ଆଭିମୁଖ୍ୟକୁ ଫେରିବା, ଏକକତା କ୍ଷେତ୍ରରେ AIGC ର ସଫଳତା ହେଉଛି ତିନୋଟି କାରଣର ମିଶ୍ରଣ:

1. ଜିପିଟି ହେଉଛି ମାନବ ନ୍ୟୁରନ୍ ର ପ୍ରତିକୃତି |

NLP ଦ୍ୱାରା ପ୍ରତିନିଧିତ୍ GP ହୋଇଥିବା GPT AI ହେଉଛି ଏକ କମ୍ପ୍ୟୁଟର ସ୍ନାୟୁ ନେଟୱାର୍କ ଆଲଗୋରିଦମ, ଯାହାର ମୂଳ ହେଉଛି ମାନବ ମସ୍ତିଷ୍କ କର୍ଟେକ୍ସରେ ସ୍ନାୟୁ ନେଟୱାର୍କକୁ ଅନୁକରଣ କରିବା |

ଭାଷା, ସଙ୍ଗୀତ, ପ୍ରତିଛବି, ଏବଂ ସ୍ୱାଦର ସୂଚନା ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣ ଏବଂ ବୁଦ୍ଧିମାନ କଳ୍ପନା ହେଉଛି ସମସ୍ତ କାର୍ଯ୍ୟ ମାନବ ଦ୍ୱାରା ସଂଗୃହିତ |

ଦୀର୍ଘକାଳୀନ ବିବର୍ତ୍ତନ ସମୟରେ ମସ୍ତିଷ୍କ ଏକ “ପ୍ରୋଟିନ୍ କମ୍ପ୍ୟୁଟର” ଭାବରେ |

ତେଣୁ, GPT ସ୍ natural ାଭାବିକ ଭାବରେ ସମାନ ସୂଚନା ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣ ପାଇଁ ସବୁଠାରୁ ଉପଯୁକ୍ତ ଅନୁକରଣ ଅଟେ, ଅର୍ଥାତ୍ ଅସଂଗଠିତ ଭାଷା, ସଙ୍ଗୀତ ଏବଂ ପ୍ରତିଛବି |

ଏହାର ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣର ଯନ୍ତ୍ରକ meaning ଶଳ ଅର୍ଥର ବୁ understanding ାମଣା ନୁହେଁ, ବରଂ ବିଶୋଧନ, ଚିହ୍ନଟ ଏବଂ ମିଳିତ ପ୍ରକ୍ରିୟା |ଏହା ବହୁତ |

ବିପରୀତ ବିଷୟ |

ପ୍ରାରମ୍ଭିକ ବକ୍ତୃତା ଅର୍ଥଗତ ସ୍ୱୀକୃତି ଆଲଗୋରିଦମଗୁଡିକ ଏକ ବ୍ୟାକରଣ ମଡେଲ୍ ଏବଂ ଏକ ବକ୍ତୃତା ଡାଟାବେସ୍ ପ୍ରତିଷ୍ଠା କରିଥିଲେ, ତାପରେ ଭାଷଣକୁ ଶବ୍ଦକୋଷ ସହିତ ମ୍ୟାପ୍ କରିଥିଲେ,

ତାପରେ ଶବ୍ଦକୋଷର ଅର୍ଥ ବୁ to ିବା ପାଇଁ ଶବ୍ଦକୋଷକୁ ବ୍ୟାକରଣ ଡାଟାବେସରେ ରଖିଲା ଏବଂ ଶେଷରେ ସ୍ୱୀକୃତି ଫଳାଫଳ ପାଇଲା |

ଏହି “ଲଜିକାଲ୍ ମେକାନିଜିମ୍” ଆଧାରିତ ବାକ୍ୟବିନ୍ୟାସ ସ୍ୱୀକୃତିର ସ୍ୱୀକୃତି ଦକ୍ଷତା ପ୍ରାୟ 70% ବୁଲୁଛି, ଯେପରିକି ViaVoice ସ୍ୱୀକୃତି |

