Cognizant ਤੇ Nvidia ਦਾ AI ਬਦਲਾਅ ਲਈ ਗਠਜੋੜ

ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਹੇ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਵਿੱਚ, ਰਣਨੀਤਕ ਸਾਂਝੇਦਾਰੀਆਂ ਉਹ ਨੀਂਹ ਬਣ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਜਿਸ ‘ਤੇ ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਬਣਾਈਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਕਾਸ ਗਲੋਬਲ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਸਲਾਹਕਾਰ ਕੰਪਨੀ Cognizant ਅਤੇ ਐਕਸਲਰੇਟਿਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਨਿਰਵਿਵਾਦ ਲੀਡਰ Nvidia ਵਿਚਕਾਰ ਨਵੀਂ ਘੋਸ਼ਿਤ ਸਾਂਝੇਦਾਰੀ ਹੈ। ਇਹ ਗਠਜੋੜ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਹੱਥ ਮਿਲਾਉਣਾ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ Nvidia ਦੀਆਂ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ AI ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਦੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਦੇ ਸੰਚਾਲਨ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੀ ਇੱਕ ਸਾਂਝੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ AI ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਅਤੇ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਲਈ ਰਨਵੇਅ ਨੂੰ ਨਾਟਕੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਛੋਟਾ ਕਰਨਾ ਹੈ।

ਰਣਨੀਤਕ ਲੋੜ: AI ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧਣਾ

ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ, ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਵਿੱਚ ਹੱਥ ਅਜ਼ਮਾਇਆ ਹੈ, ਅਕਸਰ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਨੂੰ ਪਾਇਲਟ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਜਾਂ ਅਲੱਗ-ਥਲੱਗ ਪਰੂਫ-ਆਫ-ਕੰਸੈਪਟ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਰੱਖਿਆ ਹੈ। ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਕੀਮਤੀ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਇਹ ਪ੍ਰਯੋਗ ਅਕਸਰ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਵਿੱਚ ਸਕੇਲਿੰਗ ਦੀਆਂ ਜਟਿਲਤਾਵਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਕੰਧ ਨਾਲ ਟਕਰਾ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। AI ਨੂੰ ਮੌਜੂਦਾ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਵਿੱਚ ਸਹਿਜੇ ਹੀ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ, ਡਾਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਨਿਵੇਸ਼ ‘ਤੇ ਠੋਸ ਵਾਪਸੀ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨਾ ਭਾਰੀ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਸਾਬਤ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਮਾਰਕੀਟ ਹੁਣ ਪ੍ਰਯੋਗ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ, ਮੁੱਲ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਲਾਗੂਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਮਾਰਗ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ।

ਇਹ ਬਿਲਕੁਲ ਉਹੀ ਮੋੜ ਹੈ ਜਿੱਥੇ Cognizant-Nvidia ਸਾਂਝੇਦਾਰੀ ਆਪਣੀ ਛਾਪ ਛੱਡਣਾ ਚਾਹੁੰਦੀ ਹੈ। Cognizant, ਆਪਣੀ ਡੂੰਘੀ ਉਦਯੋਗ ਮੁਹਾਰਤ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਕਲਾਇੰਟ ਸਬੰਧਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਉਹਨਾਂ ਵਿਹਾਰਕ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਕਾਰੋਬਾਰ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸਦੇ ਉਲਟ, Nvidia ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਇੰਜਣ ਅਤੇ ਆਧੁਨਿਕ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਫਰੇਮਵਰਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਜ਼ਬੂਤ AI ਹੱਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ। Cognizant ਦੀਆਂ ਏਕੀਕਰਣ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਉਦਯੋਗ ਗਿਆਨ ਨੂੰ Nvidia ਦੇ ਫੁੱਲ-ਸਟੈਕ AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨਾਲ ਜੋੜ ਕੇ, ਸਹਿਯੋਗ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ AI ਦੀ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਲਈ ਉਤਸੁਕ ਉੱਦਮਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਸੁਚਾਰੂ, ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਲ ਮਾਰਗ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। ਮੁੱਖ ਉਦੇਸ਼ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ: AI ਨੂੰ ਲੈਬ ਤੋਂ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੇ ਕੇਂਦਰ ਵਿੱਚ ਲਿਜਾਣਾ, ਪਹਿਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ਼ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੀ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਖਾਸ ਉਦਯੋਗ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਹੱਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਧੁਨਿਕ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਤਕਨੀਕੀ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।

