Sim­Sca­le, plat­for­ma pro in­že­nýr­ské si­mu­la­ce za­lo­že­ná na umělé in­te­li­gen­ci, před­sta­vil 12. lis­to­pa­du En­gi­nee­ring AI Blue­print, jehož cílem je po­skyt­nout tech­nic­kým ře­di­te­lům a ve­dou­cím in­že­nýr­ských týmů re­fe­renč­ní ar­chi­tek­tu­ru po­třeb­nou k úspěš­né­mu šká­lo­vá­ní agen­tů umělé in­te­li­gen­ce. Tento plán za­hr­nu­je tech­no­lo­gie NVI­DIA pro ak­ce­le­ro­va­né vý­po­čty a fy­zi­kál­ní mo­de­ly a ná­stro­je umělé in­te­li­gen­ce.

Pře­chod od pi­lot­ních pro­jek­tů s umě­lou in­te­li­gen­cí k na­sa­ze­ní v rámci celé or­ga­ni­za­ce před­sta­vu­je vý­znam­ný krok, zejmé­na když in­že­nýr­ské agen­ty pře­bí­ra­jí kom­plex­ní ná­vr­ho­vé pra­cov­ní po­stu­py. Tento plán vy­u­ží­vá po­znatky z re­ál­ných in­že­nýr­ských pro­jek­tů a na­sa­ze­ní u zá­kaz­ní­ků k vy­tvo­ře­ní prak­tic­ké­ho rámce pro šká­lo­vá­ní au­to­no­mní in­že­nýr­ské umělé in­te­li­gen­ce.

Blue­print po­u­ka­zu­je na to, že stá­va­jí­cí pro­ce­sy ově­řo­vá­ní a va­li­da­ce (V-model) fi­na­li­zu­jí ná­vrhy pří­liš brzy a ově­řu­jí je pří­liš pozdě, což vede ke zvý­še­ní ná­kla­dů. V jedné z ci­to­va­ných stu­dií bylo zjiš­tě­no, že roz­hod­nu­tí uči­ně­ná před „de­sign fre­e­ze“ ur­ču­jí 86 % oče­ká­va­ných ná­kla­dů pro­gra­mu a pozdě od­ha­le­né kon­cepč­ní vady vy­ža­du­jí při­bliž­ně 13­krát více oprav. En­gi­nee­ring AI Blue­print místo toho nasti­ňuje nový pro­ces, ve kte­rém prů­zkum na­hra­zu­je výběr, ově­řo­vá­ní se po­sou­vá na dří­věj­ší fázi, fy­zic­ké testy se stá­va­jí po­tvr­ze­ním a in­te­li­gen­ce AI agen­tů se s kaž­dým spuš­tě­ním zvy­šu­je. Rov­něž vy­me­zu­je, kde by měla ležet hra­ni­ce au­to­no­mie agen­tů.

Blue­print kon­cept před­klá­dá pře­hled soft­wa­ro­vých vrs­tev ne­zbyt­ných pro au­to­no­mní pra­cov­ní po­stu­py, od ko­or­di­na­ce až po zna­lost­ní vrst­vu ří­ze­nou or­ga­ni­za­cí. Rov­něž ur­ču­je, kde se v této struk­tu­ře na­chá­ze­jí ře­še­ní NVI­DIA Phy­sics­Ne­Mo, NVI­DIA Ne­mo­t­ron a NVI­DIA NeMo Agent Tool­kit.

Prů­zkum, který Sim­Sca­le pro­ve­dl na za­čát­ku to­ho­to roku mezi 350 ve­dou­cí­mi in­že­ný­ry v or­ga­ni­za­cích s 1000 a více za­měst­nan­ci, zjis­til, že 99 % z nich oče­ká­vá mě­ři­tel­nou ná­vrat­nost in­ves­tic do umělé in­te­li­gen­ce do 12 mě­sí­ců. Návrh po­pi­su­je, jak mohou tech­ni­ci a ve­dou­cí in­že­ný­ři vy­hod­no­tit vý­sled­ky na­sa­ze­ní umělé in­te­li­gen­ce.

Chce­te-li si stáh­nout kom­plet­ní do­ku­ment En­gi­nee­ring AI Blue­print, na­vštiv­te tento odkaz.