inteligența artificială (AI) este una dintre cele mai promițătoare tehnologii pentru creștere astăzi. Conform datelor recente publicate de firma de consultanță Gartner, organizațiile care au implementat AI au crescut de la 4 la 14% între 2018 și 2019.de fapt, aceeași firmă de consultanță include inteligența artificială în tendințele sale tehnologice pentru anul 2020. Mai exact, AI s-a concentrat pe îmbunătățirea securității IT.
AI este o tehnologie cheie în industria 4.0 datorită tuturor avantajelor pe care le aduce companiilor și tuturor celor care doresc să înceapă un proces de transformare digitală ar trebui să îl adopte în procesele lor.
ce este inteligența artificială?
conceptul de inteligență artificială există de mult timp. De fapt, John McCarthy a creat termenul de inteligență artificială în 1950, iar Alan Turing a început deja să vorbească despre această realitate în același an într-un articol intitulat „mașini de calcul și inteligență”.
de atunci, această disciplină a informaticii a evoluat foarte mult.
Pentru Massachusetts Institute of Technology profesorul Patrick H. Winston, IA sunt „algoritmi de constrângere expuși de reprezentări care susțin modele de buclă care leagă gândirea, percepția și acțiunea. „
alți autori, cum ar fi CEO-ul Datarobot Jeremy Achin, definesc inteligența artificială ca un sistem informatic care este utilizat pentru mașini pentru a efectua lucrări care necesită inteligență umană.pentru șefa enciclopediei tehnologice Tech Target, Margaret Rose, este un sistem care simulează diferite procese umane, cum ar fi învățarea, raționamentul și autocorecția.
după cum putem vedea, cele trei definiții ale AI se referă la mașini sau sisteme informatice care gândesc. Ele emit raționamente care emulează inteligența umană pentru a îndeplini sarcini pe care numai oamenii le pot face.
s-ar putea să vă placă și: ce este transformarea digitală: mituri și adevăruri
cu toate acestea, alte surse merg mai departe și definesc AI ca un sistem informatic folosit pentru a rezolva probleme complexe care depășesc capacitatea creierului uman.
în acest sens, AI valorifică puterea mașinilor pentru a rezolva probleme complexe la care mintea umană nu poate ajunge.Președintele Future Life Institute, Max Tegmark, trage în această direcție și afirmă că „din moment ce tot ceea ce ne place la civilizația noastră este un produs al inteligenței noastre, amplificarea inteligenței noastre umane cu inteligență artificială are potențialul de a ajuta civilizația să înflorească ca niciodată”.în ceea ce privește această problemă, Google Deep Mind și Universitatea Oxford au efectuat cercetări ale căror concluzii indică faptul că AI este capabilă să descifreze texte grecești antice deteriorate și ilizibile. În timp ce rata de eroare a istoricilor și epigrafilor este de 57.3%, rata de eroare a algoritmului responsabil pentru această ispravă este de 30,1%.
aceste exemple ne arată cum AI depășește capacitatea umană de a rezolva probleme complexe. Dar cum funcționează AI?
cum funcționează AI?
AI funcționează prin algoritmi care acționează din regulile de programare și din subsetul său de învățare automată (ML) și din diferitele tehnici ML, cum ar fi învățarea profundă (DL).
Machine Learning (ML)
este o ramură a inteligenței artificiale și una dintre cele mai frecvente care este responsabilă de dezvoltarea tehnicilor pentru algoritmii care au fost dezvoltați pentru a învăța și îmbunătăți în timp. Aceasta implică o cantitate mare de cod și formule matematice complexe pentru a permite mașinilor să găsească soluția la o anumită problemă.
acest aspect al ia este unul dintre cele mai dezvoltate în scopuri comerciale sau de afaceri în prezent, deoarece este utilizat pentru a procesa rapid cantități mari de date și a le depozita într-un mod care este ușor de înțeles pentru oameni.