1990 ଦଶକରେ ଆଇବିଏମ୍ ଦ୍ୱାରା ପ୍ରବର୍ତ୍ତିତ ଆଲଗୋରିଦମ |

AIGC ଏହିପରି ଖେଳିବା ବିଷୟରେ ନୁହେଁ |ଏହାର ଆଭିମୁଖ୍ୟ ବ୍ୟାକରଣ ବିଷୟରେ ଚିନ୍ତା କରିବା ନୁହେଁ, ବରଂ ଏକ ସ୍ନାୟୁ ନେଟୱାର୍କ ଆଲଗୋରିଦମ ପ୍ରତିଷ୍ଠା କରିବା ଯାହାକି ଅନୁମତି ଦିଏ |

ବିଭିନ୍ନ ଶବ୍ଦ ମଧ୍ୟରେ ସମ୍ଭାବ୍ୟ ସଂଯୋଗକୁ ଗଣିବା ପାଇଁ କମ୍ପ୍ୟୁଟର, ଯାହା ସ୍ନାୟୁ ସଂଯୋଗ, ଅର୍ଥଗତ ସଂଯୋଗ ନୁହେଁ |

ଆମେ ଯେତେବେଳେ ଛୋଟ ଥିଲୁ ଆମର ମାତୃଭାଷା ଶିଖିବା ପରି, “ବିଷୟ, ପୂର୍ବାନୁମାନ, ବସ୍ତୁ, କ୍ରିୟା, ସଂପନ୍ନ” ଶିଖିବା ପରିବର୍ତ୍ତେ ଆମେ ସ୍ natural ାଭାବିକ ଭାବରେ ଏହା ଶିଖିଲୁ |

ଏବଂ ତାପରେ ଏକ ଅନୁଚ୍ଛେଦ ବୁ understanding ିବା |

ଏହା ହେଉଛି AI ର ଚିନ୍ତାଧାରା, ଯାହା ସ୍ୱୀକୃତି, ବୁ understanding ିବା ନୁହେଁ |

ସମସ୍ତ ଶାସ୍ତ୍ରୀୟ ଯାନ୍ତ୍ରିକ ମଡେଲଗୁଡିକ ପାଇଁ ଏହା ମଧ୍ୟ AI ର ବିପରୀତ ମହତ୍ତ୍ - - କମ୍ପ୍ୟୁଟରଗୁଡିକ ଯୁକ୍ତିଯୁକ୍ତ ସ୍ତରରେ ଏହି ବିଷୟ ବୁ to ିବା ଆବଶ୍ୟକ କରନ୍ତି ନାହିଁ,

କିନ୍ତୁ ଆଭ୍ୟନ୍ତରୀଣ ସୂଚନା ମଧ୍ୟରେ ସମ୍ପର୍କକୁ ଚିହ୍ନଟ କର ଏବଂ ଚିହ୍ନ, ଏବଂ ତାପରେ ଏହା ଜାଣ |

ଉଦାହରଣ ସ୍ୱରୂପ, ବିଦ୍ୟୁତ୍ ପ୍ରବାହ ସ୍ଥିତି ଏବଂ ପାୱାର୍ ଗ୍ରୀଡଗୁଡିକର ଭବିଷ୍ୟବାଣୀ ଶାସ୍ତ୍ରୀୟ ଶକ୍ତି ନେଟୱାର୍କ ଅନୁକରଣ ଉପରେ ଆଧାରିତ, ଯେଉଁଠାରେ ଏକ ଗାଣିତିକ ମଡେଲ୍ |

ଯାନ୍ତ୍ରିକ ସ୍ଥାପିତ ହୁଏ ଏବଂ ତାପରେ ଏକ ମାଟ୍ରିକ୍ସ ଆଲଗୋରିଦମ ବ୍ୟବହାର କରି ଏକତ୍ରିତ ହୁଏ |ଭବିଷ୍ୟତରେ, ଏହା ଆବଶ୍ୟକ ହୋଇନପାରେ |AI ସିଧାସଳଖ ଚିହ୍ନଟ କରିବ ଏବଂ ପୂର୍ବାନୁମାନ କରିବ |

