Cognizant na Nvidia Washirikiana Kuharakisha AI ya Biashara

Katika mazingira yanayobadilika kwa kasi ya akili bandia, ushirikiano wa kimkakati unakuwa msingi ambao uwezo wa biashara za baadaye unajengwa juu yake. Maendeleo makubwa katika eneo hili ni ushirikiano mpya uliotangazwa kati ya kampuni kubwa ya kimataifa ya ushauri wa teknolojia, Cognizant, na kiongozi asiye na ubishi katika kompyuta za kasi, Nvidia. Muungano huu si tu makubaliano ya kawaida; unawakilisha juhudi za pamoja za kuingiza teknolojia za kisasa za AI za Nvidia ndani kabisa ya muundo wa uendeshaji wa biashara katika sekta mbalimbali, kwa lengo la kufupisha kwa kiasi kikubwa muda wa utekelezaji wa AI na upatikanaji wa thamani.

Umuhimu wa Kimkakati: Kuondokana na Majaribio ya AI

Kwa miaka mingi, biashara zimekuwa zikijaribu akili bandia, mara nyingi zikiweka mipango hiyo kwenye miradi ya majaribio au uthibitisho wa dhana uliotengwa. Ingawa ni muhimu kwa kujifunza, majaribio haya mara kwa mara yaligonga ukuta yalipokabiliwa na ugumu wa kuongeza kiwango katika biashara nzima. Kuunganisha AI bila mshono katika mtiririko wa kazi uliopo, kuhakikisha faragha na usalama wa data, kusimamia mifumo tata ya AI, na kuonyesha faida halisi ya uwekezaji kumethibitika kuwa changamoto kubwa. Soko sasa linadai njia iliyo wazi kutoka kwa majaribio hadi utekelezaji wa kiwango kikubwa, unaoleta thamani.

Hapa ndipo hasa ushirikiano wa Cognizant-Nvidia unapotaka kuleta mabadiliko. Cognizant, ikiwa na utaalamu wake wa kina katika sekta mbalimbali na uhusiano mpana na wateja, inaelewa vikwazo vya kiutendaji ambavyo biashara hukabiliana navyo. Nvidia, kwa upande mwingine, inatoa injini yenye nguvu ya kikokotozi na mifumo ya programu ya kisasa muhimu kwa kujenga na kupeleka suluhisho imara za AI. Kwa kuchanganya uwezo wa ujumuishaji wa Cognizant na maarifa ya sekta na jukwaa kamili la AI la Nvidia, ushirikiano huu unalenga kuunda njia iliyorahisishwa zaidi, yenye ufanisi, na inayoweza kuongezeka kwa biashara zinazotamani kutumia nguvu ya mabadiliko ya AI. Lengo kuu ni wazi: kuhamisha AI kutoka maabara hadi kiini cha biashara, haraka na kwa ufanisi zaidi kuliko hapo awali. Hii inahusisha si tu kutoa teknolojia, bali kuunda suluhisho kamili zilizobuniwa kulingana na mahitaji maalum ya sekta na kuzijumuisha katika mifumo tata ya kiteknolojia ya mashirika ya kisasa.

Kuchambua Zana za Kiteknolojia: Mkusanyiko Kamili wa Nvidia Wakutana na Mfumo wa Cognizant

Kiini cha ushirikiano huu ni ujumuishaji wa mkusanyiko mpana wa teknolojia za AI za Nvidia katika majukwaa yaliyopo ya AI ya Cognizant na huduma zake. Hii si tu kuhusu kutumia GPU maarufu za Nvidia; inajumuisha wigo mpana zaidi wa programu, mifumo, na mifumo iliyojengwa tayari iliyoundwa kuharakisha maendeleo na upelekaji. Vipengele muhimu ni pamoja na:

