम को सर्विस डेस्क को सबमिट किए गए अनुरोध का विश्लेषण करने की अनुमति देंगी। एआई सभी समवर्ती अनुरोधों को ढूंढेगा, नए सबमिट किए गए लोगों की तुलना उन लोगों से करेगा जिन्हें पहले हल किया गया था, और पिछले अनुभव के आधार पर तत्काल समझ प्राप्त करें। अंतिम परिणाम अनुरोध का समाधान होगा।
लेखक
पुखराज प्राज
छत्तीसगढ़
