all
Tech Trends 2030: Het volgende tijdperk van generatieve AI
Dit Tech Trends-rapport onderzoekt generatieve industriële AI-ontwikkelingen en hun impact op de sector. Ontdek de belangrijkste trends en toekomstscenario's.
Woordenlijst kunstmatige intelligentie
Het gebied van AI omvat een breed scala aan disciplines en technologieën. Deze verklarende woordenlijst met de belangrijkste sleuteltermen kan u helpen uw begrip te verbreden en dieper in deze fascinerende wereld te duiken.
A
Agentische AI verwijst naar geavanceerde AI-systemen die verder gaan dan het alleen maar beantwoorden van opdrachten; ze genereren inhoud, voeren autonoom taken uit en bereiken doelen. Deze systemen combineren redeneercapaciteiten, geheugenfuncties en feedbackloops om zelfstandig acties te plannen en uit te voeren, waarbij er vaak gebruik wordt gemaakt van verschillende digitale hulpmiddelen en hun aanpak wordt aangepast door te leren. In tegenstelling tot traditionele AI kan agentische AI zowel onafhankelijk als in samenwerking met andere AI-agenten werken, waarbij ze autonome beslissingen nemen en tegelijkertijd met verschillende platforms en systemen samenwerken om complexe taken uit te voeren.
In de industriële context omvat Agentisch AI de inzet van AI-systemen die verschillende aspecten van industriële activiteiten, zoals voorspellend onderhoud, kwaliteitscontrole, voorraadbeheer of de optimalisatie van productieprocessen, onafhankelijk kunnen monitoren, analyseren en controleren.
Kunstmatige intelligentie (AI) verwijst naar software die kan leren en zich kan aanpassen. AI kan taken oplossen waarvoor het de betekenis van invoergegevens moet interpreteren en zich aan de vereisten moet aanpassen. Meestal zijn dit taken die voorheen alleen met natuurlijke intelligentie konden worden opgelost. Er zijn verschillende soorten AI-methoden, die aanzienlijk verschillen, zowel wat betreft hun toepassingsgebieden, hun mogelijkheden als de risico's die eraan verbonden zijn. De basisprincipes van AI zijn ontwikkeld in de 20e eeuw. Omdat voor alle AI-methoden grote hoeveelheden trainingsgegevens nodig zijn, wordt de technologie nu steeds belangrijker door digitalisering en big data.
Een technologie waarmee digitale informatie over omgevingen en objecten in de echte wereld kan worden gelegd, meestal met behulp van immersive 3D Virtual Reality. AR maakt een verbeterde versie van de fysieke wereld mogelijk door digitale visuele, geluids- en andere zintuiglijke elementen toe te voegen.
Systemen die zonder menselijke tussenkomst kunnen werken, zoals zelfrijdende auto's en drones.
Voertuigen die zonder menselijke tussenkomst kunnen werken, zoals zelfrijdende auto's en vrachtwagens.
B
Onbedoelde vooroordelen of vriendjespolitiek die in AI-systemen kunnen voorkomen als gevolg van vooringenomen trainingsgegevens of algoritmen.
Grote en complexe datasets, vaak gegenereerd door (industriële) sensoren, maar ook door bedrijven, organisaties en mensen. Aangezien deze gegevens vaak ongestructureerd, onvolledig of onjuist zijn, kan software die niet op kunstmatige intelligentie is gebaseerd, deze meestal niet op een zinvolle manier verwerken.
C
Een door AI aangedreven programma dat via tekst- of spraakcommunicatie met mensen kan communiceren.
Een soort AI die tot doel heeft menselijke cognitieve processen, zoals perceptie, redenering en besluitvorming, na te bootsen.
Een subgroep van AI waarmee computers informatie kunnen extraheren uit beelden, zoals afbeeldingen en video's, om ze te begrijpen en te interpreteren.
