Minerva Intelligence

Minerva Intelligence ជាក្រុមហ៊ុននៅទីក្រុង Vancouver ប្រទេសកាណាដា (មានការិយាល័យបន្ថែមនៅទីក្រុង Darmstadt ប្រទេសអាល្លឺម៉ង់) ដែលដើរតាមផ្លូវខុសពីក្រុមហ៊ុន AI ភាគច្រើនដែលពឹងផ្អែកលើទិន្នន័យសុទ្ធសាធ៖ ពួកគេផ្តោតលើ "AI ចំណេះដឹង" (Cognitive AI) ដោយសង្កត់ធ្ងន់លើការបញ្ចូលចំណេះដឹងដែលអ្នកភូគព្ភសាស្ត្រមនុស្សបានប្រមូលផ្តុំ ធ្វើជារចនាសម្ព័ន្ធសរសេរចូលក្នុងប្រព័ន្ធ ជាជាងគ្រាន់តែផ្តល់ទិន្នន័យឱ្យម៉ូដែលរៀនដោយខ្លួនឯង។

មុខងារពិសេស និងករណីប្រើប្រាស់

ក្រុមហ៊ុននេះមានខ្សែផលិតផលសំខាន់ពីរ។ TERRA សម្រាប់ការស្វែងរកគ្រឿងរ៉ែ ដោយបញ្ចូលប្រភពទិន្នន័យខុសប្រភេទគ្នាដូចជាផែនទីភូគព្ភសាស្ត្រ កំណត់ត្រាការជីករណ្តៅ ទិន្នន័យភូគព្ភសាស្ត្រថាមពល ដើម្បីធ្វើការប្រៀបធៀបប្រភេទផ្សិតរ៉ែ និងចាត់ចំណាត់ថ្នាក់គោលដៅស្វែងរក—គន្លឹះនៅត្រង់ថាវាប្រើមូលដ្ឋានចំណេះដឹងភូគព្ភសាស្ត្រដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធ (ontology) ធ្វើឱ្យប្រព័ន្ធអាចពន្យល់បានថា "ហេតុអ្វីបានជាដីនេះមើលទៅដូចជាមានផ្សិតរ៉ែស្ពាន់ប្រភេទ porphyry" មិនមែនគ្រាន់តែបោះចេញលេខប្រូបាប៊ីលីតេមួយប៉ុណ្ណោះទេ។ ខ្សែផលិតផលមួយទៀតគឺ GAIA ដែលប្រើបច្ចេកវិទ្យាដូចគ្នានេះលើហានិភ័យគ្រោះមហន្តរាយធម្មជាតិ ដោះស្រាយការវាយតម្លៃហានិភ័យទឹកជំនន់ ដីរអិល ភ្លើងឆេះព្រៃ និងផែនការប្រើប្រាស់ដីធ្លី។ វិធីសាស្រ្តលាយបញ្ចូល "ចំណេះដឹង + ទិន្នន័យ" នេះមានហេតុផលរបស់វានៅក្នុងវិស័យជំនាញ៖ ទិន្នន័យភូគព្ភសាស្ត្រតាមធម្មជាតិមានតិចតួច និងថ្លៃណាស់ ម៉ូដែលដែលពឹងផ្អែកតែលើបរិមាណទិន្នន័យសុទ្ធមិនសូវដំណើរការល្អនៅទីនេះទេ។

សាកសមសម្រាប់ក្រុមស្វែងរកគ្រឿងរ៉ែ ក្រុមហ៊ុនប្រឹក្សាភូគព្ភសាស្ត្រ និងអង្គភាពធានារ៉ាប់រង ឬរដ្ឋាភិបាលដែលធ្វើការវាយតម្លៃហានិភ័យគ្រោះមហន្តរាយធម្មជាតិ។ តាមពិត ខ្សែផលិតផល GAIA គួរតែជាអ្វីដែលអ្នកអានតៃវ៉ាន់មានអារម្មណ៍ស្រដៀងគ្នាបំផុត—តៃវ៉ាន់ជួបប្រទះនឹងព្យុះទីហ្វុង ដីរអិល និងខ្សាច់ភក់រាល់ឆ្នាំ ឧបករណ៍ដែលផ្សំចំណេះដឹងភូគព្ភសាស្ត្រជាមួយទិន្នន័យគ្រោះមហន្តរាយ ដើម្បីធ្វើផែនទីស្រទាប់ហានិភ័យបែបនេះ តាមទ្រឹស្តីជិតនឹងអ្វីដែលអង្គភាពការពារគ្រោះមហន្តរាយក្នុងស្រុកកំពុងធ្វើ។ ភាពខុសគ្នាគឺ Minerva បានធ្វើវាឱ្យក្លាយជាផលិតផល និងអាចពន្យល់បាន។

មុខងារសំខាន់ៗ

• ឈុតឧបករណ៍ AI ស្វែងរកគ្រឿងរ៉ែ TERRA៖ ការប្រៀបធៀបប្រភេទផ្សិតរ៉ែ ការចាត់ចំណាត់ថ្នាក់គោលដៅស្វែងរក និងការបញ្ចូលទិន្នន័យផែនទីភូគព្ភសាស្ត្រ
• AI ហានិភ័យអាកាសធាតុ GAIA៖ ការវាយតម្លៃហានិភ័យគ្រោះមហន្តរាយធម្មជាតិដូចជាទឹកជំនន់ ដីរអិល ភ្លើងឆេះព្រៃ
• ដំណើរការដោយមូលដ្ឋានចំណេះដឹងភូគព្ភសាស្ត្រដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធ (ontology) ដំណើរការវែកញែកអាចតាមដាន និងពន្យល់បាន
• បញ្ចូលប្រភពទិន្នន័យខុសប្រភេទគ្នាដូចជាផែនទីភូគព្ភសាស្ត្រ ទិន្នន័យការជីករណ្តៅ ភូគព្ភសាស្ត្រថាមពល និងការវាស់ស្ទង់ពីចម្ងាយ
• ការអនុវត្តឆ្លងឧស្សាហកម្ម៖ ផែនការប្រើប្រាស់ដីធ្លី ការវាយតម្លៃបរិស្ថាន ការធានារ៉ាប់រង
• លទ្ធផលអាចពន្យល់បាន សមស្របសម្រាប់ស្ថានភាពដែលត្រូវពន្យល់ហេតុផលទៅអ្នកគ្រប់គ្រង ឬវិនិយោគិន

ការប្រើប្រាស់ទូទៅ

• ការចម្រាញ់ និងចាត់ចំណាត់ថ្នាក់តំបន់គោលដៅសម្រាប់ការស្វែងរកគ្រឿងរ៉ែដំណាក់កាលដំបូង
• ការបញ្ចូលទិន្នន័យផែនទីភូគព្ភសាស្ត្រប្រវត្តិសាស្ត្រ ដើម្បីប្រៀបធៀបភាពស្រដៀងគ្នារបស់ប្រភេទផ្សិតរ៉ែ
• ការបង្កើតផែនទីស្រទាប់ហានិភ័យទឹកជំនន់ ដីរអិល ភ្លើងឆេះព្រៃតាមតំបន់
• ការវាយតម្លៃការប៉ះពាល់ហានិភ័យគ្រោះមហន្តរាយធម្មជាតិ និងផែនការប្រើប្រាស់ដីធ្លីសម្រាប់ឧស្សាហកម្មធានារ៉ាប់រង