چشمانداز هوش مصنوعی بسیار گسترده است، اما با یک گلوگاه حیاتی روبرو شده: زیرساختی که به آن قدرت میبخشد. مقالهای اخیر در CIO.com این چالش را برجسته کرده و بیان میکند: «زیرساختی که امروز هوش مصنوعی را به حرکت درمیآورد، پاسخگوی نیازهای فردا نخواهد بود.» این بدان معناست که مدیران ارشد فناوری اطلاعات در رقابتی برای توسعه هوشمندانهتر، و نه فقط بزرگتر، قرار دارند و در غیر این صورت، در معرض خطر عقب ماندن هستند. در این میان، CrateDB، یک شرکت پایگاه داده، برای مقابله مستقیم با این چالش وارد میدان شده است.
شرکت CrateDB خود را به عنوان راهحل معرفی کرده و بر تبدیل شدن به «یک لایه داده یکپارچه برای تحلیل، جستجو و هوش مصنوعی» شرطبندی کرده است. اما این در عمل به چه معناست؟ استفان کاستلانی، معاون ارشد بازاریابی در CrateDB، توضیح میدهد که مشکل اصلی در سیستمهای فناوری اطلاعات قدیمی نهفته است که بر اساس پایپلاینهای کند و دستهای (batch-based) ساخته شدهاند. در عصر هوش مصنوعی، تأخیر بین تولید و مصرف داده باید به شدت کاهش یابد. او میگوید: «CrateDB یک انتخاب بسیار مناسب است زیرا واقعاً میتواند بینشهایی از دادههای صحیح با حجم و پیچیدگی بالای فرمتها را در عرض چند میلیثانیه در اختیار شما قرار دهد.»
این فقط یک بهبود جزئی نیست؛ بلکه یک جهش از دقایق به میلیثانیه در زمان پاسخ به کوئریها است. CrateDB این مهم را از طریق یک فرآیند چهار مرحلهای به دست میآورد که به عنوان «بافت ارتباطی بین دادههای عملیاتی و سیستمهای هوش مصنوعی» عمل میکند:
- دریافت داده (Ingestion): جمعآوری یکپارچه دادهها از منابع مختلف.
- تجمیع آنی (Real-time Aggregation): پردازش و درک دادهها به محض ورود.
- تغذیه پایپلاینهای هوش مصنوعی: ارائه این دادههای تصفیهشده و آنی به مدلهای هوش مصنوعی.
- ایجاد حلقههای بازخورد: قادر ساختن مدلها برای یادگیری و بهبود مستمر از دادههای جدید.
کاربردهای این فناوری در دنیای واقعی تحولآفرین است. در صنعت تولید، دادههای تلهمتری از ماشینآلات میتوانند به صورت آنی تحلیل شوند و به مدلهای نگهداری پیشبینانه اجازه دهند تا با دقت فوقالعادهای خرابیها را پیشبینی کنند. اما مزایا به همین جا ختم نمیشود. کاستلانی سناریویی را توصیف میکند که در آن CrateDB به عنوان یک پایگاه داده برداری (vector database) برای یک دستیار دانش در کارخانه عمل میکند. «اگر مشکلی پیش بیاید… [شما] میتوانید از یک دستیار دانش… بخواهید تا به اطلاعات دسترسی پیدا کرده و دفترچه راهنما و دستورالعملهای صحیح را برای واکنش فوری پیدا کند.»
با این حال، هوش مصنوعی یک هدف متحرک است. این صنعت به سرعت به سمت گردشکارهای کاملاً عاملمحور (agentic) با استقلال بیشتر در حال حرکت است. CrateDB با درک این موضوع که بسیاری از صنایع، مانند تولید، در این زمینه عقب ماندهاند، با شرکت Tech Mahindra برای توسعه راهحلهای هوش مصنوعی عاملمحور برای خودروسازی، تولید و کارخانههای هوشمند همکاری کرده است.
بخش کلیدی این استراتژی آیندهنگر، پروتکل زمینه مدل (MCP) است؛ استانداردی برای نحوه ارائه زمینه توسط برنامهها به مدلهای زبان بزرگ (LLM). کاستلانی تأثیر بالقوه آن را با انقلاب APIها در بیش از یک دهه پیش مقایسه میکند. سرور MCP آزمایشی CrateDB به عنوان پلی بین ابزارهای هوش مصنوعی و پایگاه داده تحلیلی آنها طراحی شده تا ارتباطات را سادهسازی و استاندارد کند. او اشاره میکند: «وقتی در مورد MCP صحبت میکنیم، تقریباً همان رویکرد [APIها] است، اما برای LLMها.»
همزمان با پیشگامی در پروتکلهای جدید، CrateDB بر نقاط قوت اصلی خود متمرکز باقی مانده است: «عملکرد، مقیاسپذیری… سرمایهگذاری در ظرفیت ما برای دریافت داده از منابع داده بیشتر و بیشتر، و همیشه به حداقل رساندن تأخیر، هم در بخش دریافت و هم در بخش کوئری.» این تعهد، زیربنای توانایی آن برای مقابله با چالشهای عظیم دادهای هوش مصنوعی مدرن است.
برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد اینکه شرکتها چگونه بزرگترین چالشهای زیرساختی هوش مصنوعی را حل میکنند، مطالعه کنید.
منبع: AI News