近年、モバイルラーニングと人工知能は、人々が機械と連携する方法に大きな影響を与えており、個々の顧客に合わせてよりカスタマイズされたエクスペリエンスの需要が高まっています。過去 10 年間、AI 関連のユーザー エンゲージメントの増加により、モバイル アプリケーションの範囲は拡大し、改善し続けています。
AI の真の力を活用する上での大きな障壁は、最もローカルなレベルでのコンピューティングの可用性です。従来のデータおよび通信チャネルは、この膨大なデータフローを処理するのにもはや適していません。 5G基盤への巨額の投資により、このボトルネックは解決されるでしょう。ローカル レベルでより多くのデータとコンピューティングがあれば、AI の真の力を引き出すことができます。 携帯電話では、かなり以前から人工知能が使われてきました。以前の世代の携帯電話は、クラウド コンピューティングとインターネットをベースとしていました。今日の違いは、スマートフォンにはクラウドベースの AI と組み込み AI が組み合わされていることです。人工知能の拡大のペースは加速しています。 クラウド エッジ内では、より広範な人工知能 (AI) 業界が AI の開発をエッジへと推進しています。 ABI Research の最新の市場全体フォーカス レポートによると、エッジ AI は準備が整っており、チップセット導入市場は 2020 年の 26 億ドルから 2025 年には 107 億ドルに成長し、年平均成長率は 35% になる必要があります。 人工知能は原動力として、モバイルアプリケーションの改善に取り組んでいます。ユーザーの行動を予測し、意思決定を行うことができるインテリジェントなプログラミング ユニットにすることで、モバイル アプリケーションの開発を促進します。人工知能により、さまざまなアプリケーションがユーザーが生成した情報から情報を取得できるようになります。 最先端のモバイル アプリ翻訳は正確かつ便利です。ただし、これらのアプリが効率的に動作するには、強力なインターネット接続が必要です。 AIはインターネットに依存しない継続的な説明が可能です。翻訳機に人工知能を導入し、単語をリアルタイムで解読することでモバイル アプリのパフォーマンスを向上させます。ユーザーが用語と文章の構成を理解することを促します。一例として、中国のウェブ検索ツールである Baidu が挙げられます。 AI と機械学習の機能により、企業は IT の俊敏性と拡張性を活用して、現在のビジネスの複雑さを管理し、新しい広告モデルを開発できるようになります。 新しいプラグ モデルは、既存のリソース集中状況を改善するはずです。製品販売コスト、在庫回転率、ライン管理、供給引き締めの認識が生産性向上の鍵となります。クラウド コンピューティング、AI/ML、プログラミングの新しい世界では、革新的なベンダーは製品を構築して販売しません。 5G ネットワークの発展と、携帯端末の膨大なコンピューティングおよびストレージ機能の相まって、AI 駆動型モバイル アプリケーションの急速な拡大が期待できます。現在、チェーン全体で唯一欠けているのはインフラストラクチャです。 確かに、この機能は、膨大な即時ストレージと計算能力を備えたクラウド コンピューティングによって実現されています。これを使用して、クラウド コンピューティングによって完全に制御されるモバイル アプリケーション AI エコシステムを提供できます。 人工知能は、ユーザーがアプリケーションと対話する方法を変えています。したがって、人工知能と組み合わせると、モバイルアプリケーション業界はさまざまな開発の機会に直面することになります。将来、AI は間違いなく、大量の社会的、行動的、熱狂的な情報を統合して、よりカスタマイズされたユーザー エクスペリエンスを提供するインテリジェントなエコシステムを構築するでしょう。 |
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