ପ୍ରତ୍ୟେକ ନୋଡର ସ୍ଥିତି ଉପରେ ଆଧାର କରି କିଛି ମୋଡାଲ୍ ପ୍ୟାଟର୍ |

ସେଠାରେ ଯେତେ ଅଧିକ ନୋଡ୍ ଅଛି, ଶାସ୍ତ୍ରୀୟ ମ୍ୟାଟ୍ରିକ୍ସ ଆଲଗୋରିଦମ କମ୍ ଲୋକପ୍ରିୟ, କାରଣ ସଂଖ୍ୟା ସହିତ ଆଲଗୋରିଦମର ଜଟିଳତା ବ increases ିଥାଏ |

ନୋଡ ଏବଂ ଜ୍ୟାମିତିକ ପ୍ରଗତି ବ increases େ |ତଥାପି, AI ବହୁତ ବଡ ସ୍କେଲ୍ ନୋଡ୍ ସମାନତା ପାଇବାକୁ ପସନ୍ଦ କରେ, କାରଣ AI ଚିହ୍ନଟ କରିବାରେ ଭଲ ଏବଂ |

ସମ୍ଭବତ network ନେଟୱର୍କ ମୋଡଗୁଡିକର ପୂର୍ବାନୁମାନ କରିବା |

ଏହା ଗୋର ପରବର୍ତ୍ତୀ ଭବିଷ୍ୟବାଣୀ (ଆଲଫାଗୋ ପ୍ରତ୍ୟେକ ପଦକ୍ଷେପରେ ଅଗଣିତ ସମ୍ଭାବନା ସହିତ ପରବର୍ତ୍ତୀ ଦଶହରା ପଦକ୍ଷେପ ବିଷୟରେ ପୂର୍ବାନୁମାନ କରିପାରିବ) କିମ୍ବା ମୋଡାଲ୍ ଭବିଷ୍ୟବାଣୀ |

ଜଟିଳ ପାଣିପାଗ ପ୍ରଣାଳୀ, AI ର ସଠିକତା ଯାନ୍ତ୍ରିକ ମଡେଲ ତୁଳନାରେ ବହୁତ ଅଧିକ |

ପାୱାର୍ ଗ୍ରୀଡ୍ ବର୍ତ୍ତମାନ AI ଆବଶ୍ୟକ କରୁନଥିବା କାରଣ ହେଉଛି 220 କେଭି ଏବଂ ନୋଡ ସଂଖ୍ୟା ପ୍ରାଦେଶିକ ଦ୍ୱାରା ପରିଚାଳିତ |

ପଠାଇବା ବଡ଼ ନୁହେଁ, ଏବଂ ଅନେକ ଅବସ୍ଥା ମ୍ୟାଟ୍ରିକ୍ସକୁ ର ar ଖିକ ଏବଂ ବିସ୍ତାର କରିବାକୁ ସେଟ୍ ହୋଇଛି, ଏହାର ଗଣନା ଜଟିଳତାକୁ ବହୁ ମାତ୍ରାରେ ହ୍ରାସ କରେ |

ଯାନ୍ତ୍ରିକ ମଡେଲ |

ଅବଶ୍ୟ, ବଣ୍ଟନ ନେଟୱାର୍କ ଶକ୍ତି ପ୍ରବାହ ପର୍ଯ୍ୟାୟରେ, ହଜାର ହଜାର କିମ୍ବା ଶହ ଶହ ପାୱାର ନୋଡ, ଲୋଡ ନୋଡ ଏବଂ ପାରମ୍ପାରିକ ସମ୍ମୁଖୀନ |

