kunstmatige intelligentie (AI) is een van de meest veelbelovende technologieën voor groei vandaag. Volgens recente gegevens vrijgegeven door het adviesbureau Gartner organisaties die AI hebben geïmplementeerd groeide van 4 naar 14% tussen 2018 en 2019.
in feite neemt hetzelfde adviesbureau Kunstmatige Intelligentie op in zijn technologische trends voor het jaar 2020. Specifiek, AI gericht op het verbeteren van de IT-beveiliging.
AI is een belangrijke technologie in industrie 4.0 vanwege alle voordelen die het biedt voor bedrijven en iedereen die een digitaal transformatieproces wil starten, zou het in hun processen moeten overnemen.
Wat is kunstmatige intelligentie?
Het concept van kunstmatige intelligentie bestaat al lange tijd. In feite creëerde John McCarthy de term kunstmatige intelligentie in 1950 en Alan Turing begon in datzelfde jaar al over deze realiteit te praten in een artikel getiteld “Computing Machinery and Intelligence”.
sindsdien is deze discipline van de informatica sterk geëvolueerd.voor het Massachusetts Institute of Technology professor Patrick H. Winston zijn IA “constraint enabled algorithms exposed by representations that support looping models that link thought, perception and action. “
andere auteurs, zoals Datarobot CEO Jeremy Achin, definiëren kunstmatige intelligentie als een computersysteem dat wordt gebruikt voor machines om werk uit te voeren dat menselijke intelligentie vereist.
voor de technologische encyclopedie van het hoofd van Tech Target, Margaret Rose, is het een systeem dat verschillende menselijke processen simuleert, zoals leren, redeneren en zelfcorrectie.
zoals we kunnen zien, verwijzen de drie definities van AI naar machines of computersystemen die denken. Ze zenden redeneren uit die menselijke intelligentie nabootsen om taken uit te voeren die alleen mensen kunnen doen.
u vindt het misschien ook leuk: Wat is digitale transformatie: mythes en waarheden
andere bronnen gaan echter verder en definiëren AI als een computersysteem dat wordt gebruikt om complexe problemen op te lossen die de capaciteit van het menselijk brein te boven gaan.in deze zin maakt AI gebruik van de kracht van machines om complexe problemen op te lossen die de menselijke geest niet kan bereiken.de voorzitter van het Future Life Institute, Max Tegmark, schiet in deze richting en stelt dat “aangezien alles wat we leuk vinden aan onze beschaving een product is van onze intelligentie, heeft het versterken van onze menselijke intelligentie met kunstmatige intelligentie het potentieel om de beschaving te helpen bloeien als nooit tevoren”.met betrekking tot dit onderwerp voerden Google Deep Mind en Oxford University onderzoek uit waarvan de conclusies aantonen dat AI in staat is beschadigde en onleesbare Oud-Griekse teksten te ontcijferen. Terwijl het foutenpercentage van historici en epigraphers 57 is.3%, het foutenpercentage van het algoritme dat verantwoordelijk is voor deze prestatie is 30,1%.
deze voorbeelden laten zien hoe AI verder gaat dan de menselijke capaciteit om complexe problemen op te lossen. Maar hoe werkt AI?
Hoe werkt AI?
AI werkt via algoritmen die handelen vanuit programmeerregels en de subset Machine Learning (ML) en de verschillende ML-technieken zoals Deep Learning (DL).
Machine Learning (ML)
Het is een tak van kunstmatige intelligentie en een van de meest voorkomende die verantwoordelijk is voor het ontwikkelen van technieken voor de algoritmen die zijn ontwikkeld om te leren en te verbeteren in de tijd. Het gaat om een grote hoeveelheid code en complexe wiskundige formules om machines in staat te stellen de oplossing voor een bepaald probleem te vinden.
dit aspect van AI is een van de meest ontwikkelde voor commerciële of zakelijke doeleinden op dit moment, omdat het wordt gebruikt om grote hoeveelheden gegevens snel te verwerken en op een voor mensen begrijpelijke manier te deponeren.
een duidelijk voorbeeld hiervan zijn gegevens van productie-installaties waar de aangesloten elementen een constante stroom van gegevens over de status van de machine, productie, functionaliteit, temperatuur, enz.voeden. naar een centrale kern.
deze enorme hoeveelheid gegevens afkomstig van het productieproces moet worden geanalyseerd om continue verbetering en passende besluitvorming te bereiken, maar het volume van deze gegevens betekent dat mensen veel tijd (dagen) moeten besteden aan analyse en traceerbaarheid.
