all
Tech Trends 2030: nākamais ģeneratīvā AI laikmets
Šajā Tech Trends ziņojumā tiek pētīta ģeneratīvā rūpnieciskā AI attīstība un to ietekme uz nozari. Atklājiet galvenās tendences un nākotnes scenārijus.
Mākslīgā intelekta vārdnīca
AI joma ietver plašu disciplīnu un tehnoloģiju klāstu. Šis svarīgāko galveno terminu glosārijs var palīdzēt paplašināt jūsu izpratni un iedziļināties šajā aizraujošajā pasaulē.
A
Agentic AI attiecas uz uzlabotām AI sistēmām, kas pārsniedz tikai atbildi uz komandām; tās ģenerē saturu, autonomi izpilda uzdevumus un sasniedz mērķus. Šīs sistēmas apvieno spriešanas iespējas, atmiņas funkcijas un atgriezeniskās saites cilpas, lai patstāvīgi plānotu un veiktu darbības, bieži izmantojot dažādus digitālos rīkus un pielāgojot to pieeju, mācoties. Atšķirībā no tradicionālā AI, aģents AI var darboties gan patstāvīgi, gan sadarbībā ar citiem AI aģentiem, pieņemot autonomus lēmumus, vienlaikus mijiedarbojoties ar dažādām platformām un sistēmām, lai veiktu sarežģītus uzdevumus.
Rūpnieciskajā kontekstā Agentic AI ietver AI sistēmu ieviešanu, kas var patstāvīgi uzraudzīt, analizēt un kontrolēt dažādus rūpniecisko darbību aspektus, piemēram, paredzamo uzturēšanu, kvalitātes kontroli, krājumu pārvaldību vai ražošanas procesu optimizāciju.
Mākslīgais intelekts (AI) attiecas uz programmatūru, kurai ir spēja mācīties un pielāgoties. AI var atrisināt uzdevumus, kas prasa interpretēt ievades datu nozīmi un pielāgoties prasībām. Parasti tie ir uzdevumi, kurus iepriekš varēja atrisināt tikai ar dabisko intelektu. Pastāv vairāki AI metožu veidi, kas ievērojami atšķiras pēc to pielietojuma jomām, potenciāliem un ar tām saistītajiem riskiem. AI pamatprincipi tika izstrādāti 20. gadsimtā. Tā kā visām AI metodēm ir nepieciešams liels apmācības datu apjoms, tehnoloģija tagad iegūst arvien lielāku kritisko nozīmi, izmantojot digitalizāciju un lielos datus.
Tehnoloģija, kas ļauj digitālo informāciju pārklāt reālās pasaules vidēs un objektos, parasti izmantojot ieskaujošu 3D virtuālo realitāti. AR ļauj uzlabot fiziskās pasaules versiju, pievienojot digitālos vizuālos, skaņas un citus maņu elementus.
Sistēmas, kas var darboties bez cilvēka iejaukšanās, piemēram, pašbraucošas automašīnas un droni.
Transportlīdzekļi, kas var darboties bez cilvēka iejaukšanās, piemēram, pašbraucošas automašīnas un kravas automašīnas.
B
Neparedzēti aizspriedumi vai favorītisms, kas AI sistēmās var rasties neobjektīvu apmācības datu vai algoritmu dēļ.
Lielas un sarežģītas datu kopas, ko bieži ģenerē (rūpnieciskie) sensori, bet arī uzņēmumi, organizācijas un cilvēki. Tā kā šie dati bieži ir nestrukturēti, nepilnīgi vai nepareizi, programmatūra, kas nav darbināta ar AI, parasti nevar tos jēgpilni apstrādāt.
C
AI darbināta programma, kas var mijiedarboties ar cilvēkiem, izmantojot teksta vai balss sakarus.
AI veids, kura mērķis ir atkārtot cilvēka kognitīvos procesus, piemēram, uztveri, spriešanu un lēmumu pieņemšanu.
AI apakškopa, kas ļauj datoriem iegūt informāciju no vizuāliem attēliem, piemēram, attēliem un videoklipiem, lai tos saprastu un interpretētu.
