人工智能现在已经成为我们日常生活的一部分 - 从可穿戴设备到工业自动化。但在便利和效率的背后，还有一个更深层次的挑战：我们如何使人工智能快速、可靠且易于理解？尤其是在医疗保健或半导体设计等高风险环境中。
这就是工程师兼研究人员Dharmitha Ajerla一直致力于回答的问题。拥有学术创新和工业应用双重经验的职业生涯，Ajerla专注于开发不仅高性能而且可解释和可信的AI系统 - 这是在需要实时决策的敏感领域必不可少的要求。
边缘计算：研究生期间的医疗创新
在加拿大的女王大学攻读研究生期间，Ajerla开发了一种针对老年患者的实时跌倒检测系统，该系统使用可穿戴传感器。该系统设计为独立于云服务器运行，能够立即向护理人员发出警报 - 在紧急情况下至关重要。
利用边缘计算和Apache Flink及LSTM神经网络等模型，她的工作实现了快速、本地化的数据处理并具有高准确性。这项研究被发表在学术期刊上，并在国际研讨会上展示，继续影响着医疗保健领域的人工智能研究。
"目标很简单但很强大 - 检测跌倒并即时通知护理人员，而无需依赖互联网连接，"Ajerla说。
西门子公司的半导体设计人工智能
进入科技行业后，Ajerla加入了西门子数字工业软件公司，将重点转向复杂的半导体设计世界。在西门子，她领导了构建用于检测芯片设计过程中异常和错误的AI工具的努力 - 这项任务对于确保集成电路的性能和安全性至关重要。
她的创新很快证明了其价值，这些工具在第一年就带来了显著的收入增长。此外，她还对数据验证管道进行了改进，使公司变压器模型的性能提升了30% - 展示了她为生产系统带来可衡量、可扩展改进的能力。
可扩展性、透明度和现实世界的信任
在医疗保健和工业领域，Ajerla的项目有一个共同点：可扩展性与责任性。
"我遇到的一个持续挑战是AI模型的黑箱性质，特别是在它们被扩展到生产环境时，"她解释道。
随着AI模型变得越来越复杂，理解其决策过程的难度也随之增加。这种缺乏透明度在准确性和信任至关重要的环境中成为一个风险。为了解决这个问题，Ajerla将模型可解释性和监控作为她系统的关键组成部分 - 确保用户不仅信任输出，还信任背后的逻辑。
超越算法的韧性
回顾她的职业生涯，Ajerla强调可扩展的AI不仅仅是部署更大或更快的模型：
"这是关于构建具有弹性和透明性，并适应现实约束的系统。无论是医院病房还是半导体实验室，目标都是一样的：在最重要的时候提供洞察力 - 并确保这些洞察力值得信赖。"
她的工作出现在许多AI项目在研究之后停滞不前的时候，未能转化为可用且有影响力的工具。Ajerla的职业生涯提供了一个反例：成功的AI不仅需要技术创新，还需要实际应用、战略清晰度和以人为本的设计理念。
前进的道路：可扩展和负责任的人工智能
随着各行各业对AI依赖的增加，对既强大又可解释的系统的需求只会增长。Dharmitha Ajerla的深思熟虑的应用方法 - 专注于性能、清晰度和现实世界的可用性 - 正在帮助定义高影响力环境中AI的新标准。
她的工作提醒我们，在每一次成功的人工智能实施背后，不仅仅是一个算法，更有一位架构师确保它在最关键的时候和地点发挥作用。
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