“Tech Trends 2030”: kita generacinio AI era

AI potencialo išpakavimas

Per pastaruosius dešimtmečius dirbtinis intelektas suteikė didžiulę vertę pramonės šakose. Mašininio mokymosi ir neuroninių tinklų naujovės įgalino tokius sprendimus kaip nuspėjamoji priežiūra ar generacinis dizainas. Tačiau neseniai įvykus generatyvinio AI proveržiui, atsirado naujų galimybių, kurios - be viso hype ir jaudulio - teikia realią vertę pramonės šakoms. Nuo pramoninių kopilotų, skirtų kovoti su kvalifikuota darbo jėga ir spartinti dirbtinio intelekto valdomą žmogaus ir mašinos bendradarbiavimą, iki didelių kalbų modelių (LLM), kaip “vertėjų” tarp API pramoninėse programose, generatyvinio AI potencialas pramoninėje erdvėje tik plečiasi.

Pagrindinės tendencijos mūsų radare

Pramoniniai pamatų modeliai

Pramonės pamatų modeliai yra iš anksto apmokyti konkrečių pramonės duomenų, leidžiančių greičiau ir tiksliau diegti AI sprendimus.

Agentinis AI

Agentinis AI reiškia AI sistemų, turinčių tam tikro lygio savarankiškumą ir sprendimų priėmimo galimybes, naudojimą pramoniniame kontekste.

Multimodaliniai LLM

Multimodaliniai didelių kalbų modeliai (LLM) derina kalbos supratimą su vizualiniu suvokimu, duomenų iš teksto, vaizdų ir vaizdo įrašų apdorojimu bei pramonei būdingais duomenimis, pvz., laiko eilutėmis.

Krašto modeliai

Pramoninis kraštas apima AI algoritmų ir apdorojimo galios diegimą pramoninių tinklų pakraštyje, arčiau duomenų šaltinio.

Specializuota aparatūra

Specializuota aparatinė įranga - pvz., grafikos apdorojimo įrenginiai (GPU) arba kalbos apdorojimo įrenginiai (LPU) -įgalinti krašto įrenginiai - užtikrina didelio našumo skaičiavimo galią krašte, leidžiančią dirbtinio intelekto algoritmų apdorojimą realiuoju laiku.

Naujos generacinio AI eros įsisavinimas: holistinė strategija

Siekiant užtikrinti pasirengimą pramonės dirbtinio intelekto pažangai ir iššūkiams 2030 m., labai svarbu, kad suinteresuotosios šalys laikytųsi visapusiško strateginio požiūrio.

• Inovacijos: Organizacijos inovacijų kultūros puoselėjimas, apimančios AI technologijas.
• Pramoninė aplinka: Pramoninės aplinkos reikalavimų ir standartų užtikrinimas: kibernetinis saugumas, žalos mažinimas, teisinės atitikties ir šališkumo mažinimas mokymo duomenyse.
• AI kultūra: Į pramoninę AI ekosistemą orientuoto požiūrio įgalinimas: Dalijimasis duomenimis su partneriais, klientais ir ekspertais geriausiu būdu padės organizacijoms sėkmingai veikti besiformuojančiame DI amžiuje.