VAST Data ผนึกกำลัง Nvidia สู่ AI-Q

VAST Data กำลังก้าวกระโดดเข้าสู่โลกของ AI agent โดยการผสานรวมพิมพ์เขียว AI-Q ของ Nvidia เข้ากับโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลของตน การเคลื่อนไหวนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อเสริมศักยภาพให้ลูกค้าในการแสวงหาการสร้างและปรับใช้ AI agent ที่มีความซับซ้อน

ทำความเข้าใจ AI-Q ของ Nvidia

AI-Q ทำหน้าที่เป็นการออกแบบอ้างอิงที่ครอบคลุม มันรวมเอา Nvidia GPU เข้ากับแพลตฟอร์มการจัดเก็บข้อมูลของพันธมิตร โซลูชันซอฟต์แวร์ และ Agent Intelligence Toolkit อย่างพิถีพิถัน การผสานรวมนี้ได้รับการปรับแต่งมาโดยเฉพาะสำหรับผู้ที่กำลังพัฒน AI agent อย่างทะเยอทะยาน พิมพ์เขียวนี้รวมเอาโมเดลการให้เหตุผล Llama Nemotron ของ Nvidia นอกเหนือจาก NeMO retriever และ NIM microservices ที่เลือก

Agent Intelligence Toolkit ซึ่งพร้อมใช้งานเป็นไลบรารีซอฟต์แวร์โอเพนซอร์สบน GitHub ได้รับการออกแบบมาเพื่ออำนวยความสะดวกในการเชื่อมต่อ การสร้างโปรไฟล์ และการเพิ่มประสิทธิภาพของทีม AI agent ความเข้ากันได้ของมันขยายไปถึงเฟรมเวิร์กและเครื่องมือยอดนิยม เช่น CrewAI, LangGraph, Llama Stack, Microsoft Azure AI Agent Service และ Letta

ในทางปฏิบัติ พันธมิตรด้านการจัดเก็บข้อมูล ซึ่งเป็นตัวอย่างโดย VAST Data มีบทบาทสำคัญ พันธมิตรประมวลผลข้อมูลอย่างต่อเนื่อง เพื่อให้มั่นใจว่า agent ที่เชื่อมต่อสามารถตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ ใช้ประโยชน์จากการให้เหตุผล และดำเนินการตามข้อมูลเชิงลึกที่ได้มาจากข้อมูล

มุมมองของ VAST Data

Jeff Denworth ผู้ร่วมก่อตั้ง VAST Data เน้นย้ำถึงศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงของยุค agentic เขากล่าวว่ามันท้าทายสมมติฐานที่มีอยู่เกี่ยวกับขนาด ประสิทธิภาพ และมูลค่าโดยรวมของโครงสร้างพื้นฐานแบบดั้งเดิม ในขณะที่องค์กรเร่งความพยายามในการดำเนินการ AI การสร้างแบบจำลองที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้นเพียงอย่างเดียวไม่เพียงพออีกต่อไป แบบจำลองเหล่านี้ต้องการการเข้าถึงข้อมูลที่ขับเคลื่อนการตัดสินใจอัจฉริยะโดยทันทีและไม่ จำกัด

กลยุทธ์ของ VAST Data เกี่ยวข้องกับการฝัง NVIDIA AI-Q ลงในแพลตฟอร์มที่ออกแบบมาอย่างพิถีพิถันสำหรับยุค AI นี่คือการจัดหาแพลตฟอร์มข้อมูลที่ปรับขนาดได้และมีประสิทธิภาพสูงที่จำเป็นต่อการขับเคลื่อน AI องค์กรยุคถัดไป คนรุ่นใหม่นี้โดดเด่นด้วยข่าวกรองแบบเรียลไทม์ multimodal กระบวนการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง และไปป์ไลน์ agentic แบบไดนามิก

VAST Data เน้นย้ำว่าพิมพ์เขียว AI-Q นำเสนอสภาพแวดล้อมที่แข็งแกร่ง สภาพแวดล้อมนี้ช่วยให้สามารถแยก metadata ได้อย่างรวดเร็ว และสร้างการเชื่อมต่อที่ราบรื่นระหว่าง agent เครื่องมือ และแหล่งข้อมูล สิ่งนี้ทำให้การสร้างและการดำเนินการของเครื่องมือสืบค้น AI ที่ซับซ้อนคล่องตัวขึ้น เครื่องมือเหล่านี้สามารถให้เหตุผลข้ามประเภทข้อมูลที่หลากหลาย รวมถึงข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง ทั้งหมดนี้ในขณะที่ยังคงรักษาความโปร่งใสและการตรวจสอบย้อนกลับได้

