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.
Tech Trends 2030: nākamais ģeneratīvā AI laikmets
Mūsu otrajā ziņojumā “Tech Trends 2030: A Siemens tālredzības sērija” tiek pētīta ģeneratīvā AI attīstība un to ietekme rūpniecībā. Galvenās tendences, piemēram, aģentūras AI un pamatmodeļi, nākamajos gados veidos rūpniecisko pielietojumu.
AI potenciālā AI izpakošana pēdējo
gadu desmitgažu laikā ir sniegusi milzīgu vērtību nozarēs. Inovācijas mašīnmācīšanās un neironu tīklu jomā ļāva tādus risinājumus kā paredzama apkope vai ģeneratīvs dizains. Tomēr līdz ar neseno izrāvienu ģeneratīvajā AI radās jaunas iespējas, kas papildus visam uztraukumam un satraukumam sniedz patiesu vērtību nozarēm. No rūpnieciskajiem kopilotiem, lai risinātu kvalificētu darbaspēku un paātrinātu ar AI darbināmu cilvēku un mašīnu sadarbību, līdz lielu valodu modeļiem (LLM) kā “tulkotājiem” starp API rūpnieciskajos lietojumos, ģeneratīvā AI potenciāls rūpnieciskajā telpā tikai paplašinās.
Galvenās tendences mūsu radarā Rūpniecisko pamatu mode
ļu Rūpniecisko fondu modeļi ir iepriekš apmācīti par nozarei specifiskiem datiem, ļaujot ātrāk un precīzāk ieviest AI risinājumus.
Agentic AI Agen
tic AI attiecas uz AI sistēmu izmantošanu, kurām ir noteikts autonomijas līmenis un lēmumu pieņemšanas iespējas rūpnieciskajā kontekstā.
Multimodālie LLM
Multimodālie lielo valodu modeļi (LLM) apvieno valodas izpratni ar vizuālo uztveri, datu apstrādi no teksta, attēliem un videoklipiem un nozarei specifiskiem datiem, piemēram, laika rindām.
Edge modeļi
Rūpnieciskā mala ietver AI algoritmu un apstrādes jaudas izvietošanu rūpniecisko tīklu malā, tuvāk datu avotam.
Specializēta aparat
ūraSpecializēta aparatūra, piemēram, grafikas apstrādes vienības (GPU) vai valodas apstrādes vienības (LPU), kas nodrošina augstas veiktspējas skaitļošanas jaudu malā, ļaujot reāllaikā apstrādāt AI algoritmus.
Jaunā ģeneratīvā AI laikmeta apgūšana: holistiska stratēģ ija
Lai nodrošinātu gatavību rūpnieciskās AI sasniegumiem un izaicinājumiem 2030. gadā, ir svarīgi, lai ieinteresētās personas pieņemtu visaptverošu stratēģisku pieeju.
- Inovācijas: inov āciju kultūras veicināšana organizācijā, kas aptver AI tehnoloģiju.
- Rūpnieciskā vide: rūpnieciskās vides prasību un standartu nodrošināšana: kiberdrošība, kaitējuma samazināšana, tiesību aktu ievērošana un neobjektivitātes mazināšana apmācības datos. AI
- kultūra: uz rūpniecisko AI ekosistēmu orientētas pieejas iespējošana: datu koplietošana ar partneriem, klientiem un ekspertiem vislabākajā veidā palīdzēs organizācijām gūt panākumus jaunajā AI laikmetā.
