all
Tech Trends 2030: A generatív AI következő korszaka
Ez a Tech Trends jelentés feltárja a generatív ipari mesterséges intelligencia fejlesztéseit és azok ipari hatását. Fedezze fel a legfontosabb trendeket és a jövőbeli forgatókönyveket.
Mesterséges intelligencia szószedete
Az AI területe a tudományágak és technológiák széles skáláját öleli fel. A legfontosabb kulcskifejezések szószedete segíthet bővíteni megértését és mélyebben belemerülni ebbe a lenyűgöző világba.
A
Az agentic AI olyan fejlett mesterséges intelligencia rendszerekre utal, amelyek túlmutatnak a pusztán parancsokra adott válaszon; tartalmat generálnak, önállóan hajtanak végre feladatokat és célokat érnek el. Ezek a rendszerek kombinálják az érvelési képességeket, a memóriafunkciókat és a visszacsatolási hurkokat a műveletek önálló tervezéséhez és végrehajtásához, gyakran különféle digitális eszközöket használva és megközelítésüket tanulás révén adaptálva. A hagyományos mesterséges intelligenciával ellentétben az ügynök mesterséges intelligenciája önállóan és együttműködésben is képes működni más mesterséges intelligenciával, önálló döntéseket hozva, miközben különböző platformokkal és rendszerekkel kapcsolatba lép az összetett fel
Az ipari kontextusban az Agentic AI olyan mesterséges intelligencia rendszerek telepítését foglalja magában, amelyek képesek önállóan figyelemmel kísérni, elemezni és irányítani az ipari műveletek különböző aspektusait, például a prediktív karbantartást, a minőségellenőrzést, a készletkezelést vagy a termelési folyamatok optimalizálását.
A
mesterséges intelligencia (AI) olyan szoftvert jelent, amely képes tanulni és alkalmazkodni. Az AI képes megoldani azokat a feladatokat, amelyek megkövetelik a bemeneti adatok jelentésének értelmezését és a követelményekhez való alkalmazkodást. Jellemzően ezek olyan feladatok, amelyeket korábban csak természetes intelligencia tudott megoldani. Többféle mesterséges intelligencia módszer létezik, amelyek jelentősen különböznek alkalmazási területük, potenciáljuk és a velük kapcsolatos kockázatok tekintetében. Az AI alapelveit a 20. században fejlesztették ki. Mivel minden mesterséges intelligencia-módszer nagy mennyiségű képzési adatot igényel, a technológia egyre nagyobb jelentőséggel bír a digitalizálás és a big data révén.
Olyan technológia, amely lehetővé teszi a digitális információk átfedését valós környezetekre és objektumokra, jellemzően magával ragadó 3D virtuális valóság használatával. Az AR lehetővé teszi a fizikai világ továbbfejlesztett változatát digitális vizuális, hang és egyéb érzékszervi elemek hozzáadásával.
Olyan rendszerek, amelyek emberi beavatkozás nélkül működhetnek, például önvezető autók és drónok.
Olyan járművek, amelyek emberi beavatkozás nélkül működhetnek, például önvezető autók és teherautók.
B
Nem szándékos előítéletek vagy preferenciák, amelyek előfordulhatnak az AI rendszerekben az elfogult képzési adatok vagy algoritmusok miatt.
Nagy és összetett adatkészletek, amelyeket gyakran (ipari) érzékelők generálnak, de vállalatok, szervezetek és emberek is. Mivel ezek az adatok gyakran strukturálatlanok, hiányosak vagy helytelenek, a nem mesterséges intelligenciával működő szoftverek általában nem tudják értelmesen feldolgozni őket.
C
AI-alapú program, amely szöveges vagy hangkommunikáció révén kölcsönhatásba léphet az emberekkel.
Egyfajta mesterséges intelligencia, amelynek célja az emberi kognitív folyamatok, például az észlelés, az érvelés és a döntéshozatal megismétlése.
Az
AI egy részhalmaza, amely lehetővé teszi a számítógépek számára, hogy információkat nyerjenek ki a látványból, például képekből és videókból, hogy megértsék és értelmezzék azokat.
