Root NationНовиниНовини ITSK Telecom представила нові ШІ-моделі на #MWC2024

SK Telecom представила нові ШІ-моделі на #MWC2024

-

SK Telecom (SKT) лідирує в галузі мобільного зв’язку з 1984 року у Південній Кореї. Але зараз вона вирішила змінити план свого бізнесу, виходячи за рамки зв’язку. Поставивши штучний інтелект в основу свого бізнесу, SK Telecom швидко перетворюється на ШІ-компанію. Вона зосереджується на впровадженні інновацій у таких сферах, як інфраструктура штучного інтелекту, трансформація штучного інтелекту (AIX) та послуги штучного інтелекту, щоб забезпечити більшу цінність для промисловості, суспільства та життя.

Центральною темою виставки стали великі мовні моделі (LLM). Виставка показала на зусилля SKT з розробки LLM, пристосованих для телекомунікаційного бізнесу, які також можуть бути використані в різних сферах застосування, з кінцевою метою максимізації їхньої ефективності як для постачальників послуг, так і для клієнтів.

На виставці SKT представила технологію AI Data Center (DC), яка включає в себе рідинне занурювальне охолодження, передовий підхід до управління теплом наступного покоління. Також був представлений симулятор літака UAM (Urban Air Mobility) у натуральну величину.

SK Telecom MWC 2024

Крім того, SKT показала як працює її вебсервіс X Caliber. X Caliber – це сервіс, який використовує штучний інтелект для аналізу рентгенівських знімків собак, зроблених ветеринаром і завантажених на платформу штучного інтелекту “X Caliber Vet AI”, і надає результати аналізу ветеринару протягом 30 секунд.

SK Telecom MWC 2024

SKT представила кілька прикладів використання LLM для телекомунікаційного бізнесу, зокрема Litmus Plus – систему з ШІ для аналізу даних про внутрішній і зовнішній трафік. AI Quantum Camera, універсальну для застосування в робототехніці, безпеці та охороні здоров’я, віртуальних агентів з можливостями чат-ботів, систему на основі ШІ для фільтрації спаму та фішингу, а також AI кол-центр (AICC).

Читайте також:

ДжерелоSK Telecom
Subscribe
Notify of
guest

0 Comments
Newest
Oldest Most Voted
Inline Feedbacks
View all comments
Підписатися на оновлення