Skip to main content

Tech Trends 2030: Sljedeća era generativne AI

Naše drugo izvješće iz serije „Tech Trends 2030: A Siemens foresight series” bavi se razvojem generativne AI i njezinim utjecajem na industriju. Ključni trendovi poput agentne umjetne inteligencije i temeljnih modela oblikovat će industrijske primjene u godinama koje dolaze.

Pročitajte izvješće o trendovima

Razumijevanje potencijala AI

AI je tijekom posljednjih desetljeća donio značajnu vrijednost industrijama. Inovacije u području strojnog učenja i neuronskih mreža omogućile su rješenja poput prediktivnog održavanja i generativnog dizajna. Međutim, s nedavnim probojem generativnog AI-ja pojavile su se nove prilike koje, unatoč velikoj medijskoj pozornosti, donose stvarnu vrijednost industriji. Od industrijskih Copilota za rješavanje nedostatka kvalificirane radne snage i ubrzavanje suradnje čovjeka i stroja uz podršku AI-ja, do velikih jezičnih modela (LLM-ova) kao „prevoditelja” između API-ja u industrijskim aplikacijama, potencijal generativnog AI-ja u industrijskom okruženju kontinuirano raste.

Ključni trendovi koje pratimo

Industrijski temeljni modeli

Industrijski temeljni modeli trenirani su na podacima specifičnim za industriju, što omogućuje bržu i točniju primjenu AI rješenja.

Agentni AI

Agentni AI označava korištenje AI sustava koji imaju određenu razinu autonomije i sposobnosti donošenja odluka u industriji.

Multimodalni LLM-ovi

Multimodalni veliki jezični modeli (LLM-ovi) kombiniraju razumijevanje jezika s vizualnom percepcijom, obrađujući podatke iz teksta, slika i videozapisa, kao i industrijski specifične podatke poput vremenskih nizova.

Edge modeli

Industrijski edge podrazumijeva implementaciju AI algoritama i računalne snage na rubu industrijskih mreža, bliže izvoru podataka.

Specijalizirani hardver

Specijalizirani hardver, poput grafičkih procesorskih jedinica (GPU) ili jezičnih procesorskih jedinica (LPU) u edge uređajima — osigurava visokoučinkovitu računalnu snagu na rubu mreže, omogućujući obradu AI algoritama u stvarnom vremenu.

Ovladavanje novom erom generativnog AI: cjelovit pristup

Kako bi se osigurala spremnost za napredak i izazove industrijskog AI do 2030., nužno je da dionici usvoje sveobuhvatan strateški pristup.

  • Inovacije: Poticanje kulture inovacija unutar organizacije koja prihvaća AI tehnologiju.
  • Industrijska okruženja: Osiguravanje ispunjavanja zahtjeva i standarda industrijskih okruženja, uključujući kibernetičku sigurnost, smanjenje štetnih učinaka, usklađenost s propisima i ublažavanje pristranosti u podacima za treniranje.
  • AI Kultura: Omogućavanje pristupa usmjerenog na AI ekosustav u industriji – dijeljenje podataka s partnerima, kupcima i stručnjacima ključno je za uspjeh u AI eri.