• Nvidia NIM (Nvidia Inference Microservices): Fikiria NIM kama kontena zilizoboreshwa, zilizofungashwa awali zinazotoa mifumo ya AI kama huduma ndogo (microservices). Mbinu hii hurahisisha upelekaji wa mifumo tata, na kuifanya iwe rahisi kwa watengenezaji programu kuunganisha uwezo mkubwa wa AI – kama vile uelewa wa lugha au utambuzi wa picha – katika programu zao bila kuhitaji utaalamu wa kina katika uboreshaji wa mifumo. Kwa wateja wa Cognizant, hii inamaanisha mizunguko ya haraka ya upelekaji na usimamizi rahisi wa utendaji wa AI ndani ya miundombinu yao iliyopo ya IT. Huduma hizi ndogo zimeundwa kufanya kazi kwenye majukwaa mbalimbali yanayotumia kasi ya Nvidia, zikitoa unyumbufu kutoka kwa wingu hadi kwenye vifaa vya pembeni (edge).
• Nvidia NeMo: Hili ni jukwaa kamili lililoundwa mahsusi kwa ajili ya kuendeleza mifumo maalum ya AI ya uzalishaji (generative AI). Katika enzi ambapo mifumo mikubwa ya lugha (LLMs) ya jumla inaweza isitosheleze kwa kazi maalum za sekta, NeMo hutoa zana za uchambuaji wa data, mafunzo ya mifumo, ubinafsishaji, na tathmini. Cognizant inaweza kutumia NeMo kujenga LLMs maalum za sekta zilizoundwa kulingana na misamiati ya kipekee, kanuni, na mtiririko wa kazi wa sekta kama vile fedha, afya, au uzalishaji, ikiwapa wateja suluhisho za AI zenye umuhimu mkubwa na usahihi.
• Nvidia Omniverse: Jukwaa lenye nguvu kwa ajili ya kuendeleza na kuendesha uigaji wa 3D na ulimwengu pepe, mara nyingi hujulikana kama mapacha wa kidijitali wa viwandani (industrial digital twins). Kwa kuunda nakala pepe sahihi za kimwili za viwanda, maghala, au hata bidhaa, biashara zinaweza kuiga michakato, kuboresha shughuli, kujaribu mabadiliko, na kutoa mafunzo kwa wafanyakazi katika mazingira yasiyo na hatari kabla ya kuyatekeleza katika ulimwengu halisi. Cognizant inakusudia kutumia Omniverse kuboresha huduma zake katika uzalishaji mahiri na uboreshaji wa mnyororo wa ugavi, kuruhusu wateja kuona na kuboresha shughuli ngumu za kimwili.
• Nvidia RAPIDS: Mkusanyiko wa maktaba za programu huria na API zilizoundwa kuharakisha sayansi ya data na mifumo ya uchanganuzi kabisa kwenye GPU. Uchakataji wa data wa jadi mara nyingi hukwama kwenye kiwango cha CPU. RAPIDS inaruhusu uharakishaji mkubwa wa upakiaji wa data, ubadilishaji, na mafunzo ya mifumo, kuwezesha ufahamu wa haraka kutoka kwa hifadhidata kubwa. Ujumuishaji huu utaimarisha uwezo wa Cognizant kushughulikia mahitaji makubwa ya data yanayohusiana na matumizi ya AI katika biashara.
• Nvidia Riva: Inalenga AI ya mazungumzo, Riva hutoa zana za kujenga programu zenye utendaji wa juu zinazohusisha utambuzi wa sauti otomatiki (ASR) na ubadilishaji wa maandishi kuwa sauti (TTS). Hii inawezesha maendeleo ya violesura vya sauti vya kisasa zaidi na vinavyojibu haraka, roboti za mazungumzo (chatbots), na wasaidizi pepe, ambavyo ni muhimu kwa kuboresha huduma kwa wateja na zana za mawasiliano ya ndani.
• Nvidia Blueprints: Hizi hutoa miundo rejea na mbinu bora za kujenga mifumo tata ya AI, ikiwa ni pamoja na usanidi wa mawakala wengi (multi-agent). Zinampa mtumiaji mahali pa kuanzia palipothibitishwa, kupunguza muda wa maendeleo na hatari wakati wa kujenga suluhisho za kisasa za AI.

