U ovoj generaciji u kojoj mašine uče brže od ljudi, još uvijek se milijuni bore da nastave. Budućnost radnih mjesta , šest od deset radnika će trebati novu obuku do 2027. godine.To je zbog globalnih promena koje se odvijaju zbog veštačke inteligencije i automatizacije. dok generira 97 miliona novih. Takav scenarij bi se borio za vještine koje dodiruju svaki kutak ekonomije. U ovom promjenjivom okruženju, napori za izgradnju timova i oštrenje sposobnosti su neophodni za održavanje industrija i tržišta u pokretu. Ovo je krajolik u kojem inicijative poput Saurav Kant Kumar dokazuju vrijedne, vodeće projekte koji se suočavaju sa stvarnim problemima i unapređuju izgradnju vještina na načine koji utječu na globalna tržišta. Svjetski ekonomski forum Izveštaj 2023 85 miliona radnih mjesta Uzmimo, na primer, energetski sektor, gde su podatkovni centri, koji su leđa svega od istraživanja nafte do cloud computing-a, suočeni sa stalnim prijetnjama od hardverskih kvarova. NVMe pogoni, te brzih skladišnih jedinica, ne uspevaju bez mnogo upozorenja, što dovodi do neuspjeha koji koštaju industriju milijarde svake godine; pomislite na izgubljene podatke, zaustavljene operacije i popravne račune. U hiperskaliranim podešavanjima, s hiljadama pogona u toku, jedan neuspjeh može izazvati veće probleme, poremetivši energetske kompanije kojima su potrebni seizmički podaci za odluke o bušenju. Saurav Kant Kumar došao je u ovaj izazovni prostor s projektom na predviđanju neuspjeha Kako globalna potražnja za obradom podataka raste, sa AI radnim opterećenjima samo se očekuje da će udvostručiti potrošnju energije u podatkovnim centrima do 2026. godine. , ovi prediktivni alati pomažu u izbjegavanju gubitka troškova. Komercijalno, to ima koristi od nižih troškova za kompanije u nafti i plinu, što zauzvrat održava cijene goriva stabilnije za potrošače. Na društvenoj razini, manje neuspjeha rezultira manje elektroničkim otpadom koji se nakuplja na odlagalištima, jer se pogoni zamjenjuju samo kada je to zaista potrebno. Saurav Kant Kumar podsjeća na opseg: „Cilj nam je bio prikupljanje metrika svakih pet minuta od hiljada strojeva, pretvarajući sirove podatke u upozorenja koja sprečavaju haos.“ Ovaj pristup je nahranio globalne lance opskrbe, gdje pouzdani podatkovni centri podržavaju sve od online kupovine do finansijskih transakcija, stabiliziraju Procjene industrije U proizvodnji, nedostatci u proizvodnim linijama ostaju tvrdoglavi problem.U tvornicama koje proizvode proizvode za osobnu njegu kao što su brijalice, sitne nedostatke, uključujući slomljene dijelove ili površinske mrlje, mogu proći kroz, što dovodi do podsjetnika koji jedu u profit. pokazati da loša kontrola kvalitete može odustati od Za maloprodajna preduzeća, to dovodi do nedosljednih zaliha na policama, povećanja cijena i frustrirajućih kupaca koji očekuju pouzdane robe. Saurav Kant Kumar je to preuzeo u projektu detekcije anomalija u glavi brijalice. Koristeći modele računalne vizije kao što su ResNet i YOLO, automatizovao je provjere na hiljadama slika, otkrivajući nedostatke bez ljudskih očiju. Studije Do 35 odsto To je rezultiralo smanjenjem broja ručnih inspekcija za 80%, što je uštedjelo oko 230.000 dolara godišnje za uključene operacije. Ali u većoj slici, gdje proizvodnja hrani globalnu maloprodaju, manje nedostataka podrazumijeva stalniju opskrbu pristupačnim proizvodima. To dobro deluje na tržištima u razvoju, gdje su jeftini proizvodi za osobnu njegu životna linija za higijenu. Reduciranjem otpada ta rješenja smanjujuju upotrebu sirovina, olakšavajući pritisak na resurse kao što su metali i plastika koji su već opterećeni uticajima rudarstva. Društvo koristi sigurnijim proizvodima koji brže stižu do prodavnica, poboljšavajući javno zdravlje u regijama u kojima je pristup kvalitetnim robama težak. Logistika postavlja svoje probleme, posebno u usklađivanju tereta s prevoznicima. Svijet kamiona, bitan za kretanje robe preko granica, bavi se neučinkovitostima koje