AI କିପରି ଉତ୍ପାଦନରେ ସ୍ଥିରତା ବୃଦ୍ଧି କରେ? 

ଯେତେବେଳେ ଲୋକମାନେ ଉତ୍ପାଦନରେ AI ଶୁଣନ୍ତି, ସେମାନେ ପ୍ରାୟତ fully ସମ୍ପୂର୍ଣ୍ଣ ସ୍ autonomous ୟଂଶାସିତ, ଲାଇଟ୍ ଆଉଟ୍ କାରଖାନାର ଦର୍ଶନକୁ ଡେଇଁପଡନ୍ତି | ତାହା ଏକ ଚମତ୍କାର ଲକ୍ଷ୍ୟ, କିନ୍ତୁ ସ୍ଥିରତା ବ of ାଇବା ପାଇଁ ପ୍ରକୃତ, ଗ୍ରୀଟି କାର୍ଯ୍ୟ ଆଜି ଘଟୁନାହିଁ | ପ୍ରକୃତ ପ୍ରଭାବ ଅଧିକ ନ୍ୟୁନାନ୍ସ ହୋଇଛି, ପ୍ରାୟତ energy ଶକ୍ତି ବ୍ୟବହାରକୁ ଅପ୍ଟିମାଇଜ୍ କରିବା, ସାମଗ୍ରୀର ବର୍ଜ୍ୟବସ୍ତୁକୁ ଖଣ୍ଡନ କରିବା ଏବଂ ଯୋଗାଣ ଶୃଙ୍ଖଳାକୁ କମ୍ ବିଶୃଙ୍ଖଳିତ କରିବା ପାଇଁ ଦ daily ନିକ ଗ୍ରାଇଣ୍ଡରେ ଲୁଚି ରହିଥାଏ | ରୋବଟଗୁଡିକ ଗ୍ରହଣ କରିବା ଏବଂ ଗ୍ରାନୁଲାର୍ ଭିଜିବିଲିଟି ପ୍ରଦାନ କରୁଥିବା ବ intelligent ଦ୍ଧିକ ପ୍ରଣାଳୀ ବିଷୟରେ ଏହା କମ୍ ଅଟେ ଯାହା ଉଭୟ ଆର୍ଥିକ ଏବଂ ପରିବେଶ ଦୃଷ୍ଟିରୁ ସୁଦୃ decisions ଼ ନିଷ୍ପତ୍ତି ନେବା ପାଇଁ ଆମର ସର୍ବଦା ଅଭାବ | AI ଏବଂ ସ୍ଥିରତା ମଧ୍ୟରେ ଲିଙ୍କ୍ ସ୍ୱୟଂଚାଳିତ ନୁହେଁ; ଆମେ ଯାହା ମାପ ଏବଂ ନିୟନ୍ତ୍ରଣ କରିବାକୁ ବାଛିଛୁ ସେଥିରେ ଏହା ଏକ ସୁଚିନ୍ତିତ ପରିବର୍ତ୍ତନ ଆବଶ୍ୟକ କରେ |