Stratēģijas, mērījumi un rīki, kas palīdz aizsargāt digitālo informāciju no ārējiem uzbrucējiem. AI var izmantot, lai atklātu un novērstu kiberuzbrukumus, kā arī identificētu un reaģētu uz drošības pārkāpumiem.
D
Datu analīzes un interpretācijas process, lai atklātu ieskatus un pieņemtu apzinātus lēmumus.
Datorsistēmas, kas paredzētas, lai palīdzētu cilvēkiem pieņemt lēmumus, sniedzot atbilstošu informāciju un analīzi.
Mašīnmācīšanās apakškopa, kas ietver neironu tīklu izmantošanu ar vairākiem slāņiem, lai mašīnas varētu mācīties no datiem.
Matemātisks modelis, kas apraksta fiziska objekta vai procesa uzvedību. Simulācijas vidē digitālo dvīņu var izmantot, lai simulētu, kas notiktu reālajā pasaulē, ja tiktu mainīti sistēmas parametri. Digitālos dvīņus var izmantot visā produkta dzīves ciklā, ieskaitot projektēšanas, ražošanas, ekspluatācijas un servisa fāzes. Digitālo dvīņu vizuālie attēlojumi izskatās un uzvedas kā viņu fiziskie kolēģi, atspoguļojot reālo pasauli un reāllaikā pielāgojoties tur notiekošajam.
E
Edge Computing ir sistēmas arhitektūras veids, kas atšķirībā no mākoņdatošanas tuvina skaitļošanu un datu glabāšanu datu avotiem (“mala”). Tas palīdz samazināt reakcijas laiku un enerģijas daudzumu, kas nepieciešams datu pārsūtīšanai. Edge AI sistēmas var ieviest fiziski tuvu faktiskajai izpildes ierīcei. Šīs ierīces var palaist AI lietojumprogrammas bez savienojuma ar mākoni.
AI, kas ir izstrādāts, lai mijiedarbotos ar fizisko pasauli un orientētos tajā, bieži izmantojot robotus vai autonomus transportlīdzekļus.
Morāles principu izpēte un piemērošana AI izstrādē un izmantošanā, ieskaitot tādus jautājumus kā aizspriedumi, privātums un atbildība.
AI, kas ir izstrādāts tā, lai būtu caurspīdīgs un izskaidrojams, ļaujot cilvēkiem saprast, kā un kāpēc mašīna pieņēma konkrētu lēmumu.
F
Ir mašīnmācīšanās apmācības metode, kurā vairākas atsevišķas ierīces apmāca mašīnmācīšanās modeli ar savu (atsevišķu) datu kopu. Tikai gala rezultāti tiek kopīgoti ar galveno tīkla dalībnieku.
G
AI, kas izstrādāts, lai ģenerētu jaunu saturu, piemēram, attēlus, videoklipus un mūziku, apvienojot esošo saturu un mācoties no tā.
Lietojumprogrammas, piemēram, CAD programmatūras, spēja autonomi ģenerēt vairākas dizaina alternatīvas, ņemot vērā ierobežojumu kopumu. Izmanto tādas metodes kā AI, optimizācija un simulācija.
ES
Rūpnieciskā AI attiecas uz AI pielietošanu nozarēs, kas veido mūsu ekonomikas mugurkaulu — rūpniecībā, infrastruktūrā, mobilitātē un veselības aprūpē.
Rūp@@
niecisko fondu modeļi (IFM) ir iepriekš apmācīti par nozarei specifiskiem datiem, lai dziļi izprastu inženierijas, automatizācijas un ražošanas “valodu” un ļautu ātrāk un precīzāk ieviest AI risinājumus. Tie nodrošina standartizētu sākumpunktu, ietaupot laiku, resursus un enerģiju, izmantojot mēroga ietaupījumus. IFM ir pielāgoti, lai risinātu reālās pasaules rūpniecības problēmas. Tie darbojas kā rūpniecisko kopilotu izlūkošanas slānis un atvieglo zināšanu nodošanu un sadarbību dažādās nozarēs. Tie atbalsta ne tikai tekstu, attēlus un audio, bet arī 3D modeļus, 2D zīmējumus un citas sarežģītas struktūras, piemēram, nozarei raksturīgus laika rindu datus (sk. arī Multimodālos LLM).