Dit is het moment waarop Machine Learning in het spel komt, waardoor gegevens kunnen worden geanalyseerd terwijl ze in het productieproces worden opgenomen en patronen of anomalieën sneller en nauwkeuriger kunnen worden geïdentificeerd. Op deze manier kunnen waarschuwingen of waarschuwingen worden geactiveerd voor de besluitvorming.
De ML is echter een relatief brede categorie. De ontwikkeling van deze kunstmatige intelligentie knooppunten heeft geleid tot wat nu bekend staat als Deep Learning (DL).
Deep Learning (DL)
Het is een nog specifiekere versie van Machine Learning (ML) die verwijst naar een reeks algoritmen (of neurale netwerken) die zijn ontworpen voor machine learning en deelnemen aan niet-lineair redeneren.
in deze techniek worden de algoritmen gegroepeerd in kunstmatige neurale netwerken die bedoeld zijn om op te treden als de menselijke neurale netwerken die aanwezig zijn in de hersenen. Het is een techniek die je in staat stelt om op een diepe manier te leren zonder een specifieke code ervoor.
Deep Learning is van fundamenteel belang om veel meer geavanceerde functies uit te voeren die de analyse van een breed scala van factoren tegelijkertijd mogelijk maken.
bijvoorbeeld, Deep Learingwordt gebruikt om de informatie te contextualiseren die wordt ontvangen door de sensoren die worden gebruikt in autonome auto ‘ s: de afstand van objecten, De snelheid waarmee ze bewegen, voorspellingen op basis van de beweging die ze maken, enz. Ze gebruiken deze informatie onder andere om te beslissen hoe en wanneer ze van rijstrook veranderen.
We bevinden ons nog in een stadium waarin de DL zich nog in een zeer vroeg stadium van ontwikkeling van zijn volledige potentieel bevindt. We zien dat het steeds meer wordt gebruikt in het bedrijfsleven door het omzetten van gegevens in veel meer gedetailleerde en schaalbare sets.
AI in bedrijfsklimaat
AI wordt al gebruikt in veel commerciële en productietoepassingen, waaronder automatisering, taalverwerking en analyse van productiegegevens.
Dit maakt het mogelijk dat bedrijven in het algemeen hun productieprocessen en-activiteiten optimaliseren en hun interne efficiëntie verbeteren.
AI werkt door middel van verschillende computerprogrammeerregels die een machine in staat stellen zich als een mens te gedragen en problemen op te lossen.
het belang van bedrijven bij het toepassen van AI-technieken in hun processen ligt in de voordelen die dit met zich meebrengt.
voordelen van AI
verschillende stemmen in de technologiesector verdedigen de voordelen van kunstmatige intelligentie (AI).de productmanager van Infinia ML, Andy Chan, geeft tijdens een TED Talks met meer dan 40.000 bezoeken op Youtube een overzicht van de verschillende voordelen van AI op het werk.Kai-Fu Lee, oprichter van het venture capital fund Sinovation Ventures en een vooraanstaand figuur op het gebied van technologie, beschrijft ook de belangrijkste voordelen van AI in een TED Talks video met meer dan 600.000 toneelstukken.rekening houdend met deze twee deskundigen zouden dit de belangrijkste voordelen zijn van AI toegepast op een bedrijfssector:
- 1. Automatiseert de processen.Kunstmatige intelligentie stelt robots in staat om repetitieve, routine-en procesoptimalisatietaken automatisch en zonder menselijke tussenkomst te ontwikkelen.
- 2. Verbeter creatieve taken. AI bevrijdt mensen van routine en repetitieve taken en stelt hen in staat om meer tijd te besteden aan creatieve functies.
mogelijk bent u ook geïnteresseerd in het lezen: Hoe Nexus Integra kan helpen met de werkomgeving van uw bedrijf
- 3. Zorgt voor precisie.De toepassing van AI kan grotere precisie bieden dan mensen, bijvoorbeeld in industriële omgevingen, machines kunnen beslissingen nemen die eerder handmatig werden gemaakt of gecontroleerd zonder AI.