ହାଇପେଡ୍ ବାହାରେ: ପ୍ରଥମ ସୀମା ଭାବରେ ଶକ୍ତି |

ଚାଲନ୍ତୁ ଶକ୍ତି, ସବୁଠାରୁ ପ୍ରତ୍ୟକ୍ଷ ମୂଲ୍ୟ ଏବଂ କାର୍ବନ ଫୁଟ୍ ପ୍ରିଣ୍ଟ୍ ଆଇଟମ୍ ସହିତ ଆରମ୍ଭ କରିବା | ବର୍ଷ ବର୍ଷ ଧରି, ଆମେ ନିର୍ଧାରିତ ରକ୍ଷଣାବେକ୍ଷଣ ଏବଂ ବ୍ରଡ-ଷ୍ଟ୍ରୋକ ଦକ୍ଷତା ମୂଲ୍ୟାୟନ ଉପରେ ନିର୍ଭର କରୁ | ଗେମ୍ ଚେଞ୍ଜର ସେନ୍ସର ଏମ୍ବେଡ୍ କରୁଛି ଏବଂ ଭବିଷ୍ୟବାଣୀ ଶକ୍ତି ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍ ପାଇଁ AI ବ୍ୟବହାର କରୁଛି | ମୁଁ କେବଳ ମେସିନ୍ ବନ୍ଦ କରିବା ବିଷୟରେ କହୁନାହିଁ | ଏହା ଏକ ସମଗ୍ର ଉତ୍ପାଦନ ଲାଇନର ଗତିଶୀଳ ଭାର ବୁ understanding ିବା ବିଷୟରେ | ଉଦାହରଣ ସ୍ୱରୂପ, ଏକ AI ମଡେଲ୍ ଶିଖିପାରେ ଯେ ଏକ ନିର୍ଦ୍ଦିଷ୍ଟ ଷ୍ଟାମ୍ପ୍ ପ୍ରେସ୍ କେବଳ ଅପରେସନ୍ ସମୟରେ ନୁହେଁ, ମାତ୍ର 15 ମିନିଟ୍ ପରେ, କୁଲିଂ ସିଷ୍ଟମ୍ ଚାଲୁଥିବାରୁ ଶକ୍ତି ବୃଦ୍ଧି ପାଇଥାଏ | ଉତ୍ପାଦନ କାର୍ଯ୍ୟସୂଚୀକୁ ବିଶ୍ଳେଷଣ କରି, ଏହା ଏକାଧିକ ପ୍ରେସରୁ ଏକକାଳୀନ ଶିଖର ଡ୍ରକୁ ଏଡାଇବା ପାଇଁ ବ୍ୟାଚ୍ ମଧ୍ୟରେ ମାଇକ୍ରୋ-ବିଳମ୍ବକୁ ପରାମର୍ଶ ଦେଇପାରେ, ଥ୍ରୋପପୁଟକୁ ପ୍ରଭାବିତ ନକରି ଶକ୍ତି ବକ୍ରକୁ ଚଟାଣ କରିଥାଏ | ଏହା ତତ୍ତ୍ୱଗତ ନୁହେଁ; ମୁଁ ଦେଖିଲି ଏହା ଏକ ଜାଲ୍ ସୁବିଧାରେ ଶକ୍ତି ବିଲରୁ 8-12% ସେଭ୍ କରିଛି, ଯାହା ମାପଚୁପ ଅଟେ |

ଚତୁର ଅଂଶ ହେଉଛି ତଥ୍ୟ ଗୁଣ | ମେସିନ୍, ସବଷ୍ଟେସନ୍, ଏବଂ ଯଦି ସମ୍ଭବ ଗ୍ରୀଡ୍ ଠାରୁ ଆପଣଙ୍କୁ ଗ୍ରାନୁଲାର୍, ଟାଇମ୍-ସିରିଜ୍ ଡାଟା ଦରକାର | ଗୋଟିଏ ବିଫଳ ପ୍ରକଳ୍ପ ପ୍ରାରମ୍ଭରେ ସଠିକ୍ ଗ୍ୟାସ୍ ପ୍ରବାହ ମିଟର ବିନା ଉତ୍ତାପ ଚିକିତ୍ସା ଚୁଲାକୁ ଅପ୍ଟିମାଇଜ୍ କରିବାକୁ ଚେଷ୍ଟା କରୁଥିଲା | AI ମଡେଲ୍ ମୂଳତ ing ଅନୁମାନ କରୁଥିଲା, ଏବଂ ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍ ଅଂଶଗୁଡ଼ିକର ଧାତବ ଗୁଣକୁ ସାମ୍ନା କରିବାକୁ ବିପଦ ସୃଷ୍ଟି କରିଥିଲା ​​| ଆମେ କଠିନ ଉପାୟ ଶିଖିଲୁ: ଯାହା ତୁମେ ସଠିକ୍ ଭାବରେ ମାପ କରିପାରିବ ନାହିଁ ତୁମେ ପରିଚାଳନା କରିପାରିବ ନାହିଁ | AI କେବଳ ଯେତିକି ସମ୍ବେଦନଶୀଳ ଇନପୁଟ୍ ପାଇଥାଏ ସେତିକି ଭଲ |

