Стандартизація даних в ШІ: від канонічних форм до нормалізованих моделей

‍

Вступ

Стандартизоване представлення даних має важливе значення для розробки та впровадження ефективних систем штучного інтелекту. Ця стандартизація, яку також називають "канонічною формою" або "нормалізованою моделлю", створює уніфіковані, спрощені та оптимізовані представлення даних, алгоритмів і структур.

‍

Заснований на принципах математики та інформатики, цей підхід має вирішальне значення в галузі ШІ, особливо з огляду на зростаючу складність та інтеграцію сучасних технологій.

‍

‍

Поняття стандартизації даних в ШІ

Термін "канонічний" походить від поняття "канон", що означає загальноприйняте правило або стандарт. В інформатиці "канонізація" - це процес перетворення даних, які мають кілька можливих представлень, у "стандартну" або "нормалізовану" форму[^1]. Як пояснюється у Вікіпедії, цей процес є важливим при порівнянні різних представлень на еквівалентність, зменшенні повторюваних обчислень або встановленні значущого порядку[^2].

‍

У 2025 році, з поширенням ШІ на численні сектори, стандартні моделі даних (або канонічні моделі даних - КМД) стануть вирішальними інструментами для:

• Сприяння безперешкодній інтеграції даних з різних джерел
• Забезпечення сумісності між різними системами та додатками
• Спрощення обробки та аналізу даних у системах штучного інтелекту[^3].

Стандартна модель даних функціонує як посередник між різними системами, пропонуючи загальний формат замість того, щоб покладатися на прямий зв'язок між системами[^4].

‍

Практичне застосування в сучасних архітектурах ШІ

1. Інтеграція даних та інтероперабельність

‍

У сучасних бізнес-системах інтеграція даних з різних джерел є значним викликом. Стандартні моделі даних забезпечують основу для представлення сутностей і зв'язків у найпростішій формі, полегшуючи комунікацію між гетерогенними системами[^5].

‍

Наприклад, додаток для онлайн-навчання може інтегрувати дані з підсистем реєстрації студентів, зарахування на курс і платіжної системи, кожна з яких має свої власні формати і структури. Стандартизований шаблон може визначати загальні поля (ім'я студента, ідентифікатор, електронна пошта тощо) в узгодженому форматі, наприклад, XML, JSON або іншому, що значно зменшує кількість необхідних перекладів даних[^6].

‍

2. Оптимізація в машинному навчанні

Стандартизовані форми відіграють вирішальну роль в задачах оптимізації, які є центральними для багатьох алгоритмів машинного навчання. У 2025 році найдосконаліші моделі ШІ використовуватимуть уніфіковані представлення для:

• Структурування обмежень та цільових функцій у стандартизованих форматах
• Спрощення обчислювальних процесів
• Підвищення ефективності у вирішенні складних завдань[^7].

3. Нейронні мережі та просунуте глибоке навчання

До 2025 року еволюція архітектур ШІ призвела до значного прогресу в можливостях міркувань і якості "граничних" моделей[^8]. За даними Microsoft, ці розробки базуються на стандартизованих формах, до яких застосовуються:

‍

• Оптимізовані нейронні мережі з використанням нормалізації ваги
• Моделі з розвиненими навичками міркування, які вирішують складні проблеми за допомогою логічних кроків, подібних до людського мислення
• Системи активного виведення, які оптимізують докази моделі, мінімізуючи варіаційну вільну енергію[^9].

Ці стандартизовані підходи дозволяють значно зменшити кількість параметрів, підвищити обчислювальну ефективність і краще керувати зростаючою складністю великих даних.

4. Представлення ознак та зменшення розмірності

‍

Стандартизовані представлення також широко використовуються для:

• Перетворення задач представлення ознак у задачі матричної близькості
• Застосування методів мінімізації для вивчення структурованого вбудовування
• Впроваджувати методи зменшення розмірності, такі як аналіз головних компонент (PCA)

Ці підходи дозволяють зберегти суттєві характеристики даних, зменшуючи при цьому обчислювальну складність[^10].

