ଫଟୋନିକ୍ ଇଣ୍ଟିଗ୍ରେଟେଡ୍ ସର୍କିଟ୍ (PICs) ର ବିକାଶ ଏବଂ ବୃହତ୍ ପରିମାଣର ଉତ୍ପାଦନରେ,ଉତ୍ପାଦନ ଲାଇନରେ ଗତି, ଅମଳ, ଏବଂ ଶୂନ୍ୟ ଘଟଣାମିଶନ-ସହ ଜଟିଳ। ପରୀକ୍ଷଣ ହେଉଛି ନିସନ୍ଦେହରେ, ଏହି ଲକ୍ଷ୍ୟଗୁଡ଼ିକୁ ହାସଲ କରିବା ପାଇଁ ସବୁଠାରୁ ବ୍ୟବହାରିକ ଏବଂ ମୂଲ୍ୟ-ପ୍ରଭାବଶାଳୀ ଲିଭର - ଏହି ବିନ୍ଦୁକୁ ଅତିରଞ୍ଜିତ କରାଯାଇପାରିବ ନାହିଁ। ତଥାପି, ପ୍ରକୃତ ଚ୍ୟାଲେଞ୍ଜ ହେଉଛି କିପରିରିଅଲ୍-ଟାଇମ୍ ପରୀକ୍ଷଣ ପରିବେଶରେ କୃତ୍ରିମ ବୁଦ୍ଧିମତା (AI) ସ୍ଥାପିତ କରନ୍ତୁଏପରି ଏକ ଉପାୟରେ ଯାହା ପରୀକ୍ଷା ଚକ୍ରକୁ ଛୋଟ କରିଥାଏ, ଉପକରଣ ବ୍ୟବହାରକୁ ଅପ୍ଟିମାଇଜ୍ କରିଥାଏ, ଏବଂ ନିୟନ୍ତ୍ରଣ, କଠୋରତା କିମ୍ବା ଟ୍ରେସେବିଲିଟିକୁ ବଳିଦାନ ନ ଦେଇ ଅନ୍ତର୍ଦୃଷ୍ଟି ଉପରେ ଆଧାରିତ ବ୍ୟାପକ କାର୍ଯ୍ୟକୁ ସକ୍ଷମ କରିଥାଏ।
ଏହି ପ୍ରବନ୍ଧଟି ଉପରେ ଧ୍ୟାନ ଦିଏତିନୋଟି ଡୋମେନ୍ ଯେଉଁଠାରେ AI ମାପଯୋଗ୍ୟ ମୂଲ୍ୟ ପ୍ରଦାନ କରେ:
-
ଦ୍ରୁତ, ଅଧିକ ନିର୍ଭରଯୋଗ୍ୟ ପାସ୍/ଫେଲ୍ ନିଷ୍ପତ୍ତିଗୁଡ଼ିକୁ ସକ୍ଷମ କରିବା ପାଇଁ ବିଦ୍ୟମାନ ପରୀକ୍ଷା ପ୍ରବାହକୁ ଅପ୍ଟିମାଇଜ୍ କରିବା
-
ସ୍ୱୟଂଚାଳିତ ଅପ୍ଟିକାଲ୍ ନିରୀକ୍ଷଣ (AOI) ଅନଲକ୍ କରିବା ପାଇଁ ୱେଫର- ଏବଂ ଡାଇ-ସ୍ତରର ଦୃଶ୍ୟ ଚିହ୍ନଟକରଣକୁ ତ୍ୱରାନ୍ୱିତ କରିବା
-
ଗୁରୁତ୍ୱପୂର୍ଣ୍ଣ ନିଷ୍ପତ୍ତିରେ ନିର୍ଣ୍ଣୟବାଦ ଏବଂ ପର୍ଯ୍ୟବେକ୍ଷଣତାକୁ ସଂରକ୍ଷଣ କରି ପ୍ରବେଶକୁ ବିସ୍ତାର କରୁଥିବା ଏକ ସୁରକ୍ଷିତ ମାନବ-ଯନ୍ତ୍ର ଡାଟା ଇଣ୍ଟରଫେସ୍ ଭାବରେ କାର୍ଯ୍ୟ କରିବା।