ଏହା ଏକ ସୂକ୍ଷ୍ମ ବିନ୍ଦୁକୁ ନେଇଥାଏ: AI ପ୍ରାୟତ deep ଗଭୀର ଯନ୍ତ୍ରକୁ ଯଥାର୍ଥ କରିଥାଏ | AI ପାଇଁ ଏକ ସ୍ଥିରତା ମାମଲା କରିବାକୁ, ଆପଣ ପ୍ରଥମେ ଉତ୍ତମ ମିଟରରେ ବିନିଯୋଗ କରନ୍ତୁ | ଏହା ଏକ ଗୁଣାତ୍ମକ ଚକ୍ର | ଥରେ ତୁମର ସେହି ଡାଟା ଷ୍ଟ୍ରିମ୍ ଥଲେ, ତୁମେ ଭବିଷ୍ୟବାଣୀରୁ ପ୍ରେସକ୍ରିପଟିଭ୍ କ୍ରିୟାକୁ ଯାଇପାରିବ - ଯେପରି ନିମୋନିଆ ନେଟୱାର୍କରେ ରିଅଲ୍-ଟାଇମ୍ ଚାହିଦା ଉପରେ ଆଧାର କରି ସ୍ୱୟଂଚାଳିତ ଭାବରେ ସଙ୍କୋଚକ ଚାପ ସେଟପଏଣ୍ଟକୁ ସଜାଡିବା, ଯାହାକି ସର୍ବଦା ଖରାପ ପରିସ୍ଥିତି ପାଇଁ ସ୍ଥିର ହୋଇଥିଲା, ବିପୁଳ ପରିମାଣର ଶକ୍ତି ନଷ୍ଟ କରି |

ବର୍ଜ୍ୟବସ୍ତୁ ଉପରେ ଯୁଦ୍ଧ: ସ୍କ୍ରାପ୍ ହିପ୍ ଠାରୁ ଡିଜିଟାଲ୍ ଟ୍ୱିନ୍ସ ପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ |

ବାସ୍ତୁ ବର୍ଜ୍ୟବସ୍ତୁ ହେଉଛି ଶୁଦ୍ଧ ଆର୍ଥିକ ଏବଂ ପରିବେଶ କ୍ଷତି | ଫାଷ୍ଟେନର୍ ଉତ୍ପାଦନରେ, ଯେପରି ଏକ କମ୍ପାନୀ ପରି | ହ୍ୟାଣ୍ଡାନ୍ ଜିଟାଇ ଫାଷ୍ଟେନର୍ ଉତ୍ପାଦନ କୋ, ଲିମିଟେଡ୍ | ଚାଇନାର ପ୍ରମୁଖ ମାନକ ଅଂଶ ଉତ୍ପାଦନ ଆଧାରରେ ଅବସ୍ଥିତ, ପାରମ୍ପାରିକ ଉପାୟରେ ଉତ୍ପାଦନ ପରବର୍ତ୍ତୀ ଯାଞ୍ଚ ଅନ୍ତର୍ଭୁକ୍ତ: ଏକ ବ୍ୟାଚ୍ ତିଆରି ହୁଏ, କିଛି ନମୁନା କରାଯାଇଥାଏ, ଏବଂ ଯଦି ତ୍ରୁଟି ଦେଖାଯାଏ, ତେବେ ସମଗ୍ର ଲଟ୍ ସ୍କ୍ରାପ୍ କିମ୍ବା ପୁନ work କାର୍ଯ୍ୟ ହୋଇପାରେ | ତାହା ଅବିଶ୍ୱସନୀୟ ଭାବରେ ଅପଚୟ |

