機械が人間よりも速く学んでいるこの世代では、まだ何百万人もの人々が追いつくために苦労している。 雇用の未来 2027年までに10人に6人の労働者が新たな訓練を必要とするのは、人工知能と自動化によるグローバルな転換が起きているためです。 このようなシナリオは、経済のあらゆる角に触れるスキルを求めるのに役立ちます。この変化する環境の中で、チームを構築し、スキルを強化する努力は、業界や市場を動かし続けるために不可欠です。これは、Saurav Kant Kumarのようなイニシアチブが有益で、現実世界の問題に直面し、グローバル市場に影響を与える方法でスキル構築を進めるガイダンスプロジェクトであることを証明する場です。 世界経済フォーラム 2023年レポート 8500万人の雇用 例えば、エネルギー部門では、データセンターは、石油探査からクラウドコンピューティングに至るまで、あらゆるものの背骨であり、ハードウェア故障による絶え間ない脅威に直面しています。 NVMe ドライブ、これらの高速ストレージ ユニットは、多くの警告なしに失敗し、業界に毎年数十億ドルを費やす停滞期につながります。失われたデータ、停止操作、修理請求の積み重ねを考えてください。ハイパースケールのセットアップでは、何千ものドライブが稼働していると、一つの故障がより大きな問題を引き起こし、掘削決定のために地震データを必要とするエネルギー企業を破壊することができます。 Saurav Kant Kumar は、NVMe の故障を予測するプロジェクト これは、高性能コンピューティングにおけるより広範な問題に対処する方法で注目すべきである。データ処理に対する世界的な需要が上昇するにつれて、AIのみのワークロードだけで、データセンターのエネルギー使用量は2026年までに倍増すると予想されている。 これらの予測ツールは、無駄な支出の修正を避けるのに役立ちます。商業的には、石油とガス企業のコストが低くなり、消費者のための燃料価格を安定させます。社会レベルでは、電子廃棄物が埋め立て場に蓄積されることが少なくなり、ドライブは本当に必要なときにのみ置き換えられます。Saurav Kant Kumarは、その範囲を思い出します:「我々は何千台もの機械から毎分メトリックを収集し、原料データを混乱を防ぐ警告に変えることを目指しました」このアプローチは、信頼性の高いデータセンターがオンラインショッピングから金融取引まですべてをサポートし、日常生活に影響を与える市場を安定させるグローバルなサプライチェーンに 業界評価 製造業では、生産ラインの欠陥は依然として頑固な問題であり、ブライヤーなどのパーソナルケア製品を生産する工場では、破損した部品や表面の斑点を含む小さな欠陥が抜け落ちて、収益を生み出す回想を引き起こす可能性があります。 低品質コントロールがシフォンオフできることを示す 製造業の売上高の割合で、世界の損失は浪費と再加工により数兆ドルに上る。小売業界にとって、これは棚の上に不一致な在庫を生み出し、価格が上昇し、信頼性の高い商品を期待する買い手を失望させます。Saurav Kant Kumarは、ブラザーヘッドにおける異常を検出するプロジェクトでこれに取り組んでいます。ResNetやYOLOのようなコンピュータビジョンモデルを使用して、何千もの画像を自動的にチェックし、人間の目なしで欠陥を検出しました。 研究 35%まで この結果、手動検査の割合が80%減少し、年間約230,000ドルを節約しました。しかし、製造業が世界的な小売業を供給している大規模な状況では、欠陥の減少は、安価な製品の安定した供給を意味します。これは、安価なパーソナルケア用品が衛生のための生命線である新興市場でうまく機能しています。廃棄物を減らすことによって、これらのソリューションは原材料の使用を削減し、金属やプラスチックなどの資源への圧力を緩和し、すでに鉱業の影響に苦しんでいる。社会は、より安全な製品がストアに到達し、質の高い商品へのアクセスが困難な地域の公衆衛生を改善することによって利益を得ています。 ロジスティクスは、特に運送業者に負荷を合わせる上で、独自の問題を提起しています。貨物の国境を越えて移動するために不可欠なトラックの世界は、燃料の使用を増やし、配送を遅らせる効率の低下に対処しています。 悪質な物流が加わることを推測する 開発途上国における貿易コストを削減するため、小売業界では、新鮮な製品が輸送中に腐食するか、電子機器が遅れて到着し、販売や消費者の信頼に影響を与える。 世界銀行 10～15% この変化は商業的な影響を及ぼし、トラック会社は顧客をよりよく維持し、他の場合、買い物客に渡されるオーバーヘッドを減らす。グローバルな規模で、最適化されたルートは、休憩トラックからの排出を削減し、世界の輸送の4分の1を占める気候目標を助ける。 小売業界は、より速く、より安価な配送を通じて勝利を感じ、アジアやアフリカなどの地域で電子商取引の成長を支える。Saurav Kant Kumarは、目標を述べました:「リアルタイムの位置と過去のパフォーマンスに基づいて運送業者のランキングを行い、退屈なプロセスを迅速なものに変え、通常のボトルブロックなしで商品の流れを助けました」と、社会はまた、忙しい港での渋滞の減少と、効率性が拡大のための資源を解放するため、より多くのロジスティックの雇用から利益を得ています。 CO2生産 電気通信では、イーサネットポートのようなインフラストラクチャの計画は公園で歩くことはありません。プロバイダは、ストリーミングやリモートワークからのデータの使用が爆発する中、予測需要と闘っています。 悪質な計画は、特にサービス不足の地域で、世界中で何十億ドルもの生産性を失う可能性があると指摘する。Saurav Kant Kumarは、LSTMとProphetを使用して、広大なデータセットを用いて予測モデルを開発し、地域のピークに合致するポート需要を予測しました。 国際電気通信連合 これにより、通信会社はよりスマートに規模を拡大し、世界中のユーザーのインターネットコストを低下させます。小売では、信頼性の高いネットワークがオンライン販売をサポートし、今では世界の買い物の20%を占めています。 社会は、より良い接続性により、デジタル格差を縮小し、遠隔地で教育と医療を提供することによって恩恵を受ける。 マーケター プロジェクトを超えて、Saurav Kant Kumarのリーダーシップはチーム構築とトレーニングで輝いています。彼はデータサイエンティストのグループを管理し、AIツールを通じて指導し、知識を広めるセッションを実行しました。 エネルギーや製造業などの業界では、熟練したチームがテクノロジーの採用を速やかに可能にし、グローバルな効率性を高める。 WEF これらの取り組みは、AIの変革に備えた労働力をサポートし、データ分析における役割を生み出し、古い仕事からの移行を容易にします。訓練されたチームは商業レベルでイノベーションを推し進め、生産部門を通じてGDPを高めます。 これらのプロジェクトは永続的な影響を約束する。データセンターの予測ツールは、より広範なハードウェアリスクに対処するために進化し、潜在的にグローバルダウンタイムを2桁で削減し、数十億ドルを産業に節約する可能性があります。製造業と物流において、自動検出とマッチングは、リアルタイムの調整のためにIoTと統合され、サプライチェーンがパンデミックなどの予測できない課題に対応できるようにします。

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Saurav Kant Kumar が産業と労働力を強化するために AI を使用している方法

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