IBM تنقل تقنية التعلم الآلى للسحب الخاصة وتفعلها على أنظمة Z الرئيسية

أعلنت اليوم شركة IBM عن تقنية التعلم الآلي (Machine Learning) والتي تعد أول منصة معرفية تقوم بصورة مستمرة على خلق وتدريب ونشر حجم كبير من النماذج التحليلية بالسحابات الخاصة في مصادر تخزين البيانات بالشركات الكبرى.
ومع استخدام أكثر التقنيات تطورًا وفي ظل وجود علماء البيانات، والذين يمثلون أقل العناصر توافرًا على الإطلاق في نطاق مهارات تكنولوجيا المعلومات اليوم، قد نمضى أيام أو أسابيع لتطوير نموذج تحليلي واحد واختباره وتحسينه و إعادة تهيئة الأدوات اللازمة خطوة بخطوة.
وقد طورت IBM هذه التقنية الحديثة من خلال واتسون (نظام حاسوب الذكاء الاصطناعي المطور من قبل مشروع DeepQA) وستطبق الشركة هذه التنقية بشكل مبدئي في نطاقات احتفاظ الشركات العالمية ببياناتها من خلال أنظمة (Z) المركزية، هو النظام التشغيلي للمنظمات العالمية حيث تتم المليارات من العمليات اليومية من قبل البنوك وتجار التجزئة وشركات التأمين وشركات النقل والحكومات.
وفي هذا الصدد، تسمح تقنية التعلم الآلي المطورة من جانب IBM لعلماء البيانات يإضفاء الطابع الآلي على عمليات إنشاء نماذج التشغيل التحليلية والتدريب عليها ونشرها والتي ستدعم:
 اللغات البرمجية المختلفة (مثل: سكالا، جافا، بايثون).
 كافة إطارات التعليم آلالية الشهيرة (مثل منصات Apache Spark ML، وTensorFlow، وH2O)
 جميع انواع بيانات التعاملات.. ونقل البيانات خارج مقرات الشركات بدون تكلفة أو مخاطر.
وتنشر تقنية التعلم الآلي المطورة من جانب شركة IBM لأول مرة الأتمتة المعرفية لعلماء البيانات من معامل IBM البحثية لمساعدة كافة علماء البيانات على اختيار الخوارزميات المناسبة للبيانات عن طريق تسجيل البيانات في مقابل الخوارزميات المتاحة مع توفير أفضل ما يلبي احتياجاتهم. علاوة على ذلك، تعالج هذه الخدمة بعض الإشكاليات المتعلقة بالهدف من استخدام هذه الخوارزميات ومدى سرعتها لتحقيق النتائج.
ويبدأ عملاء الشركة في التعرف على قيمة التعلم الآلي من خلال أنظمة (Z) التشغيلية. وقد أستعانت شركة آرجوس هيلث- شركة أنظمة DST- بهذه التقنية لمساعدة الممولين والموردين على الوصول الي إدارة أفضل والقضاء علي التعقيدات المتزايدة وتحقيق أفضل النتائج.
كما تقوم آرجوس هيلث باختبار التصورات المطبقة لتقنية التعلم الآلي لأنظمة (Z) التشغلية جنبًا إلى جنب مع استكشاف إنشاء وتدريب ونشر التطبيقات التي يمكن أن تساعد هؤلاء الممولين والموردين على تحسين إدارة تكاليف الأدوية والصيدلة.
وتأمل آرجوس من خلال هذه التقنية مواصلة خلق حلول فريدة تدعم الرؤى الداخلية من خلال نماذج تحليلية مطورة وتناول تصورات مختلفة تغطي نقطة الرعاية الصحية لدي كلًا من الأطباء والصيدليات.
وقال مارك بالمر، رئيس شركة آرجوس هيلث: “مهمة آرجوس تتمثل في مساعدة عملاء البرنامج الصحي لدينا على تحقيق أفضل النتائج السريرية والمالية عن طريق الحصول على أفضل رعاية بأفضل الأسعار في الأماكن المناسبة مع التركيز على إدراك وتحقيق رؤية الشركة بأن تصبح شركة رائدة في مجال توفير حلول الرعاية الصحية”.