ବାସ୍ତବ ସମୟର ତ୍ରୁଟି ଚିହ୍ନଟ ପାଇଁ କମ୍ପ୍ୟୁଟର ଦର୍ଶନ ବର୍ତ୍ତମାନ ଟେବୁଲ୍ ଷ୍ଟକ୍ | କିନ୍ତୁ AI ର ଅଧିକ ଗଭୀର ବ୍ୟବହାର ହେଉଛି ପ୍ରଥମ ସ୍ଥାନରେ ବର୍ଜ୍ୟବସ୍ତୁ ସୃଷ୍ଟି ନହେବା ପାଇଁ ପ୍ରକ୍ରିୟା ପାରାମିଟର ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍ | ଶୀତଳ ଶିରୋନାମା ପ୍ରକ୍ରିୟାରୁ ତଥ୍ୟ - ତାରର ବ୍ୟାସ, ତାପମାତ୍ରା, ମେସିନ୍ ସ୍ପିଡ୍, ଡାଏ ପୋଷାକ - ଏକ ମଡେଲରେ ଖାଇବାକୁ ଦେଇ, ଆମେ ଗୋଟିଏ ଖଣ୍ଡ ତିଆରି ହେବା ପୂର୍ବରୁ ମୁଣ୍ଡ ଫାଟିବା କିମ୍ବା ଡାଇମେନ୍ସନାଲ୍ ଭୁଲ୍ ହେବାର ପୂର୍ବାନୁମାନ କରିପାରିବା | ତାପରେ ସିଷ୍ଟମ୍ ଆଡଜଷ୍ଟମେଣ୍ଟ୍ ସୁପାରିଶ କରିପାରିବ, କୁହନ୍ତୁ, ଆନ୍ନାଲିଙ୍ଗ୍ ତାପମାତ୍ରାରେ ସାମାନ୍ୟ ବୃଦ୍ଧି କିମ୍ବା ଫିଡ୍ ହାର ହ୍ରାସ |

ମୁଁ ଏକ ପ୍ରୋଜେକ୍ଟକୁ ମନେ ପକାଉଛି ଯେଉଁଠାରେ ଆମେ ଏକ ବୋଲ୍ଟ ଉତ୍ପାଦନ ଲାଇନ ପାଇଁ ଏକ ଡିଜିଟାଲ୍ ଛାୟା (ଏକ ପୂର୍ଣ୍ଣ ଡିଜିଟାଲ୍ ଯାଆଁଳର ଏକ ସରଳ ସଂସ୍କରଣ) ନିର୍ମାଣ କରିଥିଲୁ | ଲକ୍ଷ୍ୟ ଥିଲା ଟ୍ରିମ୍ କ୍ଷୟକୁ କମ୍ କରିବା - ଏକ ବୋଲ୍ଟ କାଟିବା ପରେ ବଳକା ତାର | ଅର୍ଡର ପୋର୍ଟଫୋଲିଓ ଏବଂ ମେସିନ୍ ସୀମାବଦ୍ଧତାକୁ ବିଶ୍ଳେଷଣ କରି, ଏଇ ସିଡ୍ୟୁଲିଂ ସିଷ୍ଟମ୍ ତାର କୋଇଲ୍କୁ ଅଧିକ ସଂପୂର୍ଣ୍ଣ ଭାବରେ ବ୍ୟବହାର କରିବାକୁ ନିର୍ଦ୍ଦେଶ କ୍ରମ କରିପାରେ, ଟ୍ରିମ୍ ବର୍ଜ୍ୟବସ୍ତୁକୁ ହାରାହାରି 3.2% ରୁ 1.7% କୁ ହ୍ରାସ କରିପାରେ | ଏହା ଛୋଟ ଲାଗୁଛି, କିନ୍ତୁ ବାର୍ଷିକ ହଜାରେ ଟନ୍ ଷ୍ଟିଲରେ, କଞ୍ଚାମାଲରେ ସଞ୍ଚୟ ଏବଂ ଇସ୍ପାତ ଉତ୍ପାଦନରୁ ଜଡିତ କାର୍ବନ ନିର୍ଗମନ ଯଥେଷ୍ଟ ଅଟେ | ଆପଣ ଦେଖିପାରିବେ ଯେ ୟୋଙ୍ଗନିଆନ୍ ଜିଲ୍ଲା ପରି ହବ୍ ଗୁଡିକରେ ଥିବା କମ୍ପାନୀଗୁଡିକ, ସେମାନଙ୍କର ଉଚ୍ଚ ଭଲ୍ୟୁମ୍ ଆଉଟପୁଟ୍ ସହିତ, ଏହିପରି ଗ୍ରାନୁଲାର୍ ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍ ଠାରୁ ବିପୁଳ ଲାଭ କରିବାକୁ ଛିଡା ହୁଅନ୍ତି |