Strategieën, metingen en hulpmiddelen om digitale informatie te beschermen tegen externe aanvallers. AI kan worden gebruikt om cyberaanvallen op te sporen en te voorkomen en om beveiligingslekken te identificeren en erop te reageren.
D
Het proces waarbij gegevens worden geanalyseerd en geïnterpreteerd om inzichten te verkrijgen en weloverwogen beslissingen te nemen.
Computersystemen die zijn ontworpen om mensen te helpen bij het nemen van beslissingen door relevante informatie en analyses te verstrekken.
Een subgroep van machine learning waarbij gebruik wordt gemaakt van neurale netwerken met meerdere lagen om machines in staat te stellen om van gegevens te leren.
Een wiskundig model dat het gedrag van een fysiek object of proces beschrijft. In een simulatieomgeving kan een digitale tweeling worden gebruikt om te simuleren wat er in de echte wereld zou gebeuren als de parameters van het systeem zouden worden gewijzigd. Digital twins kunnen gedurende de hele levenscyclus van het product worden gebruikt, inclusief de ontwerp-, fabricage-, exploitatie- en servicefase. Visuele representaties van digitale tweelingen zien eruit en gedragen zich als hun fysieke tegenhangers, ze weerspiegelen de echte wereld en passen zich in realtime aan aan wat daar gebeurt.
E
Edge Computing is een soort systeemarchitectuur die, in tegenstelling tot cloud computing, computergebruik en gegevensopslag dichter bij de gegevensbronnen brengt (de "edge”). Het helpt om de reactietijden en de hoeveelheid energie die nodig is voor gegevensoverdracht te verminderen. Edge AI-systemen kunnen fysiek dicht bij het eigenlijke uitvoeringsapparaat worden geïmplementeerd. Deze apparaten kunnen AI-toepassingen uitvoeren zonder met de cloud verbonden te zijn.
AI die is ontworpen om te communiceren met en te navigeren in de fysieke wereld, vaak met behulp van robots of autonome voertuigen.
De studie en toepassing van morele principes bij de ontwikkeling en het gebruik van AI, met inbegrip van zaken als vooringenomenheid, privacy en verantwoording.
AI die is ontworpen om transparant en verklaarbaar te zijn, zodat mensen kunnen begrijpen hoe en waarom een machine een bepaalde beslissing heeft genomen.
F
Is een trainingsmethode op het gebied van machine learning waarbij meerdere afzonderlijke apparaten een machine learning-model trainen met hun eigen (afzonderlijke) dataset. Alleen de eindresultaten worden met de hoofdrolspeler in het netwerk gedeeld.
G
AI die is ontworpen om nieuwe inhoud te genereren, zoals afbeeldingen, video's en muziek, door bestaande inhoud te combineren en ervan te leren.
De mogelijkheid van een toepassing, bijvoorbeeld CAD-software, om autonoom een aantal alternatieve ontwerpen te genereren, met een aantal gegeven beperkingen. Maakt gebruik van technieken zoals AI, optimalisatie en simulatie.
I
Industriële AI verwijst naar de toepassing van AI in de sectoren die de ruggengraat vormen van onze economieën — industrie, infrastructuur, mobiliteit en gezondheidszorg.
Industrial Foundation Models (IFM's) zijn vooraf op branchespecifieke gegevens getraind om de "taal” van engineering, automatisering en productie grondig te begrijpen en om een snellere en nauwkeurigere implementatie van AI-oplossingen mogelijk te maken. Ze bieden een gestandaardiseerd startpunt en besparen tijd, middelen en energie door schaalvoordelen. IFM's zijn op maat gemaakt om industriële uitdagingen in de echte wereld op te lossen. Ze fungeren als de informatielaag achter Industrial Copilots en faciliteren de kennisoverdracht en samenwerking tussen sectoren. Ze ondersteunen niet alleen tekst, afbeeldingen en audio, maar ook 3D-modellen, 2D-tekeningen en andere complexe structuren, zoals branchespecifieke tijdreeksgegevens (zie ook Multimodale LLM's).
