Tech Trends 2030: Generatiivisen tekoälyn seuraava aikakausi

Tekoälyn potentiaalin purkaminen

Tekoäly on tuottanut valtavaa arvoa teollisuudessa viime vuosikymmeninä. Koneoppimisen ja hermoverkkojen innovaatiot mahdollistivat ratkaisuja, kuten ennakoivan ylläpidon tai generatiivisen suunnittelun. Generatiivisen tekoälyn viimeaikaisen läpimurron myötä syntyi kuitenkin uusia mahdollisuuksia, jotka — kaiken hypeen ja jännityksen lisäksi — tuottavat todellista arvoa teollisuudelle. Generatiivisen tekoälyn potentiaali teollisuusalueella vain laajenee teollisuuskopiloteista ammattitaitoisen työvoiman käsittelyyn ja tekoälypohjaisen ihmisen ja koneen välisen yhteistyön nopeuttamiseen suurten kielimallien (LLM) ”kääntäjinä” teollisissa sovelluksissa sovellusliittymien välillä.

Keskeiset trendit tutkassamme

Teolliset säätiömallit

Industrial Foundation Models on esikoulutettu toimialakohtaisiin tietoihin, mikä mahdollistaa tekoälyratkaisujen nopeamman ja tarkemman käyttöönoton.

Agenttinen tekoäly

Agentic AI viittaa tekoälyjärjestelmien käyttöön, joilla on tietty autonomia ja päätöksentekokyky teollisessa kontekstissa.

Multimodaaliset LLM:t

Multimodaaliset suuret kielimallit (LLM) yhdistävät kielen ymmärtämisen visuaaliseen havaintoon, käsittelee tietoja tekstistä, kuvista ja videoista sekä toimialakohtaisista tiedoista, kuten aikasarjoista.

Edge-mallit

Teolliseen reunaan kuuluu tekoälyalgoritmien ja prosessointitehon käyttöönotto teollisuusverkkojen reunalla, lähempänä tietolähdettä.

Erikoistunut laitteisto

Erikoistuneet laitteistot — kuten grafiikkaprosessoriyksiköt (GPU) tai kielenkäsittelyyksiköt (LPU:t) tukevat reunalaitteet — tarjoavat korkean suorituskyvyn rajalla, mikä mahdollistaa tekoälyalgoritmien reaaliaikaisen käsittelyn.

Generatiivisen tekoälyn uuden aikakauden hallitseminen: kokonaisvaltainen strategia

Jotta voidaan varmistaa valmius teollisen tekoälyn kehitykseen ja haasteisiin vuonna 2030, on välttämätöntä, että sidosryhmät omaksuvat kattavan strategisen lähestymistavan.

• Innovaatio: Innovaatiokulttuurin edistäminen organisaatiossa, joka omaksuu tekoälyteknologiaa.
• Teollisuusympäristöt: Teollisuusympäristöjen vaatimusten ja standardien varmistaminen: kyberturvallisuus, haittojen vähentäminen, lainsäädännön noudattaminen ja koulutustietojen puolueellisuuden lieventäminen.
• Tekoälyn kulttuuri: Teollisen tekoälyn ekosysteemikeskeisen lähestymistavan mahdollistaminen: Tietojen jakaminen parhaalla mahdollisella tavalla kumppaneiden, asiakkaiden ja asiantuntijoiden kanssa auttaa organisaatioita menestymään tekoälyn nousevalla aikakaudella.