ଯୋଗାଣ ଶୃଙ୍ଖଳା ସ୍ଥିରତା ଏବଂ କାର୍ବନ ପାଦଚିହ୍ନ |

ଏହା ହେଉଛି ଜଟିଳ | ଏକ ସ୍ଥାୟୀ ଯୋଗାଣ ଶୃଙ୍ଖଳା କେବଳ ସବୁଜ ଯୋଗାଣକାରୀ ବାଛିବା ବିଷୟରେ ନୁହେଁ; ଜରୁରୀକାଳୀନ, କାର୍ବନ-ଘୋର ବାୟୁ ମାଲରୁ ରକ୍ଷା ପାଇବା ପାଇଁ ଏହା ଦକ୍ଷତା ଏବଂ ସ୍ଥିରତା ବିଷୟରେ | AI ଚାଳିତ ଚାହିଦା ପୂର୍ବାନୁମାନ, ଯେତେବେଳେ ଏହା କାର୍ଯ୍ୟ କରେ, ଉତ୍ପାଦନକୁ ସୁଗମ କରିଥାଏ, ଓଭରଟାଇମର ଆବଶ୍ୟକତାକୁ ହ୍ରାସ କରିଥାଏ (ଯାହା ପ୍ରାୟତ less କମ୍ ପ୍ରଭାବଶାଳୀ, ଶକ୍ତି-ଅଧିକ ଚାଳନା) ଏବଂ ପ୍ୟାନିକ୍ ଅର୍ଡର |

ଆମେ ଏକ ଗ୍ରାହକଙ୍କ ପାଇଁ ଲଜିଷ୍ଟିକ୍ ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍ ସହିତ ମଲ୍ଟି-ଟାୟାର୍ ଯୋଗାଣ ଶୃଙ୍ଖଳା ବିପଦ ବିଶ୍ଳେଷଣକୁ ଏକୀକୃତ କରିଛୁ | ସିଷ୍ଟମ୍ ପାଣିପାଗ, ବନ୍ଦର ସମସ୍ୟା, ଏବଂ ଯୋଗାଣକାରୀ ଅଞ୍ଚଳର ଶକ୍ତି ମିଶ୍ରଣ ଉପରେ ନଜର ରଖିଛି (ଯଥା, ଆଜି ସେମାନଙ୍କ ଗ୍ରୀଡ୍ କୋଇଲା କିମ୍ବା ନବୀକରଣ ଯୋଗ୍ୟ ସାମଗ୍ରୀ ଉପରେ ଚାଲୁଛି କି?) ଏହା ସମୟସୀମା ଅନୁମତି ଦେବାବେଳେ ଧୀର କିନ୍ତୁ ନିମ୍ନ-ନିର୍ଗମନ ସମୁଦ୍ର ମାଲ ପରିବହନ ପାଇଁ ପୁନ er ମାର୍ଗ ପଠାଇବାକୁ ପରାମର୍ଶ ଦେଇଛି, କିମ୍ବା ସାଧାରଣ 85% ପରିବର୍ତ୍ତେ 98% କ୍ଷମତାକୁ ଧାରଣ କରିବା ପାଇଁ ଲୋଡ୍ ଏକତ୍ର କରିବାକୁ ପରାମର୍ଶ ଦେଇଛି | The ସ୍ଥିରତା ଏଠାରେ ଲାଭ ପରୋକ୍ଷ କିନ୍ତୁ ଶକ୍ତିଶାଳୀ: ଏହା କାର୍ବନ ଦକ୍ଷତାକୁ ଦ daily ନିକ ଲଜିଷ୍ଟିକ୍ ନିଷ୍ପତ୍ତିରେ ଅନ୍ତର୍ଭୁକ୍ତ କରେ |

