Обзор книги Определительное руководство по генеративным ИИ для промышленности от Cognite

Обзор книги Генеративные искусственный интеллект в промышленности - руководство от Cognite

В то время как большинство книг по Генеративному ИИ сосредотачиваются на преимуществах генерации контента, немногие проводят исследования об его промышленных применениях, таких как в складских помещениях и в коллаборативной робототехнике. В этом отношении книга “Определенное руководство по Генеративному ИИ для промышленности” действительно блестит. Решения, которые она представляет, приносят нас ближе к миру полностью автономных операций.

Книга начинается с объяснения того, что требуется, чтобы стать цифровым мавериком, и как предприятия могут использовать цифровые решения для трансформации способа использования данных. Цифровой маверик обычно характеризуется крупномасштабным мышлением, техническим мастерством и пониманием того, что системы можно оптимизировать путем анализа данных. Применяя Большие Языковые Модели (БЯМ) для понимания и использования этих данных, долгосрочные бизнес-практики могут быть значительно улучшены.

Данные

Для решения текущих проблем, связанных с промышленными данными и искусственным интеллектом, данные должны быть освобождены от изолированных источников и контекстуализированы для оптимизации производства, улучшения рабочей эффективности оборудования и включения ИИ в принятие решений.

Книга исследует сложности физических и промышленных систем, подчеркивая, что одна единственная модель данных не будет достаточна для всех различных методов использования. Она подчеркивает важность стандартизации набора моделей данных, которые имеют общие данные, но также позволяют пользователям настраивать каждую модель и включать уникальные данные.

• Думаете, что у вас хорошая инфраструктура EDA? Подумайте еще раз.
• Адепт изменил многомодовую игру с Fuyu
• Что такое Декларация Блечли, подписанная 28 странами?

Книга описывает три типа моделей данных, позволяющие ясно излагать различные аспекты одних и тех же данных и повторно использовать их. Три уровня, на которых данные могут существовать:

1. Модель Исходных Данных: Данные извлекаются из исходного источника и оставляются в неизменном состоянии.
2. Модель Данных Области: Изолированные данные объединяются с контекстом и структурируются в соответствии с промышленными стандартами.
3. Модель Решения: Эта модель использует данные исходных и моделей данных области для поддержки общих решений.

Цифровые Близнецы

Только через правильную освобождение и структуризацию данных становится возможным создание промышленных цифровых близнецов. Здесь возможность заключается в том, чтобы избежать разработки одного, монолитного цифрового близнеца, который ожидает выполнить все потребности предприятия. Вместо этого можно разработать меньшие, более специализированные цифровые близнецы, чтобы лучше удовлетворять конкретным требованиям различных команд.

Цифровой близнец становится объединением всех возможных типов данных и наборов данных, размещенных в едином и удобно доступном месте. Этот цифровой близнец становится инструментом, связанным с реальным миром и полезным для различных приложений. Значительную роль играет наличие нескольких цифровых близнецов, так как они могут быть адаптированы для различных целей, таких как управление поставками, подсказки по обслуживанию и симуляции.

Хотя многие предприятия понимают концепцию цифрового близнеца, более важно создать цифрового близнеца в составе экосистемы. В этой экосистеме цифровой близнец существует и развивается вместе с другими цифровыми близнецами, позволяя сравнивать и обмениваться значительным объемом стандартизованных данных. При этом каждый близнец создается для определенных целей и может развиваться независимо, что позволяет каждому цифровому близнецу принять его уникальный эволюционный путь.

Следовательно, вопрос заключается в том, как предприятия могут эффективно и масштабируемо заполнить различные цифровые близнецы? Книга рассматривает методологию этого важного промышленного процесса.

Как Применить Генеративный ИИ в Промышленности

Конечно, проблема заключается в том, как интегрировать эту технологию, избегая Галлюцинаций ИИ и масштабировать технологию наиболее быстрым и эффективным способом. Книга рассматривает сравнение преимуществ и недостатков между самостоятельным подходом и аутсорсингом к компании, специализирующейся на этом продвинутом типе данных и интеграции ИИ.

В целом, данную книгу настоятельно рекомендуется всем, кто занимается промышленным сектором, включая производственные предприятия, отрасли с обработкой веществ, инженерную промышленность и отрасли, занимающиеся крупномасштабным производством и фабрикацией. Она особенно полезна для тех, кто хочет использовать собранные данные, применяя Генеративный ИИ для оптимизации бизнес-практик, упрощения внутренних операций и улучшения рабочего процесса в целом.

О Cognite

Cognite превращает Генеративный ИИ в управляемую промышленность. Ведущие предприятия в области энергетики, производства, электроэнергетики и возобновляемых источников энергии выбирают Cognite для предоставления безопасной, надежной и актуальной информации, которая трансформирует их активоемкие операции в более безопасные, устойчивые и прибыльные. Cognite предоставляет простую в использовании, надежную и масштабируемую платформу, которая позволяет всем принимающим решения, от линейных сотрудников до удаленных операционных центров, получать доступ к сложным промышленным данным, сотрудничать в режиме реального времени и строить лучшее завтра.

Чтобы узнать больше об этой книге или скачать ее, пожалуйста, нажмите здесь.