ますます高度化する人工知能 (AI) には、パフォーマンス、効率、成長、顧客体験を向上させる大きな可能性がありますが、すべての組織が AI のメリットを享受する準備ができているわけではありません。
ヘルスケア、製薬、バイオテクノロジー、製造、金融などの分野では、信頼性の高い大規模言語モデル (LLM) を適用するための AI の厳しい処理、データ、セキュリティ要件に対応するために必要な、強力で統合されたインフラストラクチャの構築に苦労している組織もあります。また、ほとんどの組織では、AI 主導の戦略を構築し、コンプライアンスの変更に対応するために必要な専門知識が不足しています。
しかし、高速コンピューティング機能とより優れた処理能力を備えた AI インフラストラクチャ ツールなどの新しいクラウドベースのイノベーションは、さまざまなアプリケーションで、あらゆる規模と予算の何千もの企業を支援しています。
ヘルスケア、バイオテクノロジー、製薬業界にとって、これらの強力な AI 駆動型機能は、臨床研究と創薬の迅速化、および精密医療の最適な候補のより効率的な特定につながる可能性があります。製造業者にとって、これは産業用デジタル ツイン シミュレーションを開発できる可能性を意味します。また、多くの業界にとって、これは新製品の設計や新規市場への参入など、商業チャンスの迅速な発見を意味します。
AI戦略構築の課題
AI 戦略は大きな可能性を秘めていますが、その導入は困難を極めます。多くの組織は、AI の調査と使用事例の決定を始めたばかりです。しかし、マイクロソフトの年次レポート「AI インフラストラクチャの現状」によると、ビジネス リーダーの 5 人中 3 人が AI 市場は成長していると考えている一方で、ほぼすべての組織が AI の拡張とオンライン化に苦戦しています。
AI 投資の利益を得るための重要な課題の 1 つは、AI の経験と人材を早急に確保する必要があることであり、組織は従業員の AI スキルとトレーニングを迅速に強化する必要があります。
その他の障害は技術的なものです。組織は、リソースを大量に消費する LLM をトレーニングするための AI の高性能処理とデータ要件に対応できる堅牢なインフラストラクチャを構築する必要があります。AI インフラストラクチャは、実稼働環境に LLM を展開するための高速応答時間、ユーザー エクスペリエンス、コストの最適化、およびスケーラビリティを確保するために極めて重要です。
ライフサイエンスや金融などの規制の厳しい分野では、データのセキュリティとプライバシーの確保ももう 1 つの障害であり、AI ソリューションの実装には厳格で複雑なコンプライアンス要件が導入される可能性があります。
これらの課題を総合すると、これらの機械学習 (ML) モデルの開発、トレーニング、微調整、LLM のカスタマイズを行ってパフォーマンスを最適化し、大規模に展開するには、スケーラブルなクラウドベースのコンピューティング インフラストラクチャで動作する AI 開発およびデータとデータ管理のための最先端のツールが不可欠になります。
AI を効果的に実装するには、コスト効率が高く、拡張性があり、将来性も考慮した専用の AI クラウド インフラストラクチャ内に、開発ツール、アプリケーション、サービスを組み合わせたフルスタック アプローチを組織が導入する必要があります。
医療におけるイノベーションの加速
ヘルスケアとライフサイエンスの分野では、これらの堅牢なプラットフォーム上で高度な AI 駆動型コンピューティングのメリットがすでに実感されています。これら 2 つの分野では、イノベーションの加速と患者ケアの改善により、人々の生活を変え、さらには救うことさえ可能です。
医療およびバイオテクノロジー組織は、臨床研究および創薬のための強力な生成 AI にアクセスできるようになりました。これにより、創薬用の独自データに基づくモデルのトレーニングが簡素化および加速されます。膨大な独自データセットを前例のない精度、速度、セキュリティで分析できる Gen AI プラットフォームを使用することで、これらの組織はこれまで以上に迅速に薬剤候補を特定できるようになりました。
大規模に導入された AI の新たな効果的な開発、検証、導入、評価機能により、組織の開発者はより正確な医療用画像 AI モデルを構築でき、臨床研究者は新薬の発見を加速でき、医療提供者は 1 つの堅牢なクラウドベースのプラットフォーム上で幅広いサードパーティ AI モデルを臨床ワークフローに統合できるようになります。
より優れたデジタルツインの構築
製造業者は、デジタル ツイン (予測モデル用に膨大なデータ セットを正確に分析できる仮想シミュレーションとワークフロー) を使用して、製品をより迅速かつ経済的に実験、構築、配布するための強力な AI アプリケーション プログラミング インターフェイス (API) も実装しています。
メーカーは、これらの高度な API スイートを活用して、正確なデータ ベースのレンダリングの生成、シーン クエリとインタラクティブ シナリオの有効化、ユーザー、ツール、および世界の接続によるこれまで以上に高度なコラボレーションなどの機能をユーザーに提供できるようになりました。これらの API をデジタル ツインの既存の設計および自動化アプリケーションや既存のワークフローに統合することで、組織の開発者はロボット工学や自動運転車などのカテゴリの開発と製造を加速できます。
大手産業ソフトウェア企業は、これらの AI を活用したクラウドベースの API を自社のポートフォリオに導入しています。
AI 導入における大きな障害の 1 つは、トレーニングと実行に膨大な量のデータと計算を必要とする LLM です。
強力な処理能力を備えた単一の統合 AI プラットフォームを使用すると、市場投入までの時間を短縮し、製品とサービスを差別化し、組み込みのセキュリティを提供し、最も厳格なコンプライアンス要件にも経済的に対応できます。
強力なグラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) は、LLM の構築、トレーニング、展開に不可欠です。従来の中央処理装置 (CPU) ベースのシステムだけでは、大規模なトランスフォーマー ベースの言語モデルの構築と展開の膨大な計算要件を満たすことはできません。
組織は、最先端の GPU の膨大な処理能力を活用することで、LLM の潜在能力を最大限に引き出し、総所有コスト (TCO) を最小限に抑えながらパフォーマンスと精度を向上させることができます。Snorkel AI は、専用のクラウドベースの AI インフラストラクチャを活用して、最も要求の厳しい ML ワークロードを強化し、AI の導入を簡素化し、管理を合理化します。
強力なAIプラットフォームでビジネスを促進
クラウド、AI、スーパーコンピューティングの統合は、金融、医療、バイオテクノロジーなどのコンプライアンスが重視される業界セクターの変革に役立っています。グローバルな規模、セキュリティ、高度なコンピューティング クラウド機能の組み合わせにより、医療組織の開発者は、イノベーションを加速し、患者ケアを改善する AI 機能を開発できます。
幕開けを告げる AI 時代の複雑さを乗り越えるには、洗練され、信頼性が高く、安全な AI テクノロジーへの投資が欠かせません。組織のテクノロジー スタックのあらゆる層に AI を組み込む包括的なクラウドベースのエコシステムにより、組織の従業員は生産性の向上と運用効率を実現でき、それが顧客体験の向上につながります。
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5月 1, 2024