Відео: Настя и сборник весёлых историй (Листопад 2024)
На нещодавній конференції DLD одні з найцікавіших сесій стосувалися штучного інтелекту чи «Індустріального Інтернету». Ветерани Amazon та Watson розповіли про те, як AI та машинне навчання змінять багато галузей, що рухаються вперед, а керівники деяких найбільших виробничих компаній обговорили, як великі дані, датчики та налаштування змінять спосіб виробництва продукції.
Машинне навчання та його вплив на інші галузі
Говорили про штучний інтелект та машинне навчання, Werner Vogels, CTO Amazon.com; Маной Саксена, голова когнітивної шкали та колишній генеральний менеджер групи IBM Watson; та Кріс Боос, генеральний директор німецької компанії Arago, орієнтованої на використання AI для автоматизації. Під керівництвом Меттью Егола, партнера зі стратегії та консалтингової команди PWC, панель розповіла про те, як дані та машинне навчання змінюють різні галузі.
Більшість учасників дискусії погодилися, що наступна основна сфера, на яку дійсно впливатиме зростаючий інтелект машин, - охорона здоров'я. Боос заявив, що дані існують, як і достатньо штучного інтелекту для діагностики, але чого не вистачає, це сенс того, як ми вирішуємо проблему. Він зазначив, що в сучасній спеціалізованій медицині може бути по одному експерту по кожній частині вашого тіла, але теоретично машина приєднує інформацію з декількох спеціальностей.
Наприклад, Саксена розповіла про те, як у великій державній лікарні в Далласі нові методики тепер дозволяють 70 людям лікувати до 70 000 дітей з астмою. Поєднуючи дані про те, де хворі живуть, з даними про довкілля таких служб, як weather.com та pollen.com, когнітивна система може виявити кореляцію між концентрацією амброзії в повітрі та астмою, а потім надсилати інформацію чи інгалятори безпосередньо дітям у райони, де існує ймовірність нападу при нападів астми.
Фогель розповів про інші приклади охорони здоров'я, кажучи, що важливо вміти запобігати, а не реагувати на хвороби; і Саксена погодилася, що занадто багато акцентується на технології, але недостатньо в результатах.
Boos розповів про те, як технологію можна також використовувати для таких додатків, як автоматизація ІТ-операцій. Одне, що він сказав, важливо пам’ятати, це те, що «машинне навчання - це не що інше, як експеримент», і що нам ще потрібні вчителі для машин.
Інші програми, про які говорив Вогельс, включають відео-аналітику для відстеження покупців, що проходять через проходи, щоб покращити дизайн магазину, а також використання датчиків на промисловому обладнанні, наприклад, газових турбінах, на автомобілях для профілактичного обслуговування та в лікарнях, щоб скоротити час, який люди витрачають на очікування для ліфтів.
Фогель зазначив, що найбільші, найбільш руйнівні компанії побудовані на даних, в той час як Саксена заявила, що проблема полягає не лише в тому, що обсяг даних збільшується, а ще важливіше, що тип даних змінюється також, а також твіти та інші неструктуровані дані набуваючи все більшого значення. Але він сказав, що комп'ютери не добре розуміють неструктуровані дані.
Вогельс сказав, що в цілому "ми дивилися назад з даними", орієнтуючись на звітність, але зараз важливо те, що прогнозують, прогнозують системи. Він розцінив послугу машинного навчання Amazon як технологію, яка може дозволити кожному побудувати двигун прогнозування.
Саксена погодилася, сказавши, що через 10 років звітність буде виглядати зовсім інакше. Він уподібнив існуючі системи звітування американському футболу, в яких команди зупиняються між іграми, а потім вирішують, що робити, і сказав, що в майбутньому звітність буде більше схожа на нон-стоп в гонках Формули 1. Він сказав, що ми переходимо від систем запису до систем взаємодії до систем розуміння. Але він сказав, що ми не повинні думати про ШІ як про "штучний інтелект", а про "посилений інтелект".
"Думайте, Джарвіс, а не HAL", - сказав він.
Промисловий Інтернет та те, як він змінює виробництво
Ще один розділ приніс декілька великих виробничих компаній і здебільшого займався "Індустріальним Інтернетом" і тим, як він змінить справи.
Хорст Кайсер, головний керівник стратегії промислового гіганта Сіменс, розповів про те, як "оцифровка" змінює підхід фірми у багатьох сферах, включаючи перехід від усіх внутрішніх досліджень та розробок до більш відкритих інновацій. Він обговорив проблеми інтелектуального управління частинами різноманітної енергетичної системи, такі як віддалений моніторинг та обслуговування в системі 7000 вітрових турбін, яка тепер включає використання алгоритмів самонавчання для переміщення лопатей до оптимального положення, яке, за його словами, може призвести. в декількох процентних пунктах додаткової ефективності (що не здається великим, але насправді може скластися). Інші програми, про які він обговорював, варіювались від віртуального прототипування до установки, яка повністю автоматизована.
Річард Плосс, генеральний директор компанії Infineon, описав майбутнє, в якому бачились роботи, які співпрацюють з людьми, кажучи, що нам потрібні роботи, які не є небезпечними, але забезпечать зв'язок між промисловим Інтернетом та життям. Як приклад він показав відео про «біонічних мурах», які спільно працювали над переміщенням об’єктів.
Інфінеон мав на меті поєднати продуктивність масового виробництва з індивідуальністю індивідуального виробництва. Плосс сказав, що Індустріальний Інтернет перейде на новий рівень налаштування, полегшивши розробку власного взуття, яке буде виготовлене на основі індивідуальних запитів і доставлене протягом 24 годин. У такій системі замовник насправді зробив остаточну конструкцію, але система мала б дані, щоб зробити цю роботу.
Майкл Менденхолл, головний директор з маркетингу компанії Flextronics, який займається виробництвом на замовлення для різних фірм, сказав, що нова тенденція полягає в тому, щоб думати про "продукт як платформу" - тому замість того, щоб просто будувати обладнання, ви хочете щось, що ви можете створювати додатки та послуги навколо. В рамках цього він вірить у "відкриті інновації" з людьми, які працюють у суміжних галузях, щоб досягти речей.
Серед цікавих продуктів, про які він обговорював, була "татуювання", яка може вимірювати біометрику і може бути вбудована в ремінь безпеки, щоб попередити вас, якщо ви засинали, і невелика смуга, яка могла б виміряти рівень глюкози в крові, і за його словами, він вважає, що може знизити вартість хронічної медичної допомоги на діабет та інші захворювання на 20 відсотків.
