Microsoft-strategie op het gebied van cloud computing

07/07/2024 11 min leestijd

Kunstmatige intelligentie is een van de fundamenten van de hedendaagse technologieën en speelt een belangrijke rol als we het hebben over de toepassing van cloud computing. Een van de techgiganten, Microsoft, heeft het probleem met succes aangepakt en kunstmatige intelligentie opgenomen in zijn primaire business, cloud computing, waar het diensten slimmer, flexibeler en gemakkelijker te gebruiken heeft gemaakt. Dit artikel bespreekt het belang van kunstmatige intelligentie in het programma dat Microsoft aanbiedt en de mogelijkheden van de verdere ontwikkeling van dit systeem.

Een overzicht van Microsoft cloud computing en de benadering van kunstmatige intelligentie

Azure is de cloud computing-dienst van Microsoft die momenteel tot de grootste en populairste cloudoplossingen behoort. Het biedt een scala aan diensten voor computer, opslag en netwerken, maar ook een groot aantal tools voor kunstmatige intelligentie en machinaal leren. Kunstmatige intelligentie is niet zomaar een uitbreiding van Azure, maar een richting die Microsoft inslaat om een revolutie mogelijk te maken in de manier waarop bedrijven worden geleid en nieuwe dingen worden ontwikkeld.

Hoe Microsofts kunstmatige intelligentie en cloudservices zich hebben ontwikkeld

Microsoft is al tientallen jaren actief op het gebied van kunstmatige intelligentie en behoort tot de leiders op dit gebied. Naarmate technologieën zoals machine learning, natuurlijke taalverwerking en computer vision verbeteren, heeft het bedrijf steeds meer kunstmatige intelligentie toegepast in zijn cloudservices. Dergelijke veranderingen hebben ertoe geleid dat de industrie meer geld steekt in onderzoek naar kunstmatige intelligentie, andere bedrijven overneemt of partnerschappen aangaat met als doel hun kracht op het gebied van kunstmatige intelligentie te vergroten.

Strategische doelen

Het basisdoel van kunstmatige intelligentie bij het concentreren ervan in Microsofts cloud computing-plan is om bedrijven uit te rusten met hulpmiddelen om te profiteren van de kern van kunstmatige intelligentie. Dit omvat het dichter bij de onderneming brengen van kunstmatige intelligentie, waardoor het gemakkelijk implementeerbaar wordt in tal van toepassingen en industrieën met verschillende niveaus van digitale volwassenheid.

Belangrijke kunstmatige intelligentie-elementen in Microsofts cloudarchitectuur

Het plan van Microsoft voor kunstmatige intelligentie in de cloud omvat verschillende elementen die gericht zijn op het verbeteren van de prestaties en bruikbaarheid. Deze onderdelen zijn kunstmatige intelligentie diensten, machine learning platforms, cognitieve diensten en de infrastructuur die kunstmatige intelligentie ondersteunt.

Azure AI-diensten

Azure AI Services zijn nog steeds kant-en-klare technieken die ontwikkelaars in hun applicaties kunnen gebruiken om ze intelligent te maken zonder dat ze per se experts op het gebied van kunstmatige intelligentie hoeven te zijn. Deze services omvatten:

Azure Machine Learning: Een overkoepelende oplossing waarmee gebruikers machine learning modellen voor big data kunnen coderen, trainen en lanceren. Het ondersteunt meerdere frameworks en talen en heeft een grote flexibiliteit en eenvoud.
Azure Cognitive Services: Een lijst van API’s, SDK’s en services die kunnen worden gebruikt door een ontwikkelaar om een intelligente, boeiende en vindbare toepassing toe te voegen aan de systemen. Sommige zijn gerelateerd aan visie, taal, spraak, beheer van beslissingen en andere diensten.
Azure Bot Service: Een ontwikkelomgeving voor het maken, trainen en implementeren van conversatiebots in natuurlijke taal die gebruikers betrekken via tekst, spraak of multimedia.

Machine-leerplatformen

Geautomatiseerd machinaal leren (AutoML): Deze functie vergroot de taak van het ontwikkelen van een machine learning model door het automatiseren van verschillende triviale taken en ondersteunt tegelijkertijd de gebruikers met modelselectie en hyperparameters tuning.
Azure Databricks: Een op Apache Spark gebaseerd analyseplatform dat speciaal is ontworpen om op Azure te werken en de mogelijkheden voor het ontwikkelen van toepassingen voor big data en kunstmatige intelligentie te vergroten.
Azure Synapse Analytics: Een on-demand big data analytics service die data ingestion en voorbereiding, data warehousing, data management en serving lagen in één oplossing bevat om onmiddellijke business intelligence en machine learning queries te vervullen.

Cognitieve diensten

Azure Cognitive Services bieden kunstmatige intelligentie aan ontwikkelaars die geen expert zijn in Machine Learning via een set RESTful API’s.

