all
“Tech Trends 2030”: kita generacinio AI era
Šioje “Tech Trends” ataskaitoje nagrinėjami generatyvūs pramonės AI pokyčiai ir jų poveikis pramonei. Atskleiskite pagrindines tendencijas ir ateities scenarijus.
Dirbtinio intelekto žodynėlis
AI sritis apima platų disciplinų ir technologijų spektrą. Šis svarbiausių pagrindinių terminų žodynėlis gali padėti išplėsti jūsų supratimą ir giliau įsigilinti į šį įspūdingą pasaulį.
A
Agentinis AI reiškia pažangias AI sistemas, kurios viršija tik reagavimą į komandas; jos generuoja turinį, autonomiškai vykdo užduotis ir pasiekia tikslus. Šios sistemos sujungia samprotavimo galimybes, atminties funkcijas ir grįžtamojo ryšio kilpas, kad galėtų savarankiškai planuoti ir atlikti veiksmus, dažnai naudojant įvairias skaitmenines priemones ir pritaikant jų požiūrį mokantis. Skirtingai nuo tradicinio dirbtinio intelekto, agentinis AI gali veikti tiek savarankiškai, tiek bendradarbiaujant su kitais AI agentais, priimdamas savarankiškus sprendimus, tuo pačiu sąveikaudamas su skirtingomis platformomis ir sistemomis, kad atliktų sudėtingas užduotis.
Pramoniniame kontekste “Agentic AI” apima AI sistemų diegimą, galinčių savarankiškai stebėti, analizuoti ir kontroliuoti įvairius pramoninių operacijų aspektus, tokius kaip nuspėjamoji priežiūra, kokybės kontrolė, atsargų valdymas ar gamybos procesų optimizavimas.
Dirbtinis intelektas (AI) reiškia programinę įrangą, kuri turi galimybę mokytis ir prisitaikyti. AI gali išspręsti užduotis, kurios reikalauja, kad jis aiškintų įvesties duomenų reikšmę ir prisitaikytų prie reikalavimų. Paprastai tai yra užduotys, kurias anksčiau galėjo išspręsti tik natūralus intelektas. Yra keletas AI metodų tipų, kurie labai skiriasi pagal jų taikymo sritis, galimybes ir su jais susijusią riziką. Pagrindiniai AI principai buvo sukurti XX a. Kadangi visiems AI metodams reikalingas didelis mokymo duomenų kiekis, technologija dabar įgyja didesnį kritinį svarbą skaitmeninant ir naudojant didelius duomenis.
Technologija, leidžianti skaitmeninę informaciją perdengti ant realaus pasaulio aplinkos ir objektų, paprastai naudojant įtraukiančią 3D virtualią realybę. AR leidžia patobulintą fizinio pasaulio versiją, pridedant skaitmeninius vaizdo, garso ir kitus jutimo elementus.
Sistemos, kurios gali veikti be žmogaus įsikišimo, pavyzdžiui, savarankiškai vairuojantys automobiliai ir dronai.
Transporto priemonės, kurios gali veikti be žmogaus įsikišimo, pavyzdžiui, savarankiškai važiuojantys automobiliai ir sunkvežimiai.
B
Nenumatytas išankstinis nusistatymas ar palankumas, kuris gali atsirasti AI sistemose dėl šališkų mokymo duomenų ar algoritmų.
Dideli ir sudėtingi duomenų rinkiniai, dažnai generuojami (pramoninių) jutiklių, bet ir įmonių, organizacijų ir žmonių. Kadangi šie duomenys dažnai yra nestruktūrizuoti, neišsamūs ar neteisingi, ne AI valdoma programinė įranga paprastai negali jų apdoroti prasmingai.
C
AI valdoma programa, galinti bendrauti su žmonėmis per teksto ar balso ryšį.
AI tipas, kurio tikslas - atkartoti žmogaus pažinimo procesus, tokius kaip suvokimas, samprotavimas ir sprendimų priėmimas.
AI poaibis, leidžiantis kompiuteriams išgauti informaciją iš vizualų, pavyzdžiui, vaizdų ir vaizdo įrašų, juos suprasti ir interpretuoti.
