ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಉದ್ಯಮ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್‌ನ ಗಡಿಯವರನ್ನು ಪುನರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ. ಯಂತ್ರಗಳಿಗೆ ನಡೆವುೆಯಾದ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಮಾನವ ಸೃಜನಶೀಲತೆಗೆ ನಡುವಣ ಪರಸποτεಗಳು ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಎಬ್ಬಿಸುತ್ತವೆ. *ನಾವು алгоритಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಖಾತ್ರಿ ಗುಂಡಿ ಮಾಡಬಹುದೇ?* ಇತ್ತೀಚಿನ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಈ ಉನ್ನತಿಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡುವ ಗಂಭೀರ ಅಡ್ಡಿಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುತ್ತವೆ, ಮಾನವ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರಗಳ ನಡುವಣ ಸಂಪರ್ಕದಂತಹ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು. *ಆತ್ಮವಂಶದ ಕೌಶಲ್ಯಗಳು ಯಂತ್ರಾವಳಿಯ ಪರವೇಡಗಳಲ್ಲಿ ಬಲಿಯಾಗುತ್ತವೋ?* ಸಂಕೀರ್ಣ ದೃಶ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಐಎನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತಿರುವುದು ಮಾನವ-ಯಂತ್ರ ಸಹಾಯವನ್ನು ಉತ್ತಮಪಡಿಸಲು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.
ಉದ್ಯಮ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ
ಎಂಬಿಮಾಸ್ ಟೆಕ್ನಾಲಜಿ ಇನ್‌ಸ್ಟಿಟ್ಯೂಟ್‌ನ CSAIL ಪ್ರಯೋಗಶಾಲೆಯ ಸಂಶೋಧಕರು, “Challenges and Paths Towards AI for Software Engineering” ಶೀರ್ಷಿಕೆಯ ಅಂತರ್‌ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಅಧ್ಯಯನವನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸಿದ್ದಾರೆ, ಇದು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಯೊಂದಿಗೆ ಉತ್ಪಾದನಾ ವೈಖರಿಯನ್ನು ಪತ್ತೆ ಹಚ್ಚುತ್ತದೆ. ವರದಿಯಲ್ಲಿ, ಐಎತ್ತ ಹೆಜ್ಜೆಗೆ ಉರಿಯುತ್ತಿದಾದರೂ, ಉದ್ಯಮ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಮಾಡುವ ಮಾರ್ಗದಲ್ಲಿ ಅಡ್ಡಿಗಳು ಇದ್ದಾರೆ ಎಂದು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಕೋಡ್ ಸೃಷ್ಟಿಯೇನಲ್ಲದೆ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯ
ಸಂಶೋಧಕರು ಕೋಡ್ ಬೆಳೆಸುವುದನ್ನು ಮೀರಿ ಆಗಿರುವ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಈ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಪುನಾಹರಿಸುವಿಕೆ, ಪೇರು ಹೊಸ ಸಮಾಲೋಚನೆಗಳನ್ನು, ಹಿನ್ನಡೆಯನ್ನು ಸ್ಥಳಾಂತರಿಸುವಿಕೆಗಳು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ. ಈ ಕಾರ್ಯಗಳು ಕೋಡ್‌ನ ಶಕ್ತಿ ಮತ್ತು ಭದ್ರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತ while ಹೆಚ್ಚಿಸುayoutಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾಗಿದೆ.
ನಾಳೆಯ ಸಾಧನಗಳ ಸೀಮೆಗಳು
ಅಧ್ಯಯನದ ಮುಖ್ಯ ಲೇಖಕ ಆರ್ಮಾಂಡೊ ಸೋಲರ್-ಲೆಜಾಮಾ, ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಕ್ಷೇತ್ರಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ತಪ್ಪಾಗಿದೆ ಎಂದು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತಾರೆ. “ಇಂದಿನ ಮಾತನಾಡುವುದು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಈ ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧತೆ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ನಗರದ ಮಾಡುವ ಮಾರ್ಗವಷ್ಟೆ.” ಎಂದು ಅವರು ಹೇಳಿದ್ದರು, ನಿಜವಾದ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ನಾನಾ ಲಕ್ಷಾಧಿಕಾರಿಗಳ ಗಡಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಕೀರ್ಣದ ಕೋಡ್ ಪಿಂಡಗಳ ಹೋಗುವಿಕೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆಯೆಂದು ಒತ್ತಿಸುತ್ತಿದ್ದರು.