Rūpnieciskās klases AI apzīmē kvalitātes līmeni; uzticams, drošs un uzticams, izstrādāts, lai atbilstu visprasīgāko profesionālo vidi stingrām prasībām un standartiem.
Termins, ko izmanto, lai aprakstītu ceturto rūpniecisko revolūciju, kas ietver AI, IoT un citu progresīvu tehnoloģiju integrāciju ražošanā un rūpniecībā.
Tehnisko ierīču tīkls, kas iestrādāts ar sensoriem, programmatūru un savienojamību, lai nodrošinātu datu apmaiņu. IoT ir viens no galvenajiem digitalizācijas un lielo datu virzītājspēkiem.
K
Datu bāze, kas atspoguļo zināšanas kā savstarpēji savienotu mezglu un malu grafiku, ko izmanto AI lietojumprogrammām, piemēram, NLP un meklēšanai.
L
AI valodas modeļa veids, kas tiek apmācīts, izmantojot milzīgu datu daudzumu, piemēram, GPT-3, lai ģenerētu cilvēkam līdzīgu tekstu.
M
AI apakškopa, kas ietver algoritmu un statistisko modeļu izmantošanu, lai mašīnas varētu mācīties no pieredzes vai datiem.
AI apakškopa, kas ļauj mašīnām ar pievienotām kamerām iegūt vizuālu informāciju, lai izprastu un interpretētu apkārtni.
Multimodālie LLM vienlaikus var saprast un apstrādāt vairāku veidu datus - piemēram, tekstu, attēlus, audio vai sensora datus. Tie ir integrēti tādās lietojumprogrammās kā datorredze, autonomie transportlīdzekļi un robotika. Tie uzlabo objektu atpazīšanu, ainas izpratni un ļauj mašīnām ievērot sarežģītus norādījumus. Multimodālie LLM var ietekmēt nozarei specifisku datu - piemēram, laika rindu, 2D un 3D modeļu vai mašīnredzes datu - apstrādi un ģenerēšanu tādā pašā veidā, kā parastās LLM ir ietekmējušas teksta un runas apstrādi.
N
AI apakškopa, kas koncentrējas uz datoru un cilvēka valodas mijiedarbību.
Saskarne, kas ļauj cilvēkiem mijiedarboties ar datoriem, izmantojot dabiskus žestus, runu un citus izteiksmes veidus.
Mašīnmācīšanās algoritma veids, kas tiek modelēts pēc cilvēka smadzeņu struktūras un tiek izmantots datu modeļu atpazīšanai.
Process ēku vai mašīnu sprieguma un strāvas izmaiņu analīzei, kas sastāv no vairākām apakšierīcēm, lai secinātu katras ierīces individuālo ieguldījumu sistēmā.
P
Fiziskais AI attiecas uz mākslīgā intelekta integrāciju mašīnās, piemēram, robotos, kas var sajust savu vidi un rīkoties tajā. Iedvesmojoties no cilvēka sensomotoriskā cikla, fiziskā AI apstrādā maņu ieejas (piemēram, 3D kameras vai taustes sensorus), no tām ģenerē vadības komandas un ļauj mašīnām adaptīvi un autonomi veikt sarežģītus uzdevumus fiziskā, 3D vidē.
Uz fiziku informēts AI, kas pazīstams arī kā fizikas apzināts AI, attiecas uz jaunu mākslīgā intelekta metožu klasi, kas fizikas likumus iekļauj tieši apmācības procesā. Atšķirībā no parastajām AI pieejām, kas lielā mērā balstās uz lielām datu kopām, lai apgūtu uzvedību, uz fiziku informēts AI integrē uz fiziku balstītus ierobežojumus, lai vadītu mācīšanos. Tas ļauj AI sistēmām saprast un prognozēt pat tad, ja reālās pasaules dati ir ierobežoti, izmantojot mūsu esošās zināšanas par fiziskās pasaules darbību. Tā vietā, lai mācītos tikai no piemēriem, šie modeļi izmanto savas fizikas zināšanas, lai virzītu mācīšanos uz optimālākiem un fiziski konsekventākiem risinājumiem.