‍

Переваги стандартизованих представлень у програмному забезпеченні ШІ

‍

Впровадження стандартизованих моделей в ШІ має безліч переваг:

1. Єдність: Забезпечує узгоджену структуру для представлення та маніпулювання даними та алгоритмами
2. Ефективність: спрощує обчислювальні процеси та оптимізує використання ресурсів
3. Інтероперабельність: покращує здатність різних систем і компонентів безперешкодно працювати разом
4. Масштабованість: полегшує роботу зі складними структурами даних і великомасштабними додатками
5. Оптимізація: Дозволяє ефективніше оптимізувати моделі та алгоритми
6. Стиснення: Підтримує методи стиснення моделей, що має вирішальне значення для впровадження ШІ в умовах обмежених ресурсів[^11].

‍

Застосування у 2025 році: конкретні приклади стандартизації у сфері ШІ

‍

Розширене візуальне розпізнавання

Компанії в індустрії моди використовують стандартизовані згорткові моделі для автоматичної класифікації одягу. Ці моделі дозволяють зменшити кількість параметрів, зберігаючи при цьому високу точність, що дає змогу реалізовувати їх на пристроях з обмеженими ресурсами[^12].

Багатомовна обробка природної мови

Банківські сервіси впроваджують стандартизовані мовні моделі для аналізу настроїв у відгуках клієнтів. Ці моделі дозволяють ефективно обробляти діалектні та багатомовні варіанти, значно підвищуючи точність аналізу[^13].

Оптимізація ланцюгів постачання

Автомобільні виробники використовують стандартизовані алгоритми оптимізації для управління ланцюгами поставок. Такий підхід скорочує час розрахунків і дозволяє вносити корективи в режимі реального часу, підвищуючи загальну операційну ефективність[^14].

Передова медична діагностика

Лікарні впроваджують системи підтримки прийняття рішень на основі стандартизованих представлень для інтерпретації медичних зображень. Така стандартизація покращує взаємодію між різними відділеннями і підвищує точність діагностики, що призводить до більш своєчасного і персоналізованого лікування[^15].

‍

Майбутні тенденції стандартизації в галузі ШІ

У 2025 році ми спостерігаємо кілька нових тенденцій у стандартизації даних для ШІ:

1. Агентний ШІ: Згідно з MIT Sloan Management Review, агентний ШІ - системи, які виконують завдання самостійно - вважається одним з найважливіших трендів 2025 року. Ці автономні та спільні системи потребують стандартизованих представлень для ефективної комунікації між собою[^16].
2. Підвищена увага до неструктурованих даних: Інтерес до генеративного ШІ призвів до підвищення уваги до неструктурованих даних. Згідно з нещодавнім опитуванням, 94% лідерів у галузі штучного інтелекту та даних стверджують, що інтерес до ШІ призводить до посилення уваги до даних, особливо неструктурованих даних, таких як текст, зображення та відео[^17].
3. Моделі розширених міркувань: Моделі з розширеними можливостями міркувань, як підкреслюють Microsoft і Morgan Stanley, використовують стандартизовані уявлення для вирішення складних проблем за допомогою логічних кроків, подібних до людського мислення, що робить їх особливо корисними в таких галузях, як наука, програмування, математика і медицина[^18][^19].
4. Нормативна стандартизація: З прийняттям Закону ЄС про ШІ та інших законодавчих актів практика стандартизації відіграє все більш важливу роль у забезпеченні етичності, прозорості та відповідності розроблення ШІ чинним нормативним актам[^20].
5. Енергоефективність: Стандартизовані моделі допомагають підвищити енергоефективність систем ШІ, що є важливим аспектом з огляду на зростаюче занепокоєння щодо впливу ШІ на навколишнє середовище[^21].

Висновок

Стандартизовані представлення є фундаментальним підходом до оптимізації різних аспектів систем. Від моделей даних до архітектур нейронних мереж, ці форми забезпечують структуровану, ефективну та інтероперабельну основу, необхідну для розвитку технологій штучного інтелекту.

‍

Впровадження практики стандартизації в галузі ШІ стимулює інновації в таких ключових секторах, як виробництво, фінанси та охорона здоров'я, допомагаючи вивести розробку та застосування ШІ на передові позиції. Завданням на майбутнє буде збалансувати швидкі інновації з необхідністю стандартизації та регулювання, щоб ШІ залишався інструментом на службі людства, керуючись етичними принципами та спільними цінностями[^22].