ଏଠାରେ ବିଫଳତା ମୋଡ୍ ଅତ୍ୟଧିକ ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍ | ପରିବହନ ନିର୍ଗମନକୁ କମ୍ କରିବା ପାଇଁ ଗୋଟିଏ ମଡେଲ୍ ସର୍ବଦା ଏକକ, ଅତି ସବୁଜ କିନ୍ତୁ କ୍ଷମତା-ସୀମିତ ଯୋଗାଣକାରୀ ବ୍ୟବହାର କରିବାକୁ ପରାମର୍ଶ ଦେଇଥାଏ | ଏହା ଏକ ବନ୍ଦ ହେବାର ବିପଦ ପାଇଁ ହିସାବ ଦେବାରେ ବିଫଳ ହେଲା, ଯାହା ଶେଷରେ ଘଟିଲା, ଏକାଧିକ, କମ୍ ଉତ୍କୃଷ୍ଟ ଯୋଗାଣକାରୀଙ୍କୁ ଏକ ସ୍କ୍ରାମବଲ୍ ବାଧ୍ୟ କଲା | ଶିକ୍ଷାଟି ଥିଲା ଯେ AI ର ଅବଜେକ୍ଟିଭ୍ ଫଙ୍କସନ୍ରେ ଦୃ ust ତା ପ୍ରତିବନ୍ଧକ ସହିତ ସ୍ଥିରତା ଲକ୍ଷ୍ୟଗୁଡିକ ସନ୍ତୁଳିତ ହେବା ଆବଶ୍ୟକ | ଆପଣ କେବଳ କାର୍ବନକୁ କମ୍ କରିପାରିବେ ନାହିଁ; ଆପଣଙ୍କୁ ବିପଦ ପରିଚାଳନା କରିବାକୁ ପଡିବ |

ମାନବ ଉପାଦାନ: ବର୍ଦ୍ଧିତ ନିଷ୍ପତ୍ତି-ନିଷ୍ପତ୍ତି |

ଏହା ଗୁରୁତର ଅଟେ | AI କାରଖାନା ଚଲାଇବ ନାହିଁ; ଲୋକମାନେ କରନ୍ତି | ମୁଁ ଦେଖିଥିବା ସବୁଠାରୁ ପ୍ରଭାବଶାଳୀ କାର୍ଯ୍ୟକାରିତା ହେଉଛି ଯେଉଁଠାରେ AI ଜଣେ ପରାମର୍ଶଦାତା ଭାବରେ କାର୍ଯ୍ୟ କରନ୍ତି | ଏହା ଏକ ଅସ୍ୱାଭାବିକତାକୁ ଫ୍ଲାଗ୍ କରେ: ଲାଇନ୍ 3 ରେ ଥିବା ୟୁନିଟ୍ ପ୍ରତି ଶକ୍ତି ବ୍ୟବହାର ବର୍ତ୍ତମାନର ଉତ୍ପାଦ ମିଶ୍ରଣ ପାଇଁ ମାନଦଣ୍ଡଠାରୁ 18% ଉପରେ | ସମ୍ଭାବ୍ୟ କାରଣ: କନଭେୟର ମୋଟର ବି -12 ରେ ପୋଷାକ ପିନ୍ଧିବା, ଆନୁମାନିକ ଦକ୍ଷତା ହ୍ରାସ 22% | ଏହା ରକ୍ଷଣାବେକ୍ଷଣ ଦଳକୁ ଏକ ସ୍ୱଚ୍ଛ ସ୍ଥିରତା ଏବଂ ମୂଲ୍ୟ ପ୍ରଭାବ ସହିତ ଏକ ଟାର୍ଗେଟେଡ୍, ପ୍ରାଥମିକ କାର୍ଯ୍ୟ ଦେଇଥାଏ |

