ഇന്നത്തെ തീയതിയിൽ, ഞങ്ങൾ പ്രതിദിനം ഏകദേശം 328.77 ദശലക്ഷം ടെറാബൈറ്റ് ഡാറ്റ ഉത്പാദിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് തുടർച്ചയായി ഡാറ്റ ആക്സസ് ചെയ്യുകയും ഭക്ഷണം നൽകുകയും ചെയ്യുന്ന ഇന്റർനെറ്റ് ഉപയോക്താക്കളുടെ വലിയ ജനസംഖ്യയെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. അതനുസരിച്ച്, ക്ലാസിക്കൽ കമ്പ്യൂട്ടറുകൾക്ക് വലിയ അളവിൽ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും വേഗത്തിൽ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനും ഇത് വെല്ലുവിളി സൃഷ്ടിക്കുന്നു.

കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് സാങ്കേതികവിദ്യകളിലെ കർശനമായ പുരോഗതിയോടെ, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (എഐ) സാങ്കേതികവിദ്യ മനുഷ്യന്റെ വൈജ്ഞാനിക പ്രവർത്തനങ്ങൾ അനുകരിച്ച് വിവരങ്ങൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനുള്ള കഴിവിനെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. പഠന കഴിവുകളും പ്രശ് നപരിഹാരവും ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. അതനുസരിച്ച്, പഠനത്തിനും തീരുമാനമെടുക്കലിനും മനുഷ്യസമാനമായ യുക്തിസഹമായ കഴിവുകൾ അനുകരിക്കാൻ ഗണിതശാസ്ത്ര മോഡലിംഗും യുക്തിയും ഉപയോഗിക്കുന്നു.

മനുഷ്യ ഇടപെടലില്ലാതെ പഠനത്തിനായി ഡാറ്റയുടെ ഗണിത മാതൃകകൾ ഉപയോഗിച്ച് മെഷീൻ ലേണിംഗ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് പ്രയോഗിക്കുന്നു. തുടർച്ചയായ പഠനത്തിലൂടെയും അനുഭവങ്ങൾ ശേഖരിക്കുന്നതിലൂടെയും കമ്പ്യൂട്ടർ സംവിധാനങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ഇത് സഹായിക്കുന്നു.

ബിസിനസ്സുകളിൽ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് പ്രവേശനം:

ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്) മനുഷ്യ ബുദ്ധിക്ക് പകരമായി ബിസിനസ്സിൽ ഒരു പിന്തുണാ ഉപകരണമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. മനുഷ്യരേക്കാൾ വളരെ വേഗത്തിൽ ധാരാളം ഡാറ്റ പ്രോസസ്സുചെയ്യുന്നതിലും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിലും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് വിദഗ്ദ്ധനാണ്, മാത്രമല്ല തീരുമാനമെടുക്കൽ പ്രക്രിയ കാര്യക്ഷമമാക്കുന്നതിന് സമന്വയിപ്പിച്ച പ്രവർത്തന മാർഗ്ഗങ്ങൾ തിരികെ നൽകാൻ കഴിയും. മെഷീൻ ലേണിംഗ്, സൈബർ സുരക്ഷ, കസ്റ്റമർ റിലേഷൻഷിപ്പ് മാനേജ്മെന്റ്, ഇന്റർനെറ്റ് തിരയലുകൾ, പേഴ്സണൽ അസിസ്റ്റന്റുമാർ തുടങ്ങി നിരവധി വ്യവസായങ്ങളിലുടനീളം ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന് തീരുമാനമെടുക്കാനുള്ള കഴിവിന്റെ വിശാലമായ അക്ഷാംശമുണ്ട്. വലിയ അളവിൽ ഡാറ്റ പിടിച്ചെടുക്കുന്ന സിസ്റ്റങ്ങളിൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നു, അതേസമയം കമ്പ്യൂട്ടർ നെറ്റ് വർക്ക് പ്രതിരോധത്തിൽ ദ്വാരങ്ങൾ തിരയുന്നതിൽ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഒഴിച്ചുകൂടാനാവാത്ത ഘടകമാണ്.

ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് കസ്റ്റമർ റിലേഷൻഷിപ്പ് മാനേജ്മെന്റ് സിസ്റ്റങ്ങളിൽ മാറ്റം വരുത്തുകയും അവ സ്വയം അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുകയും സ്വയം തിരുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. കൂടാതെ, ആളുകളുടെ തിരയൽ പെരുമാറ്റങ്ങളിലെ പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും അവർക്ക് കൂടുതൽ പ്രസക്തമായ വിവരങ്ങൾ നൽകുന്നതിനും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ധാരാളം ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നു. അവസാനമായി, ഇമെയിലുകൾ, കലണ്ടറുകൾ എന്നിവ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും പ്രക്രിയകൾ കാര്യക്ഷമമാക്കുന്നതിനുള്ള ശുപാർശകൾ നൽകുന്നതിനും എഐ ബോട്ടുകൾ പേഴ്സണൽ അസിസ്റ്റന്റുകളായി ഉപയോഗിക്കാം, ആത്യന്തികമായി വളരാനുള്ള തന്ത്രങ്ങൾ നടപ്പാക്കുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നതിന് ബിസിനസുകൾക്ക് അധിക സമയം നൽകുന്നു.

പ്രധാന റോളുകൾ:

• പ്രോസസ്സ് ഓട്ടോമേഷൻ.
• സേവനങ്ങളുടെ വേഗതയും സ്ഥിരതയും വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു
• മെച്ചപ്പെട്ട വിവരമുള്ള തീരുമാനമെടുക്കൽ
• പുതിയ അവസരങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുക

ഗുണങ്ങൾ:

• മെച്ചപ്പെട്ട ഉൽപാദനക്ഷമത
• മെച്ചപ്പെട്ട ഗുണനിലവാരം
• സമയം കുറച്ചു
• ചെലവ് കുറച്ചു
• മെച്ചപ്പെട്ട വിശ്വാസ്യത

അതിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ, ഡാറ്റാ ശേഖരണത്തിന്റെ ക്രമാതീതമായ വളർച്ച, പ്രത്യേകിച്ച് ഫേസ്ബുക്ക്, ഗൂഗിൾ തുടങ്ങിയ ടെക് ഭീമന്മാരുടെ, ഫലമായി ഉപയോക്തൃ നിർദ്ദിഷ്ട വിശകലനത്തിനായി വലിയ അളവിൽ ഡാറ്റ ലഭ്യമാണ്. വളരെയധികം ഡാറ്റയുടെ ലഭ്യതയും പ്രോസസർ പവർ, സമാന്തര കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് എന്നിവയിലെ ദ്രുതഗതിയിലുള്ള പുരോഗതിയും വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ നേടുന്നതിനും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും എളുപ്പമാക്കി.

ഈ സന്ദർഭത്തിൽ, പഠനത്തിനായി ഉപയോഗിക്കുന്ന സങ്കീർണ്ണമായ പരസ്പരബന്ധ പ്രശ്നങ്ങൾ, യഥാർത്ഥ ലോക സാഹചര്യങ്ങളെ അനുകരിക്കുന്നതിന് യാഥാർത്ഥ്യബോധമുള്ള കമ്പ്യൂട്ടർ മോഡലുകൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കൽ എന്നിവ ക്ലാസിക്കൽ കമ്പ്യൂട്ടറുകളിൽ ഗണിതപരമായി നിർണായകവും വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞതുമാണ്. മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഒരു സ്റ്റൊകാസ്റ്റിക് പ്രക്രിയയാണ്. എം എൽ (മെഷീൻ ലേണിംഗ്) മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് മികച്ച മാർഗം ആവശ്യമുള്ള നിർണ്ണായക സമീപനം ക്ലാസിക്കൽ കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. അതിനാൽ, പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് സംവിധാനങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് മൊത്തത്തിലുള്ള എം എൽ, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് എന്നിവ മെച്ചപ്പെടുത്തും.

