Skip to main content
Ta strona jest wyświetlana przy użyciu automatycznego translatora. Czy chcesz wyświetlić ją w języku angielskim?

Trendy technologiczne 2030: Nowa era generatywnej sztucznej inteligencji

Nasz drugi raport z serii „Trendy technologiczne 2030: prognozy Siemens” analizuje rozwój generatywnej sztucznej inteligencji i jej wpływ na przemysł. Kluczowe trendy, takie jak sztuczna inteligencja oparta na agentach i modele fundamentalne, będą kształtować zastosowania przemysłowe w nadchodzących latach.

Przeczytaj raport na temat trendów

Odkrywanie potencjału sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja (AI) wniosła ogromną wartość do przemysłu w ciągu ostatnich dekad. Innowacje w uczeniu maszynowym i sieciach neuronowych umożliwiły rozwój takich rozwiązań, jak konserwacja predykcyjna czy projektowanie generatywne.Jednak wraz z niedawnym przełomem w generatywnej sztucznej inteligencji (AI) pojawiły się nowe możliwości, które – poza całym szumem medialnym i ekscytacją – przynoszą realną wartość przemysłowi. Od przemysłowych pilotów, którzy zajmują się wykwalifikowaną siłą roboczą i przyspieszają współpracę człowiek-maszyna opartą na sztucznej inteligencji, po duże modele językowe (LLM) działające jako „tłumacze” między interfejsami API w aplikacjach przemysłowych, potencjał generatywnej sztucznej inteligencji w przemyśle stale rośnie.

Kluczowe trendy, które śledzimy

Modele fundamentów przemysłowych

Modele fundamentów przemysłowych są wstępnie przeszkolone w zakresie danych branżowych, co umożliwia szybsze i dokładniejsze wdrażanie rozwiązań sztucznej inteligencji.

Sztuczna inteligencja oparta na agentach

Sztuczna inteligencja oparta na agentach odnosi się do wykorzystania systemów sztucznej inteligencji, które posiadają pewien poziom autonomii i możliwości decyzyjnych w kontekście przemysłowym.

Multimodalne LLM

Multimodalne duże modele językowe (LLM) łączą rozumienie języka z percepcją wizualną, przetwarzając dane z tekstu, obrazów i filmów oraz dane specyficzne dla branży, takie jak szeregi czasowe.

Modele krawędziowe

Brzeg przemysłowy obejmuje wdrażanie algorytmów sztucznej inteligencji i mocy obliczeniowej na brzegu sieci przemysłowych, w bliższej odległości od źródła danych.

Specjalistyczny sprzęt

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

Opanowanie nowej ery generatywnej sztucznej inteligencji: całościowa strategia

Aby zapewnić gotowość na postęp i wyzwania związane z przemysłową sztuczną inteligencją w roku 2030, kluczowe jest przyjęcie przez interesariuszy kompleksowego podejścia strategicznego.

  • Innowacja: Wspieranie kultury innowacji w organizacji, która obejmuje technologię sztucznej inteligencji.
  • Środowiska przemysłowe: Zapewnienie wymagań i standardów środowisk przemysłowych, takich jak: cyberbezpieczeństwo, redukcja szkód, zgodność z prawem i łagodzenie stronniczości w danych szkoleniowych.
  • Kultura sztucznej inteligencji: Wdrażanie rozwiązań przemysłowych zorientowanych na ekosystem sztucznej inteligencji: udostępnianie danych partnerom, klientom i ekspertom w najlepszy możliwy sposób pomoże organizacjom odnieść sukces w nadchodzącej erze sztucznej inteligencji.