Tech Trends 2030: Den neste epoken med generativ AI

Utpakking av AIs potensial

AI har levert enorm verdi i bransjer de siste tiårene. Innovasjoner innen maskinlæring og nevrale nettverk muliggjorde løsninger som prediktivt vedlikehold eller generativ design. Med det nylige gjennombruddet innen generativ AI dukket det imidlertid opp nye muligheter, som - utover all hype og spenning - leverer reell verdi til bransjer. Fra industrielle copiloter til å takle dyktig arbeidskraft og akselerere AI-drevet samarbeid mellom mennesker og maskiner, til store språkmodeller (LLM-er) som «oversettere» mellom API-er i industrielle applikasjoner, generativ AIs potensial i det industrielle området bare utvides.

Viktige trender på radaren vår

Industrielle fundamentmodeller

Industrial Foundation Models er forhåndsopplært i bransjespesifikke data, noe som muliggjør raskere og mer nøyaktig distribusjon av AI-løsninger.

Agent AI

Agentisk AI refererer til bruk av AI-systemer som har et visst nivå av autonomi og beslutningsevner i industriell sammenheng.

Multimodale LLM-er

Multimodale store språkmodeller (LLM) kombinerer språkforståelse med visuell oppfatning, behandling av data fra tekst, bilder og videoer og bransjespesifikke data som tidsserier.

Edge-modeller

Industrial edge innebærer distribusjon av AI-algoritmer og prosessorkraft i utkanten av industrielle nettverk, i nærmere nærhet til datakilden.

Spesialisert maskinvare

Spesialisert maskinvare - for eksempel grafikkbehandlingsenheter (GPUer) eller språkbehandlingsenheter (LPUer) -aktiverte kantenheter - gir datakraft med høy ytelse på kanten, noe som muliggjør sanntidsbehandling av AI-algoritmer.

Mestring av den nye epoken med generativ AI: en helhetlig strategi

For å sikre beredskap for fremskrittene og utfordringene innen industriell AI i 2030, er det viktig at interessenter tar i bruk en helhetlig strategisk tilnærming.

• Innovasjon: Fremme en innovasjonskultur i organisasjonen som omfavner AI-teknologi.
• Industrielle miljøer: Sikre krav og standarder for industrielle miljøer: cybersikkerhet, skadereduksjon, lovlig overholdelse og reduksjon av skjevhet i opplæringsdata.
• Kultur av AI: Å muliggjøre en industriell AI-økosystemsentrisk tilnærming: Deling av data med partnere, kunder og eksperter på den beste måten vil hjelpe organisasjoner med å lykkes i den nye tidsalderen for AI.