Prognozējamā AI izmanto statistisko analīzi un mašīnmācīšanos, lai identificētu modeļus reāllaika un vēsturiskajos ekspluatācijas datos no mašīnām un iekārtām, ļaujot tai paredzēt turpmāko uzvedību, atklāt anomālijas, prognozēt iespējamās kļūmes un ieteikt apkopes darbības. To izmanto, lai uzlabotu aktīvu veselību un uzticamību, samazinātu neplānotu dīkstāves laiku un atbalstītu ātrāku uz datiem balstītu lēmumu pieņemšanu rūpnieciskās operācijās.
AI un statistisko modeļu izmantošana, lai prognozētu nākotnes notikumus vai tendences, pamatojoties uz vēsturiskiem datiem.
AI izmantošana, lai prognozētu, kad mašīnām būs nepieciešama apkope vai remonts, pamatojoties uz reāllaika datiem.
Q
AI izmantošana, lai atklātu defektus un nodrošinātu, ka produkti atbilst kvalitātes standartiem.
R
Mašīnmācīšanās veids, kurā neapmācīti aģenti apgūst stratēģiju, izmantojot sistēmas sodus un atlīdzību pēc veiktajām darbībām.
AI lietojumprogrammas, kas atbilst noteiktiem ētikas un morāles standartiem.
Inženierzinātņu un AI nozare, kas koncentrējas uz robotu projektēšanu, būvniecību un darbību.
S
AI izmantošana, lai analizētu un interpretētu tekstā vai runā izteiktās emocijas un viedokļus.
Elektriskais tīkls, kas izmanto AI un citas progresīvas tehnoloģijas, lai optimizētu elektroenerģijas ražošanu, sadali un patēriņu.
Specializēta aparatūra, piemēram, grafikas apstrādes vienības (GPU) vai valodas apstrādes vienības (LPU) iespējotas malu ierīces, ir jauna tendence rūpnieciskajā AI. Šīs ierīces nodrošina augstas veiktspējas skaitļošanas jaudu malā, ļaujot reāllaikā apstrādāt AI algoritmus. To integrācija ļauj veikt paralēlu apstrādi un paātrinātu veiktspēju, kā rezultātā ātrāk tiek izpildīti sarežģīti AI uzdevumi. Šī vietējā apstrāde samazina latentumu un paļaušanos uz mākoņa resursiem, padarot to izšķirošu laika jutīgām lietojumprogrammām. Specializētā aparatūra atbalsta arī uzlabotus AI modeļus, kas nodrošina uzlabotu ieskatu un uzlabotu veiktspēju. Turklāt tas samazina izmaksas, samazinot nepieciešamību pēc plašas mākoņa infrastruktūras un datu pārsūtīšanas.
Mašīnu spēja atpazīt un interpretēt cilvēka runu.
Mācīšanās metode, kurā mašīnmācīšanās modeļi tiek apmācīti ar marķētām (zināmām) datu kopām, lai prognozētu rezultātu.
Preču un materiālu plūsmas optimizācija piegādes ķēdē, lai samazinātu izmaksas un uzlabotu efektivitāti. AI bieži izmanto procesu automatizācijai, neefektivitātes noteikšanai, preču kvalitātes nodrošināšanai un pieprasījuma prognozēšanai.
Mākslīgie dati, ko ģenerē algoritmi, nevis reālās pasaules notikumi, kurus izmanto mašīnmācīšanās modeļu apmācībai un apstiprināšanai. Sintētisko datu kvalitāte ir kritiska. Tas nosaka, vai AI pēc apmācības sniegs pieņemamus rezultātus.
U
Mācīšanās metode, kurā mašīnmācīšanās modeļi atklāj modeļus un grupējumus datos, kas iepriekš nav zināmi (nemarķēti).
V
Virtuālā realitāte (VR) piedāvā digitāli renderētu vidi, kas var atkārtot faktisko telpu, radīt alternatīvu realitāti vai apvienot abas. Lietotājs var izpētīt virtuālo telpu no mājas, biroja vai rūpnīcas grīdas robežām.