Stratégiák, mérések és eszközök, amelyek elősegítik a digitális információk védelmét a külső támadóktól. Az AI felhasználható a kibertámadások észlelésére és megelőzésére, valamint a biztonsági megsértések azonosítására és reagálására.
D
Az adatok elemzésének és értelmezésének folyamata a betekintések feltárása és a megalapozott döntések meghozatalához.
Számítógépes rendszerek, amelyek célja, hogy releváns információk és elemzések biztosításával segítsék az embereket a döntések meghozatalában.
A
gépi tanulás egy részhalmaza, amely magában foglalja a több rétegű neurális hálózatok használatát annak érdekében, hogy a gépek tanuljanak az adatokból.
Matematikai modell, amely leírja egy fizikai objektum vagy folyamat viselkedését. Szimulációs környezetben egy digitális iker felhasználható annak szimulálására, hogy mi történne a való világban, ha a rendszer paramétereit megváltoztatnák. A digitális ikrek a termék életciklusa során használhatók, beleértve a tervezési, gyártási, üzemeltetési és szervizelési szakaszokat is. A digitális ikrek vizuális ábrázolásai úgy néznek ki és viselkednek, mint fizikai társaik, tükrözik a való világot és valós időben alkalmazkodnak az ott zajló eseményekhez.
E
Az Edge Computing egy olyan rendszerarchitektúra, amely a felhőalapú számítástechnikával ellentétben közelebb hozza a számítástechnikát és az adattárolást az adatforrásokhoz (az „edge”). Segít csökkenteni a válaszidőt és az adatátvitelhez szükséges energiamennyiséget. Az Edge AI rendszerek fizikailag a tényleges végrehajtó eszközhöz közel valósíthatók meg. Ezek az eszközök mesterséges intelligencia alkalmazásokat futtathatnak anélkül, hogy csatlakoznának a felhőhöz.
AI, amelyet úgy terveztek, hogy kölcsönhatásba léphessen a fizikai világgal és navigáljon abban, gyakran robotok vagy autonóm járművek használatával.
Az erkölcsi elvek tanulmányozása és alkalmazása az AI fejlesztésében és használatában, beleértve az olyan kérdéseket, mint az elfogultság, a magánélet és az elszámoltathatóság.
AI-t úgy terveztek, hogy átlátható és magyarázható legyen, lehetővé téve az emberek számára, hogy megértsék, hogyan és miért hozott egy gép egy adott döntést.
F
A gépi tanulás képzési módszere, ahol több különálló eszköz képez egy gépi tanulási modellt saját (különálló) adatkészlettel. Csak a végeredményeket osztják meg a hálózat fő szereplőjével.
G
AI, amelyet úgy terveztek, hogy új tartalmat, például képeket, videókat és zenét generáljon a meglévő tartalmak kombinálásával és tanulásával.
Egy alkalmazás, például CAD-szoftver képessége arra, hogy számos tervezési alternatívát önállóan generáljon bizonyos korlátozások miatt. Olyan technikákat használ, mint az AI, az optimalizálás és a szimuláció.
ÉN
Az ipari mesterséges intelligencia a mesterséges intelligencia alkalmazására utal azokban az iparágakban, amelyek gazdaságunk gerincét alkotják — az ipar, az infrastruktúra, a mobilitás és az egészségügy.
Az
ipari alapítványmodellek (IFM) előzetesen képzettek az iparágspecifikus adatokról, hogy mélyen megértsék a mérnöki, automatizálás és gyártás „nyelvét”, és lehetővé tegyék az AI megoldások gyorsabb és pontosabb telepítését. Szabványosított kiindulási pontot biztosítanak, időt, erőforrásokat és energiát takarítanak meg a méretgazdaságosság révén. Az IFM-ek a valós ipari kihívások megoldására vannak kialakítva. Ezek az ipari kopilóták hírszerzési rétegeként működnek, és megkönnyítik a tudástranszfert és az együttműködést ágazatok között. Nemcsak szöveget, képeket és hangot támogatnak, hanem 3D modelleket, 2D rajzokat és egyéb összetett struktúrákat is, például iparágspecifikus idősorokat (lásd még: Multimodális LLM-ek).