ମୁଁ ମଧ୍ୟ ଏକ ରୂପରେଖା ଦେବିପର୍ଯ୍ୟାୟବଦ୍ଧ ନିୟୋଜନ ରୋଡମ୍ୟାପ୍, ଡାଟା ସାର୍ବଭୌମତ୍ୱ, କ୍ରମିକ କଷ୍ଟମାଇଜେସନ, ଏବଂ ଉତ୍ପାଦନ କାର୍ଯ୍ୟରେ ଆବଶ୍ୟକ ସୁରକ୍ଷା ଏବଂ ଦୃଢ଼ତା ଉପରେ ଡିଜାଇନ୍ କରାଯାଇଛି - ଡାଟା ସଂଗ୍ରହ ଏବଂ ପ୍ରସ୍ତୁତି ଠାରୁ ଯୋଗ୍ୟତା ଏବଂ ପରିମାଣ ଉତ୍ପାଦନ ପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ।
ଟେଷ୍ଟ ଫ୍ଲୋ ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍ରେ AI
ଆସନ୍ତୁ ସ୍ପଷ୍ଟ ହେବା: ବ୍ୟାପକ ଫଟୋନିକ୍ ପରୀକ୍ଷଣ ପ୍ରାୟତଃ ଉପରେ ନିର୍ଭର କରେଲମ୍ବା ମାପ କ୍ରମ, ସ୍ୱତନ୍ତ୍ର ପରୀକ୍ଷଣ ପ୍ଲାଟଫର୍ମ, ଏବଂ ବିଶେଷଜ୍ଞ ହସ୍ତକ୍ଷେପ। ଏହି କାରଣଗୁଡ଼ିକ ବଜାରକୁ ସମୟ ବୃଦ୍ଧି କରେ ଏବଂ ପୁଞ୍ଜି ଖର୍ଚ୍ଚକୁ ବୃଦ୍ଧି କରେ । ତଥାପି, ପରିଚୟ ଦେଇପ୍ରତିଷ୍ଠିତ କାର୍ଯ୍ୟପ୍ରବାହରେ ତଦାରଖ କରାଯାଇଥିବା ଶିକ୍ଷା - ପୂର୍ଣ୍ଣ-ବ୍ୟାଚ୍ ଉତ୍ପାଦନ ତଥ୍ୟ ଉପରେ ତାଲିମପ୍ରାପ୍ତ - ଆମେ ମାଲିକାନା, ସ୍ୱଚ୍ଛତା ଏବଂ ଦାୟିତ୍ୱ ବଜାୟ ରଖି ପରୀକ୍ଷା କ୍ରମକୁ ଅନୁକୂଳ କରିପାରିବା.
ନିର୍ଦ୍ଦିଷ୍ଟ କ୍ଷେତ୍ରରେ, AI ମଧ୍ୟ କରିପାରିବଉତ୍ସର୍ଗୀକୃତ ହାର୍ଡୱେର୍ ବଦଳାନ୍ତୁ, ମାପ କଠୋରତା କିମ୍ବା ପୁନରାବୃତ୍ତିକୁ କ୍ଷତି ପହଞ୍ଚାଇ ନ ଦେଇ କିଛି କାର୍ଯ୍ୟକୁ ସଫ୍ଟୱେର୍ରେ ସ୍ଥାନାନ୍ତରିତ କରିବା।
ଲାଭ?
