Виды искусственного интеллекта — их особенности и применение

Информационная безопасность

Компании из различных отраслей используют искусственный интеллект (ИИ) для получения новых знаний и сценариев, которые позволяют оптимизировать процессы, изделия и производительность. Этот недавний бум в области приложений для ИИ во многом обусловлен двумя факторами: повсеместным распространением мощных и недорогих вычислительных возможностей благодаря облачным и граничным технологиям, а также постоянным совершенствованием алгоритмов ИИ и обработки данных. В этой статье описывается пять областей применения ИИ, меняющих процессы производства и бизнес-стратегию:

В отличие от автоматически управляемых тележек (AGV), для роботам не требуется встраивать в окружение систему управления. Вместо этого, современные решения по транспортировке материалов основаны на технологии пространственных вычислений для определения их местоположения на заводе или складе, а также на усовершенствованном ИИ для навигации по окружающей среде, включая трафик, создаваемый людьми и другими роботами. Благодаря свободе безопасного перемещения без ограничений и возможности искусственного интеллекта определять оптимальные маршруты, полчища AMR могут быть включены в новую или меняющуюся рабочую среду и показывать невероятную эффективность. Это та же самая технология, которая позволила Amazon повысить эффективность работы центров реализации и сортировки.

Перемещение материала через фабрики и склады является фундаментальной составляющей эффективности обработки и прекрасной возможностью применения искусственного интеллекта. Наиболее яркий пример этого — внедрение автономных мобильных роботов (AMR). Фактически, использование AMR удвоилось за год и нет признаков того, что этот рост замедлится.

Такая способность распознавания сложных объектов и функций также является ключевым компонентом современных приложений дополненной реальности (AR). Включая компьютерное зрение на основе ИИ, такие приложения дополненной реальности, как Vuforia Expert Capture от PTC, предоставляют цифровые инструменты и информацию в контексте окружающей среды. Например, AR с функцией распознавания объектов может провести оператора через ряд сложных этапов сборки или раскрыть техническому специалисту местоположение неисправного компонента в отказавшем устройстве. Даже такие более простые приложения, как отображение данных IIoT в соответствующих местах производственной линии, облегчают работникам быструю идентификацию и реагирование на рабочее состояние. В своей недавней статье Forrester определила значительные преимущества, связанные с внедрением решений Vuforia, в том числе сокращение времени обучения на 50% и уменьшение затрат на сверхурочную работу на 10-12%.

Современный искусственный интеллект достиг того уровня, что позволяет производителям перейти от описательной и диагностической аналитики к прогнозной и предписывающей. Первая предназначена для ответа на вопросы: «Что случилось?» и «Почему это случилось?», а последняя — для ответа на вопросы: «Что случится?» и «Что мне следует делать?». Имея возможность прогнозировать поведение и дополнительно предписывать действия, основанные на этих прогнозах, производители могут улучшать KPI и ограничивать частоту и влияние негативных происшествий. Например, путем определения оптимальной комбинации переменных процесса для повышения выхода продукции или устранения ранних признаков выхода из строя оборудования с целью сокращения незапланированных простоев. Полученная здесь выгода может оказаться значительной. По оценкам Deloitte, использование прогнозного анализа производителями может сократить объемы планирования обслуживания на 20-50% и общие затраты на производство на 5-10%.

С достижениями в области ИИ, в частности, в области алгоритмов машинного обучения, разнообразие, сложность и ценность приложений компьютерного зрения значительно возросли в областях контроля качества, а также обучения и производительности труда. Традиционные приложения компьютерного зрения для контроля качества в значительной степени основаны на обнаружении признаков, определении краев, углов и цветов и сравнении их с предварительно заданными пороговыми значениями. В приложениях, основанных на искусственном интеллекте, критерии «пройдено/не пройдено» больше не программируются в системах контроля качества, а выявляются системой, основанной на усиленном обучении с использованием заведомо хороших и плохих образцов. В результате, современные системы могут, с высокой точностью, реагировать на множество различных и гораздо более тонких качественных характеристик.

