Applied Computing

ខួរក្បាល AI សម្រាប់រោងចក្រចម្រាញ់ប្រេង និងគីមី ដែលទស្សន៍ទាយដោយគោរពតាមច្បាប់រូបវិទ្យា

Contact for pricing United Kingdom

រោងចក្រចម្រាញ់ប្រេងមួយមានដំឡើង სែនស័រ (sensor) រាប់ម៉ឺនគ្រឿង ប៉ុន្តែយោងតាមក្រុមហ៊ុន ទិន្នន័យដែលយកមកប្រើប្រាស់ពិតប្រាកដក្នុងការសម្រេចចិត្តគឺមានតិចជាង 8% ប៉ុណ្ណោះ។ ផលិតផល Orbital របស់ Applied Computing ចង់យក 92% ដែលនៅសល់មកប្រើប្រាស់—ហើយការទស្សន៍ទាយរបស់វាត្រូវតែឆ្លងកាត់ការត្រួតពិនិត្យនៃគោលការណ៍អភិរក្សម៉ាស និងឌីណាមិកប្រតិកម្ម មិនមែនគ្រាន់តែមើលទៅសមហេតុផលក្នុងផ្នែកស្ថិតិប៉ុណ្ណោះទេ។

មុខងារពិសេស និងសេណារីយ៉ូនៃការប្រើប្រាស់

Orbital ត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយការដាក់ត្រួតលើគ្នានូវម៉ូដែលចំនួនបី។ ម៉ូដែលស៊េរីពេលវេលា (Time-series) ភ្ជាប់ទៅនឹងប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រង និងបណ្ណាល័យប្រវត្តិទិន្នន័យ (Data historian) ដើម្បីទស្សន៍ទាយនិន្នាការ និងរកឃើញភាពខុសប្រក្រតី។ ម៉ូដែលរូបវិទ្យាធ្វើតួនាទីជាអ្នកត្រួតពិនិត្យ ដើម្បីធានាថាផលវិជ្ជមាននៃការទស្សន៍ទាយគឺស្របតាមតុល្យភាពម៉ាស អភិរក្សថាមពល និងឌីណាមិកប្រតិកម្ម ដែលនេះជាចំណុចខុសគ្នារវាងវា និង AI ឧស្សាហកម្មទូទៅ។ ម៉ូដែលភាសាត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលដោយចំណេះដឹងវិស្វកម្មគីមី ដែលអាចបកស្រាយឯកសារក្នុងរោងចក្រ និងផ្តល់យោបល់លើសកម្មភាព។ អតិថិជនគោលដៅគឺក្រុមហ៊ុនថាមពលដែលគ្រប់គ្រងហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធសំខាន់ៗ ជាពិសេសប្រេង ឧស្ម័ន រោងចក្រចម្រាញ់ប្រេង និងរោងចក្រគីមី។ ក្រុមហ៊ុនមានទីស្នាក់ការកណ្តាលនៅទីក្រុងឡອນដ៍ ចក្រភពអង់គ្លេស ផ្តល់អាទិភាពដល់ការធ្វើការពីចម្ងាយ ស្ថាបនិកគឺជាศิษย์เก่า មកពី Imperial College London ដោយមានលោក Dan Jeavons អតីតប្រធានគម្រោង AI របស់ Shell ធ្វើជាប្រធាន ហើយបានបញ្ចប់ការរៃអង្គាសថវិកា Seed ចំនួន 9 លានផោនរួចហើយ។

ស័ក្តិសមសម្រាប់ផ្នែកវិស្វកម្មដំណើរការ និងផ្នែកប្រតិបត្តិការនៃរោងចក្រចម្រាញ់ប្រេង គីមី និងឧស្ម័ន។ ការរចនាដ៏គួរឱ្យកត់សម្គាល់បំផុតនៃផលិតផលនេះគឺ "ម៉ូដែលរូបវិទ្យាធ្វើជាអ្នកចាំទី": ម៉ូដែលដែលជំរុញដោយទិន្នន័យសុទ្ធសាធ តែងតែមិនត្រូវបានទុកចិត្តនៅក្នុងឧស្សាហកម្មដំណើរការនោះទេ ព្រោះវាអាចផ្តល់នូវអនុសាសន៍ដែលល្មើសនឹងរូបវិទ្យា ដែលធ្វើឱ្យវិស្វករមិនกล้าធ្វើតាម។ ការប្រើប្រាស់កម្រិតកំណត់រូបវិទ្យាដើម្បីจำกัดលទ្ធផលរបស់ AI ให้อยู่ក្នុងដែនកំណត់ដែលសមហេតុផលគឺជាគន្លឹះដែលធ្វើឱ្យវិស្វករពេញចិត្តក្នុងការទទួលយក។

លក្ខណៈសំខាន់

ម៉ូដែលស៊េរីពេលវេលា៖ ភ្ជាប់ប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រង និងបណ្ណាល័យប្រវត្តិទិន្នន័យសម្រាប់ការទស្សន៍ទាយនិន្នាការ
ម៉ូដែលរូបវិទ្យា៖ ធានាថាការទស្សន៍ទាយស្របតាមតុល្យភាពម៉ាស អភិរក្សថាមពល និងឌីណាមិកប្រតិកម្ម
ម៉ូដែលភាសា៖ បានបណ្តុះបណ្តាលដោយចំណេះដឹងគីមី ដើម្បីបកស្រាយឯកសាររោងចក្រ និងណែនាំសកម្មភាព
ការរកឃើញភាពខុសប្រក្រតី និងការជូនដំណឹងជាមុន
ការរចនាពិសេសសម្រាប់ដំណើរការចម្រាញ់ប្រេង គីមី និងប្រេងឥន្ធនៈ

