Tech Trends 2030: Kolejna era generatywnej sztucznej inteligencji

inteligencji przyniosło ogromną wartość w branżach w ciągu ostatnich dziesięcioleci. Innowacje w uczeniu maszynowym i sieciach neuronowych umożliwiły rozwiązania, takie jak konserwacja predykcyjna lub projektowanie generatywne. Jednak wraz z niedawnym przełomem w generatywnej sztucznej inteligencji pojawiły się nowe możliwości, które - poza całym szumem i emocjami - dostarczają prawdziwą wartość branżom. Potencjał generatywnej sztucznej inteligencji w przestrzeni przemysłowej tylko się powiększa, począwszy od przemysłowych copilotów do walki z wykwalifikowaną siłą roboczą i przyspieszającą współpracę człowiek-maszyna opartej na sztucznej inteligencji, po duże modele językowe (LLM) jako „tłumacze” między interfejsami API w zastosowaniach przemysłowych.

Modele fundamentów przemysłowych Modele

fundamentów przemysłowych są wstępnie przeszkolone w zakresie danych branżowych, umożliwiając szybsze i dokładniejsze wdrażanie rozwiązań AI.

Agentic AI Agen

tic AI odnosi się do wykorzystania systemów AI, które posiadają pewien poziom autonomii i możliwości decyzyjnych w kontekście przemysłowym.

Multimodalne LLM

Multimodalne modele dużych języków (LLM) łączą zrozumienie języka z percepcją wizualną, przetwarzaniem danych z tekstu, obrazów i filmów oraz danych branżowych, takich jak szeregi czasowe.

Modele br

ędź przemysłowa polega na wdrażaniu algorytmów sztucznej inteligencji i mocy obliczeniowej na skraju sieci przemysłowych, w bliskiej odległości od źródła danych.

Specjalistyczny sprzęt

Specjalistyczny sprzęt — taki jak jednostki przetwarzania grafiki (GPU) lub urządzenia brzegowe obsługujące przetwarzanie języka (LPU) — zapewniają wysoką moc obliczeniową na krawędzi, umożliwiając przetwarzanie algorytmów sztucznej inteligencji w czasie rzeczywistym.

Aby zapewnić gotowość do postępów i wyzwań związanych z sztuczną inteligencją przemysłową w 2030 r., ważne jest, aby zainteresowane strony przyjęły kompleksowe podejście strategiczne.

• Innowacja: Wspieranie kultury innowacji w organizacji, która obejmuje technologię sztucznej inteligencji.
• Środowiska przemysłowe: Zapewnienie wymagań i standardów środowisk przemysłowych: cyberbezpieczeństwo, redukcja szkód, zgodność z prawem i łagodzenie stronniczości w danych szkoleniowych.
• Kultura sztucznej inteligencji: Włączenie podejścia przemysłowego zorientowanego na ekosystem AI: Udostępnianie danych partnerom, klientom i ekspertom w najlepszy sposób pomoże organizacjom odnieść sukces w wschodzącej erze sztucznej inteligencji.