К сожалению, для выполнения сложной аналитики требуются наличие знаний и опытных специалистов по работе с данными. Хотя, для первых сторонников IIoT это и было стандартным препятствием, некоторые современные решения, например, платформа ThingWorx была специально создана для упрощения стратегии анализа. Это позволило организациям, обладающим глубокими знаниями в области собственных операций, но поверхностным пониманием сложной аналитики данных, воспользоваться преимуществами искусственного интеллекта.

Сегодня искусственный интеллект — быстро развивающаяся область, которая изменит нашу жизнь. ИИ включает в себя методики, состоящие из следующих наук: математики, биологии, психологии, кибернетики, которые используются в разработке программ. Несмотря на мнение, что скоро техника заменит людей, это не так. В ближайшее время люди и машины будут с большей активностью взаимодействовать между собой на пользу человечества.

Технологии с компьютерным зрением

Ценность удаленного мониторинга заключается не в сборе данных, а в понимании, которое может быть получено в результате их анализа. Производители, которые внедрили инициативы «умный завод» и «Промышленный интернет вещей» (IIoT), понимают это и решают проблему увеличения объема и сложности данных с помощью все более мощных и сложных инструментов анализа для максимизации такой ценности.

Термин «Искусственный интеллект» впервые произнёс Джон Маккарти, который и стал его автором. Он собрал первую конференцию в 1956 году, речь на которой шла о машинах, способных мыслить как человек, осуществлять обучение, собирать больше данных и производить обработку информации.

Так как всё больше автопроизводителей вкладывают средства в транспорт, то ожидается, что беспилотные авто скоро будут представлены на рынке в большом количестве. Согласно прогнозу к 2040 году автономный транспорт будет широко применяться в общественном транспорте. По прогнозам, к 2045 году в автомобильном парке число таких новых машин приблизится к половине.

Чат-боты проявились в период пандемии, когда все компании переводили сотрудников на удалённую работу. Масса виртуальных помощников применяет глубокое обучение. Эффективная сторона этого вида ИИ — моделирование с помощью языка, что позволяет машине из слов составлять текст и переработать его в компьютерный код.

Революция в фармацевтической области ожидается при использовании искусственного интеллекта для производства лекарственных препаратов. Это связано с увеличением скорости и точности обработки данных. Использование ИИ даёт надежду, что возможна победа над неизлечимыми заболеваниями, а система здравоохранения в большей степени станет автоматизированной.

Легко убедиться в том, что все сервисные центры имеют достаточные запасы, если не волнуют расходы на перевозку товарно-материальных ценностей или возможные расходы, связанные с переизбытком запасов. Таким образом, для поставщиков запасных частей целью планирования материалов является оптимизация баланса между стоимостью и наличием, а также времени и места хранения. Достижение такого оптимального баланса становится все труднее по мере усложнения цепочек поставок и повышения требований клиентов. Новые сложные аналитические инструменты, такие как многоуровневая оптимизация, используемые в программном обеспечении PTC Servigistics, позволяют решать эти проблемы путем одновременной оптимизации всех деталей и сервисных центров на нескольких уровнях цепочки поставок. Эти системы поддержки принятия решений используют алгоритмы ИИ для всех аспектах оптимизации цепочки поставок, начиная с прогнозирования будущего спроса и заканчивая определением оптимального размещения деталей в сложной взаимосвязанной цепочке поставок с тысячами точек и, наконец, обеспечением соответствия между спросом и предложением в любой конкретный день.

«Цифровой двойник» считается физически точной виртуальной копией объектов. Эта технология — прорыв в цифровой трансформации, она развивалась параллельно искусственному интеллекту. ИИ делает лучше «цифровые двойники», он позволяет технологии проводить анализ вероятных сценариев, предоставляя необходимое количество данных исследователям. Всё это работает на увеличение эффективности и упрощение процесса принятия решений.

Этот тип систем ИИ давно известен. Он сохраняет и использует опыт. Такой интеллект может улучшить работу проанализировав предыдущий опыт. Например, с таким интеллектом — робот-пылесос. Робот перемещается по комнате и убирает её на основании карты, которая построена с использованием датчиков. Другой пример — беспилотная техника собирает и хранит информацию о ближайших автомобилях: скорость, расстояние