ਚੀਜ਼ਾਂ ਦਾ ਇੰਟਰਨੈੱਟ (IoT) ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਫੈਲ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੁੜੀਆਂ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਹਰ ਦਿਨ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧ ਰਹੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਅਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਸਮਾਰਟਫ਼ੋਨਾਂ, ਸੈਂਸਰਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਨਿਕਸ ਦੁਆਰਾ ਕਿੰਨਾ ਡਾਟਾ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਤਾਂ ਦੂਰੀ 'ਤੇ ਮੌਕਿਆਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਕਿਨਾਰੇ ਵਾਲੇ ਯੰਤਰਾਂ ਦੀ ਵੱਧ ਰਹੀ ਪ੍ਰਚਲਨ - ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੋਈ ਵੀ ਡਿਵਾਈਸ ਜਿਸਦਾ ਇੰਟਰਨੈਟ ਨਾਲ ਸਿੱਧਾ ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਹੈ - 5G ਨੈਟਵਰਕ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਉਭਾਰ ਦੇ ਨਾਲ AI ਲਈ ਨਵੇਂ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਪੈਦਾ ਹੋਏ ਹਨ ਜੋ ਪੂਰੇ ਉਦਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਸੰਸਥਾਵਾਂ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦਿਲਚਸਪ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਇਸ ਰੁਝਾਨ ਦੇ ਕਨਵਰਜੈਂਸ ਤੋਂ ਲਾਭ ਲੈਣ ਲਈ ਖੜ੍ਹੇ ਹਨ। ਕੁਝ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿ ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਆਓ ਇਸ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰੀਏ ਕਿ ਹਾਲ ਹੀ ਦੀਆਂ ਤਰੱਕੀਆਂ AI ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਇੰਨੀ ਮਜਬੂਰ ਕਿਉਂ ਹਨ।
ਕਿਨਾਰੇ 'ਤੇ AI ਕੀ ਹੈ?
ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਜਿੱਥੇ ਡਾਟਾ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਉਸ ਦੇ ਨੇੜੇ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਸਰਵਰਾਂ ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ IoT ਯੰਤਰ ਦੇ ਆਸ-ਪਾਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨ, ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੁਆਰਾ (ਸੈਂਟਰਲ ਕਲਾਉਡ ਨੂੰ ਭੇਜਣ ਦੀ ਬਜਾਏ), ਕੰਪਨੀਆਂ ਘੱਟ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਸਗੋਂ ਉਹ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾ ਰਹੀਆਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਵੀ ਹਨ।
ਸੰਭਾਵੀ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਦੀ ਬਚਤ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਗਾਰਟਨਰ ਨੇ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਇਆ ਹੈ ਕਿ ਮੋਟੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ਾਂ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦਾ 75% 2025 ਤੱਕ ਕਿਨਾਰੇ 'ਤੇ ਸੰਸਾਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ। ਏਆਈ ਕੋਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਟ ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦੇਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ, ਲੋੜ ਅਨੁਸਾਰ ਕਿਨਾਰੇ ਵਾਲੇ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਅਤੇ ਕਲਾਉਡ ਸਰੋਤਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਪਾਵਰ ਦੀ ਵੰਡ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਿਲਚਸਪ ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਕਿਨਾਰੇ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦਾ ਵਿਚਾਰ ਹੈ - ਆਖਰਕਾਰ, ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦਾ ਡੇਟਾ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਬਦਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, ਆਧੁਨਿਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਕਾਫ਼ੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਵੇਅਰਹਾਊਸਾਂ ਵਿੱਚ ਹੀ ਲੱਭੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਮੁੱਠੀ ਭਰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ IBM ਦੁਆਰਾ ਹਾਲੀਆ ਸਫਲਤਾਵਾਂ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕਿਨਾਰੇ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਜਲਦੀ ਹੀ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਆਈਓਟੀ ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਅਤੇ ਏਆਈ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਨਵੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਉਭਰਨੀਆਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਜਾਣਗੀਆਂ। ਇੱਥੇ ਹੈ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ AI ਦਾ ਭਵਿੱਖ ਕਿਹੋ ਜਿਹਾ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ:
ਵਧੀ ਹੋਈ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ।
ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨਿਯਮ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਨਵੀਨਤਾ ਲਿਆਉਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਉਤਪਾਦ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਭਾਰੀ ਰੁਕਾਵਟ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨਵੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਨਹੀਂ ਅਪਣਾ ਸਕਦੀਆਂ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਹ HIPAA ਅਤੇ ਹੋਰ ਉਦਯੋਗ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀਆਂ, ਅਤੇ ਯੂਰਪ ਦੇ GDPR ਅਤੇ ਕੈਲੀਫੋਰਨੀਆ ਦੇ CCPA ਵਰਗੇ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਕਨੂੰਨ ਗੁੰਝਲਦਾਰਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾ ਰਹੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕਿਨਾਰੇ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਉਪਭੋਗਤਾ ਕੋਲ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਕਲਾਉਡ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਾਲਣਾ ਦਾ ਭਾਰੀ ਬੋਝ ਕਾਫ਼ੀ ਹਲਕਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ IoT ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਸਾਰੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਮਰੀਜ਼ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਘਟੀ ਹੋਈ ਲੇਟੈਂਸੀ।
ਜਦੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਲੇਟੈਂਸੀ ਬਿਲਕੁਲ ਘੱਟ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਪਹਿਨਣਯੋਗ ਦਿਲ ਮਾਨੀਟਰਾਂ ਜਾਂ ਕਨੈਕਟਡ ਹਸਪਤਾਲ ਦੇ ਗੁੱਟਬੈਂਡ ਨੂੰ ਪਾਵਰ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਸੈਂਸਰ ਲਓ। ਇਹ ਯੰਤਰ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਤਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸਾਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਦੇਖਭਾਲ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸਿਹਤ ਨੂੰ ਰਿਮੋਟ ਤੋਂ ਟਰੈਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੁਸਤੀ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਜਾਨਲੇਵਾ ਐਮਰਜੈਂਸੀ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਦਿਲ ਦੀ ਧੜਕਣ ਜਾਂ ਬਲੱਡ ਪ੍ਰੈਸ਼ਰ ਵਿੱਚ ਅਚਾਨਕ ਤਬਦੀਲੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਤੋਂ ਰੋਕ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਿਹਤ-ਸਬੰਧਤ ਪਹਿਨਣਯੋਗ ਚੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਦੀ ਮੰਗ ਵਧਦੀ ਹੈ, ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਵੀ ਹੋਵੇਗੀ।
ਰੋਬੋਟ ਦੇਖਭਾਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ.
ਨਹੀਂ, ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਜਲਦੀ ਹੀ ਤੁਹਾਡੇ ਪਰਿਵਾਰਕ ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲੈਣਗੀਆਂ। ਪਰ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਅਤੇ AI ਵਿੱਚ ਨਵੇਂ ਵਿਕਾਸ ਨੇ ਉਦਯੋਗ 4.0 ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਭੌਤਿਕ IoT ਯੰਤਰ ਜਿਵੇਂ ਕਿ AI-ਪਾਵਰਡ ਵੌਇਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟਸ ਬਿਨਾਂ ਸ਼ੱਕ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਵਾਲੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਤਜ਼ਰਬਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਣਗੇ। ਮਨੁੱਖੀ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਥਾਂ ਲੈਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਹ ਯੰਤਰ ਡਾਕਟਰਾਂ, ਨਰਸਾਂ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਕੀ ਸਟਾਫ਼ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਬਿਹਤਰ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨਗੇ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਮਰੀਜ਼ਾਂ (ਭਾਵੇਂ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਾਂ ਟੈਲੀਮੇਡੀਸਨ ਰਾਹੀਂ) ਨਾਲ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਅਤੇ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲਾ ਸਮਾਂ ਮਿਲਦਾ ਹੈ।
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਅਤੇ ਹੋਰ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ, ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਕਲਾਉਡ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜਾਗਰੂਕ ਹੋ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਬਸ ਇਸ ਦੇ ਅਲੋਪ ਹੋਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਨਾ ਕਰੋ. ਕਲਾਉਡ-ਅਧਾਰਿਤ ਹੱਲ IoT ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਬਿਹਤਰ ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਸੌਖ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਲਈ ਮਾਰਕੀਟ ਉੱਤੇ ਹਾਵੀ ਰਹਿਣਗੇ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ IoT ਪਰਿਪੱਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਯੰਤਰ ਸਾਨੂੰ ਸਿਹਤਮੰਦ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਣਗੇ।
ਸ਼ੈਪ 'ਤੇ, ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਕਨਵਰਜਿੰਗ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਮੌਕਿਆਂ ਨੂੰ ਜ਼ਬਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਹਾਂ। ਇਸ ਲਈ ਅਸੀਂ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ IoT ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਵਿੱਚ AI ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਸਾਡਾ ਸਟਾਫ IoT ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਹੱਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੀ ਮੁਹਾਰਤ ਵਾਲੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਤੋਂ ਬਣਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਾਡੇ ਲੋਕ ਸਾਡੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਦੇ ਦਿਲ 'ਤੇ ਹਨ. ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਅਸੀਂ IoT ਉਤਪਾਦ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ 7,000 ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਿਖਿਅਤ ਸਹਿਯੋਗੀਆਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਕਿ ਕਿਨਾਰੇ 'ਤੇ ਸਕੇਲੇਬਲ IoT ਹੱਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦਾ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਅਸੀਂ ਕੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣਨ ਲਈ, ਸਾਡੀ ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੋ ਜਾਂ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ।
