วิธีการ Saurav Kant Kumar ใช้ AI เพื่อเสริมสร้างอุตสาหกรรมและแรงงาน

ในรุ่นนี้ที่เครื่องกําลังเรียนรู้เร็วกว่ามนุษย์ยังคงมีล้านคนพยายามที่จะติดตาม การทํางานในอนาคต นี่คือเพราะการเปลี่ยนแปลงทั่วโลกที่เกิดขึ้นเนื่องจากอัจฉริยะและอัตโนมัติ การวิจัยเดียวกันแสดงให้เห็นว่าการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้อาจส่งผลกระทบ ในสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงนี้ความพยายามในการสร้างทีมและเพิ่มความสามารถเป็นสิ่งจําเป็นเพื่อให้อุตสาหกรรมและตลาดเคลื่อนไหว นี่เป็นภูมิทัศน์ที่นวัตกรรมเช่นที่ของ Saurav Kant Kumar แสดงให้เห็นว่ามีคุณค่าและนําโครงการที่เผชิญกับปัญหาในโลกจริงและนําไปสู่การสร้างทักษะในทางที่ส่งผลกระทบต่อตลาดทั่วโลก ฟอรั่มเศรษฐกิจโลก รายงาน 2023 85 ล้านงาน ตัวอย่างเช่นในอุตสาหกรรมพลังงานที่ศูนย์ข้อมูลซึ่งเป็นรากฐานของทุกอย่างตั้งแต่การสํารวจน้ํามันไปจนถึงการคํานวณคลาวด์ต้องเผชิญกับภัยคุกคามอย่างต่อเนื่องจากความล้มเหลวของฮาร์ดแวร์ ไดรฟ์ NVMe หน่วยเก็บข้อมูลความเร็วสูงเหล่านั้นล้มเหลวโดยไม่ต้องแจ้งเตือนมากนําไปสู่เวลาหยุดทํางานที่ค่าใช้จ่ายอุตสาหกรรมหลายพันล้านทุกปีคิดถึงข้อมูลที่หายไปการดําเนินงานหยุดและค่าธรรมเนียมการซ่อมแซมที่รวบรวม ในการตั้งค่าขนาดใหญ่พร้อมกับหลายพันไดรฟ์ที่ทํางานความล้มเหลวหนึ่งอาจทําให้เกิดปัญหาที่ใหญ่ขึ้นซึ่งทําให้ บริษัท พลังงานที่ต้องการข้อมูลทางภูมิศาสตร์สําหรับการตัดสินใจในการขุดเจาะเสีย Saurav Kant Kumar เข้าสู่พื้นที่ที่ท้าทายนี้ด้วยโครงการ สิ่งที่ทําให้สิ่งนี้โดดเด่นคือวิธีที่มันจัดการกับปัญหาที่กว้างขวางในด้านการคํานวณประสิทธิภาพสูง ในขณะที่ความต้องการทั่วโลกสําหรับการประมวลผลข้อมูลเพิ่มขึ้นด้วยภาระงาน AI เท่านั้นคาดว่าจะใช้พลังงานสองเท่าในศูนย์ข้อมูลจนถึงปี 2026 เครื่องมือการคาดการณ์เหล่านี้ช่วยหลีกเลี่ยงการแก้ไขค่าใช้จ่ายที่เสียหาย ในเชิงพาณิชย์สิ่งนี้มีประโยชน์จากค่าใช้จ่ายที่ต่ํากว่าสําหรับ บริษัท ในอุตสาหกรรมน้ํามันและก๊าซซึ่งในทางกลับกันทําให้ราคาเชื้อเพลิงคงที่มากขึ้นสําหรับผู้บริโภค ในระดับสังคมความล้มเหลวน้อยลงนําไปสู่การสะสมขยะอิเล็กทรอนิกส์น้อยลงในตู้เสียเนื่องจากไดรฟ์จะถูกแทนที่เฉพาะเมื่อจําเป็นจริง