ଆତ୍ମବିଶ୍ୱାସୀ ପାସ୍/ଫେଲ୍ ନିଷ୍ପତ୍ତି ନେବା ପାଇଁ କମ୍ ପଦକ୍ଷେପ - ଏବଂ ନୂତନ ଉତ୍ପାଦ ପ୍ରକାର ଲଞ୍ଚ କରିବା ପାଇଁ ଏକ ସହଜ ପଥ।
ଆପଣଙ୍କ ପାଇଁ କ’ଣ ପରିବର୍ତ୍ତନ ହେବ:
-
ଗୁଣବତ୍ତା ମାନଦଣ୍ଡ ସହିତ ସାଲିସ ନକରି ଛୋଟ ଯୋଗ୍ୟତା ଚକ୍ର
-
ସଫ୍ଟୱେର୍-ଆଧାରିତ କ୍ଷମତା ମାଧ୍ୟମରେ ଉପକରଣର ଅତିରିକ୍ତତା ହ୍ରାସ କରାଯାଇଛି।
-
ଉତ୍ପାଦ, ପାରାମିଟର କିମ୍ବା ଡିଜାଇନ୍ ବିକଶିତ ହେଲେ ଦ୍ରୁତ ଅନୁକୂଳନ
AI-ସକ୍ଷମ ଭିଜୁଆଲ୍ ଚିହ୍ନଟକରଣ
ଶିଳ୍ପ ପରିବେଶରେ - ଯେପରିକି ୱାଫର ଆଲାଇନମେଣ୍ଟ କିମ୍ବା ଉଚ୍ଚ-ଭଲ୍ୟୁମ୍ ଡାଇ ପରୀକ୍ଷଣ - ପାରମ୍ପରିକ ଦୃଷ୍ଟି ପ୍ରଣାଳୀ ପ୍ରାୟତଃଧୀର, ଭଙ୍ଗୁର ଏବଂ ଅନମନୀୟ। ଆମର ଆଭିମୁଖ୍ୟ ଏକ ମୌଳିକ ଭିନ୍ନ ପଥ ଗ୍ରହଣ କରେ: ଏକ ସମାଧାନ ପ୍ରଦାନ କରିବା ଯାହାଦ୍ରୁତ, ସଠିକ୍, ଏବଂ ଅନୁକୂଳନୀୟ, ପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ ହାସଲ କରିବା୧୦୦× ଚକ୍ର-ସମୟ ତ୍ୱରଣଚିହ୍ନଟ ସଠିକତା ଏବଂ ମିଥ୍ୟା-ସକାରାତ୍ମକ ହାରକୁ ବଜାୟ ରଖିବା ସହିତ - କିମ୍ବା ଉନ୍ନତ କରିବା ସହିତ।
ମାନବ ହସ୍ତକ୍ଷେପ ହ୍ରାସ ପାଇଛିପରିମାଣର ଏକ କ୍ରମ, ଏବଂ ସାମଗ୍ରିକ ଡାଟା ଫୁଟପ୍ରିଣ୍ଟ ହ୍ରାସ ପାଏତିନୋଟି ପରିମାଣର କ୍ରମ.
ଏଗୁଡ଼ିକ ତାତ୍ତ୍ୱିକ ଲାଭ ନୁହେଁ। ଏଗୁଡ଼ିକ ଦୃଶ୍ୟ ନିରୀକ୍ଷଣକୁ କାର୍ଯ୍ୟକ୍ଷମ କରିବାକୁ ସକ୍ଷମ କରନ୍ତିବିଦ୍ୟମାନ ପରୀକ୍ଷଣ ସମୟ ସହିତ ଲକଷ୍ଟେପ୍ ରେ, ଭବିଷ୍ୟତରେ ବିସ୍ତାର ପାଇଁ ହେଡରୁମ୍ ସୃଷ୍ଟି କରିବାସ୍ୱୟଂଚାଳିତ ଅପ୍ଟିକାଲ୍ ନିରୀକ୍ଷଣ (AOI).