Vision: Computer vision en custom vision, Face API en Form Recognizer zijn services die beeld- en videoanalysefuncties bieden.
Spraak: Functies zoals Spraak naar tekst, Tekst naar spraak, Spraakvertalingen en Sprekerherkenning om complexe spraakverwerking te ondersteunen.
Taal: Tekstanalyse, Vertaler, QnA Maker en LUIS, Natural Language Processing-services helpen bij tekstanalyse om kennis te vergaren en chatbots te bouwen.
Besluit: Deze API’s omvatten Personalizer, Content Moderator en Anomaly Detector die klanten nauwkeurigere beslissingen bieden.

Kunstmatige intelligentie-infrastructuur

Microsoft biedt een robuuste infrastructuur voor kunstmatige intelligentie op Azure, waaronder:

High-Performance Computing (HPC): Azure biedt efficiënte platforms voor het trainen van Deep AI-modellen die zijn uitgerust met geavanceerde componenten zoals GPU’s, FPGA’s en andere.
AI-supercomputer: Microsoft heeft een van de grootste kunstmatige intelligentie supercomputers ontwikkeld als onderdeel van Azure, voor zware workloads in kunstmatige intelligentie gerelateerde taken en voor de kunstmatige intelligentie training.
Edge AI: Azure IoT en Azure Stack Edge verwerken kunstmatige intelligentie aan de rand van dingen en maken real-time gegevensverwerking verder naar de bron mogelijk.

Toepassingen en use cases

Kunstmatige intelligentie is toegevoegd aan het cloudplatform van Microsoft om verschillende mogelijkheden te vormen voor verschillende sectoren. De combinatie van kunstmatige intelligentie in het cloud computing-platform van Microsoft heeft verschillende mogelijkheden uitgebreid die toegankelijk zijn voor verschillende sectoren. Hier zijn enkele opmerkelijke toepassingen en use cases:

Gezondheidszorg

De integratie van kunstmatige intelligentie in de cloudoplossingen voor de gezondheidszorg kan de kwaliteit van de patiëntenzorg verhogen. Het gebruik van geavanceerde cloud-oplossingen in de gezondheidszorg kan ten goede komen aan de patiënt, de klinische resultaten en operationele en onderzoekswerkzaamheden. Voorbeelden zijn:

Medische beeldvorming: Het inzetten van de Azure cloud ter ondersteuning van het proces van diagnose van ziekten op basis van medische beelden en het toepassen van de Azure Cognitive Services voor Computer Vision.
Voorspellende analyse: Het gebruik van kunstmatige intelligentie en big data analytics van de Azure Machine Learning om uiteindelijk de kans op heropname onder verschillende patiënten te voorspellen om zo te helpen bij het ontwikkelen van de beste mechanismen voor hun behandeling.
Natuurlijke taalverwerking: Tekst mining gebruiken op EHR’s om ze te analyseren op bruikbare informatie voor het optimaliseren van de gezondheidsresultaten van patiënten.

Detailhandel

Kunstmatige intelligentie in de detailhandel kan helpen bij het creëren van een ‘persoonlijke winkelervaring’, het automatiseren van de toeleveringsketen en het verhogen van de verkoop. De belangrijkste toepassingen zijn:

Gepersonaliseerde aanbevelingen: Gebruik maken van de kunstmatige intelligentie van het Azure platform om de activiteit van klanten te bestuderen en hen relevante producten aan te bieden.
Voorraadbeheer: Gebruik van kunstmatige neurale netwerken om de vraag te voorspellen en de voorraadinkoop efficiënter te beheren.
Klantenservice: Het gebruik van intelligente conversatie-interfaces om het aantal uren klantenservice te verminderen en de effectiviteit van de dienstverlening te verhogen.

Financiën

Financiële bedrijven kunnen kunstmatige intelligentie en cloudtechnologie gebruiken voor risicobeheer, procesoptimalisatie en klantenservice op maat. Gebruikscases zijn onder andere:

Fraudedetectie: Gebruik van op Azure gehoste modellen voor machinaal leren om fraude in realtime te identificeren.
Geautomatiseerde handel: Gebruik van kunstmatige intelligentie om marktgegevens te analyseren en vervolgens zelfstandig transacties te beheren met behulp van algoritmen.
Klantinzichten: Het verwerken van ruwe gegevens van klanten met behulp van natuurlijke taalverwerking om zinvolle informatie te genereren voor het verbeteren van de dienstverlening.

Productie

Cloudoplossingen met mogelijkheden voor kunstmatige intelligentie kunnen inefficiënties en foutlijnen in de productie opsporen en tegelijkertijd de kwaliteitsborging en de algehele toeleveringsketen transformeren. Gebruik omvat:

Voorspellend onderhoud: Voorspellend onderhoud door gebruik te maken van IoT en de toepassing van machine learning bij het inschatten van de kans dat machines op een bepaald moment uitvallen.
Kwaliteitscontrole: Computer vision om de vereiste kwaliteit van de geïnspecteerde producten en objectbeelden te controleren.
Optimalisatie van de toeleveringsketen: Het integreren van kunstmatige intelligentie om gegevens van de toeleveringsketen te analyseren om de meest efficiënte manieren te bepalen om producten door de toeleveringsketen te verplaatsen en voorraadniveaus te beheren.