ๆ Saurav Kant Kumar อ้างถึงขอบเขต: “เราก็จงมุ่งมั่นที่จะเก็บรวบรวมตัวชี้วัดทุกห้านาทีจากหลายพันเครื่องแปลงข้อมูลดิบเป็นข้อมูลเตือนภัยที่ป้องกันความโหดร้าย” วิธีนี้ได้ให้อาหารทั่วโลกซึ่งศูนย์ข้อมูลที่เชื่อถือได้สนับสนุนทุกอย่างตั้งแต่การซื้อขายออนไลน์ไปจนถึงการ ประเมินอุตสาหกรรม ในอุตสาหกรรมผลิตข้อบกพร่องในสายการผลิตยังคงเป็นปัญหาที่แข็งแกร่ง ในโรงงานที่ทําผลิตภัณฑ์ดูแลส่วนบุคคลเช่นเครื่องบําบัดข้อบกพร่องขนาดเล็กรวมถึงชิ้นส่วนที่แตกหรือจุดบนพื้นผิวสามารถเลื่อนผ่านนําไปสู่การกู้คืนที่กินเป็นผลกําไร แสดงให้เห็นว่าการควบคุมคุณภาพที่ไม่ดีสามารถปิด ของรายได้ของผู้ผลิตที่มีการสูญเสียทั่วโลกเป็นพันล้านดอลลาร์เนื่องจากความเสียหายและการประมวลผลใหม่ สําหรับธุรกิจค้าปลีกสิ่งนี้นําไปสู่สต็อกที่ไม่สม่ําเสมอบนชั้นวางราคาเพิ่มขึ้นและทําให้ผู้ซื้อที่คาดหวังสินค้าที่เชื่อถือได้น่าประหลาดใจ Saurav Kant Kumar ได้ดําเนินการนี้ในโครงการตรวจจับความผิดปกติในหัวเครื่องบด ด้วยการใช้รุ่นวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์เช่น ResNet และ YOLO เขาตรวจสอบอัตโนมัติหลายพันภาพและตรวจพบข้อบกพร่องโดยไม่มีตาของมนุษย์ การศึกษา ถึง 35% สิ่งนี้ส่งผลให้การตรวจสอบด้วยตนเองลดลง 80% ประหยัดประมาณ 230,000 ดอลลาร์ต่อปีสําหรับการดําเนินงานที่เกี่ยวข้อง แต่ในภาพที่ใหญ่กว่าซึ่งการผลิตให้อาหารค้าปลีกทั่วโลกข้อบกพร่องน้อยลงหมายถึงการจัดหาผลิตภัณฑ์ที่มีราคาไม่แพงมากขึ้น สิ่งนี้ทํางานได้ดีในตลาดที่พัฒนาขึ้นซึ่งผลิตภัณฑ์ดูแลส่วนบุคคลราคาถูกเป็นสายการดูแลสุขภาพ โดยการลดความเสียหายโซลูชั่นเหล่านี้จะลดการใช้วัตถุดิบช่วยลดความกดดัน върхуทรัพยากรเช่นโลหะและพลาสติกที่ได้รับแรงกดดันจากผลกระทบของการทําเหมืองแร่ โลกได้รับประโยชน์จากผลิตภัณฑ์ที่ปลอดภัยมากขึ้นที่เข้าถึงร้านค้าเร็วขึ้นปรับปรุงสุขภาพสาธารณะในภูมิภาคที่การเข้าถึงสินค้าที่มีคุณภาพเป็นเรื่องยาก และในร้านค้าปลีกมันทําให้ปัญหาการจัดเก็บข้อมูลเรียบง่ายช่วยให้โซลูชั่นเช่นซูเปอร์ม โลจิสติกส์ทําให้เกิดปัญหาของตัวเองโดยเฉพาะอย่างยิ่งในการจับคู่ภาระกับผู้ขนส่ง