Az ipari minőségű mesterséges intelligencia a minőség szintjét jelöli; megbízható, biztonságos és megbízható, úgy tervezték, hogy megfeleljen a legigényesebb szakmai környezetek szigorú követelményeinek és szabványainak.
A negyedik ipari forradalom leírására használt kifejezés, amely magában foglalja az AI, az IoT és más fejlett technológiák integrálását a gyártásba és az iparba.
Az adatcserét lehetővé tevő érzékelőkkel, szoftverrel és csatlakoztathatósággal beágyazott műszaki eszközök hálózata. Az IoT a digitalizáció és a big data egyik fő mozgatórugója.
K
Olyan adatbázis, amely a tudást az összekapcsolt csomópontok és élek grafikonjaként ábrázolja, amelyet AI alkalmazásokhoz, például NLP-hez és kereséshez használnak.
L
Egyfajta AI nyelvmodell, amelyet hatalmas mennyiségű adatra, például GPT-3-ra képznek, hogy emberszerű szöveget generáljon.
M
Az
AI egy részhalmaza, amely algoritmusok és statisztikai modellek használatát foglalja magában annak érdekében, hogy a gépek tanuljanak a tapasztalatokból vagy az adatokból.
Az
AI egy részhalmaza, amely lehetővé teszi a csatlakoztatott kamerákkal rendelkező gépek számára, hogy vizuális információkat nyerjenek ki a környezetük megértéséhez és értelmezéséhez.
A
multimodális LLM-ek egyszerre képesek megérteni és feldolgozni többféle adatot - például szöveget, képeket, hang- vagy érzékelőadatokat. Beépülnek olyan alkalmazásokba, mint a számítógépes látás, az autonóm járművek és a robotika. Javítják az objektumfelismerést, a jelenetek megértését, és lehetővé teszik a gépek számára, hogy komplex utasításokat kövessenek. A multimodális LLM-ek ugyanúgy befolyásolhatják az iparágspecifikus adatok - például idősorok, 2D és 3D modellek vagy gépi látáshoz szükséges adatok - feldolgozását és generálását, mint a hagyományos LLM-ek a szöveg- és beszédfeldolgozást.
N
Az
AI egy részhalmaza, amely a számítógépek és az emberi nyelv kölcsönhatására összpontosít.
Olyan felület, amely lehetővé teszi az emberek számára, hogy természetes gesztusok, beszéd és egyéb kifejezési formák segítségével kölcsönhatásba lépjenek a számítógépekkel.
Egyfajta gépi tanulási algoritmus, amelyet az emberi agy szerkezete alapján modelleznek, és az adatok mintáinak felismerésére használnak.
Több aleszközből álló épületek vagy gépek feszültségének és áramának változásainak elemzésére szolgáló folyamat, hogy megállapítsák az egyes eszközök egyedi hozzájárulását a rendszerben.
P
A
fizikai mesterséges intelligencia a mesterséges intelligencia olyan gépekbe - például robotokba - integrálására utal, amelyek érzékelhetik környezetüket és képesek abban cselekedni. Az emberi szenzomotoros ciklus ihlette a Physical AI feldolgozza az érzékszervi bemeneteket (például 3D kamerákat vagy tapintható érzékelőket), vezérlőparancsokat generál belőlük, és lehetővé teszi a gépek számára, hogy adaptív és autonóm módon végezzenek bonyolult feladatokat fizikai, 3D-s környezetben.
A
fizikával kapcsolatos mesterséges intelligencia, más néven Physics-aware AI, a mesterséges intelligencia módszerek új osztályára utal, amelyek a fizikai törvényeket közvetlenül beépítik az edzési folyamatba. Ellentétben a hagyományos mesterséges intelligencia-megközelítésekkel, amelyek nagymértékben támaszkodnak a nagy adatkészletekre a viselkedés megtanulásához, a fizika-alapú mesterséges intelligencia integrálja a fizikán alapuló korlátokat a tanulás Ez lehetővé teszi az AI rendszerek számára, hogy érveljenek és előrejelzéseket tegyenek még akkor is, ha a valós adatok korlátozottak, azáltal, hogy kihasználják a fizikai világ működéséről szóló meglévő ismereteinket. Ahelyett, hogy csak példákból tanulnának, ezek a modellek fizikai ismereteiket használják arra, hogy a tanulást optimálisabb és fizikailag következetesebb megoldások felé irányítsák.