ଆପଣ କଣ ଦେଖିବେ:
-
ସଂରଚନା ଏବଂ ଯାଞ୍ଚ ଏବେ ଆଉ ପ୍ରତିବନ୍ଧକ ନୁହେଁ।
-
ସୁଗମ ତଥ୍ୟ ପରିଚାଳନା ଏବଂ ମାନୁଆଲ୍ ହସ୍ତକ୍ଷେପକୁ ଅତ୍ୟନ୍ତ ହ୍ରାସ କରାଯାଇଛି।
-
ମୌଳିକ ପିକ୍-ଏଣ୍ଡ୍-ପ୍ଲେସ୍ ଠାରୁ ପୂର୍ଣ୍ଣ AOI ସ୍ୱୟଂଚାଳିତତା ପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ ଏକ ବ୍ୟବହାରିକ ଅନ୍-ରାମ୍ପ
ଏକ ମାନବ-ଯନ୍ତ୍ର ଡାଟା ଇଣ୍ଟରଫେସ୍ ଭାବରେ AI
ଅନେକ ସମୟରେ, ମୂଲ୍ୟବାନ ପରୀକ୍ଷଣ ତଥ୍ୟ କେବଳ କିଛି ବିଶେଷଜ୍ଞଙ୍କ ପାଖରେ ପହଞ୍ଚିଥାଏ, ଯାହା ନିଷ୍ପତ୍ତି ନେବାରେ ବାଧା ଏବଂ ଅସ୍ପଷ୍ଟତା ସୃଷ୍ଟି କରେ। ଏହା ହେବା ଉଚିତ୍ ନୁହେଁ। ଆପଣଙ୍କର ବିଦ୍ୟମାନ ଡାଟା ପରିବେଶରେ ମଡେଲଗୁଡ଼ିକୁ ଏକୀକୃତ କରି,ଏକ ବ୍ୟାପକ ଅଂଶୀଦାର ଗୋଷ୍ଠୀ ଅନୁସନ୍ଧାନ କରିପାରିବେ, ଶିଖିପାରିବେ ଏବଂ କାର୍ଯ୍ୟ କରିପାରିବେ - ନିର୍ଣ୍ଣୟବାଦ ଏବଂ ପର୍ଯ୍ୟବେକ୍ଷଣକୁ ସଂରକ୍ଷଣ କରି ଯେଉଁଠାରେ ଫଳାଫଳଗୁଡ଼ିକ ଅଡିଟେବଲ୍ ଏବଂ ଯାଞ୍ଚଯୋଗ୍ୟ ହେବା ଆବଶ୍ୟକ।.
କ’ଣ ପରିବର୍ତ୍ତନ ହୁଏ:
-
ବିଶୃଙ୍ଖଳା ବିନା - ଅନ୍ତର୍ଦୃଷ୍ଟି ପାଇଁ ବ୍ୟାପକ, ସ୍ୱୟଂ-ସେବା ପ୍ରବେଶ
-
ଦ୍ରୁତ ମୂଳ-କାରଣ ବିଶ୍ଳେଷଣ ଏବଂ ପ୍ରକ୍ରିୟା ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍
-
ବଜାୟ ରଖାଯାଇଥିବା ଅନୁପାଳନ, ଟ୍ରେସେବିଲିଟି ଏବଂ ଗୁଣାତ୍ମକ ଗେଟ୍
ବାସ୍ତବତାରେ ଆଧାରିତ, ନିୟନ୍ତ୍ରଣ ପାଇଁ ନିର୍ମିତ
ପ୍ରକୃତ ନିୟୋଜନ ସଫଳତା କାରଖାନା କାର୍ଯ୍ୟ ଏବଂ ବ୍ୟବସାୟିକ ପ୍ରତିବନ୍ଧକର ବାସ୍ତବତାକୁ ସମ୍ମାନ ଦେବା ଦ୍ୱାରା ଆସିଥାଏ।ତଥ୍ୟ ସାର୍ବଭୌମତ୍ୱ, ନିରନ୍ତର କଷ୍ଟମାଇଜେସନ୍, ସୁରକ୍ଷା ଏବଂ ଦୃଢ଼ତା ପ୍ରଥମ ଆବଶ୍ୟକତା - ପରବର୍ତ୍ତୀ ଚିନ୍ତାଧାରା ନୁହେଁ।.
