A DLD nemrégiben megrendezett konferenciáján a legérdekesebb ülések a mesterséges intelligenciával vagy az "ipari internettel" foglalkoztak. Az Amazon és a Watson veteránjai beszélt arról, hogy az AI és a gépi tanulás hogyan változtatja meg a sok iparágot a jövőben, és néhány legnagyobb gyártó vállalat vezetői megvitatták, hogy a nagy adatok, érzékelők és testreszabás hogyan változtatják meg a termékek gyártási módját.
Gépi tanulás és annak hatása más iparágakra
A mesterséges intelligenciáról és a gépi tanulásról Werner Vogels, az Amazon.com műszaki vezetője; Manoj Saxena, a kognitív skála elnöke és az IBM Watson csoport korábbi vezérigazgatója; és Chris Boos, az Arago vezérigazgatója, egy német cég, amely az AI automatizálásra való felhasználására összpontosított. A testület, amelyet Matthew Egol, a PWC Stratégiai és tanácsadói csoportjának partnere moderál, beszélt arról, hogy az adatok és a gépi tanulás hogyan változtatják meg a különféle iparágakat.
A panelek többsége egyetértett abban, hogy az egészségügyi ellátás a következő fő terület, amelyet valóban befolyásolnak a gépek intelligenciájának növekedése. Boos szerint az adatok léteznek, csakúgy, mint elegendő mesterséges intelligencia a diagnosztika elvégzéséhez, de hiányzik a probléma megoldásának érzése. Megjegyezte, hogy a mai specializált orvoslásban a test minden részén lehet egy-egy szakértő, de elméletileg a gép több szakterületről származó információt kombinált.
Például Saxena beszélt arról, hogy egy nagy Dallas állami kórházban az új technikák lehetővé teszik, hogy 70 ember 70 000 ember kezelje asztmát. Ha a kognitív rendszer egyesíti a betegek életét a környezeti adatokkal, mint például az weather.com és a pollen.com, a kognitív rendszer észlelheti a parlagfű levegőben lévő koncentrációja és az asztma közötti összefüggéseket, majd információkat vagy inhalálókat küldhet közvetlenül a gyermekeknek olyan területeken, ahol valószínűleg uptick van az asztma rohamokban.
Vogels más egészségügyi példákról beszélt, mondván, hogy fontos a betegségek megelőzése, nem pedig a reagálás; és Saxena egyetértett abban, hogy túl sok hangsúlyt fektetnek a technológiára, de az eredményekben nem eléggé.
Boos arról beszélt, hogy a technológiát hogyan lehetne alkalmazni olyan alkalmazásokban, mint például az informatikai műveletek automatizálása. Az egyik, amit fontosnak tartott emlékezni, az az, hogy „a gépi tanulás nem más, mint a kísérlet”, és hogy továbbra is szükségünk lesz a gépekre tanárakra.
Más alkalmazások, amelyekről a Vogels beszélt, tartalmaznak videoanalitikát a folyosókon átmenő vásárlók nyomon követésére az áruház kialakításának javítása érdekében, valamint az érzékelők használatát ipari berendezésekben, például gázturbinákban, megelőző karbantartásban használt autókban és kórházakban, hogy csökkentsék az emberek várakozási idejét. felvonókhoz.
Vogels megjegyezte, hogy a legnagyobb, legmegzavaróbb társaságok mind az adatokra épülnek, míg Saxena szerint a kérdés nem csupán az, hogy növekszik az adatmennyiség, hanem ennél is fontosabb, hogy az adat típusa is megváltozik, tweetekkel és más strukturálatlan adatokkal egyre fontosabbá válik. De azt mondta, hogy a számítógépek nem értik jól a strukturálatlan adatokat.
Vogels elmondta, hogy általánosságban, "az adatokkal visszatekintve", a jelentéskészítésre összpontosítunk, de most fontos a prediktív, előretekintő rendszerek. Megemlítette az Amazon gépi tanulási szolgáltatását, mint olyan technológiát, amely megengedte, hogy bárki építhessen egy előrejelző motort.
Saxena egyetértett azzal, hogy a jelentések 10 év alatt nagyon különböznek. Összehasonlította a jelenlegi jelentési rendszereket az amerikai futballal, amelyben a csapatok megállnak a játékok között, majd eldöntik, hogy mit tegyek, és kijelentette, hogy a jövőben a jelentések jobban hasonlítanak a Formula 1-es versenyek non-stop akciójára. Azt mondta, hogy a nyilvántartási rendszerekről az eljegyzési rendszerekre a betekintési rendszerekre haladunk. De azt mondta, hogy az AI-ről nem "mesterséges intelligenciára" kell gondolnunk, hanem inkább a "kibővített intelligenciára".
"Gondolj Jarvisra, ne HAL-ra" - mondta.
Az ipari Internet és hogyan változtatja meg a gyártást
Egy másik rész néhány nagy gyártóvállalatot hozott be, és elsősorban az "ipari Internet" -rel foglalkoztak, és hogyan változtatja meg a dolgokat.
Horst Kayser, a Siemens ipari óriás stratégiai tisztviselője arról beszélt, hogy a "digitalizálás" sok területen megváltoztatta a cég megközelítését, ideértve az összes belső kutatást és fejlesztést a nyitottabb innováció felé. Megbeszélte a különféle energiarendszer részeinek intelligens kezelésének kihívásait, például a 7000 szélturbinás rendszer távfelügyeletét és karbantartását, amely magában foglalja az öntanulási algoritmusok használatát a pengék optimális helyzetbe állításához, amire azt mondta néhány százalékpontos extra hatékonysággal (ami nem nagyon hangzik, de valóban összeadható). Egyéb általa megvitatott alkalmazások a virtuális prototípus-készítéstől a teljesen automatizált üzemig terjedtek.
Richard Ploss, az Infineon vezérigazgatója egy olyan jövőt írt le, amelyben láthatták, hogy a robotok együttműködnek az emberekkel, és azt mondta, hogy szükségünk van robotokra, amelyek nem veszélyesek, de kapcsolatot teremtenek az ipari internet és az élet között. Példaként egy videót mutatott be a "bionikus hangyákról", amelyek együtt dolgoztak az objektumok mozgatásában.
Az Infineon célja a tömeggyártás termelékenységének és a testreszabott termelés individualitásának a kombinálása volt. Ploss szerint az ipari Internet a következő szintre fogja helyezni a testreszabást, megkönnyítve a saját cipő tervezését, amelyet egyedi megrendelések alapján gyártanak és 24 órán belül szállítanak. Egy ilyen rendszerben az ügyfél valóban elvégzi a végső tervezést, de a rendszer rendelkezik az adatokkal, hogy ezt a munkát elvégezze.
Michael Mendenhall, a különféle cégek számára egyedi gyártást végző Flextronics marketing igazgatója elmondta, hogy az új tendencia a „termék, mint egy platform” gondolkodása - tehát a hardver építése helyett valami olyat szeretne, amelyet alkalmazásokhoz és szolgáltatásokhoz építhet. körül. Ennek részeként hisz a „nyílt innovációban” az emberekkel, akik szomszédos iparágakban dolgoznak, hogy dolgokat készítsenek.
Az általa tárgyalt érdekes termékek között szerepelt egy „tetoválás”, amely mérheti a biometrikus adatokat és beépíthető egy biztonsági övbe, hogy figyelmeztessen, ha elalszol, és egy kis sávot, amely meg tudja mérni a vércukorszintjét, amellyel azt mondta, hogy úgy gondolja, hogy csökkentheti a a cukorbetegség és más betegségek krónikus egészségügyi ellátásának költsége 20 százalékkal.