എന്തുകൊണ്ട് ക്വാണ്ടം?

സവിശേഷ സവിശേഷതകൾ –

ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ ക്വാണ്ടം മെക്കാനിക്സിന്റെ തത്വത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, അതായത് സൂപ്പർ പൊസിഷൻ, കെട്ടുപാട്, ഇൻഫർമേഷൻ പ്രോസസ്സിംഗ്, കംപ്യൂട്ടേഷനുകൾ എന്നിവയ്ക്കുള്ള ക്യുബിറ്റുകൾ. ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടിംഗിന്റെ പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് (നിർണ്ണായകമല്ലാത്ത) സ്വഭാവം ചില സങ്കീർണ്ണമായ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിൽ സ്വാഭാവികമായും മികച്ചതാക്കുന്നു. വേഗതയേറിയ കംപ്യൂട്ടേഷണൽ പവറും മികച്ച സാമാന്യവൽക്കരണ ശക്തിയും ഉപയോഗിച്ച് മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ഇതിന് കഴിയും.

ഒരേ സമയം ഒന്നിലധികം മൂല്യങ്ങൾ നിലനിർത്താൻ സൂപ്പർ പൊസിഷൻ ഒരു ക്യുബിറ്റിനെ അനുവദിക്കുന്നു. മറുവശത്ത്, പ്രശ്ന പരിഹാര കഴിവുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്ന രീതിയിൽ ഒന്നിലധികം ക്യുബിറ്റുകളെ പരസ്പരം ബന്ധിപ്പിക്കാൻ കെട്ടുപാടുകൾ അനുവദിക്കുന്നു. പ്രോഗ്രാമിംഗ് ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ പ്രോഗ്രാമിംഗ് ക്ലാസിക്കൽ കമ്പ്യൂട്ടറുകളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമാണ്.

ക്വാണ്ടം പ്രോഗ്രാമിംഗിൽ, ഇലക്ട്രോണിക് രൂപകൽപ്പനയ്ക്ക് സമാനമായി അവയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ക്വാണ്ടം ഗേറ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ക്യുബിറ്റുകൾ ബന്ധിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. അൽഗോരിതങ്ങൾ ക്വാണ്ടം ഭാഷയിൽ കോഡ് ചെയ്യുമ്പോൾ, നിർദ്ദിഷ്ട പ്രശ്നങ്ങൾക്കായി ക്ലാസിക്കൽ കമ്പ്യൂട്ടറുകളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടറുകൾക്ക് ഗണ്യമായി വേഗതയേറിയതും എക്സ്പോണൻഷ്യൽ പ്രോസസ്സിംഗ് വേഗതയും നേടാൻ കഴിയും.

ഇൻപുട്ടുകൾ തമ്മിലുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ പരസ്പരബന്ധം കാരണം ക്ലാസിക്കൽ കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ നേരിടുന്ന സങ്കീർണ്ണമായ പ്രശ്നങ്ങൾ ഫലപ്രദമായി പരിഹരിക്കാൻ ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടറുകൾക്ക് കഴിയുമെന്ന് ഗൂഗിൾ നടത്തിയ ഒരു പഠനം തിരിച്ചറിയുന്നു. അതനുസരിച്ച്, ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടറുകളിൽ നിർമ്മിച്ച പഠന മോഡലുകൾ ചില ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ മികച്ചതാണെന്ന് ഇത് സൂചിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് വേഗതയേറിയ കമ്പ്യൂട്ടിംഗിനും കുറഞ്ഞ ഡാറ്റയിൽ മികച്ച സാമാന്യവൽക്കരണത്തിനും കാരണമാകുന്നു. തൽഫലമായി, അത്തരമൊരു “ക്വാണ്ടം നേട്ടം” കൈവരിക്കാൻ കഴിയുന്ന സാഹചര്യങ്ങൾ നിർണ്ണയിക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്.