un exemplu clar în acest sens sunt datele de la instalațiile de producție în care elementele conectate alimentează un flux constant de date privind starea mașinii, producția, funcționalitatea, temperatura etc. la un nucleu central.
această cantitate enormă de date derivate din procesul de producție trebuie analizată pentru a obține o îmbunătățire continuă și o luare a deciziilor adecvate, totuși volumul acestor date înseamnă că oamenii trebuie să petreacă mult timp (zile) pentru analiză și trasabilitate.
acesta este momentul în care învățarea automată intră în joc, permițând analiza datelor pe măsură ce sunt încorporate în procesul de producție și identificând modele sau anomalii în funcționare mai rapid și mai precis. În acest fel, avertismentele sau alertele pot fi declanșate pentru luarea deciziilor.
cu toate acestea, ML este o categorie relativ largă. Dezvoltarea acestor noduri de inteligență artificială a dat naștere la ceea ce este acum cunoscut sub numele de învățare profundă (DL).
învățare profundă (DL)
este o versiune și mai specifică a învățării automate (ML) care se referă la un set de algoritmi (sau rețele neuronale) care sunt concepute pentru învățarea automată și participă la raționamentul neliniar.
în această tehnică algoritmii sunt grupați în rețele neuronale artificiale care sunt destinate să acționeze ca rețelele neuronale umane prezente în creier. Este o tehnică care vă permite să învățați într-un mod profund fără un cod specific pentru aceasta.
învățarea profundă este fundamentală pentru a îndeplini funcții mult mai avansate care permit analiza unei game largi de factori în același timp.
de exemplu, învățarea profundă este utilizată pentru a contextualiza informațiile primite de senzorii utilizați în mașinile autonome: distanța obiectelor, viteza cu care se mișcă, predicțiile bazate pe mișcarea pe care o fac etc. Ei folosesc aceste informații pentru a decide cum și când să schimbe benzile, printre altele.
suntem încă într-un stadiu în care DL este încă într-un stadiu foarte timpuriu de dezvoltare a întregului său potențial. Vedem că este din ce în ce mai utilizat în afaceri prin conversia datelor în seturi mult mai detaliate și scalabile.
AI în mediul de afaceri
AI este deja utilizat în multe aplicații comerciale și de producție, inclusiv automatizarea, prelucrarea limbajului și analiza datelor de producție.
Acest lucru permite ca, la nivel general, companiile să își optimizeze atât procesele de fabricație, cât și operațiunile și să își îmbunătățească eficiența internă.
AI funcționează prin diferite reguli de programare a computerului care permit unei mașini să se comporte ca un om și să rezolve probleme.
interesul companiilor în implementarea tehnicilor AI în procesele lor constă în avantajele pe care le aduce.
beneficiile AI
diferite voci din sectorul tehnologiei apără beneficiile inteligenței artificiale (AI).
managerul de produs al Infinia ML, Andy Chan, la un TED Talks cu peste 40.000 de vizite pe Youtube, descompune diferitele beneficii ale AI la locul de muncă.Kai-Fu Lee, fondatorul fondului de capital de risc Sinovation Ventures și o figură de frunte în domeniul tehnologiei, descrie, de asemenea, principalele beneficii ale AI într-un videoclip TED Talks cu peste 600.000 de piese.
luând în considerare acești doi experți, acestea ar fi principalele avantaje ale ia aplicate unui sector de afaceri:
- 1. Automatizează procesele.Inteligența artificială permite roboților să dezvolte sarcini repetitive, de rutină și de optimizare a proceselor în mod automat și fără intervenția umană.
- 2. Îmbunătățiți sarcinile creative. AI eliberează oamenii de sarcini de rutină și repetitive și le permite să petreacă mai mult timp pe funcții creative.
ați putea fi, de asemenea, interesat de lectură: Cum Nexus Integra poate ajuta cu mediul de operare al afacerii dumneavoastră
- 3. Oferă precizie.Aplicarea AI este capabilă să ofere o precizie mai mare decât oamenii, de exemplu în medii industriale, mașinile pot lua decizii care au fost luate anterior manual sau monitorizate fără AI.
