all
Tech Trends 2030: Nästa era av generativ AI
Denna Tech Trends-rapport utforskar generativ industriell AI-utveckling och deras branschpåverkan. Upptäck viktiga trender och framtida scenarier.
Ordlista för artificiell intelligens
AI-området omfattar ett brett spektrum av discipliner och tekniker. Denna ordlista med de viktigaste nyckeltermerna kan hjälpa till att bredda din förståelse och fördjupa dig djupare i denna fascinerande värld.
EN
Agentic AI hänvisar till avancerade AI-system som går utöver att bara svara på kommandon; de genererar innehåll, utför autonomt uppgifter och uppnår mål. Dessa system kombinerar resonemangsfunktioner, minnesfunktioner och återkopplingsslingor för att självständigt planera och utföra åtgärder, ofta med hjälp av olika digitala verktyg och anpassa deras tillvägagångssätt genom lärande. Till skillnad från traditionell AI kan agentic AI fungera både oberoende och i samarbete med andra AI-agenter, fatta autonoma beslut samtidigt som de interagerar med olika plattformar och system för att slutföra komplexa uppgifter.
I det industriella sammanhanget innebär Agentic AI att distribuera AI-system som oberoende kan övervaka, analysera och kontrollera olika aspekter av industriell verksamhet, såsom prediktivt underhåll, kvalitetskontroll, lagerhantering eller optimering av produktionsprocesser.
Artificiell intelligens (AI) avser programvara som har förmågan att lära sig och anpassa sig. AI kan lösa uppgifter som kräver att den tolkar innebörden av indata och anpassar sig till kraven. Vanligtvis är det uppgifter som tidigare bara kunde lösas med naturlig intelligens. Det finns flera typer av AI-metoder, som skiljer sig avsevärt när det gäller deras tillämpningsområden, deras potential och riskerna med dem. De grundläggande principerna för AI utvecklades på 1900-talet. Eftersom alla AI-metoder kräver stora mängder träningsdata får tekniken nu ökad kritisk relevans genom digitalisering och big data.
En teknik som gör att digital information kan överlagras på verkliga miljöer och objekt, vanligtvis med uppslukande 3D Virtual Reality. AR tillåter en förbättrad version av den fysiska världen genom att lägga till digital visuell, ljud och andra sensoriska element.
System som kan fungera utan mänsklig inblandning, till exempel självkörande bilar och drönare.
Fordon som kan köras utan mänsklig inblandning, till exempel självkörande bilar och lastbilar.
B
Oavsiktliga fördomar eller favoritism som kan uppstå i AI-system på grund av partiska träningsdata eller algoritmer.
Stora och komplexa datamängder, ofta genererade av (industriella) sensorer, men också av företag, organisationer och människor. Eftersom dessa data ofta är ostrukturerade, ofullständiga eller felaktiga, kan icke-AI-driven programvara vanligtvis inte bearbeta dem på ett meningsfullt sätt.
C
Ett AI-drivet program som kan interagera med människor genom text- eller röstkommunikation.
En typ av AI som syftar till att replikera mänskliga kognitiva processer, såsom uppfattning, resonemang och beslutsfattande.
En delmängd av AI som gör det möjligt för datorer att extrahera information från bilder, till exempel bilder och videor, för att förstå och tolka dem.
Strategier, mätningar och verktyg för att skydda digital information från externa angripare. AI kan användas för att upptäcka och förhindra cyberattacker och för att identifiera och svara på säkerhetsöverträdelser.
D
Processen att analysera och tolka data för att avslöja insikter och fatta välgrundade beslut.
Datorsystem som är utformade för att hjälpa människor att fatta beslut genom att tillhandahålla relevant information och analys.
En delmängd av maskininlärning som involverar användning av neurala nätverk med flera lager för att göra det möjligt för maskiner att lära av data.
En matematisk modell som beskriver beteendet hos ett fysiskt objekt eller en process. I en simuleringsmiljö kan en digital tvilling användas för att simulera vad som skulle hända i den verkliga världen om systemets parametrar skulle ändras. Digitala tvillingar kan användas under hela produktens livscykel, inklusive design-, tillverknings-, drift- och servicefaserna. Visuella representationer av digitala tvillingar ser ut och beter sig som sina fysiska motsvarigheter, speglar den verkliga världen och anpassar sig i realtid till vad som händer där.
E
Edge Computing är en typ av systemarkitektur som, till skillnad från cloud computing, för databehandling och datalagring närmare datakällorna (”edge”). Det hjälper till att minska svarstiderna och mängden energi som krävs för dataöverföring. Edge AI-system kan implementeras fysiskt nära den faktiska exekveringsenheten. Dessa enheter kan köra AI-applikationer utan att vara anslutna till molnet.
AI som är utformad för att interagera med och navigera i den fysiska världen, ofta genom användning av robotar eller autonoma fordon.
Studien och tillämpningen av moraliska principer vid utveckling och användning av AI, inklusive frågor som partiskhet, integritet och ansvarsskyldighet.
AI som är utformad för att vara transparent och förklarbar, vilket gör det möjligt för människor att förstå hur och varför en maskin fattade ett visst beslut.
F
Är en träningsmetod inom maskininlärning där flera separata enheter tränar en maskininlärningsmodell med sin egen (separata) dataset. Endast slutresultaten delas med huvudaktören i nätverket.
G
AI som är utformad för att generera nytt innehåll, till exempel bilder, videor och musik genom att kombinera och lära av befintligt innehåll.
Möjlighet hos en applikation, t.ex. CAD-programvara, att autonomt generera ett antal designalternativ givet en uppsättning begränsningar. Använder tekniker som AI, optimering och simulering.
JAG
Industriell AI avser tillämpningen av AI inom de branscher som utgör ryggraden i våra ekonomier - industri, infrastruktur, mobilitet och sjukvård.
Industrial Foundation Models (IFM) är förutbildade i branschspecifika data för att djupt förstå ”språket” inom teknik, automatisering och tillverkning och för att möjliggöra snabbare och mer exakt distribution av AI-lösningar. De ger en standardiserad utgångspunkt, vilket sparar tid, resurser och energi genom stordriftsfördelar. IFM är skräddarsydda för att lösa verkliga industriella utmaningar. De fungerar som intelligenslagret bakom Industrial Copilots och underlättar kunskapsöverföring och samarbete mellan sektorer. De stöder inte bara text, bilder och ljud utan även 3D-modeller, 2D-ritningar och andra komplexa strukturer som branschspecifika tidsseriedata (se även Multimodal LLM).
AI i industriell kvalitet betecknar en kvalitetsnivå; pålitlig, säker och pålitlig, utformad för att uppfylla de stränga kraven och standarderna i de mest krävande professionella miljöerna.
En term som används för att beskriva den fjärde industriella revolutionen, som involverar integration av AI, IoT och annan avancerad teknik i tillverkning och industri.
Nätverket av tekniska enheter inbäddade med sensorer, programvara och anslutning för att möjliggöra datautbyte. IoT är en av de viktigaste drivkrafterna för digitalisering och big data.
K
En databas som representerar kunskap som en graf över sammankopplade noder och kanter, som används för AI-applikationer som NLP och sökning.
L
En typ av AI-språkmodell som tränas på enorma mängder data, till exempel GPT-3, för att generera människoliknande text.
M
En delmängd av AI som involverar användning av algoritmer och statistiska modeller för att göra det möjligt för maskiner att lära av erfarenhet eller data.
En delmängd av AI som gör det möjligt för maskiner med anslutna kameror att extrahera visuell information för att förstå och tolka sin omgivning.
Multimodala LLM kan förstå och bearbeta flera typer av data - till exempel text, bilder, ljud eller sensordata - samtidigt. De är integrerade i applikationer som datorseende, autonoma fordon och robotik. De förbättrar objektigenkänning, scenförståelse och gör det möjligt för maskiner att följa komplexa instruktioner. Multimodala LLM har potential att påverka bearbetningen och genereringen av branschspecifika data - till exempel tidsserier, 2D- och 3D-modeller eller data för maskinsyn - på samma sätt som konventionella LLMs har påverkat text- och talbehandling.
N
En delmängd av AI som fokuserar på interaktionen mellan datorer och mänskligt språk.
Ett gränssnitt som gör det möjligt för människor att interagera med datorer med hjälp av naturliga gester, tal och andra uttrycksformer.
En typ av maskininlärningsalgoritm som modelleras efter strukturen i den mänskliga hjärnan och används för att känna igen mönster i data.
En process för att analysera förändringar i spänning och ström i byggnader eller maskiner som omfattar flera underenheter för att härleda det individuella bidraget från varje enhet i systemet.
P
Fysisk AI hänvisar till integrationen av artificiell intelligens i maskiner - som robotar - som kan känna av sin miljö och agera inom den. Inspirerad av den mänskliga sensorimotorcykeln bearbetar Fysisk AI sensoriska ingångar (som 3D-kameror eller taktila sensorer), genererar kontrollkommandon från dem och gör det möjligt för maskiner att utföra komplexa uppgifter adaptivt och autonomt i fysiska 3D-miljöer.
Fysikinformerad AI, även känd som fysikmedveten AI, hänvisar till en ny klass av artificiell intelligensmetoder som införlivar fysiklagar direkt i träningsprocessen. Till skillnad från konventionella AI-metoder som är starkt beroende av stora datamängder för att lära sig beteende, integrerar fysikinformerad AI fysikbaserade begränsningar för att vägleda lärande. Detta gör det möjligt för AI-system att resonera och göra förutsägelser även när verkliga data är begränsade, genom att utnyttja vår befintliga kunskap om hur den fysiska världen fungerar. Istället för att bara lära av exempel använder dessa modeller sin fysikkunskap för att styra inlärningen mot mer optimala och fysiskt konsekventa lösningar.
Prediktiv AI utnyttjar statistisk analys och maskininlärning för att identifiera mönster i realtid och historiska driftsdata från maskiner och utrustning, vilket gör det möjligt att förutsäga framtida beteenden, upptäcka avvikelser, förutsäga potentiella fel och rekommendera underhållsåtgärder. Den används för att förbättra tillgångarnas hälsa och tillförlitlighet, minska oplanerade driftstopp och stödja snabbare datadrivet beslutsfattande i hela industriverksamheten.
Användning av AI och statistiska modeller för att förutsäga framtida händelser eller trender baserat på historiska data.
Användning av AI för att förutsäga när maskiner behöver underhåll eller reparationer, baserat på realtidsdata.
Q
Användning av AI för att upptäcka defekter och säkerställa att produkter uppfyller kvalitetsstandarder.
R
En typ av maskininlärning där otränade agenter lär sig en strategi genom påföljder och belöningar av systemet efter utförda åtgärder.
AI-applikationer som uppfyller definierade etiska och moraliska standarder.
Den gren av teknik och AI som fokuserar på design, konstruktion och drift av robotar.
S
Användningen av AI för att analysera och tolka känslor och åsikter som uttrycks i text eller tal.
Ett elnät som använder AI och annan avancerad teknik för att optimera generering, distribution och förbrukning av el.
Specialiserad hårdvara, till exempel grafikprocessorenheter (GPU) eller LPU:er (Language Processing Units) aktiverade edge-enheter, är en framväxande trend inom industriell AI. Dessa enheter ger högpresterande datorkraft vid kanten, vilket möjliggör realtidsbearbetning av AI-algoritmer. Deras integration möjliggör parallell bearbetning och snabbare prestanda, vilket resulterar i snabbare utförande av komplexa AI-uppgifter. Denna lokala bearbetning minskar latens och beroende av molnresurser, vilket gör den avgörande för tidskänsliga applikationer. Specialiserad hårdvara stöder också avancerade AI-modeller, vilket leder till förbättrade insikter och förbättrad prestanda. Dessutom minskar det kostnaderna genom att minimera behovet av omfattande molninfrastruktur och dataöverföring.
Maskiners förmåga att känna igen och tolka mänskligt tal.
En inlärningsmetod där maskininlärningsmodeller tränas med märkta (kända) datamängder för att förutsäga ett resultat.
Flödesoptimering av varor och material i en leveranskedja för att minska kostnaderna och förbättra effektiviteten. AI används ofta för processautomation, ineffektivitetsdetektering, kvalitetssäkring av varor och efterfrågeprognoser.
Artificiella data genererade av algoritmer snarare än verkliga händelser som används för att träna och validera maskininlärningsmodeller. Kvaliteten på de syntetiska uppgifterna är avgörande. Det avgör om AI kommer att ge acceptabla resultat efter träning.
U
En inlärningsmetod där maskininlärningsmodeller upptäcker mönster och grupperingar i data som tidigare är okända (omärkta).
V
Virtual Reality (VR) presenterar en digitalt renderad miljö som kan replikera ett verkligt utrymme, skapa en alternativ verklighet eller kombinera de två. Användaren kan utforska det virtuella utrymmet från hemmet, kontoret eller fabriksgolvet.
