kunstig intelligens (AI) er en af de mest lovende teknologier til vækst i dag. Ifølge de seneste data frigivet af konsulentfirmaet Gartner organisationer, der har implementeret AI voksede fra 4 til 14% mellem 2018 og 2019.
faktisk inkluderer det samme konsulentfirma kunstig intelligens i sine teknologitendenser for året 2020. Specifikt fokuserede AI på at forbedre IT-sikkerheden.
AI er en nøgleteknologi i industri 4.0 på grund af alle de fordele, det medfører for virksomheder, og alle dem, der ønsker at starte en digital transformationsproces, bliver nødt til at vedtage den i deres processer.
hvad er kunstig intelligens?
begrebet kunstig intelligens har eksisteret i lang tid. Faktisk skabte John McCarthy udtrykket kunstig intelligens i 1950, og Alan Turing begyndte allerede at tale om denne virkelighed samme år i en artikel med titlen “Computing Machinery and Intelligence”.
siden da har denne disciplin inden for datalogi udviklet sig meget.”begrænsningsaktiverede algoritmer eksponeret af repræsentationer, der understøtter looping-modeller, der forbinder tanke, opfattelse og handling. “
andre forfattere, såsom DataRobot CEO Jeremy Achin, definerer kunstig intelligens som et computersystem, der bruges til maskiner til at udføre arbejde, der kræver menneskelig intelligens.for lederen af Tech targets teknologiske encyklopædi, Margaret Rose, er det et system, der simulerer forskellige menneskelige processer såsom læring, ræsonnement og selvkorrektion.
som vi kan se, henviser de tre definitioner af AI til maskiner eller computersystemer, der tænker. De udsender ræsonnement, der efterligner menneskelig intelligens til at udføre opgaver, som kun mennesker kan udføre.
Du kan også lide: hvad er digital transformation: myter og sandheder
andre kilder går dog videre og definerer AI som et computersystem, der bruges til at løse komplekse problemer, der ligger uden for den menneskelige hjernes kapacitet.i denne forstand udnytter AI maskinernes kraft til at løse komplekse problemer, som det menneskelige sind ikke kan nå.Tegmark skyder i denne retning og siger, at “da alt, hvad vi kan lide ved vores civilisation, er et produkt af vores intelligens, har forstærkning af vores menneskelige intelligens med kunstig intelligens potentialet til at hjælpe civilisationen med at blomstre som aldrig før”.
vedrørende dette problem gennemførte Google Deep Mind og Oksford University forskning, hvis konklusioner tyder på, at AI er i stand til at dechiffrere beskadigede og ulæselige antikke græske tekster. Mens fejlfrekvensen for historikere og epigrafer er 57.3%, fejlfrekvensen for algoritmen, der er ansvarlig for denne bedrift, er 30,1%.
disse eksempler viser os, hvordan AI går ud over den menneskelige kapacitet til at løse komplekse problemer. Men hvordan fungerer AI?
hvordan virker AI?
AI arbejder gennem algoritmer, der virker ud fra programmeringsregler og dens delmængde maskinlæring (ML) og de forskellige ML-teknikker såsom dyb læring (DL).
maskinlæring (ML)
det er en gren af kunstig intelligens og en af de mest almindelige, der er ansvarlig for at udvikle teknikker til de algoritmer, der er udviklet til at lære og forbedre sig over tid. Det involverer en stor mængde kode og komplekse matematiske formler for at gøre det muligt for maskiner at finde løsningen på et givet problem.
dette aspekt af AI er et af de mest udviklede til kommercielle eller forretningsmæssige formål på nuværende tidspunkt, da det bruges til hurtigt at behandle store mængder data og deponere dem på en måde, der er forståelig for mennesker.
et klart eksempel på dette er data fra produktionsanlæg, hvor de tilsluttede elementer føder en konstant strøm af data om maskinstatus, produktion, funktionalitet, temperatur osv. til en central kerne.
denne enorme mængde data, der stammer fra produktionsprocessen, skal analyseres for at opnå kontinuerlig forbedring og passende beslutningstagning, men mængden af disse data betyder, at mennesker skal bruge meget tid (dage) på analyse og sporbarhed.
Dette er, når maskinlæring kommer i spil, så data kan analyseres, da de er indarbejdet i produktionsprocessen og identificere mønstre eller anomalier i drift hurtigere og mere præcist. På denne måde kan advarsler eller advarsler udløses til beslutningstagning.
ML er imidlertid en relativt bred kategori. Udviklingen af disse kunstige intelligensnoder har givet anledning til det, der nu er kendt som Deep Learning (DL).
dyb læring (dl)
det er en endnu mere specifik version af maskinlæring (ML), der henviser til et sæt algoritmer (eller neurale netværk), der er designet til maskinlæring og deltager i ikke-lineær ræsonnement.i denne teknik er algoritmerne grupperet i kunstige neurale netværk, der er beregnet til at fungere som de menneskelige neurale netværk, der er til stede i hjernen. Det er en teknik, der giver dig mulighed for at lære på en dyb måde uden en bestemt kode til det.
dyb læring er grundlæggende for at udføre meget mere avancerede funktioner, der muliggør analyse af en lang række faktorer på samme tid.for eksempel bruges dyb læring til at kontekstualisere de oplysninger, der modtages af sensorerne, der bruges i autonome biler: afstanden til objekter, den hastighed, hvormed de bevæger sig, forudsigelser baseret på den bevægelse, de foretager osv. De bruger disse oplysninger til blandt andet at beslutte, hvordan og hvornår de skal skifte baner.
Vi er stadig på et stadium, hvor DL stadig er i et meget tidligt stadium af udviklingen af sit fulde potentiale. Vi ser, at det i stigende grad bruges i erhvervslivet ved at konvertere data til meget mere detaljerede og skalerbare sæt.
AI i erhvervsmiljø
AI bruges allerede i mange kommercielle applikationer og produktionsapplikationer, herunder automatisering, sprogbehandling og produktionsdataanalyse.
dette gør det muligt for virksomheder på et generelt niveau at optimere både deres fremstillingsprocesser, operationer og forbedre deres interne effektivitet. AI arbejder gennem forskellige computerprogrammeringsregler, der gør det muligt for en maskine at opføre sig som et menneske og løse problemer.
virksomhedernes interesse i at implementere AI-teknikker i deres processer ligger i de fordele, det medfører.
fordele ved AI
forskellige stemmer i teknologisektoren forsvarer fordelene ved kunstig intelligens (AI).Infinia ML ‘ s produktchef, Andy Chan, ved en TED-samtale med over 40.000 besøg på Youtube, nedbryder de forskellige fordele ved AI på arbejdspladsen.Kai-Fu Lee, grundlægger af venturekapitalfonden Sinovation Ventures og en førende figur inden for teknologi, beskriver også de vigtigste fordele ved AI i en TED Talks-video med over 600.000 skuespil.
under hensyntagen til disse to eksperter ville disse være de vigtigste fordele ved AI anvendt på en erhvervssektor:
- 1. Automatiserer processerne.Kunstig intelligens gør det muligt for robotter at udvikle gentagne, rutinemæssige og procesoptimeringsopgaver automatisk og uden menneskelig indgriben.
- 2. Forbedre kreative opgaver. AI frigør folk fra rutinemæssige og gentagne opgaver og giver dem mulighed for at bruge mere tid på kreative funktioner.
Du kan også være interesseret i at læse: Hvordan Integra kan hjælpe med driftsmiljøet i din virksomhed
- 3. Giver præcision.Anvendelsen af AI er i stand til at give større præcision end mennesker, for eksempel i industrielle miljøer kan maskiner træffe beslutninger, der tidligere blev taget manuelt eller overvåget uden AI.
- 4. Reducerer menneskelige fejl. AI reducerer fejl forårsaget af menneskelige begrænsninger. I nogle produktionslinjer bruges AI til ved hjælp af infrarøde sensorer at detektere små revner eller defekter i dele, der ikke kan påvises af det menneskelige øje.
- 5. Reducerer tid brugt på dataanalyse. Det gør det muligt at analysere og udnytte de data, der stammer fra produktionen, i realtid.
- 6. Forudsigelig vedligeholdelse. Det giver mulighed for at udføre en vedligeholdelse af det industrielle udstyr baseret på tidspunkter og driftsbetingelser for det samme, hvilket gør det muligt at øge dets ydeevne og livscyklus.
- 7. Forbedring af beslutningstagningen på både produktions-og forretningsniveau. Ved at have mere information på en struktureret måde giver det hver af de ansvarlige mulighed for at træffe beslutninger på en hurtigere og mere effektiv måde.
- 8. Kontrol og optimering af produktive processer og produktionslinjer gennem AI opnås mere effektive, fejlfri processer, hvilket opnår større kontrol over produktionslinjer i virksomheden.
- 9. Øget produktivitet og kvalitet i produktionen. AI øger ikke kun produktiviteten på maskinniveau, det gør også arbejdstagerne mere produktive og øger kvaliteten af det arbejde, de udfører. At have mere information giver dem mulighed for at få et mere fokuseret syn på deres arbejde og træffe bedre beslutninger.
risici og barrierer for AI
nogle stemmer mener, at kunstig intelligens (AI) har risici. Især hvis AI ‘ s potentiale udforskes og ikke kun er begrænset til at gengive menneskelige opgaver. Forfattere som Stephen høg eller Bill Gates og forskellige forskere har udtrykt deres bekymring over AI.
med hensyn til adgangsbarrierer ville disse være nogle af de mest almindelige, der kan forekomme i erhvervsmiljøet:
- datatilgængelighed. Ofte præsenteres data isoleret på tværs af virksomheder eller er inkonsekvente og af lav kvalitet, hvilket udgør en betydelig udfordring for virksomheder, der søger at skabe værdi fra AI i skala. For at overvinde denne barriere vil det være afgørende at udarbejde en klar strategi fra starten, så der kan udvindes data på en organiseret og konsekvent måde.
- mangel på kvalificerede fagfolk. En anden hindring, der ofte opstår på forretningsniveau for vedtagelse af AI, er manglen på profiler med færdigheder og erfaring i denne type implementeringer. Det er afgørende i disse tilfælde at have fagfolk, der allerede har arbejdet med projekter af samme størrelse.
Oplev de projekter, der er udviklet af Integras professionelle team
- omkostningerne og implementeringstiden for AI-projekter. Omkostningerne ved implementering, både på det tidspunkt og det økonomiske niveau, er en meget vigtig faktor i valget af at udføre denne type projekter. Virksomheder, der mangler interne færdigheder eller ikke er fortrolige med AI-systemer, skal værdsætte outsourcing af både implementering og vedligeholdelse for at opnå vellykkede resultater i deres projekt.
kort sagt er AI blevet en meget vigtig ressource for virksomheder, da det giver dem mulighed for at være meget mere konkurrencedygtige og opnå større fordele, især i fremstillings-og produktionsmiljøer.
det er af alle disse grunde, at disse typer professionelle profiler i stigende grad efterspørges i den industrielle sektor, hvilket gør det vigtigt at have grupper af eksperter på området til at udvikle effektive strategier til digital transformation.
tænker du på digital transfroming af din virksomhed? Vi hjælper dig med dit projekt.
Kontakt os!