Microsofts strategi inden for cloud computing

07/07/2024 11 min read

Kunstig intelligens er en af grundstenene i moderne teknologi, og den spiller en vigtig rolle, når vi taler om anvendelsen af cloud computing. En af teknologigiganterne, Microsoft, har med succes løst problemet og indarbejdet kunstig intelligens i sin primære forretning, cloud computing, hvor den har gjort tjenesterne smartere, mere fleksible og nemmere at bruge. Denne artikel diskuterer betydningen af kunstig intelligens i det program, som Microsoft tilbyder, og mulighederne for at videreudvikle dette system.

En oversigt over Microsofts cloud computing og tilgang til kunstig intelligens

Azure er Microsofts cloud computing-tjeneste, som er blandt de største og mest populære cloud-løsninger lige nu. Den har en række tjenester til computere, lagring og netværk samt et væld af værktøjer til kunstig intelligens og maskinlæring. Kunstig intelligens er ikke bare en forbedring af Azure, men en retning, som Microsoft tager for at muliggøre en revolution af, hvordan virksomheder drives, og nye ting udvikles.

Hvordan Microsofts kunstige intelligens og cloud-tjenester har udviklet sig

Microsoft har været aktiv inden for kunstig intelligens i flere årtier og er blandt de førende inden for området. I takt med at teknologier som maskinlæring, naturlig sprogbehandling og computersyn forbedres, har virksomheden gradvist anvendt kunstig intelligens i sine cloud-tjenester. Sådanne ændringer har betydet, at industrien har investeret flere midler i forskning i kunstig intelligens, opkøbt eller indgået partnerskaber med andre virksomheder med henblik på at forbedre deres styrke inden for kunstig intelligens.

Strategiske målsætninger

Det grundlæggende formål med at koncentrere kunstig intelligens i Microsofts cloud computing-plan er at udstyre virksomhederne med værktøjer til at udnytte kernen i kunstig intelligens. Dette omfatter at bringe kunstig intelligens tættere på virksomheden og gøre den let at implementere på tværs af mange applikationer og industrier med forskellige niveauer af digital modenhed.

Vigtige elementer inden for kunstig intelligens i Microsofts cloud-arkitektur

Microsofts plan for cloud-tjenester med kunstig intelligens omfatter flere elementer, der har til formål at forbedre ydeevnen og anvendeligheden. Disse komponenter er kunstig intelligens-tjenester, maskinlæringsplatforme, kognitive tjenester og den infrastruktur, der understøtter kunstig intelligens.

Azure AI-tjenester

Azure AI Services er stadig færdige teknikker, som udviklere kan bruge i deres applikationer for at gøre dem intelligente uden nødvendigvis at være eksperter i kunstig intelligens. Disse tjenester omfatter:

Azure Machine Learning: En paraplyløsning, der gør det muligt for brugere at kode, træne og lancere maskinlæringsmodeller til big data. Den understøtter flere frameworks og sprog og har stor fleksibilitet og enkelhed.
Azure Cognitive Services: En liste over API’er, SDK’er og tjenester, der kan bruges af en udvikler til at tilføje en intelligent, engagerende og synlig applikation til systemerne. Nogle af dem er relateret til syn, sprog, tale, styring af beslutninger samt andre tjenester.
Azure Bot Service: Et udviklingsmiljø til at skabe, træne og implementere naturligt sproglige samtalebots, der engagerer brugere gennem tekst, stemme eller multimedier.

Platforme til maskinlæring

Automatiseret maskinlæring (AutoML): Denne funktion øger opgaven med at udvikle en maskinlæringsmodel ved at automatisere flere trivielle opgaver og understøtter samtidig brugerne med modelvalg og indstilling af hyperparametre.
Azure Databricks: En Apache Spark-baseret analyseplatform, som er designet specielt til at arbejde på Azure og forbedre mulighederne for at udvikle big data- og kunstig intelligens-applikationer.
Azure Synapse Analytics: En on-demand big data-analysetjeneste, der inkorporerer dataindlæsning og -forberedelse, datalager, datastyring og serveringslag i én løsning for at opfylde øjeblikkelige forespørgsler om business intelligence og maskinlæring.

Kognitive tjenester

Azure Cognitive Services leverer kunstig intelligens til udviklere, der ikke er eksperter i maskinlæring, gennem et sæt RESTful API’er.