Toekomstperspectieven en uitdagingen

Microsoft heeft een spectaculaire groei laten zien in zijn cloud computing-specialisatie en bereidt zich voor op verdere vooruitgang. Er zijn echter verschillende vooruitzichten en uitdagingen waarmee rekening moet worden gehouden:

Toekomstperspectieven

Verbeterde mogelijkheden voor kunstmatige intelligentie: Vanuit het toekomstperspectief, aangezien kunstmatige intelligentie technologie zich ontwikkelt, zullen er meer geavanceerde en op bepaalde domeinen afgestemde kunstmatige intelligentie diensten verschijnen in Azure, waardoor het gebruik van kunstmatige intelligentie nog eenvoudiger zal worden en meer geïntegreerd met bedrijfsprocessen.
Democratisering van kunstmatige intelligentie: Microsoft wil kunstmatige intelligentie voor alles en iedereen, en gaat zelfs zo ver dat zelfs kleine en middelgrote bedrijven dergelijke technologie in hun bedrijfsactiviteiten kunnen opnemen.
Integratie met opkomende technologieën: Kunstmatige intelligentie met andere ontluikende technologieën zoals 5G, IoT’s, blokketen zal het potentieel ervan vergroten en veel innovatieve ontwikkelingen veroorzaken.

Uitdagingen

Privacy en beveiliging van gegevens: Het beschermen van de informatie die wordt verbruikt in kunstmatige intelligentiemodellen is een belangrijke uitdaging, omdat deze kwetsbaarder wordt naarmate de use cases verder worden ontwikkeld.
Ethische kunstmatige intelligentie: Er zijn verschillende soorten ethische zorgen met betrekking tot kunstmatige intelligentie technologie, waaronder bevooroordeelde en oneerlijke beslissingen, onvermogen om hun werk en acties uit te leggen, daarom is het cruciaal om de sociale acceptatie van kunstmatige intelligentie technologieën vast te stellen.
Skill Gap: Er zijn hiaten in de vaardigheidseisen van professionals die gespecialiseerd zijn in kunstmatige intelligentie en data science, en het is niet eenvoudig om deze hiaten direct aan te pakken omdat er kapitaalinvesteringen in de academische wereld mee gemoeid zijn.

De samenvatting

Kunstmatige intelligentie staat centraal in de cloudbusiness van Microsoft en verandert de Azure Cloud in een slimme, intelligente cloud die digitale transformatie weer in gang kan zetten en het tempo van het bedrijfsleven in alle sectoren kan opvoeren. Met het One Microsoft-plan voor end-to-end kunstmatige intelligentieservices, datacenters en de kernwaarde van verantwoorde kunstmatige intelligentie is Microsoft klaar om de komende revolutieperiode te domineren.

Tot slot hebben we de meest gestelde vragen en hun antwoorden voor je op een rijtje gezet

Hoe Microsoft kunstmatige intelligentie heeft gebruikt

Microsoft heeft kunstmatige intelligentie gebruikt om verschillende producten en diensten te verbeteren, waaronder Microsoft Office, Azure cloudservices en Dynamics 365, om gebruikerservaringen, productiviteit en besluitvorming te verbeteren.

Voordelen van kunstmatige intelligentie

Kunstmatige intelligentie biedt tal van voordelen, waaronder verhoogde efficiëntie door automatisering, verbeterde besluitvorming door gegevensanalyse en verbeterde nauwkeurigheid en precisie bij verschillende taken. Daarnaast kan kunstmatige intelligentie zorgen voor gepersonaliseerde ervaringen, helpen bij medische diagnoses en autonome voertuigen bevorderen, naast andere toepassingen.

Hoe techgiganten kunstmatige intelligentie gebruiken

Techgiganten als Google, Amazon, Facebook en Microsoft maken gebruik van kunstmatige intelligentie om verschillende producten en diensten te verbeteren, waaronder zelfrijdende auto’s, gezichtsherkenning en verwerking van natuurlijke taal. Ze gebruiken kunstmatige intelligentie ook om de efficiëntie, besluitvorming en klantervaring te verbeteren in sectoren als e-commerce, gezondheidszorg en financiën.

Nieuwste Microsoft-tools

Microsoft heeft verschillende nieuwe tools met kunstmatige intelligentie geïntroduceerd, waaronder Copilot voor Microsoft 365, dat de productiviteit verhoogt door te helpen bij taken als het schrijven van e-mails en voorstellen, en Microsoft Designer, een app voor grafisch ontwerp die kunstmatige intelligentie gebruikt om verbluffende posts en afbeeldingen voor sociale media te maken. Daarnaast heeft Microsoft Edge kunstmatige intelligentie gestuurde shoppingtools en een aanpasbare zijbalk voor multitasking.

Hoe kunstmatige intelligentie te gebruiken

Om kunstmatige intelligentie effectief in te zetten, moeten organisaties specifieke bedrijfsproblemen identificeren, relevante gegevens verzamelen, geschikte modellen en tools voor kunstmatige intelligentie kiezen en de systemen voor kunstmatige intelligentie voortdurend bewaken en optimaliseren. Samenwerking tussen domeinexperts en kunstmatige intelligentie specialisten is cruciaal voor een succesvolle implementatie van kunstmatige intelligentie.