Il nostro secondo rapporto della serie «Tech Trends 2030: A Siemens foresight» esplora gli sviluppi dell'IA generativa e le loro implicazioni nell'industria. Tendenze chiave come l'intelligenza artificiale agentica e i modelli fondamentali daranno forma alle applicazioni industriali nei prossimi anni.
L'intelligenza artificiale ha fornito un enorme valore nei settori negli ultimi decenni. Le innovazioni nell'apprendimento automatico e nelle reti neurali hanno consentito soluzioni come la manutenzione predittiva o la progettazione generativa. Tuttavia, con la recente svolta nell'intelligenza artificiale generativa, sono emerse nuove opportunità che, al di là di tutto il clamore e l'entusiasmo, stanno offrendo un valore reale ai settori. Dai copiloti industriali per affrontare la manodopera qualificata e accelerare la collaborazione uomo-macchina basata sull'intelligenza artificiale, ai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come «traduttori» tra le API nelle applicazioni industriali, il potenziale dell'IA generativa nello spazio industriale non fa che espandersi.
Modelli di fondazioni industriali
Gli Industrial Foundation Models sono preformati su dati specifici del settore, consentendo un'implementazione più rapida e accurata delle soluzioni di intelligenza artificiale.
IA agentica
L'intelligenza artificiale agentica si riferisce all'uso di sistemi di intelligenza artificiale che possiedono un certo livello di autonomia e capacità decisionali nel contesto industriale.
LLM multimodali
I modelli multimodali in lingua larga (LLM) combinano la comprensione del linguaggio con la percezione visiva, elaborando dati da testo, immagini e video e dati specifici del settore come le serie temporali.
Modelli Edge
Il vantaggio industriale implica l'implementazione di algoritmi di intelligenza artificiale e potenza di elaborazione ai margini delle reti industriali, in prossimità della fonte dei dati.
Hardware specializzato
L'hardware specializzato, come le unità di elaborazione grafica (GPU) o i dispositivi edge abilitati alle unità di elaborazione del linguaggio (LPU), fornisce potenza di calcolo ad alte prestazioni all'edge, consentendo l'elaborazione in tempo reale degli algoritmi di intelligenza artificiale.
Per garantire la preparazione ai progressi e alle sfide dell'IA industriale nel 2030, è essenziale che le parti interessate adottino un approccio strategico completo.