Vision: Computersyn og brugerdefineret syn, Face API og Form recognizer er tjenester, der tilbyder billed- og videoanalysefunktioner.
Tale: Funktioner som Speech to Text, Text to Speech, Speech Translations og Speaker Recognition til at understøtte kompleks talebehandling.
Sprog: Tekstanalyse, oversætter, QnA Maker og LUIS, Natural Language Processing-tjenester hjælper med at analysere tekst, få viden og bygge chatbots.
Beslutning: Disse API’er omfatter Personalizer, Content Moderator og Anomaly Detector, der giver kunderne mere præcise beslutninger.

Infrastruktur for kunstig intelligens

Microsoft leverer en robust infrastruktur til kunstig intelligens på Azure, som omfatter:

Højtydende databehandling (HPC): Azure leverer effektive platforme til træning af Deep AI-modeller, der er udstyret med sofistikerede komponenter som GPU’er, FPGA’er og andre.
AI-supercomputer: Microsoft har udviklet en af de største supercomputere til kunstig intelligens som en del af Azure til store arbejdsbyrder i forbindelse med kunstig intelligens-relaterede opgaver samt til træning i kunstig intelligens.
Edge AI: Azure IoT og Azure Stack Edge behandler kunstig intelligens på kanten af tingene og tillader databehandling i realtid længere væk fra kilden.

Applikationer og brugsscenarier

Kunstig intelligens er blevet føjet til Microsofts cloud-platform for at skabe forskellige muligheder for forskellige sektorer. Kombinationen af kunstig intelligens i Microsofts cloud computing-platform har udvidet flere muligheder, som forskellige sektorer kan få adgang til. Her er nogle bemærkelsesværdige applikationer og use cases:

Sundhedspleje

Inkorporeringen af kunstig intelligens i sundhedsvæsenets cloud-løsninger kan øge kvaliteten af patientplejen. Brugen af avancerede cloud-løsninger inden for sundhedsområdet kan gavne patienterne, deres kliniske resultater samt drifts- og forskningsarbejde. Eksemplerne omfatter:

Medicinsk billeddannelse: Anvendelse af Azure-skyen til at understøtte processen med at diagnosticere sygdomme ud fra medicinske billeder og anvendelse af Azure Cognitive Services til computersyn.
Forudsigende analyser: Brug af kunstig intelligens og big data-analyse fra Azure Machine Learning til i sidste ende at forudsige sandsynligheden for genindlæggelse blandt forskellige patienter for at hjælpe med at udvikle de bedste mekanismer til deres behandling.
Behandling af naturligt sprog: Udnyttelse af tekstminedrift på EPJ’er til at analysere dem for nyttige oplysninger til optimering af patienternes sundhedsresultater.

Detailhandel

Kunstig intelligens i detailhandlen kan hjælpe med at skabe opfattelsen af en ‘personlig shoppingoplevelse’, automatisere forsyningskæden og øge salget. Nøgleudnyttelsen omfatter:

Personlige anbefalinger: Udnyttelse af Azure-platformens kunstige intelligens til at studere kundernes aktivitet og tilbyde dem relevante produkter.
Lagerstyring: Brug af kunstige neurale netværk til at forudsige efterspørgslen og styre lagerbeholdningen mere effektivt.
Kundeservice: Brug af intelligente samtalegrænseflader til at reducere antallet af kundeservicetimer og øge effektiviteten af serviceleverancen.

Finans

Finansvirksomheder kan bruge kunstig intelligens og cloud-teknologi til risikostyring, procesoptimering og tilpasset kundeservice. Brugsscenarier omfatter:

Opdagelse af svindel: Brug af maskinlæringsmodeller på Azure til at identificere svindel i realtid.
Automatiseret handel: Brug af kunstig intelligens til at analysere markedsdata og derefter styre handler uafhængigt ved hjælp af algoritmer.
Kundeindsigt: Der er tale om behandling af rådata fra kunder ved hjælp af naturlig sprogbehandling for at generere meningsfuld information til forbedring af serviceleverancen.

Produktion

Cloud-løsninger med kunstig intelligens kan opdage ineffektivitet og fejl i produktionen og samtidig transformere kvalitetssikring og den samlede forsyningskæde. Udnyttelse omfatter:

Forudsigende vedligeholdelse: Forudsigende vedligeholdelse ved hjælp af IoT og anvendelse af maskinlæring til vurdering af sandsynligheden for, at maskiner svigter på et bestemt tidspunkt.
Kvalitetskontrol: Computersyn til at kontrollere den nødvendige kvalitet af de inspicerede produkter og objektbilleder.
Optimering af forsyningskæden: Brug af kunstig intelligens til at analysere data fra forsyningskæden for at finde de mest effektive måder at flytte produkter gennem forsyningskæden og styre lagerbeholdningen på.