ଏକ ବୃହତ ବିତରଣ ନେଟୱାର୍କରେ ମ୍ୟାଟ୍ରିକ୍ସ ଆଲଗୋରିଦମ ଶକ୍ତିହୀନ |

ମୁଁ ବିଶ୍ୱାସ କରେ ବଣ୍ଟନ ନେଟୱାର୍କ ସ୍ତରରେ AI ର ପ୍ୟାଟର୍ ସ୍ୱୀକୃତି ଭବିଷ୍ୟତରେ ସମ୍ଭବ ହେବ |

2. ସଂଗୃହିତ ତଥ୍ୟର ସଂଗ୍ରହ, ତାଲିମ, ଏବଂ ଉତ୍ପାଦନ |

AIGC ଏକ ସଫଳତା ହାସଲ କରିବାର ଦ୍ୱିତୀୟ କାରଣ ହେଉଛି ସୂଚନା ସଂଗ୍ରହ |ବକ୍ତବ୍ୟର A / D ରୂପାନ୍ତରରୁ (ମାଇକ୍ରୋଫୋନ୍ + PCM |

ନମୁନାଗୁଡିକର ଚିତ୍ରଗୁଡ଼ିକର A / D ରୂପାନ୍ତରଣରେ (CMOS + ରଙ୍ଗ ସ୍ପେସ୍ ମ୍ୟାପିଙ୍ଗ୍), ମଣିଷ ଭିଜୁଆଲ୍ ଏବଂ ଅଡିଟୋରୀରେ ହୋଲୋଗ୍ରାଫିକ୍ ତଥ୍ୟ ସଂଗ୍ରହ କରିଛି |

ବିଗତ କିଛି ଦଶନ୍ଧି ମଧ୍ୟରେ ଅତ୍ୟଧିକ ସ୍ୱଳ୍ପ ମୂଲ୍ୟର କ୍ଷେତ୍ରଗୁଡିକ |

ବିଶେଷ ଭାବରେ, କ୍ୟାମେରା ଏବଂ ସ୍ମାର୍ଟଫୋନର ବୃହତ-ଲୋକପ୍ରିୟତା, ମାନବଙ୍କ ପାଇଁ ଅଡିଓଭାଇଜୁଆଲ୍ କ୍ଷେତ୍ରରେ ଅସଂଗଠିତ ତଥ୍ୟ ସଂଗ୍ରହ |

ପ୍ରାୟ ଶୂନ ମୂଲ୍ୟରେ, ଏବଂ ଇଣ୍ଟରନେଟରେ ପାଠ୍ୟ ସୂଚନାର ବିସ୍ଫୋରକ ସଂଗ୍ରହ ହେଉଛି AIGC ତାଲିମର ଚାବି - ତାଲିମ ତଥ୍ୟ ସେଟ୍ ଶସ୍ତା ଅଟେ |

ଉପରୋକ୍ତ ଚିତ୍ରଟି ବିଶ୍ global ର ତଥ୍ୟର ଅଭିବୃଦ୍ଧି ଧାରାକୁ ଦର୍ଶାଏ, ଯାହା ସ୍ପଷ୍ଟ ଭାବରେ ଏକ ସୂକ୍ଷ୍ମ ଧାରା ଉପସ୍ଥାପନ କରେ |

ତଥ୍ୟ ସଂଗ୍ରହର ଏହି ଅଣ-ର ar ଖିକ ଅଭିବୃଦ୍ଧି ହେଉଛି AIGC ର ସାମର୍ଥ୍ୟର ଅଣ-ର ar ଖିକ ଅଭିବୃଦ୍ଧି ପାଇଁ ମୂଳଦୁଆ |

କିନ୍ତୁ, ଏହି ତଥ୍ୟଗୁଡିକ ମଧ୍ୟରୁ ଅଧିକାଂଶ ହେଉଛି ଅଣସଂଗଠିତ ଅଡିଓ-ଭିଜୁଆଲ୍ ତଥ୍ୟ, ଯାହା ଶୂନ ମୂଲ୍ୟରେ ଜମା ହୋଇଥାଏ |