A
prediktív mesterséges intelligencia felhasználja a statisztikai elemzést és a gépi tanulást a gépek és berendezések valós idejű és korábbi működési adataiban szereplő minták azonosítására, lehetővé téve a jövőbeli viselkedések előrejelzését, az anomáliák észlelését, a lehetséges hibák előrejelzését és a karbantartási műveletek javaslatát. Az eszköz egészségének és megbízhatóságának javítására, a nem tervezett leállások csökkentésére és az ipari műveletek gyorsabb adatközpontú döntéshozatali támogatására szolgál.
AI és statisztikai modellek használata a jövőbeli események vagy trendek előrejelzésére a történelmi adatok alapján.
A mesterséges intelligencia felhasználása valós idejű adatok alapján megjósolására, hogy a gépek mikor igényelnek karbantartást vagy javítást.
Q
Az AI használata a hibák észlelésére és annak biztosítására, hogy a termékek megfeleljenek a minőségi előírásoknak.
R
A gépi tanulás egyik típusa, ahol a képzetlen ügynökök elsajátítják a stratégiát a rendszer büntetései és jutalmai révén az elvégzett műveletek után.
AI alkalmazások, amelyek megfelelnek a meghatározott etikai és erkölcsi normáknak.
A mérnöki és az AI ága, amely a robotok tervezésére, építésére és üzemeltetésére összpontosít.
S
Az AI használata a szövegben vagy beszédben kifejezett érzelmek és vélemények elemzésére és értelmezésére.
Elektromos hálózat, amely mesterséges intelligenciát és más fejlett technológiákat használ a villamos energia termelésének, elosztásának és fogyasztásának optimalizálására.
A
speciális hardver, mint például a grafikus feldolgozó egységek (GPU-k) vagy a nyelvi feldolgozó egységek (LPU-k) kompatibilis peremeszközök, az ipari mesterséges intelligencia feltörekvő trendje. Ezek az eszközök nagy teljesítményű számítási teljesítményt nyújtanak a szélén, lehetővé téve az AI algoritmusok valós idejű feldolgozását. Integrációjuk lehetővé teszi a párhuzamos feldolgozást és a gyorsított teljesítményt, ami az összetett AI feladatok gyorsabb végrehajtását eredményezi. Ez a helyi feldolgozás csökkenti a késleltetést és a felhőalapú erőforrásokra való támaszkodást, így döntő fontosságú az időérzékeny alkalmazások számára. A speciális hardver támogatja a fejlett AI modelleket is, ami továbbfejlesztett betekintést és jobb teljesítményt eredményez. Ezenkívül csökkenti a költségeket azáltal, hogy minimalizálja a kiterjedt felhőinfrastruktúra és az adatátvitel szükségességét.
A gépek képessége az emberi beszéd felismerésére és értelmezésére.
Olyan tanulási módszer, amelyben a gépi tanulási modelleket címkézett (ismert) adatkészletekkel képezték az eredmény előrejelzésére.
Az
áruk és anyagok áramlásának optimalizálása az ellátási láncban a költségek csökkentése és a hatékonyság javítása érdekében. A mesterséges intelligenciát gyakran használják folyamatok automatizálására, hatástalanság észlelésére, az áruk minőségbiztosítására és a kereslet előrejelzésére.
Algoritmusok által generált mesterséges adatok, nem pedig valós események, amelyeket gépi tanulási modellek képzésére és validálására használnak. A szintetikus adatok minősége kritikus. Meghatározza, hogy az AI elfogadható eredményeket hoz-e edzés után.
U
Olyan tanulási módszer, amelyben a gépi tanulási modellek mintákat és csoportosításokat fedeznek fel a korábban ismeretlen (címkézés nélküli) adatokban.
V
A virtuális valóság (VR) digitálisan renderelt környezetet mutat be, amely képes replikálni egy tényleges teret, létrehozni egy alternatív valóságot vagy kombinálni a kettőt. A felhasználó képes felfedezni a virtuális teret otthoni, irodai vagy gyári padlóból.