Kwa kuunganisha teknolojia hizi mbalimbali za Nvidia katika jukwaa lake la Neuro AI, Cognizant inalenga kuunda mfumo shirikishi na wenye nguvu kwa ajili ya kujenga, kupeleka, na kusimamia suluhisho za AI za kiwango cha biashara.

Jukwaa la Neuro AI la Cognizant na Kuibuka kwa Mifumo ya Mawakala Wengi

Katikati ya mkakati wa Cognizant ndani ya ushirikiano huu ni jukwaa lake la Neuro AI, linalokusudiwa kuwa zana kamili kwa maendeleo na upelekaji wa AI katika biashara. Uboreshaji muhimu ulioangaziwa ni Neuro AI Multi-Agent Accelerator, ulioimarishwa kwa kiasi kikubwa na huduma ndogo za NIM za Nvidia. Kiongeza kasi hiki kinalenga kuwezesha ujenzi wa haraka na upanuzi wa mifumo ya AI ya mawakala wengi.

Mifumo ya mawakala wengi ni nini? Badala ya kutegemea mfumo mmoja mkubwa wa AI, mfumo wa mawakala wengi hutumia mawakala wengi maalum wa AI wanaoshirikiana kufikia lengo tata. Kila wakala anaweza kuwa na ujuzi wa kipekee, kufikia vyanzo tofauti vya data, au kufanya kazi ndogo maalum. Kwa mfano, katika kuchakata dai la bima:

1. Wakala mmoja anaweza kuwa maalum katika kutoa taarifa kutoka kwa fomu za madai (kwa kutumia OCR na NLP).
2. Wakala mwingine anaweza kuthibitisha maelezo ya sera dhidi ya hifadhidata.
3. Wakala wa tatu anaweza kutathmini uwezekano wa udanganyifu kwa kuchambua mifumo.
4. Wakala wa nne anaweza kuingiliana na vyanzo vya data vya nje (kama ripoti za hali ya hewa kwa madai ya mali).
5. Wakala mratibu anaweza kuratibu mtiririko wa kazi, kuunganisha matokeo, na kuwasilisha pendekezo.

Nguvu ya mbinu hii iko katika umodula wake, uwezo wa kuongezeka, na uwezo wa kubadilika. Mifumo inaweza kusasishwa kwa urahisi zaidi kwa kuboresha mawakala binafsi, na matatizo magumu yanaweza kugawanywa katika sehemu zinazoweza kudhibitiwa. Cognizant inasisitiza kuwa jukwaa lake, likitumia teknolojia ya Nvidia kama NIM kwa upelekaji bora wa mawakala na uwezekano wa Riva kwa mawasiliano ya mawakala, litaruhusu ujumuishaji usio na mshono si tu kati ya mawakala wake bali pia na mitandao ya mawakala wa wahusika wengine na LLMs mbalimbali. Unyumbufu huu ni muhimu, kwani biashara mara nyingi huwa na uwekezaji uliopo wa AI au hupendelea mifumo maalum.

Zaidi ya hayo, Cognizant inasisitiza ujumuishaji wa vizuizi vya usalama na mifumo ya usimamizi wa binadamu ndani ya mifumo hii ya mawakala wengi. Hii inashughulikia wasiwasi muhimu wa biashara kuhusu uaminifu wa AI, uwajibikaji, na matumizi ya kimaadili. Lengo ni kuunda mifumo inayoongeza uwezo wa binadamu, kuendesha michakato tata kiotomatiki kwa uhakika, na kuwezesha kufanya maamuzi kwa wakati halisi, yanayoendeshwa na data, hatimaye kusababisha shughuli za biashara zinazoweza kubadilika na kujibu haraka zaidi.

Kubadilisha Sekta: Nguzo Tano za Ubunifu

Cognizant imeelezea waziwazi maeneo matano muhimu ambapo ushirikiano wa Nvidia utazingatia juhudi zake awali, kwa lengo la kutoa thamani dhahiri na ubunifu:

1. Mawakala wa AI wa Biashara: Kuenda zaidi ya roboti za mazungumzo rahisi, hii inahusisha kuendeleza mawakala wa kisasa wenye uwezo wa kushughulikia kazi ngumu za ndani na nje. Fikiria mawakala wa AI wakiendesha kiotomatiki michakato tata ya ofisi za nyuma, wakitoa usaidizi wa kibinafsi kwa wateja kwa kupata na kuunganisha taarifa kutoka kwa mifumo mingi, au kutambua kwa haraka matatizo ya uendeshaji kabla hayajawa makubwa. Wakiwezeshwa na uwezo wa makisio wa Nvidia (NIM) na zana za AI za mazungumzo (Riva), mawakala hawa wanaahidi ongezeko kubwa la ufanisi na uzoefu bora wa mtumiaji.
2. Mifumo Mikubwa ya Lugha (LLMs) Maalum kwa Sekta: LLMs za jumla mara nyingi hukosa uelewa wa kina unaohitajika kwa nyanja maalum. Kwa kutumia Nvidia NeMo, Cognizant inapanga kuendeleza LLMs zilizofunzwa kwa data maalum ya kikoa kwa sekta kama vile afya (kuelewa istilahi na itifaki za matibabu), fedha (kuelewa vyombo tata vya kifedha na kanuni), au huduma za kisheria (kupitia sheria za kesi na mikataba). Mifumo hii maalum itatoa matokeo sahihi zaidi, yenye umuhimu, na yanayozingatia sheria kwa kazi muhimu za biashara.
3. Mapacha wa Kidijitali kwa Uzalishaji Mahiri: Kwa kutumia Nvidia Omniverse, Cognizant inalenga kusaidia wazalishaji kuunda nakala pepe za kina sana, sahihi kimwili za mistari yao ya uzalishaji au viwanda vizima. Mapacha hawa wa kidijitali wanaweza kutumika kuiga matukio ya uzalishaji, kuboresha mipangilio, kutabiri mahitaji ya matengenezo, kutoa mafunzo kwa roboti, na kujaribu mabadiliko ya michakato kipepe, na kusababisha kupungua kwa muda wa kutofanya kazi, ufanisi ulioboreshwa, na mizunguko ya haraka ya uvumbuzi katika ulimwengu halisi.
4. Miundombinu ya Msingi kwa AI: Kujenga na kuongeza kiwango cha AI kunahitaji miundombinu imara, iliyoboreshwa. Cognizant itatumia mkusanyiko kamili wa Nvidia – kutoka GPU hadi mitandao (kama NVLink na InfiniBand, ingawa haikutajwa waziwazi kwenye chanzo, ni sehemu ya mkusanyiko wa kawaida wa Nvidia) na majukwaa ya programu kama RAPIDS – kubuni na kutekeleza mazingira ya kompyuta yenye utendaji wa juu yanayoweza kuongezeka yaliyoundwa kwa ajili ya kazi zinazohitaji nguvu nyingi za AI, iwe kwenye majengo ya kampuni, kwenye wingu, au kwenye vifaa vya pembeni.
5. Kuimarisha Jukwaa la Neuro AI: Ushirikiano utaendelea kuingiza maendeleo mapya zaidi ya Nvidia katika jukwaa zima la Neuro AI. Hii ni pamoja na kuunganisha zana za kurahisisha maendeleo ya mifumo, upelekaji (NIM), uchakataji wa data (RAPIDS), uigaji (Omniverse), na AI ya mazungumzo (Riva), kuhakikisha wateja wa Cognizant wanapata mazingira ya kisasa, kamili ya maendeleo na uendeshaji wa AI.

Kuelekeza Njia kutoka Majaribio hadi Uzalishaji: Kukabiliana na Changamoto za Ulimwengu Halisi

Annadurai Elango, Rais wa Teknolojia za Msingi na Ufahamu wa Cognizant, alielezea kwa usahihi hisia za sasa za soko: ‘Tunaendelea kuona biashara zikipitia kipindi cha mpito kutoka kwa uthibitisho wa dhana hadi utekelezaji wa kiwango kikubwa wa AI ya biashara.’ Mpito huu umejaa changamoto – ugumu wa kiufundi, vikwazo vya ujumuishaji, uhaba wa vipaji, masuala ya utayari wa data, na haja ya kuonyesha thamani halisi ya biashara.

Ushirikiano wa Cognizant-Nvidia umeundwa waziwazi kushughulikia maumivu haya. Kwa kutoa suluhisho zilizounganishwa awali, kutumia huduma ndogo zilizoboreshwa (NIM), kutoa majukwaa ya maendeleo ya mifumo maalum (NeMo), na kuanzisha miundo rejea (Blueprints), ushirikiano huu unalenga kupunguza kwa kiasi kikubwa msuguano unaohusika katika kuongeza kiwango cha AI.

• Upelekaji Ulioharakishwa: Huduma ndogo za NIM huruhusu utendaji kupelekwa haraka zaidi kuliko kujenga na kuboresha mifumo kutoka mwanzo.
• Uwezo wa Kuongezeka: Vifaa na programu za Nvidia vimeundwa kwa kiwango kikubwa, vikishughulikia mahitaji ya kikokotozi ya AI katika biashara nzima.
• Ubinafsishaji: Zana kama NeMo huwezesha uundaji wa suluhisho zilizobinafsishwa zinazotoa thamani kubwa kuliko mifumo ya jumla.
• Ujumuishaji: Utaalamu wa Cognizant upo katika kuunganisha teknolojia hizi katika mifumo iliyopo ya biashara, kuhakikisha AI haifanyi kazi kwa kutengwa.
• Upunguzaji wa Hatari: Kutumia miundo iliyothibitishwa (Blueprints) na kuzingatia usalama na usimamizi husaidia kupunguza hatari zinazohusiana na kupeleka teknolojia zenye nguvu za AI.

Matumizi maalum ya sekta yaliyotajwa – uchakataji wa kiotomatiki wa madai ya bima, ushughulikiaji wa rufaa na malalamiko, na usimamizi wa mnyororo wa ugavi – yanatumika kama mifano ya awali. Katika bima, mifumo ya mawakala wengi inaweza kupunguza kwa kiasi kikubwa muda wa mzunguko wa madai huku ikiboresha ugunduzi wa udanganyifu. Katika usimamizi wa afya, kuendesha kiotomatiki rufaa na malalamiko kunaweza kupunguza kwa kiasi kikubwa mrundikano na kuboresha kuridhika kwa wagonjwa. Katika mnyororo wa ugavi, kuchanganya mapacha wa kidijitali (Omniverse) na uchanganuzi wa utabiri (RAPIDS) na mawakala wenye akili kunaweza kuboresha usafirishaji, kutabiri usumbufu, na kuimarisha usimamizi wa hesabu kwa wakati halisi. Matumizi yanayowezekana, hata hivyo, yanaenea karibu katika kila sekta iliyo tayari kukumbatia mabadiliko yanayoendeshwa na data.

Muungano huu wa kimkakati, kwa hivyo, ni zaidi ya ujumuishaji wa kiteknolojia tu; ni juhudi za pamoja za kuwapa biashara zana, utaalamu, na ramani ya barabara inayohitajika ili kuhamisha AI kwa ujasiri kutoka pembezoni hadi kiini cha shughuli zao, kufungua thamani dhahiri na faida ya ushindani katika ulimwengu unaozidi kuwa na akili. Lengo liko moja kwa moja katika kuwawezesha wateja ‘kuongeza thamani ya AI haraka zaidi,’ kubadilisha dhana kabambe kuwa uhalisia wa kiutendaji.