Tech Trends 2030: Kolejna era generatywnej sztucznej inteligencji

Rozpakowywanie potencjału sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja przyniosła ogromną wartość w przemyśle 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 APIs w zastosowaniach przemysłowych.

Kluczowe trendy na naszym radarze

Modele fundamentów przemysłowych

Modele Fundacji Przemysłowych są wstępnie przeszkolone w zakresie danych branżowych, co umożliwia szybsze i dokładniejsze wdrażanie rozwiązań AI.

Agentyczna sztuczna inteligencja

Agentyczna sztuczna inteligencja odnosi się do wykorzystania systemów sztucznej inteligencji, 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 krawędziowe

Krawędź 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 język (LPU) — zapewniają wysoką moc obliczeniową na krawędzi, umożliwiając przetwarzanie algorytmów sztucznej inteligencji w czasie rzeczywistym.

Opanowanie nowej ery generatywnej sztucznej inteligencji: całościowa strategia

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: Umożliwienie podejścia przemysłowego zorientowanego na ecosystem sztucznej inteligencji: udostępnianie danych partnerom, klientom i ekspertom w najlepszy sposób pomoże organizacjom odnieść sukces w wschodzącej erze sztucznej inteligencji.