บทบาทของ VAST Data ภายใน AI-Q

ภายในเฟรมเวิร์ก AI-Q สแต็กข้อมูลส่วนประกอบของเครื่องมือจัดเก็บข้อมูลและ AI ของ VAST Data ทำหน้าที่เป็นไปป์ไลน์ AI-native ที่ปลอดภัย ไปป์ไลน์เฉพาะนี้ใช้ข้อมูลดิบ เปลี่ยนข้อมูล และส่งมอบอย่างมีประสิทธิภาพไปยัง AI Agent ขั้นต้น องค์ประกอบสำคัญของกระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับการใช้ Nemo Retriever ซึ่งถูกใช้โดยทั้ง VAST Data และ AI-Q เพื่อแยก ฝัง และจัดอันดับข้อมูลที่เกี่ยวข้องใหม่ก่อนที่จะส่งต่อไปยังแบบจำลองภาษาและการให้เหตุผลขั้นสูง

การทำงานร่วมกันระหว่าง VAST Data และ AI-Q คาดว่าจะให้ประโยชน์ที่สำคัญหลายประการ ได้แก่:

• RAG ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและกึ่งมีโครงสร้างแบบ Multi-modal: ซึ่งครอบคลุมประเภทข้อมูลที่หลากหลาย เช่น เอกสารองค์กร รูปภาพ วิดีโอ บันทึกการแชท PDF และแหล่งภายนอก เช่น เว็บไซต์ บล็อก และข้อมูลตลาด
• การเชื่อมต่อข้อมูลที่มีโครงสร้าง: VAST Data อำนวยความสะดวกในการเชื่อมต่อโดยตรงระหว่าง AI agent และแหล่งข้อมูลที่มีโครงสร้าง แหล่งเหล่านี้รวมถึง ERP, CRM และ data warehouse ให้การเข้าถึงบันทึกการดำเนินงาน ตัวชี้วัดทางธุรกิจ และระบบการทำธุรกรรมแบบเรียลไทม์
• การควบคุมการเข้าถึงผู้ใช้และ agent ที่ละเอียด: สิ่งนี้ทำได้ผ่านการใช้ นโยบายที่แข็งแกร่งและคุณสมบัติความปลอดภัยที่ครอบคลุม
• การเพิ่มประสิทธิภาพ Agent แบบเรียลไทม์: สิ่งนี้ได้รับการอำนวยความสะดวกโดย Nvidia’s Agent Intelligence Toolkit และความสามารถในการวัดและส่งข้อมูลทางไกลของ VAST Data

VAST Data เน้นย้ำว่าความร่วมมือกับ Nvidia นี้จะช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถสร้างเครื่องมือข่าวกรอง AI แบบเรียลไทม์ เครื่องมือเหล่านี้จะช่วยให้ทีม AI agent ให้การตอบสนองที่แม่นยำยิ่งขึ้น ทำงานที่ซับซ้อนแบบหลายขั้นตอนโดยอัตโนมัติ และปรับปรุงอย่างต่อเนื่องผ่าน data flywheel ที่ขับเคลื่อนด้วย AI

มุมมองของ Nvidia

Justin Boitano รองประธานฝ่าย Enterprise AI ที่ Nvidia เน้นย้ำถึงความสำคัญของแพลตฟอร์มข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในการช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลของตนได้อย่างมีประสิทธิภาพสำหรับระบบ AI agentic ที่ซับซ้อน เขาย้ำว่าความร่วมมือระหว่าง NVIDIA และ VAST กำลังปูทางไปสู่โครงสร้างพื้นฐาน AI ยุคถัดไป เขาจินตนาการถึงระบบ AI ที่ทรงพลังที่จะช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถค้นพบข้อมูลเชิงลึกและความรู้ที่ฝังอยู่ในข้อมูลธุรกิจของตนได้อย่างรวดเร็ว

Jon Mao รองประธานฝ่ายพัฒนาธุรกิจและพันธมิตรของ VAST ได้อธิบายรายละเอียดถึงความสำคัญของความร่วมมือนี้ในบล็อกโพสต์ล่าสุด การใช้ประโยชน์จากพิมพ์เขียว Nvidia AI-Q และชุดเทคโนโลยีซอฟต์แวร์ Nvidia ที่แข็งแกร่ง – จาก Nvidia NeMo และ Nvidia NIM microservices ไปจนถึง Nvidia Dynamo, Nvidia Agent Intelligence toolkit และอื่นๆ – ควบคู่ไปกับ VAST InsightEngine และเลเยอร์เร่ง VUA ทำให้แพลตฟอร์มนี้ช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถปรับใช้ระบบ AI agent ที่สามารถให้เหตุผลเกี่ยวกับข้อมูลองค์กร เพื่อส่งมอบผลลัพธ์ที่รวดเร็วและชาญฉลาดยิ่งขึ้น เป็นสแต็ก AI องค์กรชนิดใหม่ที่สร้างขึ้นสำหรับยุคของ AI agent และ VAST ภูมิใจที่ได้เป็นผู้นำ