โลกของรถบรรทุกซึ่งเป็นสิ่งสําคัญสําหรับการขนส่งสินค้าข้ามชายแดนต้องจัดการกับความเสียหายที่เพิ่มการใช้เชื้อเพลิงและล่าช้าการจัดส่ง ในโลกการจัดส่งที่ไม่ตรงกันข้ามมีส่วนร่วมในการทําลายโซ่ซัพพลาย การประเมินว่าโลจิสติกส์ที่ไม่ดีเพิ่ม เพื่อเพิ่มค่าใช้จ่ายในการซื้อขายในประเทศที่พัฒนาขึ้น สําหรับร้านค้าปลีกสิ่งนี้จะนําไปสู่การทําลายผลิตภัณฑ์สดในระหว่างการขนส่งหรืออุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ที่มาถึงช้าส่งผลกระทบต่อการขายและความไว้วางใจของผู้บริโภค Saurav Kant Kumar ได้อัตโนมัติการจัดอันดับผู้ให้บริการสําหรับการเคลื่อนไหวของโหลดโดยใช้ข้อมูลทางประวัติศาสตร์และการเรียนรู้เครื่องเพื่อลดจํานวนการโทรที่จําเป็นสําหรับการจองได้ถึง 90% ธนาคารโลก 10 ถึง 15% การเปลี่ยนแปลงนี้มีผลกระทบทางพาณิชย์เนื่องจาก บริษัท รถบรรทุกเก็บลูกค้าได้ดีขึ้นลดค่าธรรมเนียมที่ถูกส่งไปยังผู้ซื้อ ในระดับโลกเส้นทางที่เพิ่มประสิทธิภาพช่วยลดการปล่อยก๊าซจากรถบรรทุกที่ว่างเปล่าช่วยให้บรรลุเป้าหมายด้านภูมิอากาศเนื่องจากการขนส่งเป็นหนึ่งในสี่ของโลก อุตสาหกรรมค้าปลีกรู้สึกว่าชนะผ่านการจัดส่งที่เร็วขึ้นและราคาถูกกว่าซึ่งในทางกลับกันสนับสนุนการเติบโตของอีคอมเมิร์ซในสถานที่เช่นเอเชียและแอฟริกา Saurav Kant Kumar อธิบายเป้าหมาย: “โดยการจัดอันดับผู้ให้บริการตามตําแหน่งในเวลาจริงและประสิทธิภาพในอดีตเราได้เปลี่ยนกระบวนการที่เหนื่อยล้าไปเป็นสิ่งที่รวดเร็วช่วยให้สินค้าไหลเวียนโดยไม่ต้องขัดขวางปกติ” Society จะได้รับประโยชน์จากสิ่งนี้ด้วยความรบกวนการจราจรลดลงในพอร์ตที่ว่างเปล่าและงานมากขึ้นในด้านโลจิสติกส์เนื่องจากประสิทธิภาพช่วยให้ทรัพยากรในการขยายตัว การผลิต CO2 ในด้านโทรคมนาคมการวางแผนโครงสร้างพื้นฐานเช่นพอร์ต Ethernet ไม่ได้เดินในสวนสาธารณะ ผู้ให้บริการต่อสู้กับความต้องการการคาดการณ์ในขณะที่การใช้ข้อมูลจากการสตรีมมิ่งและการทํางานระยะไกลถูกระเบิด ทําผิดและคุณจะเสียเงินในการใช้กําลังที่ไม่ได้ใช้หรือเผชิญกับการหยุดทํางานที่ยกเลิกการเชื่อมต่อล้าน หมายเหตุว่าการวางแผนที่ไม่ดีอาจนําไปสู่การสูญเสียผลผลิตเป็นพันล้านทั่วโลกโดยเฉพาะอย่างยิ่งในพื้นที่ที่มีบริการต่ํา Saurav Kant Kumar ได้พัฒนารุ่นการคาดการณ์โดยใช้ LSTM และ Prophet บนชุดข้อมูลขนาดใหญ่คาดการณ์ความต้องการของพอร์ตที่จะสอดคล้องกับจุดสูงสุดในภูมิภาค สหภาพโทรคมนาคมนานาชาติ นี่หมายความว่า บริษัท โทรคมนาคมมีขนาดที่สมาร์ทมากขึ้นทําให้ค่าใช้จ่ายอินเทอร์เน็ตลดลงสําหรับผู้ใช้ทั่วโลก ในด้านการค้าปลีกเครือข่ายที่เชื่อถือได้สนับสนุนการขายออนไลน์ซึ่งตอนนี้เป็น 20% ของการซื้อขายทั่วโลกต่อเดือน สถิติสังคมได้รับประโยชน์จากการเชื่อมต่อที่ดีขึ้นสะท้อนความขัดแย้งทางดิจิตอลให้การศึกษาและการดูแลสุขภาพในสถานที่ห่างไกล โดยการหลีกเลี่ยงการก่อสร้างมากเกินไปก็ยังประหยัดพลังงานโดยยึดติดกับแรงกระตุ้นความยืดหยุ่น eMarketer นอกเหนือจากโครงการ Saurav Kant Kumar เป็นผู้นําในการสร้างทีมและการฝึกอบรม เขาจัดการกลุ่มนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลนําพวกเขาผ่านเครื่องมือ AI และเรียกใช้การประชุมเพื่อแพร่กระจายความรู้ สิ่งนี้จะจัดการกับความแตกต่างในทักษะอย่างแข็งแกร่งซึ่งเป็น ในอุตสาหกรรมเช่นพลังงานและการผลิตทีมงานที่มีทักษะสูงช่วยให้การนําเทคโนโลยีมาใช้เร็วขึ้นเพิ่มประสิทธิภาพระดับโลก WEF ความพยายามเหล่านี้สนับสนุนแรงงานที่พร้อมที่จะตอบสนองความท้าทายของ AI โดยสร้างบทบาทในการวิเคราะห์ข้อมูลในขณะที่บรรเทาการเปลี่ยนแปลงจากงานเก่า ทีมงานที่ได้รับการฝึกอบรมขับเคลื่อนนวัตกรรมในระดับเชิงพาณิชย์ช่วยเพิ่ม GDP ผ่านอุตสาหกรรมที่ผลิตสังคมได้รับประโยชน์จากการเจริญเติบโตที่ครอบคลุมด้วยการฝึกอบรมที่เปิดประตูสําหรับกลุ่มต่างๆ จากมุมมองในอนาคตโครงการเหล่านี้สัญญาถึงผลกระทบที่ยั่งยืน เครื่องมือการคาดการณ์ในศูนย์ข้อมูลสามารถพัฒนาเพื่อจัดการกับความเสี่ยงของฮาร์ดแวร์ที่กว้างขึ้นซึ่งอาจลดเวลาหยุดทํางานทั่วโลกด้วยตัวเลขสองตัวและประหยัดอุตสาหกรรมร้อยพันล้าน ในอุตสาหกรรมการผลิตและโลจิสติกส์การตรวจจับอัตโนมัติและการจับคู่อาจรวมเข้ากับ IoT สําหรับการปรับเปลี่ยนในเวลาจริงทําให้โซลูชั่นการจัดหามีความทนทานต่อความท้าทายที่ไม่คาดการณ์ได้เช่นปานาเมติก การคาดการณ์ทางโทรคมนาคมสามารถผสมผสานกับการเปิดตัว 5G ให้การเชื่อมต่อที่ไร้รอยต่อซึ่งช่วยให้เมืองอัจฉริยะ การพัฒนาทักษะแพร่กระจายสามารถปิดช่องว่างได้เร็วขึ้นนําไปสู่สภาพแวดล้อมที่โอกาสในการจ้างงานเกิน