चिकित्सा क्षेत्र में, इमेजिंग डेटा का विश्लेषण हमेशा से ही एक जटिल और श्रमसाध्य प्रक्रिया रही है। हाल ही में, वेल कॉर्नेल मेडिकल कॉलेज के शोधकर्ताओं ने LILAC (लर्निंग-बेस्ड लॉन्गिट्यूडिनल इमेज चेंज इंफरेंस) नामक एक नई कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली विकसित की है जो समय के साथ बदलने वाली चिकित्सा इमेजिंग का कुशलतापूर्वक और सटीक रूप से विश्लेषण और पता लगा सकती है। यह शोध 20 फरवरी को प्रोसीडिंग्स ऑफ द नेशनल एकेडमी ऑफ साइंसेज में प्रकाशित हुआ था, और LILAC की कई चिकित्सा स्थितियों में व्यापक अनुप्रयोग क्षमता को प्रदर्शित करता है। पारंपरिक चिकित्सा इमेजिंग विश्लेषण विधियों को अक्सर बड़ी मात्रा में अनुकूलन और पूर्व-

OpenAI और सॉफ्टबैंक ने एक रणनीतिक सहयोग की घोषणा की, जिसका उद्देश्य "Cristal" नामक एक कॉर्पोरेट कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली लॉन्च करना है। यह प्रणाली जापान की कंपनियों को प्रक्रिया स्वचालन में मदद करने के लिए डिज़ाइन की गई है, जिससे व्यापार संचालन के मॉडल को फिर से आकार दिया जा सके। कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकी के तीव्र विकास के साथ, अधिक से अधिक कंपनियाँ दक्षता और प्रतिस्पर्धात्मकता बढ़ाने के लिए डिजिटल परिवर्तन की तलाश कर रही हैं, और Cristal उसी का परिणाम है। चित्र स्रोत नोट्स: चित्र AI द्वारा उत्पन्न, चित्र प्राधिकरण सेवा प्रदाता Midjourney द्वारा प्रदान किया गया। Cristal प्रणाली कंपनियों के लिए।

हाल ही में, एडोब रिसर्च ने उत्तर-पश्चिमी विश्वविद्यालय के साथ मिलकर Sketch2Sound नामक एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली विकसित की, जो ध्वनि डिज़ाइनरों के काम करने के तरीके को पूरी तरह से बदलने की उम्मीद करती है। Sketch2Sound उपयोगकर्ताओं को गुनगुनाने, आवाजों की नकल करने और सरल टेक्स्ट विवरण का उपयोग करके पेशेवर ध्वनि प्रभाव और एम्बियंट साउंड बनाने की अनुमति देती है। यह प्रणाली उपयोगकर्ता के वोकल इनपुट के तीन महत्वपूर्ण तत्वों का विश्लेषण करती है: आवाज की मात्रा, ध्वनि की गुणवत्ता (जो ध्वनि की चमक या गहराई को निर्धारित करती है) और पिच।

हाल ही में, एडोब की शोध팀 ने मिशिगन विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं के साथ मिलकर एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली विकसित की है जिसका नाम MultiFoley है। यह प्रणाली फिल्मों और वीडियो में डबिंग ध्वनि प्रभाव उत्पन्न करने में सहायक है, जिससे पोस्ट-प्रोडक्शन में सहायता मिलती है। MultiFoley की विशेषता यह है कि यह उपयोगकर्ताओं को पाठ संकेत, संदर्भ ऑडियो या वीडियो उदाहरणों के माध्यम से ध्वनि प्रभाव बनाने की अनुमति देती है। डेमो में, यह प्रणाली यहां तक कि बिल्ली के म्याऊ को शेर की दहाड़ में या टाइपराइटर की आवाज को पियानो के नोटों में बदल सकती है, और वीडियो दृश्यों के साथ पूरी तरह से समन्वयित हो जाती है।

ऐप्पल कंपनी कई प्रसिद्ध समाचार और प्रकाशन संगठनों के साथ बातचीत कर रही है, जिसके माध्यम से वह अपनी कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली के विकास को बढ़ावा देना चाहती है। उन्होंने कॉन्डे नास्ट, एनबीसी न्यूज़ और आईएसी जैसे समाचार संगठनों से संपर्क किया है, समाचार लेखों के आर्काइव के उपयोग के लिए अनुमति प्राप्त करने की योजना बनाई है। ऐप्पल के अंदर एक ऐसी सेवा विकसित की जा रही है, जो ChatGPT के समान है, नए कार्यों का परीक्षण करने, पाठ का संक्षेपण करने और संचित ज्ञान पर आधारित प्रश्नों के उत्तर देने के लिए। एक ऐप्पल मशीन लर्निंग इंजीनियर के शोध पत्र ने LLM अनुमान में उनके नवाचारों का खुलासा किया है, विशेष रूप से सीमित मेमोरी वाले उपकरणों पर परिनियोजन के संदर्भ में।

एप्पल कॉर्पोरेशन कॉनड Nast, NBC न्यूज और IAC जैसे मीडिया के साथ संपर्क में है, उनके समाचार सामग्री को अधिकृत करने पर चर्चा कर रहा है, और इस जानकारी का उपयोग अपने जनरेटिव कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली को प्रशिक्षित करने के लिए कर रहा है। एप्पल इन प्रकाशकों के साथ बातचीत कर रहा है, लेकिन कुछ प्रकाशक इसके प्रति सतर्क हैं। एप्पल कृत्रिम बुद्धिमत्ता में अपने निवेश को बढ़ा रहा है ताकि प्रतिस्पर्धियों से पिछड़ न जाए। एप्पल पहले ही अपने चिप्स पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल चलाने के लिए MLX मॉडल ढांचे को जारी कर चुका है। एप्पल अगले महत्वपूर्ण iOS संस्करण के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता आधारित सुविधाएं भी प्रदान करने की योजना बना रहा है।

भारतीय रिज़र्व बैंक ने निगरानी में सुधार के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग प्रणाली विकसित करने के लिए मैकिन्से और एक्सेंचर के समाधान का चयन किया है। भारतीय रिज़र्व बैंक पहले से ही निगरानी प्रक्रियाओं में कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग कर रहा है और अब इसे बढ़ाने की योजना बना रहा है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग वास्तविक समय डेटा रिपोर्टिंग, प्रभावी डेटा प्रबंधन और प्रसार की सुविधा प्रदान कर सकता है।