ادغام هوش مصنوعی در پایگاههای داده به معنای تجهیز آنها به قابلیتهایی است که به طور سنتی در حوزه یادگیری ماشین و تحلیل پیشرفته قرار میگیرند. این شامل الگوریتمهای داخلی برای تشخیص ناهنجاری، پیشبینی، و خوشهبندی است که میتوانند به صورت بومی بر روی دادهها اجرا شوند. مقاله به این موضوع به عنوان «هوش داخلی» اشاره میکند و استدلال میکند که این رویکرد، پایگاه داده را به یک جزء فعال و هوشمند در زیرساخت داده تبدیل میکند. به جای اینکه دادهها برای تحلیل به مدلهای هوش مصنوعی خارجی ارسال شوند، هوش مصنوعی به جایی که دادهها قرار دارند آورده میشود، که این امر منجر به کاهش تأخیر و افزایش چشمگیر کارایی میشود.
در دنیای فوق متصل امروز، جریانی بیوقفه از دادههای سری زمانی از منابع بیشماری—سنسورهای صنعتی، دستگاههای اینترنت اشیا (IoT) و سیستمهای نرمافزاری پیچیده—در حال تولید است. این سیل اطلاعات با چنان سرعت و حجمی تولید میشود که معماریهای داده سنتی هرگز برای مدیریت آن طراحی نشده بودند. در کاربردهای حیاتی، ارزش واقعی این دادهها نه … Read more