Fremtidsudsigter og udfordringer

Microsoft har udvist en spektakulær vækst inden for deres cloud computing-specialisering og forbereder sig på at gå videre. Der er dog flere fremtidsudsigter og udfordringer, der skal overvejes:

Fremtidsudsigter

Forbedrede muligheder for kunstig intelligens: Fra et fremtidigt perspektiv vil der i takt med udviklingen af kunstig intelligens-teknologi dukke mere sofistikerede og tilpassede kunstige intelligens-tjenester op i Azure, så brugen af kunstig intelligens bliver endnu nemmere og mere integreret i forretningsprocesser.
Demokratisering af kunstig intelligens: Microsoft vil have kunstig intelligens til alt og alle og går så langt som til at sikre, at selv små og mellemstore virksomheder kan indarbejde denne teknologi i deres forretningsområder.
Integration med nye teknologier: Kunstig intelligens med andre spirende teknologier, herunder 5G, IoT og block chain, vil øge dens potentiale og medføre mange innovative udviklinger.

Udfordringer

Databeskyttelse og sikkerhed: Det er en vigtig udfordring at beskytte de oplysninger, der bruges i kunstig intelligens-modeller, da de bliver mere sårbare, efterhånden som brugsscenarierne videreudvikles.
Etisk kunstig intelligens: Der er forskellige former for etiske bekymringer i forbindelse med kunstig intelligens-teknologi, som omfatter forudindtagede og uretfærdige beslutninger, manglende evne til at forklare deres arbejde og handlinger, og derfor er det afgørende at etablere den sociale accept af kunstig intelligens-teknologi.
Mangel på færdigheder: Der er mangel på færdigheder hos fagfolk, der specialiserer sig i kunstig intelligens og datavidenskab, og det er ikke let at løse dem med det samme, da det involverer kapitalinvesteringer i den akademiske verden.

Opsummering

Kunstig intelligens er i centrum for Microsofts cloud-forretning og gør Azure Cloud til en smart, intelligent cloud, der kan sætte skub i den digitale transformation og øge tempoet i erhvervslivet på tværs af sektorer. Med One Microsoft-planen for end-to-end-tjenester med kunstig intelligens, datacentre og kerneværdien af ansvarlig kunstig intelligens er Microsoft således klar til at dominere den kommende revolutionsperiode.

Endelig har vi forberedt de hyppigst stillede spørgsmål og deres svar til dig

Hvordan Microsoft brugte kunstig intelligens

Microsoft har udnyttet kunstig intelligens til at forbedre forskellige produkter og tjenester, herunder Microsoft Office, Azure cloud-tjenester og Dynamics 365, for at forbedre brugeroplevelser, produktivitet og beslutningstagning.

Fordele ved kunstig intelligens

Kunstig intelligens giver mange fordele, bl.a. øget effektivitet gennem automatisering, forbedret beslutningstagning med dataanalyse og forbedret nøjagtighed og præcision i forskellige opgaver. Derudover kan kunstig intelligens give personlige oplevelser, hjælpe med medicinsk diagnose og fremme selvkørende køretøjer, blandt andre anvendelser.

Sådan bruger tech-giganterne kunstig intelligens

Tech-giganter som Google, Amazon, Facebook og Microsoft udnytter kunstig intelligens til at forbedre forskellige produkter og tjenester, herunder selvkørende biler, ansigtsgenkendelse og naturlig sprogbehandling. De bruger også kunstig intelligens til at forbedre effektivitet, beslutningstagning og kundeoplevelser på tværs af brancher som e-handel, sundhedspleje og finans.

De nyeste Microsoft-værktøjer

Microsoft har introduceret flere nye værktøjer med kunstig intelligens, bl.a. Copilot til Microsoft 365, som øger produktiviteten ved at hjælpe med opgaver som at skrive e-mails og forslag, og Microsoft Designer, en app til grafisk design, som bruger kunstig intelligens til at skabe fantastiske opslag og grafik på sociale medier. Derudover har Microsoft Edge indkøbsværktøjer, der drives af kunstig intelligens, og en sidebar, der kan tilpasses til multitasking.

Sådan udnytter du kunstig intelligens

For at udnytte kunstig intelligens effektivt skal organisationer identificere specifikke forretningsproblemer, indsamle relevante data, vælge passende modeller og værktøjer til kunstig intelligens og løbende overvåge og optimere systemerne til kunstig intelligens. Samarbejde mellem domæneeksperter og specialister i kunstig intelligens er afgørende for en vellykket implementering af kunstig intelligens.