AI van industriële kwaliteit staat voor een kwaliteitsniveau; betrouwbaar, veilig en betrouwbaar, ontworpen om aan de strenge eisen en normen van de meest veeleisende professionele omgevingen te voldoen.
Een term die wordt gebruikt om de vierde industriële revolutie te beschrijven, waarbij AI, IoT en andere geavanceerde technologieën worden geïntegreerd in de productie en industrie.
Het netwerk van technische apparaten met sensoren, software en connectiviteit om gegevensuitwisseling mogelijk te maken. Het IoT is een van de belangrijkste drijfveren van digitalisering en big data.
K
Een database die kennis weergeeft in de vorm van een grafiek van onderling verbonden knooppunten en randen, die wordt gebruikt voor AI-toepassingen zoals NLP en zoeken.
L
Een soort AI-taalmodel dat is getraind op enorme hoeveelheden gegevens, zoals GPT-3, om menselijke teksten te genereren.
M
Een subgroep van AI waarbij algoritmen en statistische modellen worden gebruikt om machines in staat te stellen om van ervaringen of gegevens te leren.
Een subgroep van AI waarmee machines met aangesloten camera's visuele informatie kunnen extraheren om hun omgeving te begrijpen en te interpreteren.
Multimodale LLM's kunnen tegelijkertijd meerdere soorten gegevens, zoals tekst, afbeeldingen, audio of sensorgegevens, begrijpen en verwerken. Ze zijn geïntegreerd in toepassingen zoals computervisie, autonome voertuigen en robotica. Ze verbeteren de herkenning van objecten, het begrijpen van scènes en stellen machines in staat complexe instructies te volgen. Multimodale LLM's kunnen invloed hebben op de verwerking en generatie van branchespecifieke gegevens - zoals tijdreeksen, 2D- en 3D-modellen, of gegevens voor machinevisie - op dezelfde manier als conventionele LLM's de tekst- en spraakverwerking hebben beïnvloed.
N
Een subgroep van AI die zich richt op de interactie tussen computers en menselijke taal.
Een interface waarmee mensen met computers kunnen communiceren door middel van natuurlijke gebaren, spraak en andere vormen van expressie.
Een soort machine learning-algoritme dat is gemodelleerd naar de structuur van het menselijk brein en dat wordt gebruikt om patronen in gegevens te herkennen.
Een proces voor het analyseren van veranderingen in de spanning en stroom van gebouwen of machines die uit meerdere subapparaten bestaan om de individuele bijdrage van elk apparaat in het systeem af te leiden.
P
Fysieke AI verwijst naar de integratie van kunstmatige intelligentie in machines — zoals robots — die hun omgeving kunnen detecteren en daarin kunnen handelen. Fysieke AI is geïnspireerd op de sensorimotorische cyclus van de mens en verwerkt sensorische inputs (zoals 3D-camera's of tactiele sensoren), genereert op basis daarvan besturingsopdrachten en stelt machines in staat complexe taken adaptief en autonoom uit te voeren in fysieke, 3D-omgevingen.
Op fysica gebaseerde AI, ook bekend als natuurkundige AI, verwijst naar een nieuwe klasse van kunstmatige-intelligentiemethoden waarbij natuurwetten rechtstreeks in het trainingsproces worden geïntegreerd. In tegenstelling tot conventionele AI-benaderingen die sterk afhankelijk zijn van grote datasets om gedrag te leren, integreert kunstmatige intelligentie op basis van fysica beperkingen om het leren te begeleiden. Dit stelt AI-systemen in staat om te redeneren en voorspellingen te doen, zelfs als de gegevens uit de echte wereld beperkt zijn, door gebruik te maken van onze bestaande kennis over hoe de fysieke wereld werkt. In plaats van alleen van voorbeelden te leren, gebruiken deze modellen hun natuurkundige kennis om het leren in de richting van meer optimale en fysiek consistente oplossingen te sturen.