ଏହା ସଂସ୍କୃତିକୁ ବଦଳାଇଥାଏ | ଉତ୍ପାଦନ ଦକ୍ଷତା ଠାରୁ ସ୍ଥିରତା ଏକ ପୃଥକ KPI ହେବା ବନ୍ଦ କରେ | ଯେତେବେଳେ ଫ୍ଲୋର୍ ମ୍ୟାନେଜର୍ ଦେଖନ୍ତି ଯେ କମ୍ ସ୍କ୍ରାପ୍ ହାର ପାଇଁ ଅପ୍ଟିମାଇଜ୍ କରିବା ଦ୍ good ାରା ଭଲ ଅଂଶରେ ଶକ୍ତି ଏବଂ କଞ୍ଚାମାଲ ବ୍ୟବହାର ମଧ୍ୟ ହ୍ରାସ ହୁଏ, ଲକ୍ଷ୍ୟଗୁଡ଼ିକ ସମାନ ହୋଇଯାଏ | AI କୁ ତାଲିମ ଦେବା ମଧ୍ୟ ଲୋକଙ୍କୁ ତାଲିମ ଦେଇଥାଏ | ଏକ ତ୍ରୁଟି ଚିହ୍ନଟ ମଡେଲ ପାଇଁ ଡାଟା ଲେବଲ୍ କରିବାକୁ, ଗୁଣାତ୍ମକ ଇଞ୍ଜିନିୟର୍ମାନଙ୍କୁ ବିଫଳତା ମୋଡ୍ ଗଭୀର ଭାବରେ ବିଶ୍ଳେଷଣ କରିବାକୁ ପଡିବ | ଏହି ପ୍ରକ୍ରିୟା ନିଜେ ପ୍ରାୟତ the ମଡେଲ୍ ନିୟୋଜିତ ହେବା ପୂର୍ବରୁ ପ୍ରକ୍ରିୟା ଉନ୍ନତିକୁ ନେଇଥାଏ |

ପ୍ରତିରୋଧ ସ୍ୱାଭାବିକ | ବ୍ଲାକ୍ ବକ୍ସ ସୁପାରିଶଗୁଡିକର ଏକ ବ valid ଧ ଭୟ ଅଛି | ସେଥିପାଇଁ ବ୍ୟାଖ୍ୟା ଯୋଗ୍ୟତା ହେଉଛି ପ୍ରମୁଖ | ଯଦି ସିଷ୍ଟମ୍ କହୁଛି ଚୁଲିର ତାପମାତ୍ରାକୁ 15 ° C ହ୍ରାସ କର, ତେବେ ଏହା ମଧ୍ୟ କାରଣ ଦର୍ଶାଇବ: Histor ତିହାସିକ ତଥ୍ୟଗୁଡିକ ଏହି ନିମ୍ନ ଟେମ୍ପରେ X ଏବଂ Y ପାରାମିଟର ସହିତ ଚାଲିଥାଏ ଏବଂ 8% କମ୍ ପ୍ରାକୃତିକ ଗ୍ୟାସ୍ ବ୍ୟବହାର ସହିତ ସମାନ କଠିନତା ସୃଷ୍ଟି କରିଥିଲା ​​| ଏହା ବିଶ୍ୱାସ ସୃଷ୍ଟି କରେ ଏବଂ AI କୁ ସ୍ଥାୟୀ ପାଇଁ ଏକ ସହଯୋଗୀ ଉପକରଣରେ ପରିଣତ କରେ | ଉତ୍ପାଦନ.

ଆଗକୁ ଦେଖିବା: ଏକୀକରଣ ଚ୍ୟାଲେଞ୍ଜ |

ଭବିଷ୍ୟତ ଶକ୍ତି କିମ୍ବା ଗୁଣ ପାଇଁ ସ୍ୱତନ୍ତ୍ର AI ପ୍ରୟୋଗରେ ନାହିଁ | ଏହା ଇଣ୍ଟିଗ୍ରେଟେଡ୍ ପ୍ରୋସେସ୍ ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍ରେ ଅଛି ଯାହା ଏକାଧିକ, ବେଳେବେଳେ ପ୍ରତିଦ୍ୱନ୍ଦ୍ୱିତା, ଉଦ୍ଦେଶ୍ୟଗୁଡିକ: ଥ୍ରୋପପୁଟ୍, ଅମଳ, ଶକ୍ତି ବ୍ୟବହାର, ଉପକରଣ ପରିଧାନ, ଏବଂ କାର୍ବନ ପାଦଚିହ୍ନକୁ ସନ୍ତୁଳିତ କରେ | ଏହା ଏକ ମଲ୍ଟି-ଅବଜେକ୍ଟିଭ୍ ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍ ସମସ୍ୟା ଯାହା ରିଅଲ୍-ଟାଇମ୍ରେ ମାନବ ଗଣନା ବାହାରେ |