‍

У міру розвитку цієї галузі дослідникам, розробникам і політикам буде вкрай важливо тісно співпрацювати, щоб сформувати майбутнє, в якому стандартизований ШІ зможе повністю реалізувати свій потенціал, зберігаючи при цьому суспільну довіру і впевненість.

‍

Джерела

[^1]: "Канонізація - Вікіпедія", https://en.wikipedia.org/wiki/Canonicalization

[^2]: "Канонічна форма - Вікіпедія", https://en.wikipedia.org/wiki/Canonical_form

[^3]: "Що таке канонічна модель даних? Пояснення CDM - BMC Software | Блоги", https://www.bmc.com/blogs/canonical-data-model/

[^4]: "Канонічна модель - Вікіпедія", https://en.wikipedia.org/wiki/Canonical_model

[^5]: "Канонічні моделі та архітектура даних: визначення, переваги, дизайн", https://recordlinker.com/canonical-data-model/

[^6]: "Пояснення канонічних моделей даних (CDM) | Splunk", https://www.splunk.com/en_us/blog/learn/cdm-canonical-data-model.html

[^7]: "Data Normalization Explained: An In-depth Guide | Splunk", https://www.splunk.com/en_us/blog/learn/data-normalization.html

[^8]: "What's next for AI in 2025 | MIT Technology Review", https://www.technologyreview.com/2025/01/08/1109188/whats-next-for-ai-in-2025/

[^9]: "6 трендів ШІ, які ви побачите у 2025 році", https://news.microsoft.com/source/features/ai/6-ai-trends-youll-see-more-of-in-2025/

[^10]: "Канонічні моделі: стандартизація представлення даних", https://elsevier.blog/canonical-models-data-representation/

[^11]: "Канонічна модель даних - визначення та огляд", https://www.snaplogic.com/glossary/canonical-data-model

[^12]: "ШІ у 2025 році: будівельні блоки на місці | Sequoia Capital", https://www.sequoiacap.com/article/ai-in-2025/

[^13]: "Стан ШІ 2025: 12 графіків, що відкривають очі - IEEE Spectrum", https://spectrum.ieee.org/ai-index-2025

[^14]: "Вплив ШІ на охорону здоров'я готовий до експоненціального зростання", https://stats.acsh.org/story/artificial-intelligence-in-2025-key-developments

[^15]: "ШІ на робочому місці: звіт за 2025 рік | McKinsey", https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/superagency-in-the-workplace-empowering-people-to-unlock-ais-full-potential-at-work

[^16]: "П'ять тенденцій у галузі ШІ та науки про дані до 2025 року | MIT Sloan Management Review", https://sloanreview.mit.edu/article/five-trends-in-ai-and-data-science-for-2025/

[^17]: "2025 рік і наступні глави ШІ | Google Cloud Blog", https://cloud.google.com/transform/2025-and-the-next-chapters-of-ai

[^18]: "5 тенденцій ШІ, що формують інновації та рентабельність інвестицій у 2025 році | Morgan Stanley", https://www.morganstanley.com/insights/articles/ai-trends-reasoning-frontier-models-2025-tmt

[^19]: "8 трендів штучного інтелекту, на які варто звернути увагу у 2025 році", https://www.synthesia.io/post/ai-trends

[^20]: "January 2025 AI Developments - Transition to the Trump Administration | Inside Government Contracts", https://www.insidegovernmentcontracts.com/2025/02/january-2025-ai-developments-transitioning-to-the-trump-administration/

[^21]: "Запит на інформацію про розробку Національного стратегічного плану досліджень і розробок у сфері штучного інтелекту (ШІ) до 2025 року", https://www.federalregister.gov/documents/2025/04/29/2025-07332/request-for-information-on-the-development-of-a-2025-national-artificial-intelligence-ai-research

[^22]: "Запит на інформацію щодо розробки плану дій зі створення штучного інтелекту (ШІ)", https://www.federalregister.gov/documents/2025/02/06/2025-02305/request-for-information-on-the-development-of-an-artificial-intelligence-ai-action-plan