ਤਕਨੀਕੀ ਸ਼ਸਤਰ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹਣਾ: Nvidia ਦਾ ਫੁੱਲ ਸਟੈਕ Cognizant ਦੇ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਨਾਲ ਮਿਲਦਾ ਹੈ

ਇਸ ਸਹਿਯੋਗ ਦੇ ਕੇਂਦਰ ਵਿੱਚ Nvidia ਦੀਆਂ AI ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੇ ਵਿਆਪਕ ਸੂਟ ਨੂੰ Cognizant ਦੇ ਮੌਜੂਦਾ AI ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ Nvidia ਦੇ ਮਸ਼ਹੂਰ GPUs ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਾਫਟਵੇਅਰ, ਫਰੇਮਵਰਕ, ਅਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਬਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜੋ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਮੁੱਖ ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:

• Nvidia NIM (Nvidia Inference Microservices): NIM ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ, ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪੈਕ ਕੀਤੇ ਕੰਟੇਨਰਾਂ ਵਜੋਂ ਸੋਚੋ ਜੋ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਰਵਿਸਿਜ਼ ਵਜੋਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਤੈਨਾਤੀ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ - ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਭਾਸ਼ਾ ਸਮਝ ਜਾਂ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ - ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਅਨੁਕੂਲਨ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੀ ਮੁਹਾਰਤ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। Cognizant ਦੇ ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ, ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਤੇਜ਼ ਤੈਨਾਤੀ ਚੱਕਰ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮੌਜੂਦਾ IT ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਅੰਦਰ AI ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਦਾ ਆਸਾਨ ਪ੍ਰਬੰਧਨ। ਇਹ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਰਵਿਸਿਜ਼ ਵੱਖ-ਵੱਖ Nvidia-ਐਕਸਲਰੇਟਿਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ‘ਤੇ ਚੱਲਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਕਲਾਉਡ ਤੋਂ ਐਜ ਤੱਕ ਲਚਕਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
• Nvidia NeMo: ਇਹ ਕਸਟਮ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਮਾਡਲ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਇੱਕ ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ। ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ ਆਮ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾਈ ਮਾਡਲ (LLMs) ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਉਦਯੋਗਿਕ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, NeMo ਡਾਟਾ ਕਿਊਰੇਸ਼ਨ, ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ, ਕਸਟਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਟੂਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। Cognizant ਵਿੱਤ, ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ, ਜਾਂ ਨਿਰਮਾਣ ਵਰਗੇ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਲੱਖਣ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀਆਂ, ਨਿਯਮਾਂ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਉਦਯੋਗ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ LLMs ਬਣਾਉਣ ਲਈ NeMo ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਢੁਕਵੇਂ ਅਤੇ ਸਹੀ AI ਹੱਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• Nvidia Omniverse: 3D ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਵਰਚੁਅਲ ਦੁਨੀਆ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਜਿਸਨੂੰ ਅਕਸਰ ਉਦਯੋਗਿਕ ਡਿਜੀਟਲ ਟਵਿਨ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਫੈਕਟਰੀਆਂ, ਵੇਅਰਹਾਊਸਾਂ, ਜਾਂ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀਆਂ ਭੌਤਿਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਹੀ ਵਰਚੁਅਲ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਤੀਆਂ ਬਣਾ ਕੇ, ਕਾਰੋਬਾਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਸੰਚਾਲਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਜੋਖਮ-ਮੁਕਤ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ। Cognizant ਸਮਾਰਟ ਨਿਰਮਾਣ ਅਤੇ ਸਪਲਾਈ ਚੇਨ ਅਨੁਕੂਲਨ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀਆਂ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ Omniverse ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਇਰਾਦਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਭੌਤਿਕ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।
• Nvidia RAPIDS: ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਅਤੇ APIs ਦਾ ਇੱਕ ਸੂਟ ਜੋ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ GPUs ‘ਤੇ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਰਵਾਇਤੀ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਕਸਰ CPU ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਰੁਕਾਵਟ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। RAPIDS ਡਾਟਾ ਲੋਡਿੰਗ, ਹੇਰਾਫੇਰੀ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਪ੍ਰਵੇਗ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਵਿਸ਼ਾਲ ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸੂਝ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਏਕੀਕਰਣ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਭਾਰੀ ਡਾਟਾ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ Cognizant ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰੇਗਾ।
• Nvidia Riva: ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲੇ AI ‘ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ, Riva ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਸਪੀਚ ਰਿਕਗਨੀਸ਼ਨ (ASR) ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ-ਟੂ-ਸਪੀਚ (TTS) ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਟੂਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਧੇਰੇ ਆਧੁਨਿਕ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹ ਆਵਾਜ਼-ਅਧਾਰਿਤ ਇੰਟਰਫੇਸ, ਚੈਟਬੋਟਸ, ਅਤੇ ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟਸ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸੰਚਾਰ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ।
• Nvidia Blueprints: ਇਹ ਗੁੰਝਲਦਾਰ AI ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸੰਦਰਭ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਲਟੀ-ਏਜੰਟ ਸੈੱਟਅੱਪ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਉਹ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਆਧੁਨਿਕ AI ਹੱਲ ਬਣਾਉਣ ਵੇਲੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ।