ଆମେ ସିଷ୍ଟମଗୁଡିକୁ ପାଇଲଟ୍ କରୁଛୁ ଯାହା ଗ୍ରାହକଙ୍କ କ୍ରମାଙ୍କ ନେଇଥାଏ ଏବଂ ଗତିଶୀଳ ଭାବରେ ସର୍ବାଧିକ ସ୍ଥାୟୀ ଉତ୍ପାଦନ ମାର୍ଗ ନିର୍ଣ୍ଣୟ କରେ | ଏହି ବ୍ୟାଚ୍ ଫାଷ୍ଟେନର୍ ଗୁଡିକ ପୁରାତନ, ଧୀର ଲାଇନରେ ତିଆରି ହେବା ଉଚିତ ଯାହା ବର୍ତ୍ତମାନ କାରଖାନାର ନୂତନ ସ ar ର ଆରେ ଦ୍ୱାରା ଚାଳିତ, କିମ୍ବା ନୂତନ, ଦ୍ରୁତ ରେଖା ଯାହା ଗ୍ରୀଡ୍ ଚାଳିତ କିନ୍ତୁ କମ୍ ସ୍କ୍ରାପ୍ ହାରରେ ଅଛି? AI କ potential ଣସି ସମ୍ଭାବ୍ୟ ସ୍କ୍ରାପରେ ସନ୍ନିବେଶିତ କାର୍ବନକୁ ଅନ୍ତର୍ଭୁକ୍ତ କରି ନିଟ୍ କାର୍ବନ ପ୍ରଭାବକୁ ଗଣନା କରିପାରିବ ଏବଂ ପ୍ରକୃତ ଉତ୍କୃଷ୍ଟ ପଥକୁ ସୁପାରିଶ କରିପାରିବ | ଏହା ପରବର୍ତ୍ତୀ ସ୍ତରର ଚିନ୍ତାଧାରା |

ଅନ୍ତିମ ପ୍ରତିବନ୍ଧକ ହେଉଛି ଜୀବନଚକ୍ର ମୂଲ୍ୟାଙ୍କନ ଏକୀକରଣ | ପ୍ରକୃତ ବୃଦ୍ଧି କର | ସ୍ଥିରତା ଆସିବ ଯେତେବେଳେ ଉତ୍ପାଦନରେ AI ସାମଗ୍ରୀ ଏବଂ ପ୍ରକ୍ରିୟାର ସମ୍ପୂର୍ଣ୍ଣ ଜୀବନଚକ୍ର ପ୍ରଭାବ ଉପରେ ତଥ୍ୟ ପାଇପାରିବ | ଏକ ଜିଙ୍କ ପ୍ଲେଟିଂ ଏବଂ ଏକ ନୂତନ ପଲିମର ଆବରଣ ମଧ୍ୟରେ ଚୟନ କରିବା କେବଳ ଖର୍ଚ୍ଚ ନିଷ୍ପତ୍ତି ନୁହେଁ; ଏହା ରାସାୟନିକ ବ୍ୟବହାର, ସ୍ଥାୟୀତ୍ୱ ଏବଂ ଶେଷ ଜୀବନର ପୁନ yc ବ୍ୟବହାର ବିଷୟରେ ଏକ ନିଷ୍ପତ୍ତି | ଆମେ ଏପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ ସେଠାରେ ନାହୁଁ, କିନ୍ତୁ ମୂଳ କାର୍ଯ୍ୟ - ପ୍ରକ୍ରିୟାଗୁଡ଼ିକୁ ଡିଜିଟାଇଜେସନ୍, ଯନ୍ତ୍ରପାତି ଏବଂ ଆଡାପ୍ଟିଭ୍ ନିୟନ୍ତ୍ରଣରେ ରଖିବା - ତାହା ଭବିଷ୍ୟତକୁ ସମ୍ଭବ କରିଥାଏ | ଗୋଟିଏ ଥରରେ ଗୋଟିଏ ଛୋଟ, ଅପଚୟ ସମସ୍ୟାର ସମାଧାନ ପାଇଁ ଏହା ଏକ ଲମ୍ବା, ଅଜ୍ଞାତ ରାସ୍ତା |