Microsoft, Copilot에서 고급 AI 예측 모델에 대한 특허 공개
최근의 개발에 따르면 Microsoft는 고급 예측 기능을 통합하여 Copilot(아마도 Windows Intelligence로 리브랜딩)을 개선할 준비가 되어 있을 수 있습니다. 이러한 혁신을 통해 AI는 기상 변화에서 정치적 발전, 군사 갈등, 혈당 수치와 같은 건강 지표, 일반적인 웰빙 통계에 이르기까지 광범위한 결과를 예측할 수 있습니다.
이러한 예측 기능에 대한 세부 사항은 복잡한 이벤트에 기반한 생성적 미래 예측이라는 제목의 새로 출시된 특허에서 공개되었습니다 . 이 기술은 연결된 이벤트에서 지속적으로 데이터와 통찰력을 축적하여 정확한 미래 예측을 위한 AI 모델을 훈련하는 프레임워크를 활용합니다. 이 문서는 정량적 결과에 초점을 맞춰 수치 데이터를 사용하여 정확한 예측을 생성하는 것을 강조합니다.
이 시스템은 1차 소스에서 시간적 데이터(시간이 지남에 따라 진화하는 정보)를 수집합니다. 여기에는 경제 지표에서 기후 추세 또는 기계 성능 통계에 이르기까지 모든 것이 포함될 수 있습니다. 또한 경제 변화, 중요한 뉴스 발생 또는 예상치 못한 장비 고장을 포함하여 시스템에 영향을 미칠 수 있는 복잡한 이벤트에 대한 2차 소스의 통찰력을 편집합니다.
생성 네트워크를 사용하여 모델은 훈련을 거칩니다. 이러한 네트워크는 새로운 데이터 샘플을 생성하여 시간적 데이터와 복잡한 이벤트 간의 상관 관계를 식별할 수 있는 AI의 한 형태입니다.
모델의 훈련 과정은 반복적이며, 정확도를 높이기 위한 수많은 학습 라운드를 포함합니다. 각 반복을 통해 모델은 시간 데이터와 복잡한 이벤트 간의 관계에 대한 이해를 미세 조정합니다.
이 혁신적인 도구는 예측을 개선하여 모델이 일정 기간 동안 데이터 시퀀스를 해석할 수 있도록 하고, 이를 통해 과거 정보를 분석하여 미래에 발생할 일을 예측하는 기능을 강화합니다.
이러한 방법론을 통합함으로써, 이 시스템은 다양한 도메인에서 정확한 예측을 수행하기 위한 강력한 도구로 전환됩니다. 그 응용 분야는 주식 시장 분석, 날씨 예보, 기계 유지 관리 요구 사항 평가와 같은 영역으로 확장될 수 있으며, 개인 건강 결과의 추세를 정확하게 판단할 수도 있습니다.
이론적으로는 기계의 수명을 평가해 사용자에게 PC 및 기타 장비를 포함한 장치의 수명에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다.
이 기술은 특허를 받았지만 실제 구현에는 어려움이 있을 수 있다는 점을 강조하는 것이 중요합니다. 그럼에도 불구하고 Microsoft의 기능적 AI에 대한 열망을 나타내는 중요한 지표 역할을 합니다. 이 회사는 이전에 자연 재해를 예측하도록 설계된 AI를 포함하여 유사한 기술에 대한 특허를 확보했습니다.
이제 Microsoft는 AI 모델을 더욱 발전시켜 단순한 재난 시나리오를 넘어 실질적인 데이터를 통해 정확하게 정량화하고 모니터링할 수 있는 모든 상황을 포괄하도록 예측 역량을 확장하는 것을 목표로 하고 있는 듯합니다.
당신의 생각은 어떻습니까? Microsoft Copilot이 정교한 AI 예측 플랫폼으로 진화하면 사용을 고려하시겠습니까?
여기에서 특허를 확인할 수 있습니다 .
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