povećavaju potrošnju goriva i odgađaju isporuke. procjenjujući da loša logistika dodaje za trgovinu troškovima u zemljama u razvoju. za maloprodaju, to dovodi do svježe proizvode trule u tranzitu ili elektronike stiže kasno, što utječe na prodaju i poverenje potrošača. Saurav Kant Kumar automatizovan transportni rang za pokrete tereta, koristeći povijesne podatke i strojno učenje da smanji broj poziva potrebnih za rezervacije za 90%. Svetska banka 10 do 15 odsto Ova promena ima komercijalni uticaj jer kamionske tvrtke bolje zadržavaju kupce, smanjujući troškove koji se inače prenose kupcima.Na globalnoj razini, optimizovane rute smanjuju emisije iz neaktivnih kamiona, pomažući klimatskim ciljevima jer transport čini četvrtinu svjetske potrošnje Maloprodajna industrija osjeća pobjedu kroz brže, jeftinije isporuke, što zauzvrat podržava rast e-trgovine u mestima kao što su Azija i Afrika. Saurav Kant Kumar opisao je cilj: „Pokretanjem prevoznika na osnovu lokacije u realnom vremenu i prethodnih performansi, pretvorili smo dosadan proces u nešto brzo, pomažući da roba teče bez uobičajenih bočica.“ Društvo dobija i od toga, sa smanjenim zagušenjem saobraćaja u zauzetim lukama i više radnih mjesta u logistici jer efikasnost oslobađa resurse za ekspanziju. CO2 proizvodnja U telekomunikacijama, planiranje infrastrukture kao što su Ethernet portovi nije šetnja u parku. Dobavljači se bore s predviđanjem potražnje usred eksplozivne upotrebe podataka od streaming i daljinskog rada. Pogrešite, a vi ili trošite novac na neiskorišteni kapacitet ili se suočite sa prekidima koji odvajaju milione. napominje da loše planiranje može dovesti do gubitka produktivnosti u milijardama širom svijeta, posebno u područjima sa lošim uslugama. Saurav Kant Kumar razvio je modele predviđanja koristeći LSTM i Prophet na ogromnim skupovima podataka, predviđajući potrebe luka da se usklade s regionalnim vrhuncima. Međunarodna telekomunikaciona unija To dodatno podrazumeva da telekomunikacione kompanije skale pametnije, održavajući troškove interneta niže za korisnike širom svijeta.U maloprodaji, pouzdane mreže podržavaju online prodaju, koja sada čini 20% globalne kupovine po danu. Društvo ima koristi od bolje povezanosti pomicanja digitalnih razlika, pružanja obrazovanja i zdravstvene zaštite u udaljenim mjestima. eMarketeri Pored projekata, Saurav Kant Kumarovo vodstvo sija u izgradnji tima i obuci. Upravljao je grupama naučnika podataka, vodio ih kroz AI alate i vodio sesije za širenje znanja. U industrijama kao što su energetika i proizvodnja, visoko kvalificirani timovi omogućuju brže usvajanje tehnologije, povećavajući globalnu efikasnost. Uslovi Ovi napori podržavaju radnu snagu spremnu za preokret AI-a, generirajući uloge u analizi podataka dok olakšavaju prijelaze sa starih poslova. Obučeni timovi pokreću inovacije na komercijalnoj razini, povećavajući BDP kroz produktivne sektore. Društvo dobija kroz inkluzivni rast, sa obukom koja otvara vrata za različite grupe. Iz futurističkog gledišta, ovi projekti obećavaju trajni uticaj. Prediktivni alati u podatkovnim centrima mogli bi evoluirati kako bi se nosili sa širim hardverskim rizicima, potencijalno smanjujući globalne prekide za dvostruke cifre i štedeći industrije stotine milijardi. U proizvodnji i logistici, automatizovane detekcije i usklađivanja mogli bi se integrisati sa IoT-om za prilagodbe u realnom vremenu, čineći lance opskrbe otpornim na nepredvidive izazove kao što su pandemije. Telekomunikacijska prognoza mogla bi se kombinirati sa 5G uvođenjem, pružajući besprijekornu povezivost koja snabdeva pametne gradove. Kako se razvoj vještina širi, mogao bi brže zatvoriti praznine,

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

Ovaj audio je proizveden na originalnom jeziku priče!

Kako Saurav Kant Kumar koristi AI da ojača industrije – i radnu snagu

About Author

KOMENTARI

HANG TAGS

OVAJ ČLANAK JE PREDSTAVLJEN U

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps