In business today, inefficiency isn’t a small issue—it’s the kind of slow leak that can quietly drain billions every year. It shows up in the strangest places: unused corners in retail layouts, hospital authorization queues that move at a crawl, and telecom schedules that never seem to run on time. These aren’t one-off problems. They’re signs of long-standing system design gaps that too many industries have just learned to live with. Саме тут Раві Тежа Пагідоджу вступає і відмовляється приймати «досить добре». Він не просто змінює процеси або додає інший шар програмного забезпечення на поверхню зламаної системи; він перебудовує те, як сама система повинна мислити і діяти.У своїй професійній роботі він розробив і побудував системи, які працювали в масовому масштабі, обслуговуючи корпоративні операції в тисячах роздрібних місць. Дослідження, що поєднує в собі науку та реальну корисність Одним з найцікавіших напрямків досліджень Ravi було застосування генеративного AI до проблем з оптимізацією, які обмежуються.Це важко сказати, але в простих термінах це означає навчити AI, як приймати рішення щодо дизайну, де важливі правила та структура, наприклад, як організувати тисячі продуктів та розкладів по полицях в роздрібних магазинах. У своїй роботі з синтезу планограм на основі дифузії, прийнятій Springer, Ravi представив модель, яка могла б генерувати розклади полиць, а не просто перерозподіляти те, що вже існує. З інженерної точки зору, весь дизайн елегантний і сучасний: розподілене навчання на AWS SageMaker, висновок краю через ONNX Runtime і AWS Lambda, а також час затримки нижче 500 мілісекунд навіть при 10 000 одночасних запитів. Він також провів детальне порівняння методів оптимізації, зокрема динамічного програмування GCD проти гібридних рамків LLM-GCD. Гібридний підхід, у поєднанні з GPT-3.5 Turbo для інтелектуальної категоріалізації продуктів, послідовно давав результати на 78–85% швидше, зберігаючи при цьому більш ніж 90% використання та майже оптимальну точність прибутку. Протягом тестів з 20, 50 і 100 продуктами, приріст швидкості тримався стабільно, з обчисленням, що падало на 1,89 мілісекунди – це майже в реальний час. Перетворення досліджень в реальні системи Ідеї Раві не застрягають в паперах — вони перетворюються на робочі системи, які використовуються підприємствами по всьому світу. У роздрібній торгівлі, наприклад, його оптимізаційні двигуни визначають, які продукти розміщувати де, скільки запасувати, і як максимізувати як прибуток, так і доступність. He built these platforms using .NET Core microservices, deployed them on Kubernetes, and used ServiceMesh to orchestrate how services talk to each other under heavy load. He designed and built systems that operated at massive scale, serving enterprise operations across thousands of retail locations. Його архітектури чітко з'єднуються з традиційними корпоративними системами - платформами управління інвентаризацією, базами даних POS та корпоративними сховищами даних - за допомогою добре розроблених API REST з безпечною аутентифікацією та механізмами кешування. Системи охорони здоров'я, які насправді допомагають Коли Раві зосередився на охороні здоров'я, місія відчувалася більш особистою. Уповільнення авторизації означало, що пацієнти чекають на рішення, що впливають на життя. Він розробив транзакційний двигун EDI (X12 278) в реальному часі, побудований на .NET і Azure Functions, який може обробляти мільйони транзакцій з майже нульовим ручним дотиком. Для розробників він додав проксі-API-середовище, яке дозволяє командам тестувати інтеграції на місцевому рівні.Це просте додавання скорочує середній час інтеграції з тижнів до простих днів.Поза технічними перевагами, це було про поліпшення того, як швидко пацієнти отримують допомогу - що Ravi неодноразово називає "непереговорним результатом". Телекомунікації працюють вчасно Полеві екіпажі, регіональні перекриття, перепланування в останню хвилину — це хаос, якщо не контролювати. Рішення Ravi було стандартизованим шаром робочого процесу, який об'єднував всі рухомі частини під одним парасолькою інтеграції. Використовуючи пріоритетизацію на основі правил, API REST та безпеку OAuth 2.0, система гармонізувала тисячі щоденних запитів на призначення, а також покращувала рішення щодо розподілу робочої сили в реальному часі. Результати говорили самі за себе: менше пропущених зустрічей, плавніше планування та показники витрат, які змусили регіональних менеджерів звернути увагу. Практичний розум в академії Навіть під час своїх університетських років Раві не був типом студента, який будував демо-версії для рейтингів. Він розробив систему управління цитатами наживо, використовуючи .NET Core і Vue.js, повний з автоформатуванням, валідацією в режимі реального часу та експортом багатоформатів. Філософія і ширший вплив Запитайте людей, які працювали з Ravi, і ви почуєте узгоджену тему. Він описується як архітектор у серці - хтось, хто може збільшити в складній технічній виклиці, а потім збільшити, щоб побачити систему в цілому. «Технологія повинна рухатися швидко, але не порушувати довіру; вона повинна бути ефективною, але ніколи не складною для користувача; і якщо вона не може залишатися надійною в масштабі, то вона насправді не вирішила проблему». Рамки, які він побудував протягом багатьох років, продовжують впливати набагато більше, ніж роздрібна торгівля, вони стали орієнтовними точками для систем ланцюга поставок, мереж охорони здоров'я і навіть автоматизації фінансових та державних процесів. Країна, яка його розділяє Те, що відрізняє Раві Тея Пагідоджу, - це не тільки його здатність робити математику або писати код - це те, як він поєднує глибоку алгоритмічну точність з емпатією до реальних обмежень. У епоху, коли неефективність бізнесу може вирішувати, хто залишається на ринку, а хто ні, робота Раві доводить щось життєво важливе: ефективність - це не тільки про швидкість - це про інтелект, надійність і повагу до людських зусиль.

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

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

Це аудіо створено мовою оригіналу історії!

Архітектура на основі штучного інтелекту в масштабі: підхід Ravi Teja Pagidoju до промислової ефективності

About Author

КОМЕНТАРІ

ПОВІСИТИ БИРКИ

ЦЯ СТАТТЯ БУЛА ПРЕДСТАВЛЕНА В

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps