วิสัยทัศน์ของ Qualcomm: อนาคตของ AI

วิสัยทัศน์ของ Qualcomm: อนาคตของ AI

เว็บไซต์

Qualcomm Technologies (QTI) กำลังดำเนินการสัมมนาผ่านเว็บหลายชุดในหัวข้อ “อนาคตของ…” และฉบับล่าสุดใช้ AI ในเซสชั่นที่มีชีวิตชีวานี้ฉันได้สนทนากับ Ziad Asghar, QTI VP of Product Management, Alex Katouzian, QTI SVP และ GM Mobile Compute and Infrastructure และ Clément Delangue ผู้ร่วมก่อตั้งและ CEO ของบริษัทโมเดล AI แบบโอเพนซอร์ส Hugging Face , Inc. ฉันยังเขียนบันทึกการวิจัยสั้นๆ เกี่ยวกับกลยุทธ์ AI ของบริษัท ซึ่งสามารถพบได้ที่นี่ใน Cambrian-AI ซึ่งเราจะสรุปกรณีการใช้งาน AI ที่น่าประทับใจบางส่วน

การออกแบบเว็บไซต์

Qualcomm Technologies เพิ่มขีดความสามารถด้าน AI
Qualcomm เชื่อว่า AI กำลังพัฒนาอย่างทวีคูณด้วยอุปกรณ์มือถืออัจฉริยะหลายพันล้านเครื่องที่เชื่อมต่อด้วย 5G กับคลาวด์ ซึ่งขับเคลื่อนโดยระบบนิเวศที่สดใสของนักพัฒนาแอปพลิเคชันที่ติดตั้งโมเดล AI แบบโอเพนซอร์ส บริษัทเซมิคอนดักเตอร์อื่น ๆ อาจพูดบางอย่างที่คล้ายกัน แต่ในกรณีของ Qualcomm นั้นเริ่มจากมือถือโดยเฉพาะ Snapdragon 888 ล่าสุดมีกลไก AI รุ่นที่ 6 ที่ทรงพลังพอที่จะประมวลผลโมเดล AI ที่สำคัญบนโทรศัพท์ ทำให้สามารถใช้งานแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น การประมวลผลคำพูดบนอุปกรณ์และแม้แต่การแปลภาษาพูดแบบเรียลไทม์ Qualcomm เสริมอุปกรณ์ Edge ด้วยการประมวลผลแบบคลาวด์โดยใช้Cloud AI100ซึ่งแสดงให้เห็นประสิทธิภาพการทำงานชั้นนำเมื่อเร็วๆ นี้ในเกณฑ์มาตรฐาน MLPerf V1.0 Qualcomm เรียกแนวทางนี้ว่า Distributed Intelligence
เพื่อเพิ่มความสามารถและทรัพย์สินทางปัญญาให้กับห้องปฏิบัติการวิจัย AI ของ Qualcomm บริษัทประกาศในวันนี้ว่า บริษัทได้ซื้อทีมจาก Twenty Billion Neurons GmbH (TwentyBN) ซึ่งรวมถึงชุดข้อมูลวิดีโอคุณภาพสูงที่ชุมชนวิจัย AI ใช้กันอย่างแพร่หลาย ผู้ก่อตั้ง CEO คือ Roland Memisevic ซึ่งร่วมเป็นผู้นำสถาบัน MILA AI ที่มีชื่อเสียงระดับโลกกับ Yoshua Bengio แห่งUniversité de Montréal
Mobile AI มาแล้ววันนี้
ในขณะที่ผู้ใช้สมาร์ทโฟนไม่กี่คนตระหนักว่าพวกเขากำลังใช้ AI ทุกครั้งที่ถ่ายภาพ แต่ก็มีคนน้อยลงที่เข้าใจว่า AI ช่วยให้พวกเขาเชื่อมต่อกัน QTI ฝัง AI ไว้ในทั้งสองแอปพลิเคชัน เช่น การถ่ายภาพด้วยคอมพิวเตอร์และการโต้ตอบด้วยเสียงที่แม่นยำ ตลอดจนในการทำงานของโทรศัพท์มือถือเอง การเพิ่มประสิทธิภาพ 5G เพื่อขยายการเข้าถึงของเครือข่าย และการจัดการพลังงานเพื่อยืดอายุการใช้งานแบตเตอรี่ นี่คือตัวอย่างบางส่วนจากเซสชัน “อนาคตของ…”
Alex Katouzian ตั้งข้อสังเกตว่า“ในเชิงกลยุทธ์ สิ่งที่เราทำคือเราใช้ช่องทางที่ใหญ่ที่สุดของเรา ซึ่งก็คืออุปกรณ์เคลื่อนที่ เพื่อสร้างสิ่งประดิษฐ์ที่จะวนเวียนและนำกลับมาใช้ใหม่ในตลาดที่อยู่ติดกันซึ่งมีลักษณะเคลื่อนที่เหมือนกัน ตัวอย่างเช่น PC และ XR หรืออัตโนมัติ จากนั้นจึงเข้าสู่การออกแบบตามโครงสร้างพื้นฐาน เนื่องจาก AI สามารถใช้ใน Edge Cloud ในสภาพแวดล้อมเครือข่ายส่วนตัวบางอย่างได้”
Ziad Asghar ตั้งข้อสังเกตว่า“เราใช้สายเลือดของเรา ซึ่งเป็นประสิทธิภาพการใช้พลังงานที่น่าทึ่ง และนำไปใช้กับการประมวลผล AI เราได้นำสิ่งนั้นมาจากอุปกรณ์พกพา นำการเรียนรู้ของเราไปใช้กับด้านคลาวด์ หากคุณดูสิ่งที่แพลตฟอร์มหลักบางแพลตฟอร์มเห็นในปัจจุบัน มีปัญหาใหญ่เกี่ยวกับการใช้พลังงาน ซึ่งโดยพื้นฐานแล้วพลังงานจะเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าทุกปีในด้านระบบคลาวด์ สิ่งที่เราทำคือนำความเชี่ยวชาญด้าน AI มาใช้ เราพัฒนาสถาปัตยกรรมใหม่ และสร้างผลิตภัณฑ์ที่ออกแบบมาเพื่อการอนุมานโดยเฉพาะ นั่นคือสิ่งที่ทำให้เรามีความสามารถในการแสดงในระดับพลังที่ไม่มีใครสามารถแสดงได้”
Clément Delangue จาก Hugging Face เชื่อว่า Transfer Learning จะเป็นเรื่องใหญ่ต่อไปใน AI “ ฉันคิดว่าในอีก 5 ปีข้างหน้า โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องส่วนใหญ่จะเป็นแบบจำลองการเรียนรู้แบบถ่ายโอน และนั่นก็น่าตื่นเต้นมากเพราะมีความสามารถใหม่ๆ แต่ยังมีโอกาสใหม่ๆ ที่จะมีขนาดเล็กลง บีบอัดให้มากขึ้น เพื่อฝึกฝนในชุดข้อมูลที่มีขนาดเล็กลง ด้วยคุณลักษณะเฉพาะและความสามารถเฉพาะของการเรียนรู้การถ่ายโอน ”

เว็บแอพพลิเคชั่น

Qualcomm เป็นหนึ่งในบริษัทไม่กี่แห่งหากไม่เพียงแต่บริษัทเซมิคอนดักเตอร์ที่นำเสนอเครื่องมือ AI ทั้งใน SoCs สำหรับการประมวลผลขอบมือถือและในเซิร์ฟเวอร์คลาวด์ ด้วยประสบการณ์กว่าทศวรรษกับอุปกรณ์เคลื่อนที่และตอนนี้ศูนย์ข้อมูล AI บริษัทอยู่ในตำแหน่งที่ไม่เหมือนใครในการสร้างอนาคต:
AI Engine ประสิทธิภาพสูงที่รองรับฟีเจอร์ที่ขับเคลื่อนโดย AI อย่างทั่วถึงบนแพลตฟอร์มมือถือของผู้บริโภคอย่างโปร่งใส
ระบบนิเวศของซอฟต์แวร์การพัฒนาและพันธมิตรที่ใช้ประโยชน์จากกลไก AI เพื่อสร้างแอปพลิเคชันใหม่ที่มีคุณค่าโดยใช้แบบจำลอง AI
แพลตฟอร์มเซิร์ฟเวอร์ที่ประหยัดพลังงานซึ่งใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีมือถือและสแต็กแอปพลิเคชันเพื่อให้บริการคลาวด์ที่มีประสิทธิภาพสูง
แผนงานด้านเทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนประสิทธิภาพ AI บนอุปกรณ์และคลาวด์ให้มากขึ้น
เราเชื่อว่ากลยุทธ์ที่ครอบคลุมนี้ควบคู่ไปกับประสิทธิภาพความเป็นผู้นำและประสิทธิภาพด้านพลังงานจะทำให้ Qualcomm อยู่ในตำแหน่งที่ดีสำหรับการเติบโตอย่างมีนัยสำคัญใน AI
ญญาประดิษฐ์ทำให้ชีวิตของผู้ป่วย แพทย์ และผู้บริหารโรงพยาบาลง่ายขึ้นด้วยการปฏิบัติงานที่มนุษย์ทำกันโดยทั่วไป แต่ใช้เวลาน้อยลงและมีค่าใช้จ่ายเพียงเล็กน้อย
แห่งหนึ่งของโลกในอุตสาหกรรมที่สูงที่สุดในการเจริญเติบโตของภาค AI มีมูลค่าอยู่ที่ประมาณ $ 600 ล้านบาทในปี 2014 และคาดว่าจะถึง พันล้าน $ 150 จาก 2026
การประยุกต์ใช้ AI ในการดูแลสุขภาพ
AI มีแอปพลิเคชั่นมากมายในด้านการดูแลสุขภาพ ไม่ว่าจะเป็นการใช้เพื่อค้นหาความเชื่อมโยงระหว่างรหัสพันธุกรรม เพื่อขับเคลื่อนหุ่นยนต์ผ่าตัด หรือแม้กระทั่งเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในโรงพยาบาลให้สูงสุด AI ก็เป็นประโยชน์ต่ออุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ
ไม่ว่าจะใช้เพื่อค้นหาความเชื่อมโยงใหม่ระหว่างรหัสพันธุกรรมหรือเพื่อขับเคลื่อนหุ่นยนต์ช่วยการผ่าตัดปัญญาประดิษฐ์ กำลังคิดค้นและฟื้นฟูสุขภาพสมัยใหม่ผ่านเครื่องที่สามารถทำนาย เข้าใจ เรียนรู้ และดำเนินการได้
การใช้ AI ในการวินิจฉัยและลดข้อผิดพลาดอย่างมีประสิทธิภาพ
ในปี 2015 misdiagnosing เจ็บป่วยและความผิดพลาดทางการแพทย์คิดเป็น10% ของการเสียชีวิตทั้งหมดของสหรัฐ ด้วยเหตุนี้ คำมั่นสัญญาในการปรับปรุงกระบวนการวินิจฉัยจึงเป็นหนึ่งในแอปพลิเคชันด้านการดูแลสุขภาพที่น่าตื่นเต้นที่สุดของ AI
ประวัติทางการแพทย์ที่ไม่สมบูรณ์และการโหลดเคสจำนวนมากสามารถนำไปสู่ข้อผิดพลาดร้ายแรงของมนุษย์ ภูมิคุ้มกันต่อตัวแปรเหล่านั้น AI สามารถทำนายและวินิจฉัยโรคได้เร็วกว่าผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์ส่วนใหญ่ ในการศึกษาหนึ่ง เช่น แบบจำลอง AI โดยใช้อัลกอริทึมและการเรียนรู้เชิงลึกที่ วินิจฉัยมะเร็งเต้านมในอัตราที่สูงกว่านักพยาธิวิทยา 11คน
ต่อไปนี้คือวิธีที่ AI ช่วยลดข้อผิดพลาดและช่วยชีวิตได้ 6 วิธี
PATHAI
วินิจฉัยมะเร็งได้แม่นยำยิ่งขึ้นด้วย AI
ที่ตั้ง:เคมบริดจ์รัฐแมสซาชูเซตส์
การใช้ AI ในการดูแลสุขภาพ: PathAIกำลังพัฒนาเทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อช่วยนักพยาธิวิทยาในการวินิจฉัยที่แม่นยำยิ่งขึ้น เป้าหมายปัจจุบันของบริษัท ได้แก่ การลดข้อผิดพลาดในการวินิจฉัยโรคมะเร็งและการพัฒนาวิธีการรักษาทางการแพทย์เฉพาะบุคคล

Web​ application

PathAI ทำงานร่วมกับนักพัฒนายา เช่น Bristol-Myers Squibb และองค์กรต่างๆ เช่น Bill & Melinda Gates Foundation เพื่อขยายเทคโนโลยี AI ไปสู่อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพอื่นๆ
ทุ่นสุขภาพ
ตัวตรวจสอบอาการอัจฉริยะ
ที่ตั้ง: บอสตัน รัฐแมสซาชูเซตส์
การใช้ AI ในการดูแลสุขภาพ: Buoy Health เป็นตัวตรวจสอบอาการและการรักษาที่ใช้ AI ซึ่งใช้อัลกอริทึมในการวินิจฉัยและรักษาโรค วิธีการทำงาน: แชทบอทจะรับฟังอาการของผู้ป่วยและความกังวลเรื่องสุขภาพ จากนั้นจึงแนะนำผู้ป่วยรายนั้นให้ได้รับการดูแลที่ถูกต้องตามการวินิจฉัย
Harvard Medical School เป็นเพียงหนึ่งในโรงพยาบาลและผู้ให้บริการด้านสุขภาพจำนวนมากที่ใช้ AI ของ Buoy เพื่อช่วยวินิจฉัยและรักษาผู้ป่วยได้รวดเร็วยิ่งขึ้น
ENLITIC
AI DEEP LEARNING สำหรับข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้
ที่ตั้ง: ซานฟรานซิสโก รัฐแคลิฟอร์เนีย
การใช้ AI ในการดูแลสุขภาพเป็นอย่างไร: Enlitic พัฒนาเครื่องมือทางการแพทย์ที่มีการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อปรับปรุงการวินิจฉัยทางรังสีวิทยา แพลตฟอร์มการเรียนรู้เชิงลึกของบริษัทจะวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์ที่ไม่มีโครงสร้าง (ภาพรังสีวิทยา การตรวจเลือด EKGs จีโนม ประวัติทางการแพทย์ของผู้ป่วย) เพื่อให้แพทย์เข้าใจถึงความต้องการแบบเรียลไทม์ของผู้ป่วยได้ดีขึ้น
MIT ยก ให้ Enlitic เป็นบริษัทปัญญาประดิษฐ์ที่ฉลาดที่สุดอันดับ 5 ของโลกแซงหน้า Facebook และ Microsoft
FREENOME
ตรวจหามะเร็งก่อนกำหนดด้วย AI
ที่ตั้ง:ซานฟรานซิสโก รัฐแคลิฟอร์เนีย
การใช้ AI ในการดูแลสุขภาพเป็นอย่างไร: Freenomeใช้ AI ในการคัดกรอง การตรวจวินิจฉัย และการตรวจเลือดเพื่อตรวจหามะเร็ง การนำ AI ไปใช้ในการตรวจคัดกรองทั่วไป Freenome ตั้งเป้าที่จะตรวจหามะเร็งในระยะแรกสุดและพัฒนาการรักษาใหม่ในภายหลัง
BETH ISRAEL DEACONESS MEDICAL CENTER
วินิจฉัยโรคโลหิตจางได้เร็วขึ้น
ที่ตั้ง:บอสตัน รัฐแมสซาชูเซตส์
การใช้ AI ในการดูแลสุขภาพเป็นอย่างไร: Beth Israel Deaconess Medical Centerโรงพยาบาลสอนของมหาวิทยาลัยฮาร์วาร์ดกำลังใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อวินิจฉัยโรคเลือดที่อาจถึงตายได้ในระยะเริ่มแรก
แพทย์กำลังใช้กล้องจุลทรรศน์ที่ปรับปรุงด้วย AI เพื่อสแกนหาแบคทีเรียที่เป็นอันตราย (เช่น E. coli และ Staphylococcus) ในตัวอย่างเลือดในอัตราที่เร็วกว่าที่จะทำได้โดยใช้การสแกนด้วยตนเอง นักวิทยาศาสตร์ใช้ภาพตัวอย่างเลือด 25,000 ภาพเพื่อสอนเครื่องให้ค้นหาแบคทีเรียได้อย่างไร จากนั้นเครื่องจักรได้เรียนรู้วิธีการระบุและทำนายแบคทีเรียที่เป็นอันตรายในเลือดด้วยความแม่นยำ 95%

Robot Auto process

ZEBRA MEDICAL VISION
ผู้ช่วยรังสีวิทยาที่ขับเคลื่อนด้วย AI
ที่ตั้ง: Shefayim, Israel
การใช้ AI ในการดูแลสุขภาพเป็นอย่างไร: Zebra Medical Vision มอบผู้ช่วยที่เปิดใช้งาน AI ให้กับนักรังสีวิทยา ซึ่งรับการสแกนภาพและวิเคราะห์โดยอัตโนมัติสำหรับผลการวิจัยทางคลินิกต่างๆ ที่ได้ทำการศึกษา ผลการวิจัยจะถูกส่งต่อไปยังนักรังสีวิทยาซึ่งจะพิจารณารายงานของผู้ช่วยเมื่อทำการวินิจฉัย