- 4. Vermindert menselijke fouten. AI vermindert storingen veroorzaakt door menselijke beperkingen. In sommige productielijnen, wordt AI gebruikt om, door middel van infrarode sensoren, kleine scheuren of defecten in delen te ontdekken die door het menselijk oog niet worden ontdekt.
- 5. Vermindert tijd besteed aan data-analyse. Het maakt het mogelijk om de analyse en exploitatie van de gegevens die afkomstig zijn van de productie in real time uit te voeren.
- 6. Voorspellend onderhoud. Het maakt het mogelijk om een onderhoud van de industriële apparatuur op basis van de tijden en de omstandigheden van de werking van dezelfde, waardoor de prestaties en de levenscyclus te verhogen uit te voeren.
- 7. Verbetering van de besluitvorming op zowel productie-als bedrijfsniveau. Door meer informatie op een gestructureerde manier te hebben, stelt het elk van de verantwoordelijken in staat om sneller en efficiënter beslissingen te nemen.
- 8. Controle en optimalisatie van productieprocessen en productielijnen door AI worden efficiëntere, foutloze processen bereikt, waardoor meer controle over productielijnen in het bedrijf wordt verkregen.
- 9. Verhoging van de productiviteit en kwaliteit van de productie. AI verhoogt niet alleen de productiviteit op machineniveau, het maakt werknemers ook productiever en verhoogt de kwaliteit van het werk dat ze doen. Het hebben van meer informatie stelt hen in staat om een meer gerichte blik op hun werk te hebben en betere beslissingen te nemen.
risico ’s en barrières van AI
sommige stemmen geloven dat kunstmatige intelligentie (AI) risico’ s heeft. Vooral als het potentieel van AI wordt onderzocht en niet alleen beperkt tot het reproduceren van menselijke taken. Auteurs zoals Stephen Hawking of Bill Gates en verschillende onderzoekers hebben hun bezorgdheid over AI geuit.
wat de toegangsdrempels betreft, zijn dit enkele van de meest voorkomende die zich in het bedrijfsklimaat kunnen voordoen:
- beschikbaarheid van gegevens. Vaak worden gegevens afzonderlijk gepresenteerd tussen bedrijven of zijn ze inconsistent en van lage kwaliteit, wat een grote uitdaging vormt voor bedrijven die waarde willen creëren uit AI op schaal. Om deze barrière te overwinnen is het van essentieel belang om vanaf het begin een duidelijke strategie op te stellen, zodat alle gegevens op een georganiseerde en consistente manier kunnen worden geëxtraheerd.
- gebrek aan gekwalificeerde professionals. Een ander obstakel dat vaak optreedt op bedrijfsniveau voor de adoptie van AI is de schaarste aan profielen met vaardigheden en ervaring in dit soort implementaties. Het is in deze gevallen van cruciaal belang om professionals te hebben die al aan projecten van dezelfde omvang hebben gewerkt.
ontdek de projecten ontwikkeld door het professionele team van Nexus Integra
- De kosten en implementatietijd van AI-projecten. De kosten van de uitvoering, zowel op het moment als op het economische niveau, zijn een zeer belangrijke factor bij de keuze om dit soort projecten uit te voeren. Bedrijven die interne vaardigheden missen of niet bekend zijn met AI-systemen, moeten de outsourcing van zowel implementatie als onderhoud waarderen om succesvolle resultaten te behalen in hun project.
kortom, AI is een zeer belangrijke hulpbron geworden voor bedrijven omdat het hen in staat stelt veel concurrerender te zijn en grotere voordelen te behalen, vooral in productie-en productieomgevingen.
het is om al deze redenen dat er in de industriële sector steeds meer vraag is naar dit soort beroepsprofielen, waardoor het van essentieel belang is groepen deskundigen op dit gebied te hebben om efficiënte strategieën voor digitale transformatie te ontwikkelen.
denkt u eraan uw bedrijf digitaal te transfromeren? In Nexus Integra helpen wij u met uw project.
neem contact met ons op!