आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस (AI) भविष्य की एक अवधारणा से आज हमारे जीवन के एक महत्वपूर्ण हिस्से के तौर पर बेहद तेजी से विकसित हो गया है। यह बदलाव खासतौर से स्मार्टफोन्स की दुनिया में सबसे अधिक महत्वपूर्ण है। फोटोग्राफी को बेहतर बनाने से लेकर वॉयस असिस्टेंट को शामिल करने और प्रिडिक्टिव टेक्स्ट को पॉवर देने तक AI क्षमताएं लगातार यूजर अनुभव को नई परिभाषाएं दे रही हैं। स्मार्टफोन्स में AI के बढ़ते हुए महत्व को पहचानते हुए हमने Digit में Digit AI-Q स्कोरिंग सिस्टम का निर्माण किया है, जो एक ऐसा मेथड है जिसे डिवाइसेज की AI (एआई) परफॉर्मेंस का अंदाज़ा लगाने के लिए बनाया गया है।
यह पब्लिशिंग इंडस्ट्री में कंज्यूमर इलेक्ट्रॉनिक्स के लिए AI परफॉर्मेंस के पहले स्टैंडर्डाइज्ड मेज़र का प्रतीक है।
इस तकनीकी सफलता पर कमेन्ट करते हुए, ‘Rohit Chaddha’, President & COO- Digital, Times Network ने कहा, “हमने अपनी स्ट्रैटजिक ग्रोथ की पहल के तौर पर Digit का अधिग्रहण किया है और इसे इसकी ग्रोथ के अगले चरण पर ले जाने के लिए तैयार हैं। AI-Q वास्तव में इस समय का एक अनोखा इनोवेशन है, यह टेक्नोलॉजी इंडस्ट्री में डिजिट के नेतृत्व को दिखाते हुए एक नया बेंचमार्क सेट करता है। जनरेटिव AI के उदय और सभी तरह के डिवाइसेज में इसके इंटीग्रेशन के साथ डिजिट यूजर्स को अपने गैजेट्स की वास्तविक AI क्षमताओं को समझने में सशक्त बनाता है। हमारी सख्त बेंचमार्किंग प्रक्रिया, जिसमें AI परफॉर्मेंस के 80 मॉडल्स और 180 से अधिक आस्पेक्ट्स शामिल हैं, स्पीड, सटीकता आदि के अनुमान को सुनिश्चित करती है।”
गौरतलब हो कि, Times Network द्वारा अपने डिजिटल पब्लिशिंग बिज़नेस में लगातार निवेश को सशक्त बनाने के लिए हाल ही में Digit को अधिग्रहित किया गया है। Times Network के पास पहले से ही हर महीने 100 मिलियन से अधिक एक्टिव यूजर्स हैं और यह वीडियोज़ पर हर महीने 1 बिलियन से अधिक व्यूज प्राप्त करता है।
Digit का AI-Q (AI Quotient) एक प्रोप्रिएटरी स्कोरिंग सिस्टम है जो अलग-अलग डिवाइसेज जैसे स्मार्टफोन्स, लैपटॉप्स और टेलीविज़न्स की AI क्षमताओं का अंदाजा लगाता है। यह AI-Q स्कोर यूजर्स को अपने गैजेट्स में AI स्पेसिफिकेशन्स के बारे में अच्छी तरह समझने में मदद करता है, जिससे उन्हें सही फैसला लेने में मदद मिलती है।
AI Quotient एक बड़ी टेस्टिंग प्रक्रिया से प्राप्त हुआ है जिसमें 80 AI और कंप्यूटर विज़न टेस्ट शामिल हैं, जिन्हें डिवाइसेज के न्यूरल प्रोसेसिंग यूनिट (NPU) पर चलाया गया था। ये टेस्ट बहुत से आस्पेक्ट्स को कवर करते हैं, जिनमें ऑब्जेक्ट रिकॉग्निशन/क्लासिफिकेशन, सिमांटिक सेगमेंटेशन, पैरेलल ऑब्जेक्ट रिकॉग्निशन, ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकॉग्निशन, ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग, इमेज और वीडियो प्रोसेसिंग, फेस रिकॉग्निशन, कैमरा सीन डिटेक्शन, नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग और अन्य शामिल हैं।
कंज़्यूमर्स को लेटेस्ट जानकारी के साथ सशक्त बनाने के हमारे लगातार प्रयास के एक हिस्से के रूप में हमने Digit-AI-zed को भी पेश किया है, जो कि हमारी वेबसाइट पर एक नया सेगमेंट है। यह डेडिकेटेड सेक्शन सभी AI-संबंधित खबरों और रिव्यूज़ के लिए एक बड़े स्रोत के तौर पर काम करेगा। यह यूजर्स और इंडस्ट्री लीडर्स दोनों की जरूरतों को पूरा करेगा जो AI तकनीक में नई उन्नति तलाश रहे हैं।