ଆମର ବ୍ୟବହାରିକ ଟୁଲକିଟରେ ଇମେଜର, ଲେବଲର, ସିନ୍ଥେସାଇଜର୍, ସିମୁଲେଟର ଏବଂ EXFO ପାଇଲଟ୍ ଆପ୍ଲିକେସନ୍ ଅନ୍ତର୍ଭୁକ୍ତ - ଯାହା ସମ୍ପୂର୍ଣ୍ଣ ଭାବରେ ଟ୍ରେସେବଲ୍ ଡାଟା କ୍ୟାପଚର୍, ଆନୋଟେସନ୍, ବୃଦ୍ଧି ଏବଂ ବୈଧତାକୁ ସକ୍ଷମ କରିଥାଏ।ପ୍ରତ୍ୟେକ ପର୍ଯ୍ୟାୟରେ ତୁମେ ସମ୍ପୂର୍ଣ୍ଣ ନିୟନ୍ତ୍ରଣରେ ରହିବ।
ଗବେଷଣାରୁ ଉତ୍ପାଦନ ପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ ଏକ ପର୍ଯ୍ୟାୟକ୍ରମିକ ପଥ
AI ଗ୍ରହଣ କ୍ରମାଗତ ନୁହେଁ, ବିବର୍ତ୍ତନଶୀଳ। ଅଧିକାଂଶ ସଂଗଠନ ପାଇଁ, ଏହା ଏକ ଦୀର୍ଘ ପରିବର୍ତ୍ତନର ଏକ ପ୍ରାରମ୍ଭିକ ଅଧ୍ୟାୟକୁ ଚିହ୍ନିତ କରେ। ଏକ ଭୂଲମ୍ବ ଭାବରେ ସମନ୍ୱିତ ନିୟୋଜନ ପଥ ପରିବର୍ତ୍ତନ ନିୟନ୍ତ୍ରଣ ଏବଂ ଅଡିଟେବିଲିଟି ସହିତ ସମନ୍ୱୟକୁ ସୁନିଶ୍ଚିତ କରେ:
-
ସଂଗ୍ରହ କରନ୍ତୁ:EXFO ପାଇଲଟ୍ ମାନକ ପରୀକ୍ଷଣ ସମୟରେ ସମ୍ପୂର୍ଣ୍ଣ ସ୍ଥାନ (ଯଥା, ସମ୍ପୂର୍ଣ୍ଣ ୱେଫର୍ସ)ର ଚିତ୍ର ନିଅନ୍ତି।
-
ପ୍ରସ୍ତୁତ କରନ୍ତୁ:କଭରେଜକୁ ବିସ୍ତାର କରିବା ପାଇଁ ଭୌତିକ-ଆଧାରିତ ରେଣ୍ଡରିଂ ବ୍ୟବହାର କରି ବିଦ୍ୟମାନ ଡାଟାକୁ ଅପ୍ଟିମାଇଜ୍ ଏବଂ ବର୍ଦ୍ଧିତ କରାଯାଇଛି।
-
ଯୋଗ୍ୟତା:ମଡେଲଗୁଡ଼ିକୁ ଗ୍ରହଣୀୟତା ମାନଦଣ୍ଡ ଏବଂ ବିଫଳତା ମୋଡ୍ ବିରୁଦ୍ଧରେ ତାଲିମ ଦିଆଯାଇଛି ଏବଂ ଚାପ-ପରୀକ୍ଷିତ କରାଯାଇଛି।
-
ଉତ୍ପାଦନ:ପୂର୍ଣ୍ଣ ପର୍ଯ୍ୟବେକ୍ଷଣ ଏବଂ ରୋଲବ୍ୟାକ୍ କ୍ଷମତା ସହିତ ଧୀରେ ଧୀରେ ପରିବର୍ତ୍ତନ
ଉଦ୍ଭାବକଙ୍କ ଫାଶକୁ ଏଡାଇବା
ଯେତେବେଳେ କମ୍ପାନୀଗୁଡ଼ିକ ଗ୍ରାହକଙ୍କ କଥା ଶୁଣନ୍ତି ଏବଂ ନୂତନ ପ୍ରଯୁକ୍ତିବିଦ୍ୟାରେ ନିବେଶ କରନ୍ତି, ସେତେବେଳେ ମଧ୍ୟ ଯଦି ସେମାନେ ଅଣଦେଖା କରନ୍ତି ତେବେ ସମାଧାନଗୁଡ଼ିକ ବିଫଳ ହୋଇପାରେପରିବେଶଗତ ପରିବର୍ତ୍ତନର ଗତି ଏବଂ କାରଖାନା କାର୍ଯ୍ୟର