Voorspellende AI maakt gebruik van statistische analyse en machine learning om patronen in realtime en historische operationele gegevens van machines en apparatuur te identificeren, zodat deze in de toekomst gedragingen kan voorspellen, afwijkingen kan detecteren, mogelijke storingen kan voorspellen en onderhoudsmaatregelen kan aanbevelen. Het wordt gebruikt om de staat en betrouwbaarheid van bedrijfsmiddelen te verbeteren, ongeplande stilstand te verminderen en een snellere datagestuurde besluitvorming in industriële activiteiten te ondersteunen.
Het gebruik van AI en statistische modellen om toekomstige gebeurtenissen of trends te voorspellen op basis van historische gegevens.
Het gebruik van AI om op basis van realtime gegevens te voorspellen wanneer machines onderhoud of reparaties nodig hebben.
Q
Het gebruik van AI om defecten op te sporen en ervoor te zorgen dat producten aan de kwaliteitsnormen voldoen.
R
Een vorm van machinaal leren waarbij ongetrainde agenten een strategie leren door het systeem te straffen en te belonen nadat er acties zijn uitgevoerd.
AI-toepassingen die voldoen aan bepaalde ethische en morele normen.
De tak van engineering en AI die zich richt op het ontwerp, de bouw en de bediening van robots.
S
Het gebruik van AI om de emoties en meningen in tekst of spraak te analyseren en te interpreteren.
Een elektriciteitsnet dat AI en andere geavanceerde technologieën gebruikt om de opwekking, distributie en verbruik van elektriciteit te optimaliseren.
Gespecialiseerde hardware, zoals randapparaten met Graphics Processing Units (GPU's) of Language Processing Units (LPU's), is een opkomende trend in industriële AI. Deze apparaten bieden hoogwaardige rekenkracht aan de rand, waardoor AI-algoritmen in realtime kunnen worden verwerkt. Hun integratie maakt parallelle verwerking en snellere prestaties mogelijk, wat tot een snellere uitvoering van complexe AI-taken leidt. Deze lokale verwerking vermindert de latentie en de afhankelijkheid van cloudbronnen, waardoor het cruciaal is voor tijdgevoelige toepassingen. Gespecialiseerde hardware ondersteunt ook geavanceerde AI-modellen, wat leidt tot betere inzichten en betere prestaties. Bovendien verlaagt het de kosten door de noodzaak van uitgebreide cloudinfrastructuur en gegevensoverdracht tot een minimum te beperken.
Het vermogen van machines om menselijke spraak te herkennen en te interpreteren.
Een leermethode waarbij modellen voor machinaal leren met gelabelde (bekende) datasets worden getraind om een uitkomst te voorspellen.
Optimalisatie van de goederen- en materiaalstroom in een toeleveringsketen om de kosten te verlagen en de efficiëntie te verbeteren. AI wordt vaak gebruikt voor het automatiseren van processen, het detecteren van inefficiëntie, de kwaliteitscontrole van goederen en het voorspellen van de vraag.
Kunstmatige gegevens die door algoritmen worden gegenereerd, in plaats van gebeurtenissen uit de echte wereld, en worden gebruikt om Machine Learning-modellen te trainen en te valideren. De kwaliteit van de synthetische gegevens is essentieel. Het bepaalt of de AI na de training acceptabele resultaten zal opleveren.
U
Een leermethode waarbij Machine Learning-modellen patronen en groeperingen ontdekken in gegevens die eerder onbekend waren (zonder label).
V
Virtual Reality (VR) presenteert een digitaal gerenderde omgeving die een echte ruimte kan nabootsen, een alternatieve realiteit kan creëren of beide kan combineren. De gebruiker kan de virtuele ruimte verkennen vanuit de beslotenheid van thuis, op kantoor of op de fabrieksvloer.