ക്വാണ്ടം ഗുണങ്ങൾ (Computational Advantages)-

AI/ML-നുള്ള ഹ്യൂറിസ്റ്റിക്സ് സമീപനം –

ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ഹ്യൂറിസ്റ്റിക് ക്ലാസിക്കൽ ഹ്യൂറിസ്റ്റിക്കിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു. ക്വാണ്ടം ഡാറ്റയിൽ സംസ്ഥാനങ്ങളുടെ സംയുക്ത സാധ്യതാ വിതരണത്തിലേക്ക് നയിക്കുന്ന സൂപ്പർ പൊസിഷനും ബന്ധനവും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. തൽഫലമായി, ഹിൽബർട്ട് സ്പേസിന്റെ വളരെ സങ്കീർണ്ണമായ സാധ്യതാ വിതരണത്തിൽ നിന്ന് സാമ്പിൾ എടുക്കാൻ ഇത് പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.

ശബ്ദമുള്ള ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ക്ലാസിക്കൽ വിവരങ്ങൾ പരമാവധി വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതിന് ഹ്യൂറിസ്റ്റിക് എംഎല്ലിനായി കാര്യക്ഷമമായ മോഡലുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഇതിന് കഴിയും. അത്തരം സംഭവവികാസങ്ങൾക്ക് കെമിക്കൽ സിമുലേഷൻ, ക്വാണ്ടം മാറ്റർ സിമുലേഷൻ, ക്വാണ്ടം കൺട്രോൾ എന്നിവയ്ക്കായി ക്വാണ്ടം ഉപകരണങ്ങളിൽ സിമുലേഷൻ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയും.

കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ പ്രക്രിയകൾ ത്വരിതപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള ക്വാണ്ടം അൽഗോരിതം –

ക്വാണ്ടം അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് ലീനിയർ സിസ്റ്റം സമവാക്യങ്ങൾ (എച്ച്എച്ച്എൽ അൽഗോരിതം) പരിഹരിക്കുന്നതിൽ എക്സ്പോണൻഷ്യൽ ആക്സിലറേഷൻ പോലുള്ള നിരവധി ഗുണങ്ങളുണ്ട്. എച്ച്എച്ച്എൽ അൽഗോരിതം ഉപയോഗിച്ച് എക്സ്പോണൻഷ്യൽ കംപ്യൂട്ടേഷണൽ വേഗതയിൽ കുറഞ്ഞ സ്ക്വയർ ലീനിയർ റിഗ്രഷൻ, ഗാസിയൻ പ്രക്രിയകൾ പരിഹരിക്കുന്നു. കൂടാതെ, ഗ്രോവർ തിരയൽ അൽഗോരിതം വലിയ ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾക്കായുള്ള ക്ലാസിക്കൽ തിരയലുകൾ വേഗത്തിലാക്കാൻ കാര്യക്ഷമമായ തിരയലുകൾ അനുവദിക്കുന്നു. ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണവും വലുതുമാകുമ്പോൾ, കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് വിഭവങ്ങൾ നിലനിർത്താൻ പാടുപെടുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഈ ക്വാണ്ടം അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് ഡാറ്റ സാമ്പിൾ ചെയ്യാനും ഒരു വലിയ ഡാറ്റാ സെറ്റിൽ നിന്ന് ക്ലാസിക്കൽ അൽഗോരിതങ്ങളേക്കാൾ വേഗത്തിൽ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാനും കഴിയും. അതിനാൽ, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് / എംഎല്ലിൽ ഉൾപ്പെടുന്ന കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ പ്രക്രിയകളെ ത്വരിതപ്പെടുത്താൻ ക്വാണ്ടത്തിന് കഴിയും.