وأضاف “نحن متحمسون بشأن الاحتمالات والإمكانات التي لمسناها من خلال تقنية التعلم الآلي المطورة من قبل شركةIBM ولا سيما مع تطبيقها مع منصة تشغيل RxNova الخاصة بنا والحلول السريرية والتحليلات التطبيقية عند خلق نماذج يمكن تطويرها وتحسينها باستمرار باستخدام بيانات جديدة وتمكين النتائج في الوقت الحقيقي لصالح الأعضاء ومقدمي الرعاية والأطباء”.
وفي هذا الصدد، قال مدير قسم التحليلات بشركة IBM روب توماس، إن “تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق تمثلان معًا آفاقاً جديدة في مجال التحليلات، إذ تعد هذه التقنيات أساسًا لخلق رؤية جديدة في مجال النظم الحيوية والخدمات السحابية حول العالم”.
وتابع “تم تصميم تقنية التعلم الآلي للاستفادة من تقنيات نظام واتسون الأساسية ، بهدف تسريع عملية الأعتماد على تقنيات التعلم الآلي حيث تتوافر غالبية بيانات الشركات”، مضيفا أنه كلما أدرك عملائنا النتائج المترتبة علي استخدام السحابات الخاصة، كلما توسعوا في استخدام التطبيقات الهجينة والسحابات العامة.
وفي هذا الشأن، توفر تقنية التعلم الآلي المتطورة من جانب شركة IBM فرصاً فريدة في كافة المجالات الصناعية المُصَممة بهدف إعانة المؤسسات التجارية على معالجة الطابع المتباين لهذه المشكلات وذلك على النحو التالي:
 في مجال تجارة التجزئة، تأخذ أنظمة التنبؤ بالمبيعات بعين الاعتبار اتجاهات السوق اليومية، دون الاقتصار على تناول اتجاهات الماضي، أما فيما يتعلق بعمليات التخصيص الفورية، فيتعين الأخذ في الاعتبار الأحداث التي وقعت منذ ساعة واحدة.
 في مجال الخدمات المالية، تعمل أنظمة التوصية على المنتجات الخاصة بالمستشارين الماليين والوسطاء على تعزيز المصالح الآنية والاتجاهات وحركات السوق الحالية، دون الأشهر الماضية.
 في مجال الرعاية الصحية، يجب أن تكون عروض الرعاية الصحية الشخصية مصممة لتناسب جميع الأفراد وظروفهم المختلفة، وعليه يمكن أن تُستخدم أجهزة الرعاية الصحية واللياقة البدنية المتصلة بـ”إنترنت الأشياء” لجمع بيانات عن السلوك البشري والآلات والتفاعل بينهما.
وبالإضافة إلى ما سبق، تتميز أنظمة (Z) المركزية الخاصة بشركة IBM بقدرتها على معالجة حتى 2.5 مليار عملية- أي ما يعادل 100 من العمليات التي تتم في أيام الأثنين Cyber Monday- في يوم واحد.
وتساعد تقنية التعلم الآلي لأنظمة (Z) التشغيلية على استخراج قيم أكبر من بيانات نظم (Z) بدون نقل البيانات من نظام التحليل، وهذا من شأنه المساعدة في تقليل زمن نقل البيانات والحد من تكاليف معالجتها وتقليل المخاطر الأمنية المرتبطة بهذه العمليات.
بل تقوم هذه التقنية أيضًا على تحليل البيانات والنماذج بشكل مستمر لتقديم تنبؤات أفضل وتحقيق الاستفادة المثلى من النماذج السلوكية، وإسراع وقت أتخاذ القرارات.
وفي بادئ الأمر تتوفر تقنية التعلم الآلي على نظام (Z) التشغيلي ومن ثم ستكون متاحة من خلال منصات أخرى في المستقبل بما في ذلك نظم IBM باور.
ومن خلال نشر تقنية التعلم الآلي على نظم باور الخاصة بالشركة، يتمكن العملاء من الاستفادة من هذه التقنية بقدر كبير من الكفاءة والأداء الأعلى وفعالية التكلفة جنباً إلى جنب مع حوكمة كاملة للبيانات.