आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ मोबाइल फोन कैसे काम करते हैं

अधिक से अधिक मोबाइल फोन जो तंत्रिका नेटवर्क पर आधारित गहरी सीखने की क्षमता वाले प्रोसेसर को शामिल करते हैं। यह तकनीक मोबाइल को यह चुनने की अनुमति देती है कि अधिक गति प्राप्त करने और ऊर्जा की खपत को कम करने के लिए अपने संसाधनों का प्रबंधन कैसे करें।

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( 2 सालों पहले - 01:49 AM IST)
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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ मोबाइल फोन कैसे काम करते हैं
how mobile phones work with artificial intelligence

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मोबाइल फोन को कैसे प्रभावित करता है

1. निजीकरण

सामान्य शब्दों में, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग प्रत्येक व्यक्ति की विशेष प्रोफ़ाइल के अनुसार सेल फोन के प्रसंस्करण में सुधार करने में मदद करता है, सामान्य प्रोफ़ाइल का उपयोग करने के बजाय, प्रोसेसर प्रत्येक उपयोगकर्ता के उपयोग के अनुसार प्रतिक्रिया करता है। वही इसके मालिक की आदतों के अनुकूल होगा।

2. दक्षता

कृत्रिम बुद्धिमत्ता ऊर्जा का कुशल उपयोग करके उपकरण के प्रदर्शन में सुधार करती है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अनुभव को संचित करने और यह जानने के लिए बहुत अधिक मूल्य जोड़ देगा कि उपयोगकर्ता द्वारा आदेशित कार्यों का जवाब देने के लिए नाभिक को चालू और बंद करना कब आवश्यक या बेहतर है।

3. प्रदर्शन और गति

हालांकि कंपनियों के अनुसार संख्या अलग-अलग होती है, सामान्य शब्दों में, प्रदर्शन में 40 से 70% के बीच सुधार होता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि प्रोसेसर यह पहचानता है कि मोबाइल में कौन से कार्यों का सबसे अधिक उपयोग किया जाता है और उन मामलों में प्रसंस्करण गति को अनुकूलित करता है।

4. सुरक्षा

मानक वायरस का पता लगाने के बजाय, टीम उन मानदंडों के आधार पर खतरों की पहचान कर सकती है जो मानक नहीं हैं, और जो उपयोगकर्ता के व्यवहार से जुड़े हैं, और इसके बारे में सूचित करते हैं।

5. वाक् पहचान

आवाज पहचान का अनुकूलन हासिल किया जाता है। इस प्रकार, मोबाइल न केवल यह समझने का प्रबंधन करता है कि उपयोगकर्ता क्या कहता है, बल्कि यह भी समझ सकता है कि इसे कैसे व्यक्त किया जाता है, विविधताओं को मानता है और संदर्भ की व्याख्या कर सकता है।

आने वाले वर्षों के टेलीफोन को आवाज सहायकों के साथ संपर्क बढ़ाने के लिए बुलाया जाता है। उदाहरण के लिए, यह चाहता है कि उपयोगकर्ता टीवी चालू करने के लिए अपने फोन से बात करें, रेफ्रिजरेटर में संग्रहीत भोजन की जांच करें या कई अन्य विकल्पों के साथ वॉशिंग मशीन चालू करें।

भविष्य में, सेल फोन वैसे नहीं होंगे जैसे हम उन्हें आज जानते हैं और निर्माताओं को अंतर की तलाश करनी चाहिए क्योंकि वर्तमान में सभी लगभग समान लाभ प्रदान करते हैं।

डिवाइस प्रदाता खुद को अलग करना चाह रहे हैं। यही कारण है कि वे उन विवरणों पर काम करना शुरू करते हैं जो क्लाइंट के लिए प्रासंगिक हो सकते हैं, जैसे कृत्रिम बुद्धि। टर्मिनल की बढ़ी हुई प्रोसेसिंग क्षमता और इसके द्वारा प्रदान की जाने वाली प्रतिक्रिया की गति के कारण यह तकनीक बढ़ रही है।

6. फोटो कैमरा

टीम प्रकाश की स्थिति, दिन के समय और इसे चित्रित करने के उद्देश्य से पहचान सकती है और उसके आधार पर, कैमरे को अनुकूलित कर सकती है ताकि यह सर्वोत्तम संभव तस्वीर ले सके।

वास्तव में, कैमरा वह कार्य है जो एआई के सेल फोन के एकीकरण से सबसे अधिक लाभान्वित होता है। उदाहरण के लिए, LG ने V30s ThinQ पेश किया, जो एक ऐसा फोन है जो वस्तुओं को पहचानने में सक्षम है और लोगों को फोटो लेने के लिए उपयोगकर्ता को सिफारिश करने के लिए। एलजी मोबाइल के माध्यम से खरीदारी को बदलने का इरादा रखता है: उपयोगकर्ता को केवल किसी उत्पाद के क्यूआर कोड को स्कैन करना होता है, और स्मार्टफोन उसे उसकी ऑनलाइन खरीद के विकल्पों और समान उत्पादों की उपलब्धता के बारे में सूचित करेगा।

7. छवियों की पहचान

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम को छवियों को पहचानने, लेबल की पेशकश करने और उन्हें एल्बम में समूहित करने के तरीके की अनुमति देता है। जब छवियों को ट्रैक करने की बात आती है तो यह भी मदद करता है क्योंकि उन्हें कीवर्ड के माध्यम से खोजा जा सकता है। यह फीचर गूगल फोटोज के जरिए क्लाउड में मौजूद है। और जिन कंप्यूटरों में न्यूरोनल प्रोसेसिंग यूनिट वाले प्रोसेसर होते हैं, वह फ़ंक्शन सेल फोन के दिल में भी अंतर्निहित होता है।

8. चेहरे की पहचान

मशीन लर्निंग के लिए समर्पित कोर चेहरे की पहचान के उपकरण और संवर्धित वास्तविकता अनुप्रयोगों को अधिक सटीकता और परिष्कार प्रदान करने की अनुमति देते हैं।

हाई-एंड मोबाइल फोन में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मौजूद होना शुरू हो गया है, और सब कुछ इंगित करता है कि यह वर्ष के दौरान अगली रिलीज में राजा होगा। कंसल्टेंसी गार्टनर के अनुसार, वर्तमान में, केवल 10% स्मार्टफ़ोन में यह अंतर्निहित गहन सीखने की क्षमता है, एक ऐसी सुविधा जो 2022 तक 80% उपकरणों तक पहुंचने का अनुमान है।


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