ବ electric ଦ୍ୟୁତିକ ଶକ୍ତି କ୍ଷେତ୍ରରେ, ଏହା ହାସଲ ହୋଇପାରିବ ନାହିଁ |ପ୍ରଥମତ ,, ଅଧିକାଂଶ ବ electric ଦ୍ୟୁତିକ ଶକ୍ତି ଶିଳ୍ପ ସଂରଚନା ଏବଂ ଅର୍ଦ୍ଧ ସଂରଚନା ତଥ୍ୟ ଯେପରିକି |

ଭୋଲଟେଜ୍ ଏବଂ କରେଣ୍ଟ୍, ଯାହା ଟାଇମ୍ ସିରିଜ୍ ଏବଂ ସେମି ଷ୍ଟ୍ରକଚରର ପଏଣ୍ଟ ଡାଟା ସେଟ୍ |

ଗଠନମୂଳକ ଡାଟା ସେଟ୍ କମ୍ପ୍ୟୁଟର ଦ୍ୱାରା ବୁ understood ିବା ଆବଶ୍ୟକ ଏବଂ “ଆଲାଇନ୍ମେଣ୍ଟ” ଆବଶ୍ୟକ, ଯେପରିକି ଡିଭାଇସ୍ ଆଲାଇନ୍ମେଣ୍ଟ - ଭୋଲଟେଜ୍, କରେଣ୍ଟ ଏବଂ ପାୱାର୍ ଡାଟା |

ଏକ ସୁଇଚ୍ ର ଏହି ନୋଡ୍ ସହିତ ଆଲାଇନ୍ ହେବା ଆବଶ୍ୟକ |

ଅଧିକ ଅସୁବିଧାଜନକ ହେଉଛି ସମୟ ଆଲାଇନ୍ମେଣ୍ଟ, ଯାହା ସମୟ ମାପ ଉପରେ ଆଧାର କରି ଭୋଲଟେଜ, କରେଣ୍ଟ, ଏବଂ ସକ୍ରିୟ ଏବଂ ପ୍ରତିକ୍ରିୟାଶୀଳ ଶକ୍ତି ଆଲାଇନ୍ କରିବା ଆବଶ୍ୟକ କରେ |

ପରବର୍ତ୍ତୀ ପରିଚୟ କରାଯାଇପାରିବ |ଆଗକୁ ଏବଂ ଓଲଟା ଦିଗ ମଧ୍ୟ ଅଛି, ଯାହା ଚାରୋଟି ଚତୁର୍ଥାଂଶରେ ସ୍ଥାନିକ ଆଲାଇନ୍ମେଣ୍ଟ୍ |

ପାଠ୍ୟ ତଥ୍ୟ ପରି, ଯାହା ଆଲାଇନ୍ମେଣ୍ଟ ଆବଶ୍ୟକ କରେ ନାହିଁ, ଏକ ଅନୁଚ୍ଛେଦ କେବଳ କମ୍ପ୍ୟୁଟରକୁ ଫୋପାଡି ଦିଆଯାଏ, ଯାହା ସମ୍ଭାବ୍ୟ ସୂଚନା ସଙ୍ଗଠନଗୁଡ଼ିକୁ ଚିହ୍ନଟ କରେ |

ନିଜେ

ଏହି ସମସ୍ୟାକୁ ସମାନ କରିବା ପାଇଁ, ଯେପରିକି ବ୍ୟବସାୟ ବଣ୍ଟନ ତଥ୍ୟର ଯନ୍ତ୍ରପାତି ଆଲାଇନ୍ମେଣ୍ଟ, ଆଲାଇନ୍ମେଣ୍ଟ କ୍ରମାଗତ ଭାବରେ ଆବଶ୍ୟକ, କାରଣ ମଧ୍ୟମ ଏବଂ |

