A konferencián egyelőre előzetes változatban bemutatott új termékek a Viya platform evolúciós fejlődésébe illeszkednek, amellyel lehetővé válik, hogy az SAS nagy teljesítményű, pontos és skálázható algoritmusait a felhasználók mindenütt futtathassák, ahol elemezni kívánt adataik keletkeznek.
- Napjaink intenzív üzleti környezete fokozottan eredményorientált működésre készteti a szervezeteket, és a mesterséges intelligencia kulcsszerephez jut az emberi termelékenység növelésében - mondta a Las Vegasban szeptemberben megtartott konferencián Bryan Harris, az SAS ügyvezető alelnöke és technológiai igazgatója. - Viya ökoszisztémánkat ezért folyamatosan olyan termékekkel bővítjük, amelyekkel az adatkutatók és a fejlesztők hatékonyabban dolgozhatnak az innováció felgyorsításán.
Igény szerinti analitika mindenkinek, mindenütt
Az Explore konferencia közönsége a Viya ökoszisztéma új termékei között munkapadot és AI alkalmazásgyárat, valamint az SaaS modellben elérhető eszközök korai felhasználóival közösen fejlesztett, iparági megoldásokat is láthatott.
Az SAS Viya Workbench például egy könnyűsúlyú fejlesztési környezet, amely a felhőben hatékonyan és biztonságos módon gyorsítja fel a szoftverkód előállítását és végrehajtását. A platform munkapadja architektúrájánál fogva többféle programnyelvet támogat, a felhasználók így az általuk preferált - Python, R vagy SAS - nyelven építhetnek gyorsan nagy teljesítményű és éles futtatásra kész modelleket. A felhasználót az SAS Viya platform élményébe bevezető munkapad a fejlesztőkörnyezet megválasztásában is hasonló rugalmasságot biztosít majd, a tervek szerint ugyanis három klienssel - Jupyter Notebook, Visual Studio Code és SAS Enterprise Guide - fog bővülni. A jelenleg privát előzetes változatában kipróbálható SAS Viya Workbench várhatóan 2024 elejétől lesz általánosan elérhető.
Mesterséges intelligenciára épülő célalkalmazások készítését gyorsítja fel fejlesztőkörnyezetével az SAS App Factory. Az alkalmazásgyár React, TypeScript és Postgres alapokon automatizálja a fejlesztéshez szükséges, felhőnatív technológiák (tech stack) összeállítását és integrálását, a fejlesztők így az AI modellek és alkalmazások minél gyorsabb szállítására összpontosíthatnak. A tervek szerint az SAS App Factory eszközeihez a felhasználók széles köre szintén a jövő évben férhet majd hozzá.
Korai felhasználók azonban már a konferencián is megosztották az alkalmazásgyárral szerzett első tapasztalataikat. A megújuló energiaforrásokat, nap- és szélerőműveket hálózataikba integráló közműveknek például a sokszínűbbé váló energiaportfólióban az eddiginél sokkal dinamikusabban kell egyensúlyozniuk a termelést és a fogyasztást. Az SAS Energy Forecasting Cloud - az App Factory eszközeivel készített első alkalmazások egyike - például lehetővé teszi, hogy a közüzemi tervezők és vezetők hatalmas mennyiségű adatot gyűjtsenek össze, és mesterséges intelligenciával támogatott analitikai modelleket hozzanak létre, amelyek pontosabban előrejelzik az energiaigény változásait. Az alkalmazással készített prognózisok alapján a közművek úgy növelhetik költséghatékonyságukat, hogy közben az ellátás stabilitását is megőrzik.
A Cambridge Egyetem Kórházai pedig olyan alkalmazást építenek az SAS App Factory segítségével, amely a veseátültetések sikerességét fogja növelni. Az alkalmazás arra a kritikus időablakra összpontosít, amelyben a hisztopatológusok felülvizsgálhatják a veseszövetmintákat, hogy meghatározzák a transzplantáció életképességét. Számítógépes látás és mesterséges intelligencia segítségével az alkalmazás minden egyes biopsziát értékel, és rangsorolja a jelölt veséket, így a szövettanászok gyorsabban azonosíthatják a veséket, amelyek az átültetésre leginkább alkalmasak.
Megbízható generatív AI iparági megoldásokban
A generatív mesterséges intelligencia végtelennek tűnő lehetőségei világszerte akkora lelkesedést váltottak ki, hogy a technológia történetének következő fejezete szinte magát írja, fogalmazott konferenciáján a szoftvercég. Elemzők, közöttük a McKinsey előrejelzései szerint a generatív AI dollármilliárdokban mérhető bevételnövekedést hoz majd olyan iparágakban, mint a pénzügyi szolgáltatások, a technológiai szektor, az élettudományok és a kereskedelem. Az említett területek szereplőinek kritikusan fontos analitikai eszközöket szállító SAS 1 milliárd dolláros beruházással fejleszt iparági megoldásokat, amelyek az utolsó kilométeren is segíteni fogják a szervezeteket a generatív AI adta lehetőségek kiaknázásában.
Gyártóipari és logisztikai ügyfeleivel együtt a szoftvercég például digitális ikreket fejleszt, amelyek az eszközök és folyamatok működését szimulálják. A pénzügyi és az egészségügyi szektor szereplőivel az SAS szintetikus adatokat állít elő, valamint a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) lehetséges alkalmazásait kutatja olyan iparágspecifikus problémák megoldásában, amelyekben a technológia megbízható és biztonságos módon adna eredményeket a felhasználóknak.
- A generatív AI értékteremtő alkalmazásához mély iparági szakértelem és a csúcstechnológiás képességek végponttól végpontig érő irányítása is szükséges - mondta Bryan Harris. - Egymilliárd dolláros beruházásunk részeként olyan iparági megoldásokat fejlesztünk, amelyekbe megbízható és pontos, megmagyarázhatóan és védhetően működő AI-képességeket integrálunk. Ügyfeleink gyakran üzletkritikus területeken használják szoftvereinket, így nem engedhetjük meg magunknak, hogy másképp járjunk el.
Explore konferenciáján az SAS részletesen ismertette a megbízható generatív mesterséges intelligencia fejlesztésében elért eredményeket. A szintetikus adatok generálása például olyan képesség, amely a magánélet védelmét, a torzítások csökkentését és a ritka események modellezését is lehetővé teszi, így a digitális ikrek alapjául szolgál. Innovációi ezen a területen rendkívüli mértékben javítják a prediktív modellezés pontosságát, miközben csökkentik annak költségét, mondta a szoftvercég.
Rugalmas állóképességük növeléséhez és a katasztrófa- vagy más rendkívüli helyzetekre való felkészüléshez a szervezeteknek olyan bonyolult rendszerek működését szükséges modellezniük és optimalizálniuk, mint az ellátási láncok és a gyártósorok. A fizikai rendszereket leképező digitális ikreken végzett szimulációkkal a szervezetek ezt sokkal egyszerűbben és gyorsabban megtehetik, messzebbre láthatnak a jövőbe, és jobb stratégiai döntéseket hozhatnak, ezáltal növelhetik az üzleti értéket, a kockázatot és a veszteséget pedig csökkenthetik.
Valódi értékteremtéshez a vállalatoknak a nagy nyelvi modelleket is szükséges finomhangolniuk iparági használati eseteiknek megfelelően, az érzékeny adatok és a magánélet megfelelő védelme mellett. Az SAS a neurális hálózatok, a mély- és a megerősítéses tanulás, valamint a természetes nyelvi feldolgozás területén kiépített szakértelmével segíti ebben a szervezeteket. Ügyfelei például már jelenleg is használhatják a generatív AI képességeit az SAS Customer Intelligence 360 alkalmazásban, amely a marketing területének ad teljes rálátást az ügyféladatokra, valamint felgyorsítja a tervezést és a tartalomkészítést.
- Az SAS szándékosan közelíti egymáshoz a generatív AI-t, a szintetikus adatokat, a digitális ikrek szimulációit és a nagy nyelvi modelleket, és helyesen teszi - mondta Dan Vesset, az IDC csoportalelnöke. - Mindegyikük kritikusan fontos képesség a döntéshozás felgyorsítását célzó vezetők számára, akik a legújabb AI, analitikai és adatkezelési beruházásokat készítik elő. A mesterséges intelligencia etikus alkalmazása melletti kiállásával az SAS azt üzeni az ügyfeleknek, hogy alapos útmutatást ad az átalakító erejű technológiák használatához, ami különösen az érzékeny adatokat kezelő iparágakban, például a banki és az egészségügyi ágazatban tevékenykedő szervezeteknek fontos.
Konferenciáján az SAS bejelentette továbbá, hogy a Microsofttal közösen olyan generatív AI-integráción dolgozik, amelyben a Microsoft Azure OpenAI skálázhatósága az SAS vállalati feladatok és operatív döntéshozást támogató, meglévő elemzések összehangolását segítő orkesztrációs képességeivel találkozik. A generatív mesterséges intelligencia új integrációjának privát előzetesét a vállalatok már az idei év negyedik negyedében kipróbálhatják.
