ក្នុងអំឡុងពេលនៃការផ្លាស់ប្តូរឌីជីថលឧស្សាហកម្មនេះបានកំណត់យ៉ាងឆាប់រហ័សអំពីរបៀបដែលអេឡិចត្រូនិត្រូវបានបង្កើតឡើងនៅក្នុងការផលិតទាំងអស់។ ក្នុងចំណោមអ្នកច្នៃប្រឌិតដែលនាំមុខគេការផ្លាស់ប្តូរនេះគឺ , ដែលមានជំនាញវិជ្ជាជីវៈខុសគ្នានៃការរួមបញ្ចូលគ្នានៃអ៊ីនធឺណិតអ៊ីនធឺណិតអ៊ីនធឺណិតអ៊ីនធឺណិតអ៊ីនធឺណិតអ៊ីនធឺណិតអ៊ីនធឺណិតអ៊ីនធឺណិតអ៊ីនធឺណិតអ៊ីនធឺណិតអ៊ីនធឺណិតអ៊ីនធឺណិតអ៊ីនធឺណិតអ៊ីនធឺណិត វាត្រូវបានពិនិត្យឡើងវិញអំពីរបៀបដែលគំនិតទិន្នន័យដែលមានភាពងាយស្រួលអាចធ្វើឱ្យមានប្រសិទ្ធិភាពនិងមានភាពងាយស្រួលក្នុងផ្នែកមួយនៃឧស្សាហកម្មដែលមានភាពងាយស្រួលបំផុតនៅលើពិភពលោក: ការផលិតពណ៌។ Raviteja Meda ឧបករណ៍បច្ចេកទេសទិន្នន័យសម្រាប់ការកាត់បន្ថយ AI នៅក្នុងប្រតិបត្តិការផលិតកែវ A Foundation Built on Data Engineering ការស្រាវជ្រាវរបស់ Raviteja Meda បានចាប់ផ្តើមដោយគោលបំណងយ៉ាងងាយស្រួល: AI មិនអាច ក្នុងការផលិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រ  thrive without strong data engineering ដោយផ្តោតលើ "បំពង់ទិន្នន័យ" Meda បានកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធដែលចាប់ផ្តើមជាមួយមេក្រង់ទិន្នន័យនៅមូលដ្ឋានធ្វើដំណើរតាមរយៈតម្រូវការនិងតម្រូវការទិន្នន័យនិងកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធនិងបញ្ចប់នៅក្នុងកញ្ចក់ទិន្នន័យដែលអនុញ្ញាតឱ្យការសាកល្បងគំរូ។ អគ្គិសនីនេះធានាថាវិស្វករនិងវិស្វករផលិតផលអាចផ្លាស់ប្តូរយ៉ាងងាយស្រួលពីទិន្នន័យធម្មតាទៅនឹងការសាកល្បងដែលអាចធ្វើបានដោយគ្មានការបង្កើតកញ្ចក់ឬការបំបែក។ ការស្រាវជ្រាវនេះបានបង្ហាញពីសំខាន់នៃ សម្រាប់ការរក្សាទុកម៉ូដែលរៀនម៉ាស៊ីនប្រវត្តិសាស្រ្ត, បំពង់ preprocessing និងកំណត់ទិន្នន័យមិនគ្រាន់តែជាការសាកល្បងប៉ុណ្ណោះប៉ុន្តែជាការរក្សាទុករចនាសម្ព័ន្ធសម្រាប់ការបង្ហាញនិងការធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងបន្តិច។ redundant storage systems The Role of AI in Industrial Operations ដូចគ្នានេះមិនមែនជាការបង្ហាញពី AI ជាដំណោះស្រាយសម្រាប់ការប្រើប្រាស់សាកលវិទ្យាល័យឬផ្ទាល់ខ្លួន។ Meda បានកំណត់វាយ៉ាងខ្លាំងក្នុងចំណោមការប្រើប្រាស់របស់អ្នក។ ការធ្វើការរបស់គាត់បន្ថែមអំពីរបៀបដែលប្រព័ន្ធអាល្លូឌីជីថលអាចត្រូវបានប្រើដើម្បីរកឃើញការគ្មានប្រសិទ្ធិភាពប្រតិបត្តិការការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយនៅក្នុងការដំណើរការដែកថែបនិងធ្វើឱ្យប្រសិទ្ធិភាពនៅក្នុងការរចនាសម្ព័ន្ធគ្រប់គ្រងដំណើរការផលិតកម្ម។ industrial engineering context ការស្រាវជ្រាវនេះគួរឱ្យទាញយកកម្មវិធីដែលមានមូលដ្ឋានលើអ្នកប្រើប្រាស់ឬអ្នកប្រើប្រាស់ដែលមានមូលដ្ឋានលើអ្នកប្រើប្រាស់។ ការប្រើប្រាស់ម៉ូឌុលការរៀនដែលមានការត្រួតពិនិត្យ, គម្រោងការរៀន federated និងបណ្តាញ cloud hybrid ដើម្បីអនុញ្ញាតឱ្យការគាំទ្រការដោះស្រាយពេលវេលា។ ដោយសារតែការវិញ្ញាបនប័ត្របច្ចេកវិទ្យានេះក្រុមហ៊ុនផលិតអាចប្រាកដថាផលិតផលនឹងកាត់បន្ថយការផលិត, ការកាត់បន្ថយអគ្គិសនី, ឬការកាត់បន្ថយការផ្គត់ផ្គង់រចនាសម្រាប់ការផ្លាស់ប្តូររោងចក្រក្នុងបរិស្ថានដែលមានជំនាញវិជ្ជាជីវៈ។ data-centric automation Human-Centered Data Systems គំនិតសំខាន់មួយនៃគំនិតរបស់ Meda គឺជា លោកបាននិយាយថាអាកាសធាតុទិន្នន័យដែលមានភាពងាយស្រួលគួរតែមានភាពងាយស្រួលសម្រាប់វិស្វករវិស្វករនិងអ្នកដំណោះស្រាយ។ ដោយការរួមបញ្ចូលការពន្យល់នៅក្នុងដំណើរការការងាររបស់គាត់គម្រោងគម្រោងគម្រោងរបស់គាត់ជំរុញកិច្ចសហប្រតិបត្តិការរវាងអ្នកជំនាញទិន្នន័យនិងអ្នកវិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ។ human interpretability គោលបំណងស្រាវជ្រាវគុណភាពរបស់គាត់រួមបញ្ចូលគ្នានៃការសាកលវិទ្យាល័យនិងការស្រាវជ្រាវតាមរយៈការបណ្តុះបណ្តាលតាមរយៈកន្លែងផលិតផ្សេងទៀតបានផ្តោតលើការរចនាសម្រាប់ការដោយស្វ័យប្រវត្តិ។ គោលបំណងនេះគឺមិនជាការផ្លាស់ប្តូរជំនាញដោយអេឡិចត្រូនិទេប៉ុន្តែដើម្បី ដោយប្រព័ន្ធព័ត៌មានដែលមានគុណភាពនិងមានប្រសិទ្ធិភាព។ augment professional judgment Bridging Research and Industry Practice ការអភិវឌ្ឍប្រព័ន្ធសហគ្រាសរបស់ Raviteja Meda មានជំនាញវិជ្ជាជីវៈច្រើនជាងការស្រាវជ្រាវសាកលវិទ្យាសាស្រ្តបានបង្ហាញពីការអភិវឌ្ឍប្រព័ន្ធសហគ្រាសរបស់គាត់។ បន្ទាប់ពីបាននាំមុខគម្រោងការរួមបញ្ចូលទិន្នន័យទំហំធំទូលំទូលាយនៅលើឧស្សាហកម្មផលិតនិងពាណិជ្ជកម្មអតិថិជនរបស់គាត់គិតថាការទទួលយកបច្ចេកវិទ្យានៃបច្ចេកវិទ្យានេះមានគោលបំណងក្នុងការកាត់បន្ថយការសុវត្ថិភាពនិងការផ្គត់ផ្គង់។ ក្នុងការធ្វើបច្ចុប្បន្ននេះវាត្រូវបានផ្លាស់ប្តូរទៅលើអតិថិជនទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យ។ គោលបំណងរបស់ Meda ការធ្វើតេស្តនេះធ្វើឱ្យប្រសិនបើដំណើរការវិភាគទាំងអស់, ពីការទាញយកទៅនឹងការធ្វើតេស្ត, គឺមានគោលបំណងនិងអាចបង្ហាញបាន។ គោលបំណងនេះបានត្រឹមត្រូវជាមួយនឹងការតម្រូវការកើនឡើងសម្រាប់ការធ្វើតេស្តវិជ្ជាជីវៈវិជ្ជាជីវៈដែលមានគោលបំណងនិងមានប្រសិទ្ធិភាពនៅក្នុងកន្លែងឧស្សាហកម្ម។ data-driven governance Sustainability and the Future of Manufacturing Intelligence ការស្រាវជ្រាវរបស់ Meda មានគុណភាពរឹងមាំ។ លោកបានពិនិត្យមើលពីរបៀបដែលការរចនាសម្ព័ន្ធដែលមានមូលដ្ឋានលើទិន្នន័យអាចជួយក្រុមហ៊ុនផលិតលោហៈកាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការប្រើប្រាស់សម្ភារៈនិងការត្រួតពិនិត្យការអនុវត្តបរិស្ថាន។ ដោយការបង្កើតបំពង់ទិន្នន័យដែលមានគុណភាពនិងទិន្នន័យដែលរក្សាទុកទិន្នន័យផលិតផលរោងចក្រនេះអាចជិតខ្ពស់ដល់តម្រូវឱ្យមានតម្លៃឥតខ្ចោះដោយមិនកាត់បន្ថយផលិតកម្ម។ ការស្រាវជ្រាវបន្ថែមទៀតស្រាវជ្រាវអត្ថប្រយោជន៍រវាង នៅពេលដែលទិន្នន័យដែលបានរក្សាទុកពីឧបករណ៍រួមបញ្ចូលបានផ្តល់ជូននូវការរក្សាទុកនិងការត្រួតពិនិត្យគុណភាពដែលមានគោលបំណង។ មិនមែនជាការធ្វើតេស្តដោយខ្លួនឯងដែលមានគោលបំណង។ ការធ្វើតេស្តរបស់ Meda បានបង្ហាញអំពីសំខាន់នៃការ ការអនុញ្ញាតឱ្យក្រុមហ៊ុនផលិតដើម្បីធ្វើការជ្រើសរើសដែលមានជំនាញវិជ្ជាជីវៈនិងមានប្រសិទ្ធិភាព។ IoT sensors and AI algorithms evidence-based insights A Broader Vision for Industrial Data Ecosystems លោក Raviteja Meda មានគំនិតអំពីអនាគតដែលគ្រប់ប្រតិបត្តិការផលិតផលត្រូវបានគាំទ្រដោយអន្ដរជាតិទិន្នន័យដែលគាំទ្រការច្នៃប្រឌិតតាមរយៈវិជ្ជាជីវៈ។ គំនិតរបស់គាត់អំពី AI ដែលអាចកាត់បន្ថយបច្ចេកវិទ្យាបានបន្ថែមទៀត។ វារួមបញ្ចូលទាំងការគ្រប់គ្រងការអនុញ្ញាតការងារនិងការអប់រំ។ ដោយការអភិវឌ្ឍប្រព័ន្ធ modular, transparent, and adaptable, លោកគោលបំណងដើម្បីកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយរវាងការស្រាវជ្រាវនិងបរិស្ថានរោងចក្រ។ គំនិតដែលបានបង្ហាញនៅក្នុងសៀវភៅរបស់គាត់ជាឧទាហរណ៍នៃកញ្ចក់នេះដែលអនុញ្ញាតឱ្យក្រុមហ៊ុនផលិតដើម្បីរៀបចំនៃដំណើរការដែលមានភាពងាយស្រួល, ការវិញ្ញាបនប័ត្រផលិតកម្មនិងការរៀបចំនៃការបង្កើនការរចនានៅក្នុងបរិស្ថានបច្ចុប្បន្នមុនពេលអនុវត្ត។ digital twin Conclusion លទ្ធផល ការបណ្តុះបណ្តាលរបស់ Raviteja Meda ទៅលើឧស្សាហកម្ម AI និងវិស្វកម្មទិន្នន័យគឺជាការផ្លាស់ប្តូរទៅ ការស្រាវជ្រាវរបស់គាត់បង្ហាញថាការអភិវឌ្ឍនៅក្នុងការស្វ័យប្រវត្តិមិនត្រូវបានកំណត់ដោយការផ្លាស់ប្តូរជំនាញរបស់មនុស្សទេប៉ុន្តែដោយការអនុញ្ញាតឱ្យវាតាមរយៈការច្បាស់លាស់, ការកើនឡើងនិងការអនុវត្តទិន្នន័យល្អឥតខ្ចោះ។ responsible, infrastructure-driven innovation ដោយ ក្នុងការបង្ហាញនៅក្នុង European Data Science Journal, Meda ផ្តល់នូវគំរូសម្រាប់ប្រព័ន្ធដំណើរការដំណើរការបន្ទាប់ដែលមាន , និងសំខាន់បំផុត, អាចកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយឧស្សាហកម្ម ការសិក្សា 2023 របស់គាត់ intelligent yet interpretable, data-rich yet ethically grounded

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

សំឡេងនេះផលិតជាភាសាដើមនៃរឿង!

Raviteja Meda: ការអភិវឌ្ឍវិស្វកម្មឧស្សាហកម្មតាមរយៈការវិស្វកម្មទិន្នន័យកម្រិតខ្ពស់

About Author

មតិយោបល់

ព្យួរស្លាក

អត្ថបទនេះត្រូវបានបង្ហាញនៅក្នុង

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps