all
Tech Trends 2030: Ďalšia éra generatívnej AI
Táto správa o technických trendoch skúma generatívny vývoj priemyselnej umelej inteligencie a ich vplyv na priemysel. Odhaľte kľúčové trendy a budúce scenáre.
Slovník umelej inteligencie
Oblasť AI zahŕňa širokú škálu disciplín a technológií. Tento glosár najdôležitejších kľúčových pojmov môže pomôcť rozšíriť vaše porozumenie a ponoriť sa hlbšie do tohto fascinujúceho sveta.
A
Agentická AI sa vzťahuje na pokročilé systémy AI, ktoré presahujú rámec iba reagovania na príkazy; generujú obsah, autonómne vykonávajú úlohy a dosahujú ciele. Tieto systémy kombinujú schopnosti uvažovania, pamäťové funkcie a slučky spätnej väzby, aby nezávisle plánovali a vykonávali akcie, často využívajú rôzne digitálne nástroje a prispôsobujú svoj prístup prostredníctvom učenia. Na rozdiel od tradičnej umelej inteligencie môže agentská umelá inteligencia pracovať nezávisle aj spolupracovať s inými agentmi AI, pričom robí autonómne rozhodnutia a zároveň sa prepája s rôznymi platformami a systémami na dokončenie zložitých úloh.
V priemyselnom kontexte Agentic AI zahŕňa nasadenie systémov AI, ktoré môžu nezávisle monitorovať, analyzovať a kontrolovať rôzne aspekty priemyselných operácií, ako je prediktívna údržba, kontrola kvality, riadenie zásob alebo optimalizácia výrobných procesov.
Umelá inteligencia (AI) sa vzťahuje na softvér, ktorý má schopnosť učiť sa a prispôsobovať sa. AI dokáže riešiť úlohy, ktoré vyžadujú interpretáciu významu vstupných údajov a prispôsobenie sa požiadavkám. Typicky ide o úlohy, ktoré predtým bolo možné vyriešiť iba prirodzenou inteligenciou. Existuje niekoľko typov metód AI, ktoré sa výrazne líšia z hľadiska ich oblastí použitia, potenciálu a rizík s nimi spojených. Základné princípy AI boli vyvinuté v 20. storočí. Pretože všetky metódy AI vyžadujú veľké množstvo školiacich údajov, technológia teraz získava väčší kritický význam prostredníctvom digitalizácie a veľkých dát.
Technológia, ktorá umožňuje prekrývať digitálne informácie na prostrediach a objektoch reálneho sveta, zvyčajne pomocou pohlcujúcej 3D virtuálnej reality. AR umožňuje vylepšenú verziu fyzického sveta pridaním digitálnych vizuálnych, zvukových a iných senzorických prvkov.
Systémy, ktoré môžu fungovať bez ľudského zásahu, ako sú autonómne autá a bezpilotné lietadlá.
Vozidlá, ktoré môžu prevádzkovať bez ľudského zásahu, ako sú samoriadiace autá a nákladné autá.
B
Neúmyselné predsudky alebo uprednostňovanie, ktoré sa môžu vyskytnúť v systémoch AI v dôsledku zaujatých tréningových údajov alebo algoritmov.
Veľké a zložité súbory údajov, často generované (priemyselnými) senzormi, ale aj spoločnosťami, organizáciami a ľuďmi. Keďže tieto údaje sú často neštruktúrované, neúplné alebo nesprávne, softvér, ktorý nie je založený na AI, ich zvyčajne nemôže spracovať zmysluplným spôsobom.
C
Program poháňaný AI, ktorý môže komunikovať s ľuďmi prostredníctvom textovej alebo hlasovej komunikácie.
Typ AI, ktorého cieľom je replikovať ľudské kognitívne procesy, ako je vnímanie, uvažovanie a rozhodovanie.
Podskupina AI, ktorá umožňuje počítačom extrahovať informácie z vizuálov, ako sú obrázky a videá, aby ich porozumeli a interpretovali.
Stratégie, merania a nástroje na zabezpečenie digitálnych informácií pred externými útočníkmi. AI môže byť použitá na detekciu a prevenciu kybernetických útokov a na identifikáciu a reakciu na porušenia bezpečnosti.
D
Proces analýzy a interpretácie údajov s cieľom odhaliť poznatky a prijímať informované rozhodnutia.
Počítačové systémy, ktoré sú navrhnuté tak, aby pomáhali ľuďom pri rozhodovaní poskytovaním relevantných informácií a analýz.
Podskupina strojového učenia, ktorá zahŕňa použitie neurónových sietí s viacerými vrstvami, ktoré umožňujú strojom učiť sa z údajov.
Matematický model, ktorý popisuje správanie fyzického objektu alebo procesu. V simulačnom prostredí je možné digitálne dvojča použiť na simuláciu toho, čo by sa stalo v reálnom svete, keby sa zmenili parametre systému. Digitálne dvojčatá je možné používať počas celého životného cyklu produktu vrátane fáz návrhu, výroby, prevádzky a servisu. Vizuálne reprezentácie digitálnych dvojčiat vyzerajú a správajú sa ako ich fyzické náprotivky, zrkadľujú skutočný svet a prispôsobujú sa v reálnom čase tomu, čo sa tam deje.
E
Edge Computing je typ systémovej architektúry, ktorá na rozdiel od cloud computingu približuje výpočtové a ukladanie údajov k zdrojom údajov („edge“). Pomáha skrátiť čas odozvy a množstvo energie potrebnej na prenos dát. Systémy Edge AI môžu byť implementované fyzicky blízko skutočného vykonávacieho zariadenia. Tieto zariadenia môžu spúšťať aplikácie AI bez toho, aby boli pripojené k cloudu.
AI, ktorá je navrhnutá tak, aby interagovala s fyzickým svetom a navigovala sa v ňom, často pomocou robotov alebo autonómnych vozidiel.
Štúdium a uplatňovanie morálnych princípov pri vývoji a používaní AI vrátane otázok, ako sú zaujatosť, súkromie a zodpovednosť.
AI, ktorá je navrhnutá tak, aby bola transparentná a vysvetliteľná, čo umožňuje ľuďom pochopiť, ako a prečo stroj urobil konkrétne rozhodnutie.
F
Je tréningová metóda v strojovom učení, kde viacero samostatných zariadení trénuje model strojového učenia s vlastným (samostatným) súborom údajov. S hlavným aktérom v sieti sú zdieľané iba konečné výsledky.
G
AI, ktorá je navrhnutá na generovanie nového obsahu, ako sú obrázky, videá a hudba, kombináciou a učením sa z existujúceho obsahu.
Schopnosť aplikácie, napr. CAD softvéru, autonómne generovať množstvo návrhových alternatív vzhľadom na súbor obmedzení. Používa techniky ako AI, optimalizácia a simulácia.
JA
Priemyselná AI sa vzťahuje na aplikáciu umelej inteligencie v odvetviach, ktoré tvoria chrbticu našich ekonomík — priemysel, infraštruktúra, mobilita a zdravotná starostlivosť.
Modely priemyselných nadácií (IFM) sú predškolené na údajoch špecifických pre daný priemysel, aby hlboko porozumeli „jazyku“ inžinierstva, automatizácie a výroby a umožnili rýchlejšie a presnejšie nasadenie riešení AI. Poskytujú štandardizovaný východiskový bod, šetria čas, zdroje a energiu prostredníctvom úspor z rozsahu. IFM sú prispôsobené riešeniu priemyselných výziev v reálnom svete. Pôsobia ako spravodajská vrstva za priemyselnými kopilotmi a uľahčujú prenos vedomostí a spoluprácu v rôznych odvetviach. Podporujú nielen text, obrázky a zvuk, ale aj 3D modely, 2D výkresy a ďalšie zložité štruktúry, ako sú údaje časových radov špecifické pre daný priemysel (pozri tiež Multimodálne LLM).
Priemyselná umelá inteligencia označuje úroveň kvality; spoľahlivá, bezpečná a dôveryhodná, navrhnutá tak, aby spĺňala prísne požiadavky a normy najnáročnejších profesionálnych prostredí.
Termín používaný na opis štvrtej priemyselnej revolúcie, ktorá zahŕňa integráciu AI, IoT a ďalších pokročilých technológií do výroby a priemyslu.
Sieť technických zariadení zabudovaných so senzormi, softvérom a konektivitou umožňujúcou výmenu údajov. IoT je jednou z hlavných hnacích síl digitalizácie a veľkých dát.
K
Databáza, ktorá predstavuje znalosti ako graf vzájomne prepojených uzlov a hrán, používaná pre aplikácie AI, ako je NLP a vyhľadávanie.
L
Typ jazykového modelu AI, ktorý je trénovaný na obrovskom množstve údajov, ako je napríklad GPT-3, na generovanie textu podobného človeku.
M
Podskupina AI, ktorá zahŕňa použitie algoritmov a štatistických modelov, ktoré umožňujú strojom učiť sa zo skúseností alebo údajov.
Podskupina AI, ktorá umožňuje strojom s pripojenými kamerami extrahovať vizuálne informácie na pochopenie a interpretáciu okolia.
Multimodálne LLM dokážu súčasne porozumieť a spracovávať viacero typov údajov - napríklad text, obrázky, zvuk alebo údaje senzorov. Sú integrované do aplikácií ako počítačové videnie, autonómne vozidlá a robotika. Zlepšujú rozpoznávanie objektov, porozumenie scéne a umožňujú strojom dodržiavať zložité pokyny. Multimodálne LLM majú potenciál ovplyvniť spracovanie a generovanie údajov špecifických pre daný priemysel - ako sú časové rady, 2D a 3D modely alebo údaje pre strojové videnie - rovnakým spôsobom, ako konvenčné LLM ovplyvnili spracovanie textu a reči.
N
Podskupina AI, ktorá sa zameriava na interakciu medzi počítačmi a ľudským jazykom.
Rozhranie, ktoré umožňuje ľuďom komunikovať s počítačmi pomocou prirodzených gest, reči a iných foriem prejavu.
Typ algoritmu strojového učenia, ktorý je modelovaný podľa štruktúry ľudského mozgu a používa sa na rozpoznávanie vzorcov v údajoch.
Proces analýzy zmien napätia a prúdu budov alebo strojov, ktoré pozostávajú z viacerých čiastkových zariadení s cieľom odvodiť individuálny príspevok každého zariadenia v systéme.
P
Fyzická AI sa vzťahuje na integráciu umelej inteligencie do strojov - ako sú roboty -, ktoré dokážu vnímať svoje prostredie a konať v ňom. Physical AI, inšpirovaný ľudským senzomotorickým cyklom, spracováva senzorické vstupy (napríklad 3D kamery alebo hmatové senzory), generuje z nich riadiace príkazy a umožňuje strojom vykonávať zložité úlohy adaptívne a autonómne vo fyzických 3D prostrediach.
AI informovaná o fyzike, známa tiež ako AI s vedomím fyziky, sa vzťahuje na novú triedu metód umelej inteligencie, ktoré začleňujú fyzikálne zákony priamo do tréningového procesu. Na rozdiel od konvenčných prístupov AI, ktoré sa pri učení správania vo veľkej miere spoliehajú na veľké súbory údajov, AI založená na fyzike integruje obmedzenia založené na fyzike na usmernenie učenia. To umožňuje systémom AI uvažovať a robiť predpovede, aj keď sú údaje z reálneho sveta obmedzené, využitím našich existujúcich znalostí o tom, ako funguje fyzický svet. Namiesto toho, aby sa tieto modely učili iba z príkladov, využívajú svoje znalosti z fyziky na usmernenie učenia k optimálnejším a fyzicky konzistentnejším riešeniam.
Prediktívna umelá inteligencia využíva štatistickú analýzu a strojové učenie na identifikáciu vzorcov v reálnom čase a historických prevádzkových údajoch zo strojov a zariadení, čo jej umožňuje predpovedať budúce správanie, odhaliť anomálie, predpovedať potenciálne poruchy a odporučiť údržbové akcie. Používa sa na zlepšenie zdravia a spoľahlivosti aktív, zníženie neplánovaných prestojov a podporu rýchlejšieho rozhodovania založeného na údajoch v rámci priemyselných operácií.
Použitie AI a štatistických modelov na predpovedanie budúcich udalostí alebo trendov na základe historických údajov.
Použitie AI na predpovedanie, kedy budú stroje potrebovať údržbu alebo opravy, na základe údajov v reálnom čase.
Q
Použitie AI na odhalenie chýb a zabezpečenie toho, aby výrobky spĺňali normy kvality.
R
Typ strojového učenia, kde sa netrénovaní agenti učia stratégiu prostredníctvom sankcií a odmien systému po vykonaných činnostiach.
Aplikácie AI, ktoré spĺňajú definované etické a morálne štandardy.
Odvetvie inžinierstva a AI, ktoré sa zameriava na návrh, konštrukciu a prevádzku robotov.
S
Použitie AI na analýzu a interpretáciu emócií a názorov vyjadrených v texte alebo reči.
Elektrická sieť, ktorá využíva AI a ďalšie pokročilé technológie na optimalizáciu výroby, distribúcie a spotreby elektrickej energie.
Špecializovaný hardvér, ako sú jednotky grafického spracovania (GPU) alebo okrajové zariadenia s podporou jazykového spracovania (LPU), je vznikajúcim trendom v priemyselnej umelej inteligencii. Tieto zariadenia poskytujú vysokovýkonný výpočtový výkon na okraji, čo umožňuje spracovanie algoritmov AI v reálnom čase. Ich integrácia umožňuje paralelné spracovanie a zrýchlený výkon, čo vedie k rýchlejšiemu vykonávaniu zložitých úloh AI. Toto lokálne spracovanie znižuje latenciu a závislosť od cloudových zdrojov, vďaka čomu je rozhodujúce pre časovo citlivé aplikácie. Špecializovaný hardvér tiež podporuje pokročilé modely AI, čo vedie k vylepšenému prehľadu a zlepšeniu výkonu. Okrem toho znižuje náklady tým, že minimalizuje potrebu rozsiahlej cloudovej infraštruktúry a prenosu dát.
Schopnosť strojov rozpoznať a interpretovať ľudskú reč.
Metóda učenia, pri ktorej sú modely strojového učenia trénované pomocou označených (známych) súborov údajov na predpovedanie výsledku.
Optimalizácia toku tovaru a materiálov v dodávateľskom reťazci s cieľom znížiť náklady a zvýšiť efektivitu. AI sa často používa na automatizáciu procesov, detekciu neefektívnosti, zabezpečenie kvality tovaru a predpovedanie dopytu.
Umelé údaje generované skôr algoritmami ako udalosťami v reálnom svete, ktoré sa používajú na trénovanie a validáciu modelov strojového učenia. Kvalita syntetických údajov je rozhodujúca. Určuje, či AI po tréningu prinesie prijateľné výsledky.
U
Metóda učenia, pri ktorej modely strojového učenia objavujú vzorce a zoskupenia v údajoch, ktoré boli predtým neznáme (neoznačené).
V
Virtuálna realita (VR) predstavuje digitálne vykreslené prostredie, ktoré dokáže replikovať skutočný priestor, vytvoriť alternatívnu realitu alebo kombinovať tieto dva. Používateľ je schopný preskúmať virtuálny priestor z hraníc domova, kancelárie alebo továrne.