ଲୋ ଭୋଲଟେଜ୍ ବଣ୍ଟନ ନେଟୱାର୍କ ପ୍ରତ୍ୟେକ ଦିନ ଉପକରଣ ଏବଂ ଲାଇନ ଯୋଗ, ବିଲୋପ ଏବଂ ରୂପାନ୍ତର କରୁଛି, ଏବଂ ଗ୍ରୀଡ୍ କମ୍ପାନୀଗୁଡିକ ବହୁ ଶ୍ରମ ଖର୍ଚ୍ଚ କରନ୍ତି |

“ଡାଟା ଟିପ୍ପଣୀ” ପରି, କମ୍ପ୍ୟୁଟର ଏହା କରିପାରିବ ନାହିଁ |

ଦ୍ୱିତୀୟତ the, ଶକ୍ତି କ୍ଷେତ୍ରରେ ଡାଟା ଅଧିଗ୍ରହଣର ମୂଲ୍ୟ ଅଧିକ, ଏବଂ କଥା ହେବା ଏବଂ ଫଟୋ ଉଠାଇବା ପାଇଁ ମୋବାଇଲ୍ ଫୋନ୍ ରହିବା ପରିବର୍ତ୍ତେ ସେନ୍ସର ଆବଶ୍ୟକ |”

ପ୍ରତ୍ୟେକ ଥର ଭୋଲ୍ଟେଜ୍ ଗୋଟିଏ ସ୍ତର ହ୍ରାସ ହେଲେ (କିମ୍ବା ଶକ୍ତି ବଣ୍ଟନ ସମ୍ପର୍କ ଗୋଟିଏ ସ୍ତର ହ୍ରାସ ହୁଏ), ଆବଶ୍ୟକ ସେନ୍ସର ବିନିଯୋଗ ବ increases େ |

ଅତିକମରେ ଗୋଟିଏ କ୍ରମାଙ୍କ ଦ୍ୱାରା |ଲୋଡ୍ ସାଇଡ୍ (କ୍ୟାପିଲାରୀ ଏଣ୍ଡ୍) ସେନ୍ସିଂ ହାସଲ କରିବା ପାଇଁ ଏହା ଏକ ବୃହତ ଡିଜିଟାଲ୍ ବିନିଯୋଗ ଅଟେ | ”

ଯଦି ପାୱାର୍ ଗ୍ରୀଡ୍ ର କ୍ଷଣସ୍ଥାୟୀ ମୋଡ୍ ଚିହ୍ନଟ କରିବା ଆବଶ୍ୟକ ହୁଏ, ଉଚ୍ଚ ସଠିକତା ଉଚ୍ଚ-ଫ୍ରିକ୍ୱେନ୍ସି ନମୁନା ସଂଗ୍ରହ ଆବଶ୍ୟକ, ଏବଂ ଏହାର ମୂଲ୍ୟ ମଧ୍ୟ ଅଧିକ |

ଡାଟା ଅଧିଗ୍ରହଣ ଏବଂ ଡାଟା ଆଲାଇନ୍ମେଣ୍ଟର ଅତ୍ୟଧିକ ଉଚ୍ଚ ମାର୍ଜିତ ମୂଲ୍ୟ ହେତୁ, ପାୱାର୍ ଗ୍ରୀଡ୍ ବର୍ତ୍ତମାନ ପର୍ଯ୍ୟାପ୍ତ ଅଣ-ର ar ଖ୍ୟ ସଂଗ୍ରହ କରିବାରେ ଅସମର୍ଥ |

AI ଏକକତାକୁ ପହଞ୍ଚିବା ପାଇଁ ଏକ ଆଲଗୋରିଦମକୁ ତାଲିମ ଦେବା ପାଇଁ ତଥ୍ୟ ସୂଚନାର ବୃଦ୍ଧି |

ତଥ୍ୟର ଖୋଲାଖୋଲି ଭାବେ ଉଲ୍ଲେଖ ନକରିବା, ଏହି ତଥ୍ୟ ପାଇବା ପାଇଁ ଏକ ପାୱାର୍ AI ଷ୍ଟାର୍ଟଅପ୍ ପାଇଁ ଅସମ୍ଭବ |

ତେଣୁ, AI ପୂର୍ବରୁ, ଡାଟା ସେଟ୍ ସମସ୍ୟାର ସମାଧାନ କରିବା ଆବଶ୍ୟକ, ନଚେତ୍ ସାଧାରଣ AI କୋଡ୍ ଏକ ଭଲ AI ଉତ୍ପାଦନ ପାଇଁ ତାଲିମ ପ୍ରାପ୍ତ ହୋଇପାରିବ ନାହିଁ |

3. ଗଣନା ଶକ୍ତିରେ ସଫଳତା |

ଆଲଗୋରିଦମ ଏବଂ ତଥ୍ୟ ସହିତ, AIGC ର ଏକକତା ସଫଳତା ମଧ୍ୟ ଗଣନା ଶକ୍ତିରେ ଏକ ସଫଳତା |ପାରମ୍ପାରିକ CPU ଗୁଡିକ ନୁହେଁ |

ବଡ଼ ଆକାରର ଏକକାଳୀନ ସ୍ନାୟୁଗତ ଗଣନା ପାଇଁ ଉପଯୁକ୍ତ |3D ଗେମ୍ ଏବଂ ଚଳଚ୍ଚିତ୍ରରେ ଏହା GPU ର ପ୍ରୟୋଗ ଅଟେ ଯାହା ବୃହତ ଆକାରର ସମାନ୍ତରାଳ କରିଥାଏ |

ଫ୍ଲୋଟିଂ ପଏଣ୍ଟ + ଷ୍ଟ୍ରିମିଂ ଗଣନା ସମ୍ଭବ |ମୋର୍ ନିୟମ ଗଣନା ଶକ୍ତିର ୟୁନିଟ୍ ପିଛା ଗଣନା ମୂଲ୍ୟକୁ ଆହୁରି ହ୍ରାସ କରେ |

ପାୱାର ଗ୍ରୀଡ୍ AI, ଭବିଷ୍ୟତରେ ଏକ ଅପରିହାର୍ଯ୍ୟ ଧାରା |

ବହୁ ସଂଖ୍ୟକ ବଣ୍ଟିତ ଫୋଟୋଭୋଲ୍ଟିକ୍ ଏବଂ ବଣ୍ଟିତ ଶକ୍ତି ସଂରକ୍ଷଣ ପ୍ରଣାଳୀର ଏକୀକରଣ ସହିତ, ଏବଂ ପ୍ରୟୋଗ ଆବଶ୍ୟକତା |

ପାର୍ଶ୍ virtual ଭର୍ଚୁଆଲ୍ ପାୱାର୍ ପ୍ଲାଣ୍ଟଗୁଡିକ ଲୋଡ୍ କରନ୍ତୁ, ସର୍ବସାଧାରଣ ବଣ୍ଟନ ନେଟୱାର୍କ ସିଷ୍ଟମ୍ ଏବଂ ଉପଭୋକ୍ତା ପାଇଁ ଉତ୍ସ ଏବଂ ଲୋଡ୍ ପୂର୍ବାନୁମାନ କରିବା ଆବଶ୍ୟକ |

ବଣ୍ଟନ (ମାଇକ୍ରୋ) ଗ୍ରୀଡ୍ ସିଷ୍ଟମ୍, ଏବଂ ବଣ୍ଟନ (ମାଇକ୍ରୋ) ଗ୍ରୀଡ୍ ସିଷ୍ଟମ୍ ପାଇଁ ରିଅଲ୍-ଟାଇମ୍ ପାୱାର୍ ଫ୍ଲୋ ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍ |

ବଣ୍ଟନ ନେଟୱାର୍କ ପାର୍ଶ୍ comp ର ଗଣନାକାରୀ ଜଟିଳତା ପ୍ରକୃତରେ ଟ୍ରାନ୍ସମିସନ୍ ନେଟୱାର୍କ ନିର୍ଧାରିତ ସମୟଠାରୁ ଅଧିକ |ଏପରିକି ଏକ ବ୍ୟବସାୟିକ ପାଇଁ |

