2030 기술 트렌드: 제너레이티브 AI의 차세대

파악하는 것은 지난 수십 년 동안 산업에 엄청난 가치를 가져다주었습니다.머신러닝과 신경망의 혁신은 예측 유지관리 또는 제너레이티브 설계와 같은 솔루션을 가능하게 했습니다.그러나 최근 제너레이티브 AI가 획기적인 발전을 이루면서 새로운 기회가 생겨났고, 이는 모든 과대 광고와 흥분을 넘어 산업에 실질적인 가치를 제공하고 있습니다.숙련된 노동력을 다루고 AI 기반 인간-기계 협업을 가속화하기 위한 산업용 코파일럿부터 산업 애플리케이션의 API 간 “번역기”로서의 대규모 언어 모델 (LLM) 에 이르기까지 산업 분야에서 제너레이티브 AI의 잠재력은 점점 확대되고 있습니다.

산업 기반 모델의 주요 트렌드 산업 기반 모델은 산업별

사전 트레이닝되므로 AI 솔루션을 더 빠르고 정확하게 배포할 수 있습니다.

Agentic AI

Agentic AI는 산업 환경에서 일정 수준의 자율성과 의사 결정 기능을 갖춘 AI 시스템을 사용하는 것을 말합니다.

멀티모달 LLM

멀티모달 대형 언어 모델 (LLM) 은 언어 이해와 시각적 인식을 결합하여 텍스트, 이미지, 비디오의 데이터와 시계열 같은 산업별 데이터를 처리합니다.

엣지 모델

인더스트리얼 엣지는 데이터 소스와 가까운 산업 네트워크 엣지에 AI 알고리즘과 처리 능력을 배포하는 것을 포함합니다.

특수 하드웨어

그래픽 처리 장치 (GPU) 또는 언어 처리 장치 (LPU) 지원 에지 장치와 같은 특수 하드웨어는 엣지에서 고성능 컴퓨팅 성능을 제공하여 AI 알고리즘의 실시간 처리를 가능하게 합니다.

2030년에 산업 AI의 발전과 과제에 대비하기 위해서는 이해관계자들이 종합적인 전략적 접근 방식을 채택하는 것이 필수적입니다.

• 혁신: AI 기술을 수용하는 조직 내 혁신 문화를 조성합니다.
• 산업 환경: 산업 환경의 요구 사항 및 표준 보장: 사이버 보안, 피해 감소, 법률 준수 및 교육 데이터의 편향 완화.
AI
• 문화: 산업용 AI 에코시스템 중심 접근 방식 지원: 파트너, 고객 및 전문가와 최상의 방식으로 데이터를 공유하면 조직이 떠오르는 AI 시대에서 성공하는 데 도움이 됩니다.