ภูมิทัศน์ที่เปลี่ยนแปลงไปของโครงสร้างพื้นฐาน AI

โดยทั่วไป ระบบจัดเก็บข้อมูลจำเป็นต้องรองรับ GPUDirect เป็นหลักเพื่อให้สามารถส่งมอบข้อมูลไปยัง Nvidia GPU ได้อย่างรวดเร็ว อย่างไรก็ตาม ความต้องการของแอปพลิเคชัน AI สมัยใหม่ได้พัฒนาไปอย่างมีนัยสำคัญ ตอนนี้ระบบจัดเก็บข้อมูลต้องผสานรวมกับพิมพ์เขียว Nvidia AI-Q อย่างราบรื่น และป้อนข้อมูลอย่างต่อเนื่องไปยัง Nvidia agent และส่วนประกอบสแต็กซอฟต์แวร์ AI ของ Nvidia ซึ่งใช้ประโยชน์จาก GPU เพื่อให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพในฐานะแพลตฟอร์มข้อมูล Nvidia AI นักวิเคราะห์ในอุตสาหกรรมคาดการณ์ว่าซัพพลายเออร์จัดเก็บข้อมูลจำนวนมากขึ้นจะยอมรับ AI-Q เพื่อตอบสนองความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไปของภูมิทัศน์ AI

เจาะลึกความร่วมมือระหว่าง VAST Data และ Nvidia

การผสานรวมโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลของ VAST Data กับพิมพ์เขียว AI-Q ของ Nvidia บ่งบอกถึงการเคลื่อนไหวเชิงกลยุทธ์เพื่อจัดการกับความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้นของการจัดการข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI การเคลื่อนไหวนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้องค์กรได้รับแนวทางที่คล่องตัวและมีประสิทธิภาพมากขึ้นในการใช้ประโยชน์จาก AI ในการดำเนินงานของตน

เปิดเผยการทำงานร่วมกันทางเทคนิค

รากฐานทางเทคนิคของความร่วมมือนี้มีความโดดเด่นเป็นพิเศษ สถาปัตยกรรมของ VAST Data เหมาะสมอย่างยิ่งสำหรับการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่และปริมาณงานที่ต้องการที่เกี่ยวข้องกับแอปพลิเคชัน AI เมื่อรวมความสามารถของ VAST เข้ากับ AI-Q ของ Nvidia โครงสร้างพื้นฐานที่ได้จึงพร้อมที่จะมอบประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับขนาดที่ไม่มีใครเทียบได้

การผสานรวมเทคโนโลยีเหล่านี้อย่างไร้รอยต่อช่วยให้การประมวลผลข้อมูลมีประสิทธิภาพมากขึ้น การฝึกอบรมแบบจำลองที่เร็วขึ้น และประสิทธิภาพ AI โดยรวมที่ดีขึ้น การทำงานร่วมกันนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับองค์กรที่ต้องการปรับใช้ AI ในวงกว้าง

การแก้ไขปัญหาความท้าทายของการจัดการข้อมูล AI

การจัดการข้อมูล AI นำเสนอชุดความท้าทายที่ไม่เหมือนใคร รวมถึงความต้องการพื้นที่จัดเก็บข้อมูลประสิทธิภาพสูง เข้าถึงข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ และมาตรการรักษาความปลอดภัยที่แข็งแกร่ง ความร่วมมือระหว่าง VAST Data และ Nvidia ตอบสนองต่อความท้าทายเหล่านี้โดยตรง โดยนำเสนอโซลูชันที่ครอบคลุมซึ่งครอบคลุมทุกด้านของการจัดการข้อมูล AI

โซลูชันนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการข้อมูลได้หลากหลายประเภท ตั้งแต่ข้อมูลที่มีโครงสร้างที่จัดเก็บไว้ในฐานข้อมูล ไปจนถึงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น รูปภาพ วิดีโอ และข้อความ ความคล่องตัวนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับองค์กรที่ต้องการดึงข้อมูลเชิงลึกจากแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย

การรักษาความปลอดภัยและการควบคุมการเข้าถึงที่ได้รับการปรับปรุง

ความปลอดภัยเป็นข้อพิจารณาที่สำคัญในการปรับใช้ AI ใดๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องจัดการกับข้อมูลที่ละเอียดอ่อน ความร่วมมือระหว่าง VAST Data และ Nvidia มีคุณสมบัติความปลอดภัยขั้นสูงเพื่อปกป้องข้อมูลจากการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต และให้แน่ใจว่าการปฏิบัติตามกฎระเบียบของอุตสาหกรรม

กลไกการควบคุมการเข้าถึงที่ละเอียดช่วยให้องค์กรกำหนดสิทธิ์แบบละเอียดสำหรับผู้ใช้และ agent ทำให้มั่นใจได้ว่าเฉพาะหน่วยงานที่ได้รับอนุญาตเท่านั้นที่สามารถเข้าถึงทรัพยากรข้อมูลเฉพาะได้ การควบคุมในระดับนี้มีความจำเป็นต่อการรักษาความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล

การเพิ่มประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์และการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง

ความสามารถในการเพิ่มประสิทธิภาพแบบจำลอง AI แบบเรียลไทม์และปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่องเป็นปัจจัยที่สร้างความแตกต่างที่สำคัญในภูมิทัศน์ AI ที่มีการแข่งขันสูง ความร่วมมือระหว่าง VAST Data และ Nvidia ใช้ประโยชน์จาก Agent Intelligence Toolkit ของ Nvidia และความสามารถในการวัดและส่งข้อมูลทางไกลของ VAST Data เพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับประสิทธิภาพ AI

ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ช่วยให้องค์กรปรับแต่งแบบจำลอง AI เพิ่มประสิทธิภาพโครงสร้างพื้นฐาน และปรับปรุงความแม่นยำและประสิทธิภาพของแอปพลิเคชัน AI อย่างต่อเนื่อง แนวทางที่ทำซ้ำนี้มีความสำคัญต่อการขับเคลื่อนมูลค่าระยะยาวจากการลงทุน AI

ผลกระทบในวงกว้างต่อ Enterprise AI

ความร่วมมือระหว่าง VAST Data และ Nvidia มีผลกระทบอย่างมากต่อภูมิทัศน์ Enterprise AI ในวงกว้าง ด้วยการจัดหาโซลูชันที่ครอบคลุมสำหรับการจัดการข้อมูล AI ความร่วมมือนี้จึงลดอุปสรรคในการเข้าสู่ตลาดสำหรับองค์กรที่ต้องการปรับใช้ AI ในวงกว้าง

โครงสร้างพื้นฐานที่ได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น ปลอดภัยมากขึ้น และปรับขนาดได้มากขึ้น ทำให้องค์กรสามารถดึงมูลค่าที่มากขึ้นจากการลงทุน AI ของตนได้ สิ่งนี้จะขับเคลื่อนนวัตกรรมและส่งเสริมโอกาสใหม่ๆ ในอุตสาหกรรมที่หลากหลาย

อนาคตของโครงสร้างพื้นฐาน AI

ความร่วมมือระหว่าง VAST Data และ Nvidia แสดงถึงก้าวสำคัญไปข้างหน้าในการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐาน AI ในขณะที่ AI ยังคงพัฒนาและแพร่หลายมากขึ้น ความต้องการโซลูชันการจัดการข้อมูล AI ที่แข็งแกร่งและมีประสิทธิภาพก็จะเพิ่มขึ้นเท่านั้น

ความร่วมมือนี้อยู่ในตำแหน่งที่ดีในการใช้ประโยชน์จากแนวโน้มเหล่านี้ และยังคงมอบเครื่องมือที่องค์กรต้องการเพื่อให้ประสบความสำเร็จในยุคของ AI การรวมกันของโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลที่เป็นนวัตกรรมของ VAST Data และเทคโนโลยี AI ที่ล้ำสมัยของ Nvidia เป็นพลังที่แข็งแกร่งที่กำลังกำหนดอนาคตของโครงสร้างพื้นฐาน AI

ความได้เปรียบในการแข่งขัน

ประโยชน์ของการนำแนวทางที่บูรณาการนี้มาใช้ขยายไปถึง RAG (Retrieval-Augmented Generation) ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและกึ่งมีโครงสร้างแบบ multi-modal ที่ได้รับการปรับปรุง สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการผสานรวมเอกสารองค์กร รูปภาพ วิดีโอ บันทึกการแชท PDF และแหล่งภายนอกอย่างราบรื่น เช่น เว็บไซต์ บล็อก และข้อมูลตลาด เพื่อการวิเคราะห์ที่ครอบคลุม