- 4. Reduce erorile umane. AI reduce eșecurile cauzate de limitările umane. În unele linii de producție, AI este utilizat pentru a detecta, cu ajutorul senzorilor infraroșii, mici fisuri sau defecte în părți nedetectabile de ochiul uman.
- 5. Reduce timpul petrecut pe analiza datelor. Permite analiza și exploatarea datelor derivate din producție să fie efectuate în timp real.
- 6. Întreținere predictivă. Permite efectuarea unei întrețineri a echipamentelor industriale pe baza timpilor și Condițiilor de funcționare ale acestora, permițând creșterea performanței și a ciclului de viață.
- 7. Îmbunătățirea procesului decizional atât la nivel de producție, cât și la nivel de afaceri. Având mai multe informații într-un mod structurat, permite fiecăruia dintre persoanele responsabile să ia decizii într-un mod mai rapid și mai eficient.
- 8. Controlul și optimizarea proceselor productive și a liniilor de producție prin AI, se realizează procese mai eficiente, fără erori, obținând un control mai mare asupra liniilor de producție din companie.
- 9. Creșterea productivității și a calității producției. AI nu numai că crește productivitatea la nivelul mașinii, ci face și lucrătorii mai productivi și crește calitatea muncii pe care o fac. Având mai multe informații le permite să aibă o viziune mai concentrată asupra muncii lor și să ia decizii mai bune.
riscurile și barierele AI
unele voci cred că inteligența artificială (AI) are riscuri. Mai ales dacă potențialul AI este explorat și nu se limitează doar la reproducerea sarcinilor umane. Autori precum Stephen Hawking sau Bill Gates și diferiți cercetători și-au exprimat îngrijorarea cu privire la AI.
în ceea ce privește barierele la intrare, acestea ar fi unele dintre cele mai frecvente care pot apărea în mediul de afaceri:
- disponibilitatea datelor. Adesea, datele sunt prezentate în mod izolat între companii sau sunt inconsistente și de calitate scăzută, prezentând o provocare semnificativă pentru companiile care doresc să creeze valoare din AI la scară largă. Pentru a depăși această barieră, va fi vital să se elaboreze o strategie clară încă de la început, astfel încât datele să poată fi extrase într-o manieră organizată și consecventă.
- lipsa de profesioniști calificați. Un alt obstacol care apare adesea la nivel de afaceri pentru adoptarea AI este deficitul de profiluri cu abilități și experiență în acest tip de implementări. Este crucial în aceste cazuri să avem profesioniști care au lucrat deja la proiecte de aceeași amploare.
descoperiți proiectele dezvoltate de echipa de profesioniști Nexus Integra
- costul și timpul de implementare a proiectelor AI. Costul implementării, atât la momentul respectiv, cât și la nivel economic, este un factor foarte important în alegerea executării acestui tip de proiect. Companiile care nu au abilități interne sau nu sunt familiarizate cu sistemele AI, trebuie să aprecieze externalizarea atât a implementării, cât și a întreținerii pentru a obține rezultate de succes în proiectul lor.
pe scurt, AI a devenit o resursă foarte importantă pentru companii, deoarece le permite să fie mult mai competitive și să obțină beneficii mai mari, în special în mediile de producție și producție.
Din toate aceste motive, aceste tipuri de profiluri profesionale sunt din ce în ce mai solicitate în sectorul industrial, ceea ce face esențial să existe grupuri de experți în domeniu pentru a dezvolta strategii eficiente pentru transformarea digitală.
te gândești să-ți transformi digital compania? În Nexus Integra vă ajutăm cu proiectul dvs.
Contactați-Ne!