ਇਹਨਾਂ ਵਿਭਿੰਨ Nvidia ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ Neuro AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਿੱਚ ਬੁਣ ਕੇ, Cognizant ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼-ਗਰੇਡ AI ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ, ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਇੱਕ ਇਕਸੁਰ ਅਤੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ।

Cognizant ਦਾ Neuro AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਅਤੇ ਮਲਟੀ-ਏਜੰਟ ਸਿਸਟਮ ਦਾ ਉਭਾਰ

ਇਸ ਸਾਂਝੇਦਾਰੀ ਦੇ ਅੰਦਰ Cognizant ਦੀ ਰਣਨੀਤੀ ਦਾ ਕੇਂਦਰ ਇਸਦਾ Neuro AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ, ਜਿਸਨੂੰ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ AI ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਟੂਲਕਿੱਟ ਵਜੋਂ ਦੇਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਸੁਧਾਰ ਜਿਸਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਉਹ ਹੈ Neuro AI Multi-Agent Accelerator, ਜਿਸਨੂੰ Nvidia ਦੇ NIM ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਰਵਿਸਿਜ਼ ਦੁਆਰਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਹੁਲਾਰਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਐਕਸਲੇਟਰ ਮਲਟੀ-ਏਜੰਟ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਨਿਰਮਾਣ ਅਤੇ ਸਕੇਲਿੰਗ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣ ‘ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਮਲਟੀ-ਏਜੰਟ ਸਿਸਟਮ ਕੀ ਹਨ? ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ, ਮੋਨੋਲਿਥਿਕ AI ਮਾਡਲ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੋਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇੱਕ ਮਲਟੀ-ਏਜੰਟ ਸਿਸਟਮ ਕਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ AI ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਟੀਚੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਹਰੇਕ ਏਜੰਟ ਕੋਲ ਵਿਲੱਖਣ ਹੁਨਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਾਂ ਖਾਸ ਉਪ-ਕਾਰਜ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਬੀਮਾ ਦਾਅਵੇ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ:

1. ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਦਾਅਵਾ ਫਾਰਮਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਣ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ (OCR ਅਤੇ NLP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ)।
2. ਇੱਕ ਹੋਰ ਏਜੰਟ ਇੱਕ ਡਾਟਾਬੇਸ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਪਾਲਿਸੀ ਵੇਰਵਿਆਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
3. ਇੱਕ ਤੀਜਾ ਏਜੰਟ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਕੇ ਸੰਭਾਵੀ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
4. ਇੱਕ ਚੌਥਾ ਏਜੰਟ ਬਾਹਰੀ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜਾਇਦਾਦ ਦੇ ਦਾਅਵਿਆਂ ਲਈ ਮੌਸਮ ਦੀਆਂ ਰਿਪੋਰਟਾਂ)।
5. ਇੱਕ ਤਾਲਮੇਲ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਏਜੰਟ ਵਰਕਫਲੋ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਖੋਜਾਂ ਦਾ ਸੰਸਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਇਸਦੀ ਮਾਡਿਊਲਰਿਟੀ, ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ, ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰ ਕੇ ਵਧੇਰੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਬੰਧਨਯੋਗ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। Cognizant ਇਸ ਗੱਲ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸਦਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਕੁਸ਼ਲ ਏਜੰਟ ਤੈਨਾਤੀ ਲਈ NIM ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਏਜੰਟ ਸੰਚਾਰ ਲਈ Riva ਵਰਗੀ Nvidia ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਇਸਦੇ ਆਪਣੇ ਏਜੰਟਾਂ ਵਿਚਕਾਰ, ਸਗੋਂ ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਦੇ ਏਜੰਟ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ LLMs ਨਾਲ ਵੀ ਸਹਿਜ ਏਕੀਕਰਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇਵੇਗਾ। ਇਹ ਲਚਕਤਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਉੱਦਮਾਂ ਕੋਲ ਅਕਸਰ ਮੌਜੂਦਾ AI ਨਿਵੇਸ਼ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਖਾਸ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, Cognizant ਇਹਨਾਂ ਮਲਟੀ-ਏਜੰਟ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਗਾਰਡਰੇਲਜ਼ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਲਈ ਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ AI ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ, ਜਵਾਬਦੇਹੀ, ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਵਰਤੋਂ ਬਾਰੇ ਨਾਜ਼ੁਕ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਟੀਚਾ ਅਜਿਹੇ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ, ਡਾਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਕੂਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹ ਵਪਾਰਕ ਕਾਰਜਾਂ ਵੱਲ ਅਗਵਾਈ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਉਦਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ: ਨਵੀਨਤਾ ਦੇ ਪੰਜ ਥੰਮ੍ਹ

Cognizant ਨੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪੰਜ ਮੁੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਰੂਪਰੇਖਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ Nvidia ਸਹਿਯੋਗ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਯਤਨਾਂ ਨੂੰ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰੇਗਾ, ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਠੋਸ ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ:

1. ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ AI ਏਜੰਟ: ਸਧਾਰਨ ਚੈਟਬੋਟਸ ਤੋਂ ਪਰੇ ਜਾ ਕੇ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਅਤੇ ਬਾਹਰੀ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਆਧੁਨਿਕ ਏਜੰਟਾਂ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ AI ਏਜੰਟ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬੈਕ-ਆਫਿਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਕਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਅਤੇ ਸੰਸਲੇਸ਼ਣ ਕਰਕੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਸੰਚਾਲਨ ਸੰਬੰਧੀ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਵਧਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਪਛਾਣ ਰਹੇ ਹਨ। Nvidia ਦੀਆਂ ਇਨਫਰੈਂਸ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ (NIM) ਅਤੇ ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲੇ AI ਟੂਲਸ (Riva) ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ, ਇਹ ਏਜੰਟ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਲਾਭ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।
2. ਉਦਯੋਗ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾਈ ਮਾਡਲ (LLMs): ਆਮ LLMs ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਖੇਤਰਾਂ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਸੂਖਮ ਸਮਝ ਦੀ ਘਾਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। Nvidia NeMo ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, Cognizant ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ (ਮੈਡੀਕਲ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ), ਵਿੱਤ (ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਿੱਤੀ ਸਾਧਨਾਂ ਅਤੇ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ), ਜਾਂ ਕਾਨੂੰਨੀ ਸੇਵਾਵਾਂ (ਕੇਸ ਕਾਨੂੰਨ ਅਤੇ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨਾ) ਵਰਗੇ ਉਦਯੋਗਾਂ ਲਈ ਡੋਮੇਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਡਾਟਾ ‘ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ LLMs ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਮਾਡਲ ਨਾਜ਼ੁਕ ਵਪਾਰਕ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ, ਢੁਕਵੇਂ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਗੇ।
3. ਸਮਾਰਟ ਨਿਰਮਾਣ ਲਈ ਡਿਜੀਟਲ ਟਵਿਨ: Nvidia Omniverse ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, Cognizant ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਨਿਰਮਾਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਉਤਪਾਦਨ ਲਾਈਨਾਂ ਜਾਂ ਪੂਰੀਆਂ ਫੈਕਟਰੀਆਂ ਦੀਆਂ ਬਹੁਤ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ, ਭੌਤਿਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਹੀ ਵਰਚੁਅਲ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਤੀਆਂ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਡਿਜੀਟਲ ਟਵਿਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਉਤਪਾਦਨ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ, ਲੇਆਉਟ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ, ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ, ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੀ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡਾਊਨਟਾਈਮ ਘਟਦਾ ਹੈ, ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਭੌਤਿਕ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਨਵੀਨਤਾ ਚੱਕਰ ਆਉਂਦੇ ਹਨ।
4. AI ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ: AI ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਤ, ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। Cognizant Nvidia ਦੇ ਪੂਰੇ ਸਟੈਕ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਏਗਾ - GPUs ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਨੈੱਟਵਰਕਿੰਗ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ NVLink ਅਤੇ InfiniBand, ਹਾਲਾਂਕਿ ਸਰੋਤ ਵਿੱਚ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਜ਼ਿਕਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਉਹ Nvidia ਦੇ ਆਮ ਸਟੈਕ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹਨ) ਅਤੇ RAPIDS ਵਰਗੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਪਲੇਟਫਾਰਮ - ਮੰਗ ਵਾਲੇ AI ਵਰਕਲੋਡ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਕੇਲੇਬਲ, ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲੇ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਵਾਤਾਵਰਨ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ, ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਔਨ-ਪ੍ਰੀਮਿਸਸ, ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ, ਜਾਂ ਐਜ ‘ਤੇ ਹੋਣ।
5. Neuro AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ: ਸਹਿਯੋਗ ਪੂਰੇ Neuro AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਿੱਚ Nvidia ਦੀਆਂ ਨਵੀਨਤਮ ਤਰੱਕੀਆਂ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੇਗਾ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਮਾਡਲ ਵਿਕਾਸ, ਤੈਨਾਤੀ (NIM), ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (RAPIDS), ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ (Omniverse), ਅਤੇ ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲੇ AI (Riva) ਲਈ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਕਿ Cognizant ਦੇ ਗਾਹਕਾਂ ਕੋਲ ਇੱਕ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ, ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ AI ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਸੰਚਾਲਨ ਵਾਤਾਵਰਣ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਹੋਵੇ।

ਪਾਇਲਟ ਤੋਂ ਉਤਪਾਦਨ ਤੱਕ ਦੇ ਮਾਰਗ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨਾ: ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨਾ

Annadurai Elango, Cognizant ਦੇ ਕੋਰ ਟੈਕਨੋਲੋਜੀਜ਼ ਅਤੇ ਇਨਸਾਈਟਸ ਦੇ ਪ੍ਰਧਾਨ, ਨੇ ਮੌਜੂਦਾ ਮਾਰਕੀਟ ਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਫੜਿਆ: ‘ਅਸੀਂ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਪਰੂਫ-ਆਫ-ਕੰਸੈਪਟ ਤੋਂ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ AI ਦੇ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਲਾਗੂਕਰਨ ਵੱਲ ਪਰਿਵਰਤਨ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਦੇਖਣਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਦੇ ਹਾਂ।’ ਇਹ ਪਰਿਵਰਤਨ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨਾਲ ਭਰਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ - ਤਕਨੀਕੀ ਜਟਿਲਤਾ, ਏਕੀਕਰਣ ਦੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ, ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਦੀ ਕਮੀ, ਡਾਟਾ ਤਿਆਰੀ ਦੇ ਮੁੱਦੇ, ਅਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਵਪਾਰਕ ਮੁੱਲ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ।

Cognizant-Nvidia ਸਾਂਝੇਦਾਰੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇਹਨਾਂ ਦਰਦ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ, ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਰਵਿਸਿਜ਼ (NIM) ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਕੇ, ਕਸਟਮ ਮਾਡਲ ਵਿਕਾਸ (NeMo) ਲਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਪੇਸ਼ ਕਰਕੇ, ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ (Blueprints) ਸਥਾਪਤ ਕਰਕੇ, ਸਹਿਯੋਗ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ AI ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਰਗੜ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਘਟਾਉਣਾ ਹੈ।

• ਤੇਜ਼ ਤੈਨਾਤੀ: NIM ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਰਵਿਸਿਜ਼ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਕ੍ਰੈਚ ਤੋਂ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ।
• ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ: Nvidia ਦਾ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਅਤੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼-ਵਿਆਪੀ AI ਦੀਆਂ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਮੰਗਾਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• ਕਸਟਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ: NeMo ਵਰਗੇ ਟੂਲ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਹੱਲ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਆਮ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
• ਏਕੀਕਰਣ: Cognizant ਦੀ ਮੁਹਾਰਤ ਇਹਨਾਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨੂੰ ਮੌਜੂਦਾ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਬੁਣਨ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਕਿ AI ਇੱਕ ਸਾਈਲੋ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਨਾ ਕਰੇ।
• ਜੋਖਮ ਘਟਾਉਣਾ: ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ (Blueprints) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ AI ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਖਾਸ ਉਦਯੋਗ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ - ਸਵੈਚਾਲਤ ਬੀਮਾ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਅਪੀਲਾਂ ਅਤੇ ਸ਼ਿਕਾਇਤਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਅਤੇ ਸਪਲਾਈ ਚੇਨ ਪ੍ਰਬੰਧਨ - ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਬੀਮਾ ਵਿੱਚ, ਮਲਟੀ-ਏਜੰਟ ਸਿਸਟਮ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੀ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਦਾਅਵਾ ਚੱਕਰ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਕਾਫ਼ੀ ਘਟਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ ਵਿੱਚ, ਅਪੀਲਾਂ ਅਤੇ ਸ਼ਿਕਾਇਤਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬੈਕਲਾਗ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਪਲਾਈ ਚੇਨ ਵਿੱਚ, ਡਿਜੀਟਲ ਟਵਿਨ (Omniverse) ਨੂੰ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (RAPIDS) ਅਤੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਏਜੰਟਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਨਾ ਲੌਜਿਸਟਿਕਸ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਵਸਤੂ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸੰਭਾਵੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਡਾਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਪਰਿਵਰਤਨ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਲਗਭਗ ਹਰ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਫੈਲੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਹਨ।

ਇਹ ਰਣਨੀਤਕ ਗਠਜੋੜ, ਇਸ ਲਈ, ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕੀ ਏਕੀਕਰਣ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ; ਇਹ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਸਾਧਨਾਂ,