Koti Etukäteen ajattelu Koneoppiminen ja teollinen internet

Koneoppiminen ja teollinen internet

Video: Risto Siilasmaa on Machine Learning (Lokakuu 2024)

Video: Risto Siilasmaa on Machine Learning (Lokakuu 2024)
Anonim

Äskettäisessä DLD-konferenssissa jotkut mielenkiintoisimmista istunnoista käsittelivät tekoälyä tai "Teollista Internetiä". Amazonin ja Watsonin veteraanit puhuivat siitä, kuinka AI ja koneoppiminen muuttavat useita eteenpäin suuntautuvia teollisuudenaloja, ja joidenkin suurimpien tuotantoyhtiöiden johtajat keskustelivat siitä, kuinka suuri data, anturit ja räätälöinti muuttavat tuotteiden valmistustapaa.

Koneoppiminen ja sen vaikutukset muihin aloihin

Keinotekoisesta älystä ja koneoppimisesta puhuivat Werner Vogels, Amazon.com: n tekninen johtaja; Manoj Saxena, kognitiivisen asteikon puheenjohtaja ja IBM Watson -ryhmän entinen pääjohtaja; ja Chris Boos, saksalaisen Aragon toimitusjohtaja, keskittyi AI: n käyttöön automaatiossa. PWC: n strategia- ja konsultointiryhmän kumppanin Matthew Egolin moderoima paneeli puhui siitä, kuinka data ja koneoppiminen muuttavat monia toimialoja.

Suurin osa asiantuntijoista oli sitä mieltä, että terveydenhuolto on seuraava tärkeä alue, johon koneiden kasvava älykkyys todella vaikuttaa. Boos kertoi, että tietoja on olemassa, samoin kuin riittävästi tekoälyä diagnostiikan tekemiseen, mutta puuttuu tunne siitä, kuinka ongelma ratkaistaan. Hän huomautti, että nykypäivän erikoislääketieteessä voi olla yksi asiantuntija jokaisessa kehosi osassa, mutta teoriassa kone tuli yhdistämään tietoja useista erikoisuuksista.

Esimerkiksi Saxena puhui siitä, kuinka Dallasin suuressa julkisessa sairaalassa uusien tekniikoiden avulla 70 ihmistä voi hoitaa jopa 70 000 astmaa sairastavaa lasta. Yhdistämällä tietoja potilaiden asuinpaikoista sellaisten palvelujen kuin Weather.com ja pollen.com ympäristötietojen kanssa, kognitiivinen järjestelmä pystyy havaitsemaan korrelaatiot ambulanssipitoisuuden ilmassa ja astman välillä ja lähettämään tiedot tai inhalaattorit suoraan lapsille alueilla, joilla astmakohtauksissa todennäköisesti on nousua.

Vogels puhui muista terveydenhuollon esimerkkeistä ja sanoi, että on tärkeää pystyä ehkäisemään sairauksia kuin reagoimaan niihin; ja Saxena olivat yhtä mieltä siitä, että tekniikkaan painotettiin liikaa, mutta tuloksiin ei riittävästi.

Boos puhui siitä, kuinka tekniikkaa voitaisiin käyttää myös sovelluksiin, kuten IT-toimintojen automatisointiin. Yksi asia, jonka hän sanoi olevan tärkeä muistaa, on, että "koneoppiminen on vain kokeilua" ja että tarvitsemme edelleen koneisiin opettajia.

Muita sovelluksia, joista Vogels puhui, ovat videoanalyysit, joilla seurataan käytäviä kulkevia ostajia kaupan suunnittelun parantamiseksi, sekä anturien käyttö teollisuuslaitteissa, kuten kaasuturbiineissa, autoissa ennaltaehkäisevää huoltoa varten ja sairaaloissa, jotta ihmisten odotusaikaa voidaan vähentää hisseille.

Vogels totesi, että kaikki suurimpia, häiritsevimpiä yrityksiä rakennetaan kaikkiin tietoihin, kun taas Saxena sanoi, että kysymys ei ole pelkästään sen, että datan määrä kasvaa, vaan mikä tärkeintä, muuttuu myös tietotyyppi, tweetit ja muu jäsentämätön tieto yhä tärkeämmäksi. Mutta hän sanoi, että tietokoneet eivät ymmärrä rakenteettomia tietoja hyvin.