គុណសម្បត្តិ

ការរចនាកម្រិតកំណត់រូបវិទ្យាអនុញ្ញាតឱ្យវិស្វករអាចផ្ទៀងផ្ទាត់ និងกล้าយក ទៅប្រើប្រាស់
ក្រុមការងារមានបទពិសោធន៍ជាក់ស្តែងពីក្រុមហ៊ុនថាមពលធំៗដូចជា Shell
អាច xử lý ទិន្នន័យលេខ និងឯកសារបច្ចេកទេសក្នុងពេលតែមួយ គ្របដណ្តប់យ៉ាងពេញលេញ

គុណវិបត្តិ

អតិថិជនកំណត់ត្រឹមតែឧស្សាហកម្មដំណើរការខ្នាតធំ មិនស័ក្តិសមសម្រាប់អាជីវកម្មខ្នាតតូច និងមធ្យម
ទាមទារការរួមបញ្ចូលគ្នាយ่างស៊ីជម្រៅជាមួយប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រងដែលមានស្រាប់ ការអនុវត្តគឺជាគម្រោងរយៈពេលវែង
ក្រុមហ៊ុនត្រូវបានបង្កើតឡើងក្នុងឆ្នាំ 2023 ករណីសិក្សារយៈពេលវែងនៅតែបន្តប្រមូលផ្តុំ

ករណីប្រើប្រាស់

ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពប៉ារ៉ាម៉ែត្រនៃដំណើរការចម្រាញ់ប្រេង និងគីមី
ការរកឃើញភាពខុសប្រក្រតីនៃឧបករណ៍តាំងពីដំណាក់កាលដំបូង
ការស្វែងរកចំណេះដឹងពីឯកសារបច្ចេកទេសក្នុងរោងចក្រ
ការកែលម្អជាបន្តបន្ទាប់នូវសុវត្ថិភាព និងប្រសិទ្ធភាពប្រតិបត្តិការ

កំណត់ចំណាំអ្នកកែសម្រួល

AI ឧស្សាហកម្មត្រូវបានគេនិយាយច្រើនក្នុងរយៈពេលប៉ុន្មានឆ្នាំចុងក្រោយនេះ ប៉ុន្តែឧបសគ្គពិតប្រាកដមិនមែនស្ថិតលើទំហំរបស់ម៉ូដែលនោះទេ ប៉ុន្តែគឺថាតើវិស្វករกล้าធ្វើតាមវាឬអត់។ ការប្រើប្រាស់រូបវិទ្យាជាអ្នកចាំទី គឺជាយុទ្ធសាស្ត្រដ៏ឆ្លាតវៃមួយ។

សំណួរញឹកញាប់

តើ «ការត្រួតពិនិត្យដោយម៉ូដែលរូបវិទ្យា» ដោះស្រាយបញ្ហាអ្វីខ្លះ?

ម៉ូដែលដែលជំរុញដោយទិន្នន័យសុទ្ធសាធអាចផ្តល់នូវអនុសាសន៍ដែលសមហេតុផលក្នុងផ្នែកស្ថិតិ ប៉ុន្តែមិនអាចទៅរួចក្នុងផ្នែករូបវិទ្យា ដូចជាប៉ារ៉ាម៉ែត្រប្រតិបត្តិការដែលរំលោភលើតុល្យភាពម៉ាសជាដើម។ នៅពេលដែលវិស្វករឃើញលទ្ធផលបែបនេះ ពួកគេនឹងលែងទុកចិត្តប្រព័ន្ធទៀតហើយ។ បន្ទាប់ពីបន្ថែមការកំណត់រូបវិទ្យា ការណែនាំរបស់ AI យ៉ាងហោចណាស់ស្ថិតក្នុងដែនកំណត់ដែលអាចធ្វើទៅបានតាមផ្នែករូបវិទ្យា ដែលនេះជាចំណុចរបត់ថាតើវាអាចត្រូវបានអនុម័តឬអត់។

តើអ្វីជាការពិបាកក្នុងការណែនាំប្រព័ន្ធនេះចូលក្នុងរោងចក្រ?

ការពិបាកបំផុតជាទូទៅមិនមែនជាបច្ចេកវិទ្យាទេ ប៉ុន្តែជាទិន្នន័យ—ថាតើទិន្នន័យប្រវត្តិសាស្ត្រនៃប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រងត្រូវបានរក្សាទុកយ៉ាងពេញលេញ តើការដាក់ស្លាក (tagging) ស្របគ្នាដែរឬទេ និងថាតើអាចភ្ជាប់រវាងរោងចក្រផ្សេងៗគ្នាបានដែរឬទេ។ រោងចក្រចាស់ៗភាគច្រើនតែងតែជាប់គាំងនៅចំណុចនេះ។ វាត្រូវបានណែនាំឱ្យធ្វើការត្រួតពិនិត្យទិន្នន័យជាមុនសិន ជាជាងលោតទៅជ្រើសរើសផលិតផលផ្ទាល់។

ឧបករណ៍ AI ពាក់ព័ន្ធ

實價雷達 HouseTW

វេទិកាអចលនទ្រព្យតៃវ៉ាន់ឥតគិតថ្លៃដែលបង្ហាញទិន្នន័យប្រតិបត្តិការផ្លូវការចំនួន ៣,៤៩ លានកំណត់ត្រា ត្រួតជាមួយផែនទីហានិភ័យដីរលាយ ខ្សែសង្វាក់ភ្លោះ និងតំបន់ជន់លិច

Free Featured Taiwan 4.6