ଜଟିଳ, ସେଠାରେ ହଜାର ହଜାର ଲୋଡ୍ ଡିଭାଇସ୍ ଏବଂ ଶହ ଶହ ସୁଇଚ୍ ଥାଇପାରେ, ଏବଂ AI ଆଧାରିତ ମାଇକ୍ରୋ ଗ୍ରୀଡ୍ / ବିତରଣ ନେଟୱାର୍କ କାର୍ଯ୍ୟର ଚାହିଦା |

ନିୟନ୍ତ୍ରଣ ଉତ୍ପନ୍ନ ହେବ |

କମ୍ ମୂଲ୍ୟର ସେନ୍ସର ଏବଂ ପାୱାର୍ ଇଲେକ୍ଟ୍ରୋନିକ୍ ଉପକରଣଗୁଡ଼ିକର ବ୍ୟାପକ ବ୍ୟବହାର ଯେପରିକି କଠିନ-ସ୍ଥିତ ଟ୍ରାନ୍ସଫର୍ମର, କଠିନ-ସ୍ଥିତ ସୁଇଚ୍, ଏବଂ ଇନଭର୍ଟର (କନଭର୍ଟର),

ପାୱାର ଗ୍ରୀଡର ଧାରରେ ସେନ୍ସିଂ, ଗଣନା, ଏବଂ ନିୟନ୍ତ୍ରଣର ଏକୀକରଣ ମଧ୍ୟ ଏକ ଅଭିନବ ଧାରା ହୋଇପାରିଛି |

ତେଣୁ, ପାୱାର ଗ୍ରୀଡର AIGC ହେଉଛି ଭବିଷ୍ୟତ |ତଥାପି, ଆଜି ଯାହା ଦରକାର ତାହା ତୁରନ୍ତ ଟଙ୍କା ରୋଜଗାର କରିବା ପାଇଁ AI ଆଲଗୋରିଦମ ବାହାର କରିବା ନୁହେଁ,

ଏହା ପରିବର୍ତ୍ତେ, ପ୍ରଥମେ AI ଦ୍ୱାରା ଆବଶ୍ୟକ ଡାଟା ଭିତ୍ତିଭୂମି ନିର୍ମାଣ ସମସ୍ୟାକୁ ସମାଧାନ କରନ୍ତୁ |

AIGC ର ଉତ୍ଥାନରେ, ପ୍ରୟୋଗ AI ଏବଂ ଶକ୍ତି AI ର ଭବିଷ୍ୟତ ବିଷୟରେ ଯଥେଷ୍ଟ ଶାନ୍ତ ଚିନ୍ତା କରିବା ଆବଶ୍ୟକ |

ବର୍ତ୍ତମାନ, ଶକ୍ତି AI ର ମହତ୍ତ୍ significant ଗୁରୁତ୍ୱପୂର୍ଣ୍ଣ ନୁହେଁ: ଉଦାହରଣ ସ୍ୱରୂପ, ଏକ ଫଟୋଭୋଲ୍ଟିକ୍ ଆଲଗୋରିଦମ 90% ପୂର୍ବାନୁମାନ ସଠିକତା ସହିତ ସ୍ପଟ୍ ବଜାରରେ ସ୍ଥାନିତ ହୋଇଛି |

5% ର ବାଣିଜ୍ୟ ବିଚ୍ଛିନ୍ନତା ସୀମା ସହିତ, ଏବଂ ଆଲଗୋରିଦମ ବିଚ୍ୟୁତି ସମସ୍ତ ବାଣିଜ୍ୟ ଲାଭକୁ ପୋଛି ଦେବ |

ତଥ୍ୟ ହେଉଛି ଜଳ, ଏବଂ ଆଲଗୋରିଦମର ଗଣନା ଶକ୍ତି ହେଉଛି ଏକ ଚ୍ୟାନେଲ |ଯେପରି ଏହା ଘଟେ, ତାହା ହେବ |