Skip to main content
Ova se stranica prikazuje pomoću automatiziranog prijevoda. Umjesto toga, pogledaj na engleskom?
Dva inženjera u tvrdim šeširima stoje u tvornici i gledaju laptop.

Tech Trends 2030: Sljedeća era generativne AI

Naše drugo izvješće u "Tech Trends 2030: Siemensova serija predviđanja" istražuje razvoj generativne umjetne inteligencije i njihove implikacije u industriji. Ključni trendovi poput agentičke umjetne inteligencije i temeljnih modela oblikovat će industrijske primjene u narednim godinama.

Pročitajte izvješće o trendu
Raspakiranje potencijala AI umjetne

inteligencije donijelo je ogromnu vrijednost u industrijama tijekom proteklih desetljeća. Inovacije u strojnom učenju i neuronskim mrežama omogućile su rješenja poput prediktivnog održavanja ili generativnog dizajna. Međutim, nedavnim probijanjem u generativnoj umjetnoj inteligenciji pojavile su se nove mogućnosti koje - osim svih uzbuđenja i uzbuđenja - donose stvarnu vrijednost industrijama. Od industrijskih kopilota za rješavanje kvalificirane radne snage i ubrzavanje suradnje čovjek-stroj na umjetnoj inteligenciji, do velikih jezičnih modela (LLM) kao "prevoditelja" između API-ja u industrijskim aplikacijama, potencijal generativne AI u industrijskom prostoru samo se širi.

Ključni trendovi na našem radaru Modeli

industrijskih temelja Modeli

industrijskih temelja unaprijed su obučeni za podatke specifične za industriju, što omogućuje bržu i točniju primjenu AI rješenja.

Agentic AI Agen

tic AI odnosi se na upotrebu AI sustava koji posjeduju određenu razinu autonomije i sposobnosti donošenja odluka u industrijskom kontekstu.

Multimodalni LLM-

ovi

Multimodalni veliki jezični modeli (LLM) kombiniraju razumijevanje jezika s vizualnom percepcijom, obradom podataka iz teksta, slika i videozapisa te podataka specifičnih za industriju poput vremenskih serija.

Edge modeli

Industrijski rub uključuje implementaciju AI algoritama i procesorsku snagu na rubu industrijskih mreža, u bliskoj blizini izvora podataka.

Specijalizirani hard

ver

Specijalizirani hardver - kao što su grafičke procesorske jedinice (GPU) ili rubni uređaji za obradu jezika (LPU) - pružaju računsku snagu visokih performansi na rubu, omogućujući obradu AI algoritama u stvarnom vremenu.

Savladavanje nove ere generativne umjetne inteligencije: holistička strategija Kako

bi se osigurala spremnost za napredak i izazove industrijske umjetne inteligencije 2030. godine, ključno je da dionici usvoje sveobuhvatan strateški pristup.

  • Inovacija: Poticanje kulture inovacija unutar organizacije koja obuhvaća AI tehnologiju.
  • Industrijska okruženja: O siguravanje zahtjeva i standarda industrijskih okruženja: kibernetička sigurnost, smanjenje štete, zakonska usklađenost i ublažavanje pristranosti u podacima o obuci.
  • Kultura umjetne inteligencije: Omogućavanje industrijskog pristupa usmjerenog na ekosustav umjetne inteligencije: Dijeljenje podataka s partnerima, kupcima i stručnjacima na najbolji način pomoći će organizacijama da uspiju u nastajanju umjetne inteligencije.