ବାସ୍ତବତା। ମୁଁ ଏହା ନିଜେ ଦେଖିଛି। ଏହାର ପ୍ରତିଷେଧକ ସ୍ପଷ୍ଟ:ଗ୍ରାହକମାନଙ୍କ ସହ ସହ-ଡିଜାଇନ୍ କରିବା, ଉତ୍ପାଦନ ପ୍ରତିବନ୍ଧକକୁ କେନ୍ଦ୍ରରେ ରଖନ୍ତୁ, ଏବଂ ପ୍ରଥମ ଦିନରୁ ଗତି, ନମନୀୟତା ଏବଂ କଭରେଜ୍ ନିର୍ମାଣ କରନ୍ତୁ - ଯାହା ଦ୍ଵାରା ନବସୃଜନ ଏକ ପଥ ପରିବର୍ତ୍ତନ ବଦଳରେ ଏକ ସ୍ଥାୟୀ ସୁବିଧା ହୋଇଯାଏ।
EXFO କିପରି ସାହାଯ୍ୟ କରେ
AIକୁ ରିଅଲ୍-ଟାଇମ୍ ଫଟୋନିକ୍ସ ପରୀକ୍ଷଣରେ ଆଣିବାକୁ ବିଶ୍ୱାସର ଏକ ଲମ୍ଫ ପରି ମନେ ହେବା ଉଚିତ୍ ନୁହେଁ - ଏହା ଏକ ନିର୍ଦ୍ଦେଶିତ ପ୍ରଗତି ହେବା ଉଚିତ୍। ପ୍ରଥମ ୱେଫରରୁ ଶେଷ ମଡ୍ୟୁଲ୍ ପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ, ଆମର ସମାଧାନଗୁଡ଼ିକ ଉତ୍ପାଦନ ଲାଇନ୍ ପ୍ରକୃତରେ କ’ଣ ଚାହିଦା କରେ ତାହା ସହିତ ସମାନ:ଆପୋଷହୀନ ଗତି, ପ୍ରମାଣିତ ଗୁଣବତ୍ତା, ଏବଂ ବିଶ୍ୱସ୍ତ ନିଷ୍ପତ୍ତି.
ଆମେ ପ୍ରକୃତ ପ୍ରଭାବ କ’ଣ ପ୍ରଦାନ କରେ ତାହା ଉପରେ ଧ୍ୟାନ ଦେଉଛୁ: ସ୍ୱୟଂଚାଳିତ ପ୍ରୋବିଙ୍ଗ୍ କାର୍ଯ୍ୟପ୍ରବାହ, ସଠିକ ଅପ୍ଟିକାଲ୍ ଚରିତ୍ରୀକରଣ, ଏବଂ AI ପ୍ରଚଳିତକେବଳ ଯେଉଁଠାରେ ଏହା ମାପଯୋଗ୍ୟ ଲାଭ ସୃଷ୍ଟି କରେ। ଏହା ଆପଣଙ୍କ ଦଳଗୁଡ଼ିକୁ ପ୍ରକ୍ରିୟାଗତ ଓଭରହେଡ୍ ପରିଚାଳନା କରିବା ପରିବର୍ତ୍ତେ ନିର୍ଭରଯୋଗ୍ୟ ଉତ୍ପାଦ ନିର୍ମାଣ ଉପରେ ଧ୍ୟାନ ଦେବାକୁ ଅନୁମତି ଦିଏ।
ପରିବର୍ତ୍ତନ ପର୍ଯ୍ୟାୟକ୍ରମେ ଘଟେ, ନିର୍ଣ୍ଣୟବାଦ, ପର୍ଯ୍ୟବେକ୍ଷଣ ଏବଂ ଡାଟା ସାର୍ବଭୌମତ୍ୱକୁ ସାରା ବିଶ୍ୱରେ ସଂରକ୍ଷଣ କରିବା ପାଇଁ ସୁରକ୍ଷା ବ୍ୟବସ୍ଥା ସହିତ।
ଫଳାଫଳ?
ଛୋଟ ଚକ୍ର। ଅଧିକ ଥ୍ରୁପୁଟ୍। ଏବଂ ଧାରଣାରୁ ପ୍ରଭାବକୁ ଏକ ସୁଗମ ପଥ। ଏହା ହେଉଛି ଲକ୍ଷ୍ୟ - ଏବଂ ମୁଁ ଦୃଢ଼ ଭାବରେ ବିଶ୍ୱାସ କରେ ଯେ ଆମେ ଏକାଠି ହାସଲ କରିପାରିବା।
ପୋଷ୍ଟ ସମୟ: ଜାନୁଆରୀ-୦୪-୨୦୨୬