Vogels kertoi, että yleisesti ottaen "olemme etsineet tietoja taaksepäin" keskittyen raportointiin, mutta tärkeä on nyt ennustavat, eteenpäin suuntautuvat järjestelmät. Hän mainitsi Amazonin koneoppimispalvelun tekniikkana, jonka avulla kuka tahansa voi rakentaa ennustavan moottorin.

Saxena oli samaa mieltä siitä, että raportointi näyttää hyvin erilaiselta 10 vuodessa. Hän vertasi nykyisiä raportointijärjestelmiä amerikkalaiseen jalkapalloon, jossa joukkueet pysähtyvät otteluiden välillä ja päättävät sitten mitä tehdä, ja sanoi, että tulevaisuudessa raportointi on enemmän kuin non-stop-toiminta Formula 1 -kilpailuissa. Hän sanoi, että olemme siirtymässä ennätysjärjestelmistä kihlojärjestelmiin näkemysjärjestelmiin. Mutta hän sanoi, että meidän ei pidä ajatella AI: tä "tekoälynä", vaan pikemminkin "lisätyn älykkyyden" muodossa.

"Ajattele Jarvis, ei HAL", hän sanoi.

Teollinen Internet ja miten se muuttaa valmistusta

Toinen osa toi esiin joitain suuria tuotantoyrityksiä ja käsitteli lähinnä "Teollista internetiä" ja miten se muuttaa asioita.

Teollisuusjättilän Siemensin strategiajohtaja Horst Kayser puhui siitä, kuinka "digitalisointi" muutti yrityksen lähestymistapaa monilla alueilla, mukaan lukien siirtyminen kaikesta sisäisestä tutkimuksesta ja kehityksestä avoimempaan innovaatioon. Hän keskusteli haasteista, jotka aiheutuvat monipuolisen energiajärjestelmän osien älykkäästä hallinnasta, kuten etävalvonnasta ja ylläpidosta 7000 tuulivoimalan järjestelmässä, johon sisältyy nyt itseoppimisen algoritmien käyttäminen terien siirtämiseen optimaaliseen asentoon, mikä hänen mukaansa voisi johtaa parilla prosenttiyksiköllä ylimääräistä tehokkuutta (mikä ei kuulosta paljon, mutta voi todella lisätä). Muut hänen käsittelemänsä sovellukset vaihtelivat virtuaalisesta prototyypistä kokonaan automatisoituun tehtaaseen.

Infineonin toimitusjohtaja Richard Ploss kuvaili tulevaisuutta, jossa robotit toimivat yhteistyössä ihmisten kanssa. Hän sanoi, että tarvitsemme robotteja, jotka eivät ole vaarallisia, mutta tarjoavat yhteyden teollisen Internetin ja elämän välille. Esimerkkinä hän näytti videon "bionisista muurahaisista", jotka työskentelivät yhdessä esineiden liikuttamiseksi.

Infineonin tavoitteena oli yhdistää massavalmistuksen tuottavuus räätälöityjen tuotteiden yksilöllisyyteen. Ploss sanoi, että teollinen Internet vie mukautukset seuraavalle tasolle, joten on helppo suunnitella kenkäsi, joka valmistetaan yksilöllisten pyyntöjen perusteella ja toimitetaan 24 tunnin sisällä. Tällaisessa järjestelmässä asiakas tosiasiallisesti tekisi lopullisen suunnittelun, mutta järjestelmällä olisi tiedot tämän työn tekemistä varten.

Flextronicsin markkinointijohtaja Michael Mendenhall, joka valmistaa räätälöityä tuotantoa monille yrityksille, sanoi, että uusi trendi on ajatella "tuotetta alustana" - joten laitteiden rakentamisen sijaan haluat jotain, jota voit rakentaa sovelluksiin ja palveluihin noin. Osana tätä hän uskoo "avoimeen innovaatioon" ihmisten kanssa, jotka työskentelevät vierekkäisillä teollisuudenaloilla asioiden saamiseksi.

Mielenkiintoisten tuotteiden joukossa, joista hän keskusteli, oli "tatuointi", joka voi mitata biometrisiä tietoja ja joka voidaan integroida turvavyöhön varoittamaan sinua nukahtamisesta ja pienestä nauhasta, joka voisi mitata verensokeria, jolla hänen mukaansa hänen mielestään voidaan vähentää diabeteksen ja muiden sairauksien kroonisen sairaanhoidon kustannukset 20 prosentilla.

Koneoppiminen ja teollinen internet