นอกจากนี้ แพลตฟอร์มยังมีการเชื่อมต่อข้อมูลที่มีโครงสร้าง AI agent ของ VAST สามารถโต้ตอบโดยตรงกับแหล่งข้อมูลที่มีโครงสร้าง เช่น ERP, CRM และ data warehouse ให้การเข้าถึงบันทึกการดำเนินงาน ตัวชี้วัดทางธุรกิจ และระบบการทำธุรกรรมแบบเรียลไทม์แบบเรียลไทม์ มุมมองแบบองค์รวมนี้ช่วยให้ธุรกิจต่างๆ ตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูลตามภาพรวมที่สมบูรณ์และเป็นปัจจุบันของการดำเนินงาน

การเสริมศักยภาพ AI Agent

ความสามารถในการเสริมศักยภาพ AI agent ด้วยการควบคุมการเข้าถึงผู้ใช้และ agent ที่ละเอียดเป็นข้อได้เปรียบที่สำคัญอีกประการหนึ่ง สิ่งนี้ทำได้ผ่านนโยบายที่กำหนดไว้อย่างดีและคุณสมบัติความปลอดภัยที่แข็งแกร่ง ทำให้มั่นใจได้ว่าการเข้าถึงข้อมูลได้รับการควบคุมอย่างเข้มงวดและเป็นไปตามมาตรฐานขององค์กร

แพลตฟอร์มยังเปิดใช้งานการเพิ่มประสิทธิภาพ agent แบบเรียลไทม์ผ่าน Nvidia’s Agent Intelligence Toolkit และความสามารถในการวัดและส่งข้อมูลทางไกลของ VAST สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่า AI agent ทำงานด้วยประสิทธิภาพสูงสุดและให้ผลลัพธ์ที่เหมาะสมที่สุด

การเกิดขึ้นของเครื่องมือข่าวกรอง AI แบบเรียลไทม์

ความร่วมมือระหว่าง VAST Data และ Nvidia กำลังเร่งการพัฒนาเครื่องมือข่าวกรอง AI แบบเรียลไทม์ เครื่องมือเหล่านี้ช่วยให้ทีม AI agent ให้การตอบสนองที่แม่นยำยิ่งขึ้น ทำงานที่ซับซ้อนแบบหลายขั้นตอนโดยอัตโนมัติ และปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่องผ่าน data flywheel ที่ขับเคลื่อนด้วย AI วงจรป้อนกลับแบบวนซ้ำนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าแอปพลิเคชัน AI ยังคงปรับตัวได้และปรับให้เหมาะสมกับความต้องการทางธุรกิจที่เปลี่ยนแปลงไป

คำพูดของ Justin Boitano ของ Nvidia ปูทางให้กับวิสัยทัศน์นี้ เขาย้ำถึงบทบาทสำคัญของแพลตฟอร์มข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในการช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลของตนได้อย่างมีประสิทธิภาพสำหรับระบบ AI agentic ขั้นสูง การทำงานร่วมกันระหว่าง NVIDIA และ VAST กำลังขับเคลื่อนการสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI คลื่นลูกใหม่ ส่งผลให้เกิดระบบ AI ที่ทรงพลังที่ช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกและความรู้จากข้อมูลธุรกิจของตนได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย

เหนือกว่า GPUDirect

วิวัฒนาการของข้อกำหนดด้านพื้นที่เก็บข้อมูลสำหรับระบบ AI ได้ก้าวข้ามการรองรับ GPUDirect แบบง่ายๆ สำหรับการถ่ายโอนข้อมูลไปยัง Nvidia GPU อย่างรวดเร็ว ภูมิทัศน์ AI สมัยใหม่ต้องการการผสานรวมกับพิมพ์เขียว Nvidia AI-Q อย่างราบรื่น ซึ่งรวมถึงการป้อนข้อมูลอย่างต่อเนื่องไปยัง Nvidia agent และส่วนประกอบสแต็กซอฟต์แวร์ AI ซึ่งใช้ประโยชน์จาก GPU สำหรับการประมวลผลแบบเรียลไทม์

การบรรจบกันของความสามารถในการจัดเก็บข้อมูลและการประมวลผลนี้เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการสร้างแพลตฟอร์มข้อมูล Nvidia AI ที่ทำงานได้อย่างสมบูรณ์ ผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมคาดการณ์ว่าผู้ให้บริการจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากขึ้นจะยอมรับโมเดล AI-Q เพื่อตอบสนองความต้องการที่เพิ่มขึ้นของแอปพลิเคชัน AI