Искусственный интеллект и машинное обучение. Тенденции этого года

Искусственный интеллект и машинное обучение

По данным Института Гертнера, текущий год пройдет под лозунгом искусственного интеллекта и машинного обучения. Как эта стратегическая тенденция влияет на различные отрасли и как она может определять дальнейшие направления их развития?

Основой Индустрии (Industry 4.0) является продвинутая цифровизация и использование обучающемого программного обеспечения. Неудивительно, что искусственный интеллект и связанное с ним машинное обучение широко используются в промышленности. Итак, в каком направлении будет развиваться четвертая промышленная революция?

Искусственный интеллект и машинное обучение. Профилактика против прогноза

Искусственный интеллект и машинное обучение. Профилактика против прогноза

Большинство промышленных предприятий устанавливают график профилактического обслуживания оборудования заранее. С одной стороны, такие меры позволяют предотвратить дополнительные расходы, связанные с незапланированным простоем промышленных машин. С другой стороны, они могут привести к значительным финансовым потерям, связанным с профилактической заменой деталей.

Благодаря технологиям, использующим решения в области искусственного интеллекта, а также же технологиям связи, таким как сети 5G, промышленные предприятия вместо профилактики начинают применять прогнозы. Их использование благодаря постоянному мониторингу работы промышленных машин позволяет заранее генерировать прогнозы возникновения неисправностей. Отдельные диагностические индикаторы позволяют осуществлять постоянный мониторинг аномалий и производить диагностику аварийных ситуаций.

Граничная аналитика «Edge Analitics»

Прогноз поддерживается решениями в области Edge Computing, то есть алгоритмами, реализованными на периферийных устройствах. Они позволяют выявлять отклонения от «нормальной» работы промышленного оборудования на основе автоматически изученного рабочего профиля.

Цифровые близнецы в искусственном интеллекте и машинном обучении.

Цифровые близнецы

Согласно прогнозам Института Гартнера, до 2021 года половина крупных промышленных предприятий будет использовать решения, предлагаемые в составе «цифровых близнецов». Это точные, виртуальные копии физических моделей, систем или устройств. Теоретически это означает, что виртуальные симуляции будут вести себя так же и ломаться одновременно с физически существующей моделью. Основным преимуществом внедрения цифровых близнецов в отрасли является высокая экономия. По прогнозам Gartner, их использование позволит повысить КПД промышленных машин на 10%.

Контроль качества с использованием искусственного интеллекта и машинного обучения

контроль качества с использованием искусственного интеллекта и машинного обучения

Искусственный интеллект и машинное обучение также нашли применение в оценке качества при промышленном производстве. В традиционной модели контроль качества основан на устранении дефектного показателя, без всестороннего анализа причин дефекта. Контроль качества с использованием искусственного интеллекта и машинного обучения обеспечивает плавный контроль качества на протяжении всего производственного процесса. Это позволит провести тщательный анализ и сделать выводы о причинах дефекта на основе множества показателей. Это приведет к улучшению целых партий бракованной продукции. Таким образом, будет возможно сократить расходы, возникающие, в частности, от задержек на производстве, производственных потерь или человеческого фактора.

Сотрудничество между роботом и человеком с использованием искусственного интеллекта и машинного обучения

Сотрудничество между роботом и человеком

Согласно отчету Международной федерации робототехники, количество промышленных роботов возрастёт, в среднем на 15%, в течение следующих трех лет. По оценкам, к 2020 году на заводах по всему миру будет установлено более 1,7 миллиона новых промышленных роботов. Однако благодаря искусственному интеллекту и машинному обучению они не будут просто ориентированы на повторяющиеся задачи автоматов. Роботы будут более «умными», и сотрудничество с ними будет проще, эффективнее и намного безопаснее для людей. Кроме того, благодаря машинному обучению они смогут работать не только по шаблонам, но и адаптироваться к ситуации.

Перспектива использования искусственного интеллекта и машинного обучения на ближайшие годы

Тренды Исскуственного интелекта

В контексте диагностики промышленных машины использование новейших методов искусственного интеллекта и машинного обучения, позволит проводить все более эффективную диагностику и прогнозировать возможные сбои. Наличие проверенных методов, вычислительной мощности и больших данных, позволит строить системы, работающие без присмотров инженеров.

Однако новые решения не означают, что традиционный подход к организации предприятий не будет учитывается. Напротив, часть логики будет реализована на основе классического инженерного анализа в области диагностики машин.

По данным Международной аналитической фирмы Международной корпорации данных (IDC), в 2016–2020 годах расходы, связанные с внедрением решений в области искусственного интеллекта и машинного обучения, увеличатся с 8 до 47 миллиардов долларов США, при этом ежегодный темп роста составит более 50%, что свидетельствует об том что тенденции использования искусственного интеллекта и машинного обучения будут доминировать в ближайшие несколько лет.

Интересуетесь Умным городом, Умными домами, IoT, 5G и технологиями будущего? Почитайте наши статьи:

Граничные вычисления «Edge computing» — будущее индустрии

«Умный город» 2019+ Концепция умных городов развивается

Связь 5G и рынок умного дома — готовы ли мы к революции в жилье?

Новости IoT: 3 тенденции развития интернета вещей 2019

Тренды телекома 2019

Share:
Share

Добавить комментарий