Strategijos, matavimai ir įrankiai, padedantys apsaugoti skaitmeninę informaciją nuo išorinių užpuolikų. Dirbtinis intelektas gali būti naudojamas kibernetinėms atakoms aptikti ir užkirsti kelią, taip pat nustatyti saugumo pažeidimus ir reaguoti į juos.
D
Duomenų analizės ir interpretavimo procesas, siekiant atskleisti įžvalgas ir priimti pagrįstus sprendimus.
Kompiuterinės sistemos, skirtos padėti žmonėms priimti sprendimus, pateikiant atitinkamą informaciją ir analizę.
Mašininio mokymosi pogrupis, apimantis neuroninių tinklų su keliais sluoksniais naudojimą, kad mašinos galėtų mokytis iš duomenų.
Matematinis modelis, apibūdinantis fizinio objekto ar proceso elgesį. Modeliavimo aplinkoje skaitmeninis dvynys gali būti naudojamas imituojant, kas nutiktų realiame pasaulyje, jei būtų pakeisti sistemos parametrai. Skaitmeniniai dvyniai gali būti naudojami visą produkto gyvavimo ciklą, įskaitant projektavimo, gamybos, eksploatavimo ir aptarnavimo etapus. Vaizdinės skaitmeninių dvynių reprezentacijos atrodo ir elgiasi kaip jų fiziniai kolegos, atspindintys realų pasaulį ir realiuoju laiku prisitaikydami prie to, kas ten vyksta.
E
“
Edge Computing” yra sistemos architektūros tipas, kuris, skirtingai nei debesų kompiuterija, priartina skaičiavimą ir duomenų saugojimą prie duomenų šaltinių (“krašto”). Tai padeda sumažinti reakcijos laiką ir energijos kiekį, reikalingą duomenų perdavimui. Edge AI sistemos gali būti įdiegtos fiziškai arti faktinio vykdymo įrenginio. Šie įrenginiai gali paleisti AI programas be prisijungimo prie debesies.
Dirbtinis intelektas, skirtas bendrauti su fiziniu pasauliu ir juo naršyti, dažnai naudojant robotus ar autonomines transporto priemones.
Moralinių principų tyrimas ir taikymas kuriant ir naudojant AI, įskaitant tokius klausimus kaip šališkumas, privatumas ir atskaitomybė.
Dirbtinis intelektas, sukurtas taip, kad būtų skaidrus ir paaiškinamas, leidžiantis žmonėms suprasti, kaip ir kodėl mašina priėmė tam tikrą sprendimą.
F
Yra mašininio mokymosi mokymo metodas, kai keli atskiri įrenginiai treniruoja mašininio mokymosi modelį su savo (atskiru) duomenų rinkiniu. Tik galutiniai rezultatai dalijamasi su pagrindiniu tinklo veikėju.
G
Dirbtinis intelektas, skirtas generuoti naują turinį, pvz., vaizdus, vaizdo įrašus ir muziką, derinant ir mokantis iš esamo turinio.
Programos, pvz., CAD programinės įrangos, gebėjimas savarankiškai generuoti daugybę projektavimo alternatyvų, atsižvelgiant į apribojimus. Naudoja tokius metodus kaip AI, optimizavimas ir modeliavimas.
AŠ
Pramoninis DI reiškia AI taikymą pramonės šakose, kurios sudaro mūsų ekonomikos pagrindą — pramonėje, infrastruktūroje, mobilume ir sveikatos priežiūroje.
Pramonės pamatų modeliai (IFM) yra iš anksto apmokyti konkrečių pramonės duomenų, kad būtų galima giliai suprasti inžinerijos, automatizavimo ir gamybos “kalbą” ir sudaryti sąlygas greičiau ir tiksliau diegti AI sprendimus. Jie suteikia standartizuotą atspirties tašką, taupydami laiką, išteklius ir energiją naudodamiesi masto ekonomija. IFM yra pritaikyti realiems pramonės iššūkiams spręsti. Jie veikia kaip “Industrial Copilots” žvalgybos sluoksnis ir palengvina žinių perdavimą ir bendradarbiavimą įvairiuose sektoriuose. Jie palaiko ne tik tekstą, vaizdus ir garsą, bet ir 3D modelius, 2D brėžinius ir kitas sudėtingas struktūras, tokias kaip pramonei būdingi laiko eilučių duomenys (taip pat žr. Multimodalinius LLM).
Pramoninio lygio dirbtinis intelektas reiškia kokybės lygį; patikimas, saugus ir patikimas, sukurtas taip, kad atitiktų griežtus reikliausių profesinių aplinkų reikalavimus ir standartus.
Terminas, naudojamas apibūdinti ketvirtąją pramonės revoliuciją, kuri apima AI, DI ir kitų pažangių technologijų integravimą į gamybą ir pramonę.
Techninių prietaisų tinklas, kuriame yra jutikliai, programinė įranga ir ryšys, leidžiantis keistis duomenimis. IoT yra vienas iš pagrindinių skaitmenizacijos ir didžiųjų duomenų variklių.
K
Duomenų bazė, kuri vaizduoja žinias kaip tarpusavyje sujungtų mazgų ir kraštų grafiką, naudojamas AI programoms, tokioms kaip NLP ir paieška.
L
AI kalbos modelio tipas, kuris mokomas naudojant didžiulį duomenų kiekį, pvz., GPT-3, generuoti į žmogų panašų tekstą.
M
AI pogrupis, apimantis algoritmų ir statistinių modelių naudojimą, kad mašinos galėtų mokytis iš patirties ar duomenų.
AI pogrupis, leidžiantis mašinoms su pritvirtintomis kameromis išgauti vaizdinę informaciją, kad suprastų ir interpretuotų jų aplinką.
Multimodaliniai LLM gali suprasti ir apdoroti kelių tipų duomenis - tokius kaip tekstas, vaizdai, garso ar jutiklių duomenys - vienu metu. Jie integruoti į tokias programas kaip kompiuterinė vizija, autonominės transporto priemonės ir robotika. Jie pagerina objektų atpažinimą, scenos supratimą ir leidžia mašinoms sekti sudėtingas instrukcijas. Multimodaliniai LLM gali turėti įtakos konkrečiai pramonei būdingų duomenų, tokių kaip laiko eilutės, 2D ir 3D modeliai arba mašininio matymo duomenys, apdorojimui ir generavimui taip, kaip įprasti LLM paveikė teksto ir kalbos apdorojimą.
N
AI pogrupis, kuriame pagrindinis dėmesys skiriamas kompiuterių ir žmogaus kalbos sąveikai.
Sąsaja, leidžianti žmonėms bendrauti su kompiuteriais naudojant natūralius gestus, kalbą ir kitas išraiškos formas.
Mašininio mokymosi algoritmo tipas, modeliuojamas pagal žmogaus smegenų struktūrą ir naudojamas duomenų modeliams atpažinti.
Pastatų ar mašinų, apimančių kelis papildomus prietaisus, įtampos ir srovės pokyčių analizės procesas, siekiant nustatyti kiekvieno įrenginio individualų indėlį sistemoje.
P
Fizinis dirbtinis intelektas reiškia dirbtinio intelekto integravimą į mašinas - tokias kaip robotai -, galintys jausti savo aplinką ir veikti joje. Įkvėptas žmogaus sensorimotorinio ciklo, “Physical AI” apdoroja jutimo įvestis (pvz., 3D kameras ar lytėjimo jutiklius), iš jų generuoja valdymo komandas ir leidžia mašinoms adaptyviai ir autonomiškai atlikti sudėtingas užduotis fizinėje, 3D aplinkoje.
Fizikai informuotas AI, taip pat žinomas kaip “Physics Aware AI”, reiškia naują dirbtinio intelekto metodų klasę, kuri tiesiogiai įtraukia fizikos dėsnius į mokymo procesą. Skirtingai nuo įprastų AI metodų, kurie, norėdami išmokti elgesį, labai priklauso nuo didelių duomenų rinkinių, į fiziką pagrįstas AI integruoja fizika pagrįstus apribojimus mokymuisi. Tai leidžia AI sistemoms samprotauti ir prognozuoti net tada, kai realaus pasaulio duomenys yra riboti, pasinaudojant turimomis žiniomis apie tai, kaip veikia fizinis pasaulis. Užuot mokęsi tik iš pavyzdžių, šie modeliai naudoja savo fizikos žinias, kad nukreiptų mokymąsi link optimalesnių ir fiziškai nuoseklesnių sprendimų.
Nus@@
pėjamasis AI pasitelkia statistinę analizę ir mašininį mokymąsi, kad nustatytų modelius realiuoju laiku ir istoriniuose mašinų ir įrangos veiklos duomenyse, leidžiančius prognozuoti būsimą elgesį, aptikti anomalijas, prognozuoti galimus gedimus ir rekomenduoti priežiūros veiksmus. Jis naudojamas siekiant pagerinti turto sveikatą ir patikimumą, sumažinti neplanuotas prastovas ir remti greitesnį duomenų pagrindu priimamų sprendimų priėmimą visose pramonės operacijose.
AI ir statistinių modelių naudojimas ateities įvykiams ar tendencijoms prognozuoti remiantis istoriniais duomenimis.
AI naudojimas prognozuojant, kada mašinoms reikės techninės priežiūros ar remonto, remiantis realaus laiko duomenimis.
Q
AI naudojimas defektų nustatymui ir užtikrinimui, kad produktai atitiktų kokybės standartus.
R
Mašininio mokymosi tipas, kai neapmokyti agentai mokosi strategijos per nuobaudas ir atlygį sistemos po atliktų veiksmų.
AI programos, atitinkančios apibrėžtus etinius ir moralinius standartus.
Inžinerijos ir dirbtinio intelekto šaka, orientuota į robotų projektavimą, statybą ir eksploatavimą.
S
AI naudojimas analizuojant ir interpretuojant emocijas ir nuomones, išreikštas tekste ar kalboje.
Elektros tinklas, kuris naudoja AI ir kitas pažangias technologijas, kad optimizuotų elektros energijos gamybą, paskirstymą ir vartojimą.
Specializuota aparatinė įranga, pvz., Grafikos apdorojimo įrenginiai (GPU) arba kalbos apdorojimo įrenginiai (LPU) -įgalinti krašto įrenginiai, yra ryškėjanti pramoninio AI tendencija. Šie įrenginiai užtikrina didelio našumo skaičiavimo galią krašte, leidžiančią dirbtinio intelekto algoritmų apdorojimą realiuoju laiku. Jų integracija leidžia lygiagrečiai apdoroti ir pagreitinti našumą, todėl greičiau vykdomos sudėtingos AI užduotys. Šis vietinis apdorojimas sumažina vėlavimą ir priklausomybę nuo debesies išteklių, todėl jis yra labai svarbus laiko atžvilgiu jautrioms programoms. Specializuota aparatinė įranga taip pat palaiko pažangius AI modelius, todėl gaunamos patobulintos įžvalgos ir geresnis našumas. Be to, jis sumažina išlaidas, nes sumažina plačios debesų infrastruktūros ir duomenų perdavimo poreikį.
Mašinų gebėjimas atpažinti ir interpretuoti žmogaus kalbą.
Mokymosi metodas, kai mašininio mokymosi modeliai mokomi naudojant pažymėtus (žinomus) duomenų rinkinius, kad būtų galima numatyti rezultatą.
Prekių ir medžiagų srauto optimizavimas tiekimo grandinėje, siekiant sumažinti išlaidas ir pagerinti efektyvumą. AI dažnai naudojamas procesų automatizavimui, neefektyvumo nustatymui, prekių kokybės užtikrinimui ir paklausos prognozavimui.
Dirbtiniai duomenys, kuriuos sukuria algoritmai, o ne realaus pasaulio įvykiai, naudojami mašininio mokymosi modeliams mokyti ir patvirtinti. Sintetinių duomenų kokybė yra labai svarbi. Tai lemia, ar dirbtinis intelektas duos priimtinų rezultatų po treniruotės.
U
Mokymosi metodas, kai mašininio mokymosi modeliai atranda modelius ir grupavimus duomenyse, kurie anksčiau nežinomi (nepaženklinti).
V
Virtualioji realybė (VR) pateikia skaitmeniniu būdu perteiktą aplinką, kuri gali atkartoti faktinę erdvę, sukurti alternatyvią realybę arba sujungti abi. Vartotojas gali tyrinėti virtualią erdvę iš namų, biuro ar gamyklos grindų ribų.
