Bu yaxınlarda dərc edilmiş Sənaye Süni İntellekt və Süni İntellekt Bazar Hesabatı 2021-2026-a görə, sənaye parametrlərində AI-nin qəbulu iki il ərzində 19 faizdən 31 faizə yüksəlib.Əməliyyatlarında tam və ya qismən süni intellekt tətbiq edən respondentlərin 31 faizi ilə yanaşı, daha 39 faizi hazırda texnologiyanı sınaqdan keçirir və ya sınaqdan keçirir.
Süni intellekt dünya miqyasında istehsalçılar və enerji şirkətləri üçün əsas texnologiya kimi ortaya çıxır və IoT təhlili proqnozlaşdırır ki, sənaye süni intellekt həlləri bazarı 2026-cı ilə qədər 35% güclü post-pandemiya mürəkkəb illik artım sürətini (CAGR) göstərərək 102,17 milyard dollara çatacaq.
Rəqəmsal əsr Əşyaların İnternetini doğurdu.Görünür ki, süni intellektin yaranması Əşyaların İnternetinin inkişaf tempini sürətləndirib.
Gəlin sənaye AI və AIoT-nin yüksəlişini şərtləndirən bəzi amillərə nəzər salaq.
Faktor 1: Sənaye AIoT üçün getdikcə daha çox proqram aləti
2019-cu ildə, Iot analitikası sənaye süni intellektini əhatə etməyə başlayanda, əməliyyat texnologiyası (OT) təchizatçılarından xüsusi AI proqram məhsulları az idi.O vaxtdan bəri, bir çox OT satıcıları zavod mərtəbəsi üçün AI platformaları şəklində AI proqram həlləri hazırlayaraq və təmin etməklə AI bazarına daxil oldular.
Məlumatlara görə, 400-ə yaxın təchizatçı AIoT proqram təminatı təklif edir.Sənaye süni intellekt bazarına qoşulan proqram təminatı istehsalçılarının sayı son iki ildə kəskin şəkildə artıb.Tədqiqat zamanı IoT Analytics istehsalçılara/sənaye müştərilərinə 634 süni intellekt texnologiyası tədarükçüsü müəyyən edib.Bu şirkətlərdən 389-u (61,4%) AI proqram təminatı təklif edir.
Yeni AI proqram platforması sənaye mühitlərinə diqqət yetirir.Uptake, Braincube və ya C3 AI-dən başqa, artan sayda əməliyyat texnologiyası (OT) satıcıları xüsusi AI proqram platformaları təklif edir.Nümunələrə ABB-nin Genix Sənaye analitikası və süni intellekt dəsti, Rockwell Automation-un FactoryTalk İnnovasiya dəsti, Schneider Electric-in öz istehsalat konsaltinq platforması və bu yaxınlarda xüsusi əlavələr daxildir.Bu platformalardan bəziləri geniş istifadə hallarını hədəfləyir.Məsələn, ABB-nin Genix platforması qabaqcıl analitika, o cümlədən əməliyyat performansının idarə edilməsi, aktivlərin bütövlüyü, davamlılıq və təchizat zəncirinin səmərəliliyi üçün əvvəlcədən hazırlanmış proqramlar və xidmətlər təqdim edir.
Böyük şirkətlər öz AI proqram alətlərini mağaza mərtəbəsində yerləşdirirlər.
Ai proqram vasitələrinin mövcudluğu həm də AWS, Microsoft və Google kimi böyük şirkətlər tərəfindən hazırlanmış yeni istifadə üçün xüsusi proqram vasitələri ilə şərtlənir.Məsələn, 2020-ci ilin dekabrında AWS Amazon SageMaker JumpStart-ı buraxdı, Amazon SageMaker xüsusiyyəti PdM, kompüter görmə və avtonom sürücülük kimi ən çox yayılmış sənaye istifadəsi halları üçün əvvəlcədən qurulmuş və fərdiləşdirilə bilən həllər dəsti təqdim edir. sadəcə bir neçə klik.
İstifadəyə aid xüsusi proqram həlləri istifadə imkanlarının təkmilləşdirilməsinə təkan verir.
Proqnozlaşdırılan texniki xidmətə yönəlmiş proqramlar kimi istifadə üçün xüsusi proqram dəstləri daha çox yayılır.IoT Analytics müşahidə etdi ki, AI əsaslı məhsul məlumatlarının idarə edilməsi (PdM) proqram həllərindən istifadə edən provayderlərin sayı 2021-ci ilin əvvəlində məlumat mənbələrinin müxtəlifliyinin artması və təlim öncəsi modellərin istifadəsi, eləcə də geniş yayılması səbəbindən 73-ə yüksəlib. məlumatların təkmilləşdirilməsi texnologiyalarının qəbulu.
Amil 2: Süni intellekt həllərinin inkişafı və saxlanması sadələşdirilir
Avtomatlaşdırılmış maşın öyrənməsi (AutoML) standart məhsula çevrilir.
Maşın öyrənməsi (ML) ilə əlaqəli vəzifələrin mürəkkəbliyinə görə, maşın öyrənmə tətbiqlərinin sürətli böyüməsi təcrübə olmadan istifadə edilə bilən hazır maşın öyrənmə metodlarına ehtiyac yaratdı.Nəticədə ortaya çıxan tədqiqat sahəsi, maşın öyrənməsi üçün mütərəqqi avtomatlaşdırma AutoML adlanır.Müxtəlif şirkətlər müştərilərə ML modellərini inkişaf etdirməyə və sənaye istifadə nümunələrini daha sürətli həyata keçirməyə kömək etmək üçün süni intellekt təkliflərinin bir hissəsi kimi bu texnologiyadan istifadə edir.Məsələn, 2020-ci ilin noyabr ayında SKF xərcləri azaltmaq və müştərilər üçün yeni biznes modelləri yaratmaq üçün maşın prosesi məlumatlarını vibrasiya və temperatur məlumatları ilə birləşdirən automL əsaslı məhsulu elan etdi.
Maşın öyrənmə əməliyyatları (ML Ops) modelin idarə edilməsini və saxlanmasını asanlaşdırır.
Maşın öyrənmə əməliyyatlarının yeni intizamı istehsal mühitlərində süni intellekt modellərinin saxlanmasını asanlaşdırmaq məqsədi daşıyır.Süni intellekt modelinin performansı adətən zaman keçdikcə pisləşir, çünki ona zavod daxilindəki bir neçə amil təsir edir (məsələn, məlumatların paylanması və keyfiyyət standartlarında dəyişikliklər).Nəticədə, modelə texniki qulluq və maşın öyrənmə əməliyyatları sənaye mühitlərinin yüksək keyfiyyət tələblərinə cavab vermək üçün zəruri hala gəldi (məsələn, performansı 99% -dən aşağı olan modellər işçilərin təhlükəsizliyinə təhlükə yaradan davranışı müəyyən edə bilməz).
Son illərdə DataRobot, Grid.AI, Pinecone/Zilliz, Seldon və Weights & Biases daxil olmaqla bir çox startaplar ML Ops məkanına qoşulub.Mövcud süni intellekt proqram təkliflərinə, o cümlədən Azure ML Studio-da məlumat sürüşməsinin aşkarlanmasını təqdim edən Microsoft da daxil olmaqla, qurulmuş şirkətlər maşın öyrənmə əməliyyatlarını əlavə etdi.Bu yeni xüsusiyyət istifadəçilərə model performansını aşağı salan giriş məlumatlarının paylanmasında dəyişiklikləri aşkar etməyə imkan verir.
Amil 3: Mövcud tətbiqlərə və istifadə hallarına tətbiq edilən süni intellekt
Ənənəvi proqram təminatçıları AI imkanlarını əlavə edirlər.
MS Azure ML, AWS SageMaker və Google Cloud Vertex AI kimi mövcud böyük üfüqi süni intellekt proqram alətlərinə əlavə olaraq, Kompüterləşdirilmiş Baxım İdarəetmə Sistemləri (CAMMS), İstehsalın icra sistemləri (MES) və ya müəssisə resurslarının planlaşdırılması (ERP) kimi ənənəvi proqram təminatı dəstləri. indi AI imkanlarını tətbiq etməklə əhəmiyyətli dərəcədə təkmilləşdirilə bilər.Məsələn, ERP provayderi Epicor Software, Epicor Virtual Assistant (EVA) vasitəsilə mövcud məhsullarına AI imkanlarını əlavə edir.Ağıllı EVA agentləri istehsal əməliyyatlarının yenidən planlaşdırılması və ya sadə sorğuların yerinə yetirilməsi (məsələn, məhsulun qiyməti və ya mövcud hissələrin sayı haqqında təfərrüatların əldə edilməsi) kimi ERP proseslərini avtomatlaşdırmaq üçün istifadə olunur.
Sənayedə istifadə halları AIoT-dən istifadə etməklə təkmilləşdirilir.
Mövcud aparat/proqram infrastrukturuna süni intellekt imkanları əlavə edilməklə bir neçə sənaye istifadə halları təkmilləşdirilir.Bunun bariz nümunəsi keyfiyyətə nəzarət proqramlarında maşın görməsidir.Ənənəvi maşın görmə sistemləri obyektlərin qüsurlarının olub-olmadığını müəyyən etmək üçün əvvəlcədən müəyyən edilmiş parametrləri və hədləri (məsələn, yüksək kontrast) qiymətləndirən xüsusi proqram təminatı ilə təchiz edilmiş inteqrasiya olunmuş və ya diskret kompüterlər vasitəsilə təsvirləri emal edir.Bir çox hallarda (məsələn, müxtəlif naqil formaları olan elektron komponentlər) yanlış müsbətlərin sayı çox yüksəkdir.
Ancaq bu sistemlər süni intellekt vasitəsilə canlandırılır.Məsələn, sənaye maşını Vision provayderi Cognex 2021-ci ilin iyul ayında yeni Dərin Öyrənmə alətini (Vision Pro Deep Learning 2.0) buraxdı. Yeni alətlər ənənəvi görmə sistemləri ilə inteqrasiya edərək son istifadəçilərə dərin öyrənməni ənənəvi görmə alətləri ilə eyni tətbiqdə birləşdirməyə imkan verir. cızıqların, çirklənmənin və digər qüsurların dəqiq ölçülməsini tələb edən tələbkar tibbi və elektron mühitlərə cavab verir.
Amil 4: Sənaye AIoT avadanlıqları təkmilləşdirilir
AI çipləri sürətlə təkmilləşdirilir.
Quraşdırılmış aparatlı AI çipləri, süni intellekt modellərinin inkişafı və yerləşdirilməsini dəstəkləmək üçün müxtəlif variantlarla sürətlə böyüyür.Nümunələrə NVIDIA-nın 2021-ci ilin martında təqdim edilmiş və tövsiyə sistemləri və kompüter görmə sistemləri kimi süni intellektdən istifadə halları üçün uyğun olan ən son qrafik emal qurğuları (Gpus), A30 və A10 daxildir.Başqa bir misal, xüsusi süni intellekt iş yükləri (məsələn, obyekt aşkarlanması) üçün modelin işlənib hazırlanmasında və yerləşdirilməsində 1000 dəfəyə qədər daha çox səmərəlilik və sürət əldə edə bilən güclü xüsusi təyinatlı inteqral sxemlər (ASics) olan Google-un dördüncü nəsil Tensor Emalı Birlikləridir (TPus). , təsvirin təsnifatı və tövsiyə meyarları).Xüsusi AI aparatının istifadəsi modelin hesablama vaxtını günlərdən dəqiqələrə azaldır və bir çox hallarda oyun dəyişdiricisi olduğunu sübut etdi.
Güclü süni intellekt avadanlığı hər istifadəyə görə ödəniş modeli vasitəsilə dərhal mövcuddur.
Supermiqyaslı müəssisələr son istifadəçilərin sənaye süni intellekt tətbiqetmələrini həyata keçirə bilmələri üçün hesablama resurslarını buludda əlçatan etmək üçün daim öz serverlərini təkmilləşdirirlər.Məsələn, 2021-ci ilin noyabr ayında AWS kompüter görmə və tövsiyə mühərrikləri də daxil olmaqla müxtəlif ML proqramları üçün NVIDIA A10G Tensor Core GPU ilə təchiz edilmiş ən son GPU əsaslı nümunələrinin, Amazon EC2 G5-in rəsmi buraxılışını elan etdi.Məsələn, aşkarlama sistemləri provayderi Nanotronics emal səylərini sürətləndirmək və mikroçiplərin və nanoborucuqların istehsalında daha dəqiq aşkarlama dərəcələrinə nail olmaq üçün süni intellektə əsaslanan keyfiyyətə nəzarət həllinin Amazon EC2 nümunələrindən istifadə edir.
Nəticə və Perspektiv
Süni intellekt zavoddan çıxır və o, süni intellektə əsaslanan PdM kimi yeni tətbiqlərdə və mövcud proqram təminatı və istifadə hallarında təkmilləşdirmələr kimi hər yerdə mövcud olacaq.İri müəssisələr süni intellektdən istifadə ilə bağlı bir neçə nümunə təqdim edir və uğurları barədə hesabat verir və əksər layihələr yüksək investisiya gəlirinə malikdir.Bütövlükdə, bulud, iot platformaları və güclü AI çiplərinin yüksəlişi yeni nəsil proqram təminatı və optimallaşdırma üçün platforma təmin edir.
Göndərmə vaxtı: 12 yanvar 2022-ci il