La compañía tecnológica Fujitsu ha anunciado una nueva herramienta para la generación automatizada de soluciones de IA, que permite a sus usuarios personalizar componentes de innovación de IA ofrecidos a través de Fujitsu Kozuchi – Fujitsu AI Platform.
La plataforma Kozuchi AI de Fujitsu, lanzada en abril de 2023, ya ofrece a los usuarios acceso a una amplia gama de potentes tecnologías de IA y ML ya preparadas. Aprovechando la nueva tecnología, los propios usuarios podrán ahora modificar y personalizar aún más las soluciones de IA en la plataforma utilizando entradas de lenguaje natural, sin necesidad de conocimientos expertos o el apoyo de ingenieros de IA.
Aplicada a problemas de optimización en la programación de la producción, la herramienta puede ayudar a reducir hasta en un 95% las horas de trabajo necesarias para la creación de modelos de IA, según asegura la firma.
Basándose en esta innovación, la compañía nipona pretende construir un sistema que genere automáticamente tecnologías de IA para la optimización, predicción y detección de anomalías en los productos.
El laborioso ajuste manual de los componentes de IA y la modificación de tecnologías prototipo por parte de los ingenieros ha contribuido en ocasiones a alargar los plazos de entrega de soluciones de IA completas a los clientes. Para solventar esta extensión de los tiempos Fujitsu ha dado un paso adelante.
Fujitsu comenzará a ofrecer la nueva tecnología a través de Fujitsu Kozuchi a los usuarios de Japón en diciembre de 2023 y planea desplegar los servicios al mercado global en el futuro.
La empresa japonesa aprovechará la Plataforma de Inteligencia Artificial (AIP) de Palantir, que permite el uso de modelos de gran lenguaje alojados de forma segura para ayudar a los clientes a resolver problemas complejos para su negocio.
La nueva herramienta interpreta los programas y las expresiones matemáticas convertidas por los modelos de grandes lenguajes (LLM) y genera el conjunto de soluciones que satisfacen los requisitos de los clientes en un formato gráfico.
La adición de datos de aprendizaje anteriores a los datos de los gráficos permite volver a entrenar eficazmente los modelos de IA incluso en condiciones nuevas. Combinando esta tecnología con un LLM, los usuarios pueden repetir rápidamente la creación de prototipos, la modificación y el ajuste de soluciones de IA mediante comandos en lenguaje natural, sin necesidad de conocimientos avanzados de ingeniería de IA.
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