ಅುದರಣಿಗಳು, ಸಮರ್ಥವಾದರೂ, ಎಲ್ಲಾ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಅಡಗಿಸುತ್ತವೆ. ಐಎಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಲಕ್ಷಣ ತೋರಿಸಿದ ಕೋಡ್ ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ತರಗತಿಯಲ್ಲಿ ವಿಫಲವಾಗಬಹುದು. ಕೊಡುಹಾಕುವಿಕೆಯ ಕ್ಷೇಮವಾಗದ ಆಟಗಳಲ್ಲಿ ಅಧಿಕಾರವು ಕಂಡಿಗೆ ಬರುವ ಸಾಧ್ಯತೆ.
ಮಾನವ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರದ ನಡುವಣ ಸಂತೆದ ದಾಯಿಯ ಅಡ್ಡಿಗಳು
ವರದಿ ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಮುಖ ಅಡ್ಡಿಯನ್ನು ಹೊರ ಹಾಕುತ್ತದೆ: ಮಾನವ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರಗಳ ನಡುವಣ ಸಂವಹನ. ಇಷ್ಟು ಏಕೆಂದರೆ “ಸಂಚಾರ ಲೈನಿನ ಸುಲಭ ಆಯ್ಕೆ” ಕೊಟ್ಟ ಒಂದು ಅವಕಾಶ ಫಲಿತಾಂಶಕ್ಕೆ ತಿರುಗಿಸುವ ಒಂದು ಬಾರೀಪ್ರಸಕ್ತ ಇಲ್ಲದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗಾಗಿ, ಐಎಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾದ ಫೈಲ್ಗಳು ತನ್ನ ಉದ್ರು, ಭಾರಿ ಮತ್ತು ಸುಮ್ಮನಿಲ್ಲ, ಪರಿಣಾಮದಲ್ಲಿ ಅವುಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರ್ಧಾರಿಸಲು ಕಷ್ಟವನ್ನು ಅನುಭವಿಸುತ್ತವೆ.
ಪ್ರಸ್ತುತ ಮಾದರಿಗಳು ಕೋಡ್‌ನ ವಿಭಿನ್ನ ಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವಾಸಭರಿತ ಮಟ್ಟವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಸ್ವರೂಪದ ಕೊರತೆಯು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವವರು ತಪ್ಪು ಅರ್ಥಗಳನ್ನು ಒಪ್ಪಿಸಲು ಒತ್ತಿಸುತ್ತವೆ, ಇದರಿಂದ ಉತ್ಪಾದನೆಗಳಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಕೋಡಿನ ಪ್ರಮಾಣ ಮತ್ತು ಕಂಪನಿಯ ವಿಶೇಷತೆಗೆ ಪರಿಣಾಮಗಳು
ಕೋಡ್ ನೆಲೆಗಟ್ಟಾದದ್ದೇ ಇನ್ನು ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಅಡ್ಡಿಯಾಗಿದೆ. ಐಎನ್‌ಗಳು ಕೋಟ್ಯಾಂತರ ಮೂಲಗಳ ಒಳಗೊಂಡ ಕೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ತೀವ್ರವಾಗಿ ಪರಿಕ್ರ್ಞಾನಕ್ಕೆ ಬರುವರು. ಪ್ರತಿ ಕೋಡ್ ಅಂತಿಮ ಈ ನೋಟಕ್ಕೆ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿರುವ ಸುಮಾರುಕಾಲದಲ್ಲಿ, ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧತೆಗಳಿಗೆ ಸಂಪತ್ತಾಗುವಂತಹ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತವೆ.
