- Сравнение
- Вычисление
- Новый искусственный интеллект Nvidia может облегчить поиск предложения «Черной пятницы» и RTX 3080.
Похоже, Nvidia устала от пандемических дефицитов, поскольку она только что объявила о новых усилиях по использованию своего искусственного интеллекта для доставки продуктов с заводов в магазины и дома, как раз к распродажам в Черную пятницу. Новое программное обеспечение ReOpt AI от Nvidia сочетает в себе уже существующее программное обеспечение компании для машинного обучения с уже существующими данными и алгоритмами, специфичными для местных регионов, для определения наиболее оптимизированного маршрута для транспортных средств доставки. По мере приближения Черной пятницы 2021 года, которая, похоже, уже страдает от дефицита товаров, из-за которого новейшие и лучшие устройства в течение нескольких месяцев не попадали в наши руки, Nvidia предполагает, что ее новый инструмент может стать благом для потребителей и бизнеса. Производители и магазины могут обеспечить максимально бесперебойную работу цепочек поставок и наличие запасов на должном уровне, в то время как покупатели могут немного расслабиться, зная, что лучшие предложения не заключаются. . Учитывая, насколько мы близки к распродажам этого года (первые сделки уже начинают появляться), для Nvidia, возможно, уже немного поздно поддерживать Черную пятницу в этом году. Но инструмент Nvidia можно использовать, чтобы помочь покупателям получить подарки в последнюю минуту в декабре и воспользоваться преимуществами январских распродаж, которые мы обычно наблюдаем в Новом году. Однако некоторые компании уже внедрили эту систему; Domino's Pizza использует AI ReOpt от Nvidia для доставки заказов, поэтому, если вы чувствуете, что ваша еда на вынос доставлена немного быстрее, чем раньше, вы можете поблагодарить производителя видеокарты.
Анализ: делаем наше будущее
ИТ-персонал сразу поймет, что это последняя попытка компании решить хорошо известную проблему провайдеров роуминга, цель которой — найти наиболее эффективный маршрут между множеством различных точек. Хотя это довольно тривиально для системы с небольшим количеством пунктов назначения, по мере того, как вы увеличиваете сложность ситуации и добавляете различные маршруты и виды транспорта между локациями, это становится проблемой, которую человеку будет трудно решить быстро. Для компьютера проблема гораздо проще, и опыт Nvidia в области видеокарт будет вам очень полезен. Графический процессор визуализирует сцену, выполняя множество очень простых вычислений. Сложность этой задачи и необходимость в очень качественных компонентах возникает из-за того, что существует большое количество этих вычислений, которые необходимо выполнить одновременно, особенно когда вводятся более качественная графика и такие эффекты, как трассировка лучей. Точно так же измерить эффективность маршрута из пункта А в пункт Б нетрудно, но существует проблема коммивояжера, поскольку необходимо измерить несколько тысяч маршрутов между несколькими тысячами точек. Если вы ищете наиболее полезные данные, вам также необходимо делать это как можно ближе к реальному времени, точно так же, как графический процессор должен отображать изображение в реальном времени по мере развития игры и реагировать на вводимые данные игры. Игрок. . Это свойство графических процессоров также является причиной того, что они так востребованы майнерами криптовалют: майнинг требует от вас выполнения множества очень простых шагов. Это еще одна причина, по которой вы не смогли найти RTX 3080, которую так отчаянно ищете. Если вас не волнует логистика (честно говоря, это довольно скучная тема), вам всегда следует следить за искусственным интеллектом Nvidia. Задача продавца также находит применение в секвенировании ДНК, и Nvidia объявила, что стартап по разработке лекарств (Entos) будет использовать свое программное обеспечение для машинного обучения, чтобы найти методы лечения следующего поколения, которые работают лучше, чем те, которые мы имеем сейчас. Аналогичным образом, Nvidia объяснила, что ее ИИ может также помочь ученым лучше отслеживать последствия изменения климата и создавать более точные модели для понимания климатических катастроф, которые мы можем наблюдать, чтобы у сообществ было больше времени для подготовки к тому, что их ждет.