ഹൈബ്രിഡ് ക്വാണ്ടം-കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് അൽഗോരിതം –

ക്ലാസിക്കൽ, ക്വാണ്ടം പ്രോസസ്സറുകൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നത് ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടറുകളുടെ ശബ്ദ പ്രശ്നങ്ങളും നെറ്റ്വർക്ക് കണക്റ്റിവിറ്റി പരിമിതികളും മറികടക്കാൻ സമീപകാലത്തേക്ക് മികച്ച പ്രകടനം നൽകുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ക്വാണ്ടം-ഇൻസ്പിറേറ്റഡ് എവല്യൂഷണറി അൽഗോരിതം (ക്യുഐഇഎ), വ്യതിയാന ക്വാണ്ടം ഈജൻ സോൾവർ, ക്യുഎഒഎ (ക്വാണ്ടം ഏകദേശ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ അൽഗോരിതം) എന്നിവയ്ക്ക് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്, എംഎൽ പ്രകടനങ്ങൾ ഗണ്യമായി വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ കഴിയും.

ക്വാണ്ടം ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഹൈബ്രിഡുകൾക്ക് കഴിയും

ക്വാണ്ടം ഡാറ്റ സെറ്റുകൾ തയ്യാറാക്കുക

പുതിയ ഡാറ്റാ പാറ്റേണുകൾ വേഗത്തിൽ കണ്ടെത്തുന്നതിന് മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന വിവരങ്ങൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതിനുള്ള ക്വാണ്ടം ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്ക് മോഡലുകൾ വിലയിരുത്തുക

• ചെലവ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ വിലയിരുത്തുക
• നിരവധി ഡാറ്റ സെറ്റുകളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ സംയോജിപ്പിക്കുക
• ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് / എംഎല്ലിനായി ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ പരിമിതികൾ

ശബ്ദം, പിശകുകൾ-തിരുത്തലുകൾ, ക്യുബിറ്റ് കണക്റ്റിവിറ്റി, വിശ്വസ്തത തുടങ്ങിയ ഹാർഡ്വെയർ പരിമിതികളെ മറികടക്കുന്നതിന് ക്വാണ്ടം അൽഗോരിതങ്ങൾക്കും പ്രോഗ്രാമിംഗിനും വ്യത്യസ്ത ചിന്താ പ്രക്രിയകൾ ആവശ്യമാണ്. അതിനാൽ, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് / എം എൽ എഞ്ചിനീയർമാർക്ക് ആവശ്യമായ ഫലങ്ങൾ നേടുന്നതിന് ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള പ്രോഗ്രാമിംഗ് വൈദഗ്ധ്യത്തിനൊപ്പം ഫലപ്രദമായ പ്രോഗ്രാമിംഗ് പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളും ആവശ്യമാണ്.

വ്യാവസായിക ഉപഭോക്താക്കൾക്ക്, ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് എന്റർപ്രൈസുകളുമായി പങ്കാളിത്തം പുലർത്തുന്നത് തന്ത്രപരമായ നേട്ടങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കും. അതനുസരിച്ച്, ആശയങ്ങളുടെ ആദ്യകാല തെളിവ് നടത്തുക, ആദ്യകാല ഉപയോഗ കേസുകൾ തിരിച്ചറിയുക എന്നിവയാണ് പ്രാരംഭ ഘട്ടങ്ങൾ. ക്വാണ്ടം മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് എന്നിവയിലെ അറിവും നൈപുണ്യവും തമ്മിലുള്ള വിടവ് സമീപകാല, ദീർഘകാല നേട്ടങ്ങൾക്കായി കുറയ്ക്കാൻ ഇതിന് കഴിയും. ഹാർഡ് വെയറും സോഫ്റ്റ് വെയറും ഒടുവിൽ ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടിംഗിന്റെ വലിയ സാധ്യതകൾ നിറവേറ്റുമ്പോൾ ഇതിനകം ക്വാണ്ടം മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് എന്നിവയിൽ പ്രാവീണ്യം നേടിയ മറ്റ് ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്ക് പിന്നിൽ വീഴുന്നത് ഒഴിവാക്കാൻ ഇത് ആവശ്യമാണ്.