ಈ ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಯೋಗಕ್ಕೆ “ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ” ಎನ್ನಲಾಗುತ್ತದೆ, ರೂಪದ ಕೆಲ ಆಯತಗಳಾದಾಗ ಐಎನ್‌ಗಳು ವಿಶೇಷಣೆಗಳನ್ನು ತಲುಪಿಸುತ್ತವೆ. ಆದರೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಕಾರ್ಯದ ನೆಲೆಯಲ್ಲಿ ಭಿನ್ನ ಸೇವೆ ಎದುರಿಸುವಲ್ಲಿ ವಿಫಲವಾದಾಗ ಇದನ್ನು ದೋಷಗಳಿಂದ ಮತ್ತು ಅಪಾಯಕಾರಿ ಶ್ರೇಣಿಯಾದಲ್ಲಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ.
ಕ್ರಿಯಾ‌ಗೆ ಅಪೀಲು ಮತ್ತು ಸಹಕಾರ
ಈ ಅಧ್ಯಯನದ ಲೇಖಕರು ಸಮಾಜದಲ್ಲಿ ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ದೂರ ಮಾಡಲು ಸಮುದಾಯದ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ನಂಬಿಸುತ್ತಾರೆ. ಅವರು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿರುವ ಸಮೃದ್ಧ ಮತ್ತು ಹಂಚಿದ ಡೇಟಾಬೇಸಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲು ಸೂಚಿಸುತ್ತಾರೆ, ಮತ್ತು ಪುನಾರಚನೆಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಟೂರಿ ವಿವರಿಸುವಂತಹ ವಿಷಯಗಳ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ರೂಪಿಸಲು ಸೂಚಿಸುತ್ತಾರೆ. ಸಹ-ಲೇಖಕ ಗು, ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಸಹಕಾರಕ್ಕೆ ಅಪೀಲು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ.
ಉದ್ಯಮ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್‌ನ ಭವಿಷ್ಯದ ವಿಳಂಬಗಳು
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ತೀವ್ರವಾಗಿ ತಕ್ಕಮಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಮಿಕರಿಗೆ ಇಲ್ಲಿನ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸಮರ್ಥೊಡಿಸಲು ತಮ್ಮ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ ಪುನಾರಲ್ಲಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ. ನಿಜವಾಗಿ ಇದು ತಮ್ಮ ಕನಸುಗಳನ್ನು ನೋಡುವ ವರ್ಷದ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ವರ್ಧಿಸುತ್ತವೆ. ಅ ಯುವಾಗೀಯ ಕೆಲಸದಿಂದ ಮುಕ್ತಿ ಕೊಡುವಲ್ಲಿಗೆ ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧತೆಗಳು ಸ್ವಾಭಾವಾತ್ಮಕ ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧತೆ.
ಈ ಮುನ್ನೋಟಗಳಲ್ಲಿ, ಸಮುದಾಯವು ಅದರ ಹಿಂದಿನ ಮೂಲಭೂತ ಮತ್ತು ಆವಿಷ್ಕಾರಗಳ ಕುರಿತಂತೆ ಮಸುಕಿನ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡಬೇಕು. ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನುಲೆತ್ವಕ್ಕೆ ಮಾತ್ರ ಹೆಸರಿಸುತ್ತ ಜನರ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಅರಿವು ಕೊಡುತ್ತಾರೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಕುರಿತಂತೆ ಇತ್ತೀಚಿನ ಉತ್ತೋಜನೆಯಗಳ ಕುರಿತು ಮಾಹಿತಿಯಿಗಾಗಿ ಈ ಲೇಖನವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ತತ್ವಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ನಡುವೆ ಈ ಲಿಂಕ್ ಅನ್ನು ಹಂಚೀಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ.
ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಶ್ನೋತ್ತರ
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಮಾನವ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್‌ಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದಾ?
ಇಲ್ಲ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಮಾನವ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್‌ಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿ ವೇಗ ಸಾಧಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಇದು ಕೋಡ್‌ನ್ನು ಉತ್ಪನ್ನಿಸುವಂತಹ ಕೆಲವು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ವಾಯತ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್‌ಗಳು ಸೃಜನಶೀಲ, ತಂತ್ರಜ್ಞ ಮತ್ತು ನೈತಿಕ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಆವಶ್ಯಕವಾಗಿ ಉಳಿಯುತ್ತಾರೆ.
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಯಾವ ಪ್ರಮುಖ ಅಡ್ಡಿಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಿದೆ?
ಪ್ರಮುಖ ಅಡ್ಡಿಗಳು ಮಾನವ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರಗಳ ನಡುವಣ ಸಂವಹನ, ವೆಚ್ಚ ವಿಭಾಗದ ಕೋಡ್ ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ಕಂಪನಿಯ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕೋಡ್ ಕುರಿತು ಸಂದುಬಂಡೆಗಳಲ್ಲಿ ಹೊಂದಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ.
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪ್ರगತಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಉತ್ತಮಪಡಿಸುತ್ತದೆ?
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಪುನಾರಚನೆಯಂತಹ ನಿರಂತರ ಮತ್ತು ಶೋಭನೀಯ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ, ಅವರು ಸಂಕೀರ್ಣ ಮತ್ತು ನಾವೀನ್ಯತೆಯನ್ನು ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಧರಿಸುತ್ತಾರೆ, ಮತ್ತು ಈ ಮೂಲಕ ತಮ್ಮ ಉತ್ಪಾದಕತೆಯಲ್ಲಿ ಸುಧಾರಣೆ ತರಿಸುತ್ತದೆ.
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಯಾವ ರೀತಿಯ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ?
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಡೀಬಗ್ಗೆಗ ಹೊರತಾಗಿರುವಂತೆ, ಒಕ್ಕೂಟವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು, ಕೋಡ್ ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಲು, ಮತ್ತು ಹಿನ್ನಡೆಯನ್ನು ಸ್ಥಳಾಂತರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಆದರೆ, ಈ ಶ್ರೇಣಿಗಳಿಗೆ ಇನ್ನೂ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಇಲ್ಲ.
ಎಂಬಿ ಟಾಂಟಿಟಿ ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧಿತನವನ್ನು ವಿರುದ್ಧ ಬದಲಾಯಿಸಲು ಎಷ್ಟು ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ?
ಈ ಫಲಿತಾಂಶವು ನಿಜವಾಗೂ ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಲಿದೆ. ಇನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿನ ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧಿತನವು ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಂದಿಗೆ ಮತ್ತು ಉದ್ಯಮದ ಕಂಪನಿಯ ಪುನಾರಚನೆ ಸಮಾರಂಭ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸಿದ್ದಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ವಾರ್ತಾ ಉಸಗ್ಗುಗೆ ಮಾಡಿದಾಗ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಬಳಕೆ ಏನು?
ನಿಷ್ಕ್ರಿಯ ಉಸಗ್ಗುಗೆ ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬನು ಸರಿಯಾಗಿ ಸಮಯಕ್ಕೆ ಸಾಕ್ಷಿ ನೀಡಬೇಕಾಗಿ ಬೋಸಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಏಕೆ ಬದಲಾಯಿತೆಂದು ತಿಳಿಯಲು ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ.
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಕೇಸ್‌ನ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಬರೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವೇ?
ಕೆಲಕಾಲದೊಳಗೆ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಕೇಸ್‌ನ ಬೈಶಿ ಗ 理 करोड ಇರುವುದೆಂದು ತಿಳಿಯುತ್ತಿದೆ. ಆದರೆ ಪರೀಕ್ಷನೆಯಲ್ಲಿ ಮಂಡಿತವಾಗದಂತಹ ಕೈಬುಮ್ಮು ನಿಲ್ಲಲ್ಲೂ.
ಮಾನವ ಅಥವಾ AI ರಸ್ತೆಯಲ್ಲಿ ನಿಭಾಯಿಸಬೇಕಾದ ರೀತಿಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಾಗಿ ಪರಿಹಾರ ದೊರೆಯುತ್ತದಾ?
ಕ್ರಮಬದ್ಧಿತ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದಿರುವವರಿಗೆ ಸ್ಥಿತಿಯಿಂದ ಕೂಟ ಪೂರೈಸಿದಾಗ ಮಾತ್ರ ಯಶಸ್ಸು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಶಸ್ಯ ಮೂಡುತ್ತಿದೆ, ಇದು ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಯೋಜನೆಯ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ನಂತರಕ್ಕಿಂತಲೂ ಹೆಚ್ಚು ತಿಳಿಸಿದೆ.
