قادة الفكر
توقعات Beyond Limit لعام 2021 بشأن الإصطناعي الإدراكي وتحرير المعرفة.
Beyond Limits هي شركة رائدة في مجال الإصطناعي تتمتع بتراث فريد من برنامج الفضاء التابع لناسا، ولا سيما تقنية الإصطناعي التي تم تطويرها في مختبر الدفع النفاث (JPL). إنهم يعززون من الأنظمة البرمجية التي تم تطويرها لناسا / JPL، مما يعطيها قدرات إضافية ويقويها إلى قوة صناعية.
كنا محظوظين بوجود عقلين بريلين منهم يشاركاننا توقعاتهم لعام 2021:
كيم جيلبرت، دكتوراه، مدير الهندسة التجارية الفنية في Beyond Limits
التوقعات #1: ستشهد تقنيات الإصطناعي الإدراكي نمواً سريعاً وتحسينات في السنوات القادمة لتصبح أكثر مرونة وذكاء عند نشرها عبر مجموعة متنوعة من الصناعات الجديدة.
التفاصيل: من خلال توحيد تقنيات التعلم الآلي مع المعرفة البشرية المدمجة، ستسمح تقنيات الإصطناعي الإدراكي المتقدمة للمستخدمين بإضافة إلى قاعدة المعرفة وتحريرها مرة واحدة يتم نشرها، و随着 القيام بذلك، ستصبح الأنظمة أكثر مرونة وذكاءً حيث تتعلم من التفاعل مع خبراء المجال والمشاكل والبيانات. في النهاية، ستكون أنظمة الإصطناعي قادرة على تحديد ما إذا قام صناع القرار بتنفيذ أو رفض الإجراءات الموصى بها، وإذا كان الإجراء المتبع قد فعل ما كان من المفترض أن يفعله، وإذا كانت الأنظمة قادرة على التعلم من ذلك الإجراء التصحيحي.
التوقعات #2: سيتعين على تقنيات الإصطناعي التقليدية أن تصبح أكثر تقدمًا لتحديات معقدة بشكل متزايد في مجال التخطيط والتنفيذ داخل صناعة المرافق.
التفاصيل: واحدة من هذه التحديات، على سبيل المثال، هي مشكلة تواجهها المرافق في إدارة العديد من المفاضلات التي يجب مراعاتها في نفس الوقت أثناء تشغيل العمليات، مثل دورة التوربين والتوازن بين الأحمال وقيود الأصول والمعدات. عندما لا تكون حلول الإصطناعي التقليدية والتعلم الآلي كافية، سيتم اللجوء إلى مشغلي المرافق إلى تقنيات جديدة مثل الإصطناعي الإدراكي، والتي يمكنها توفير مشغلين مع перспектиف عالمية للنبات وخطط لاتخاذ قرارات مدروسة عند النظر في العديد من المفاضلات والأهداف والقيود في نفس الوقت.
مايكل كراوس، دكتوراه، عالم بيانات في Beyond Limits
التوقعات #1: سيكون للإصطناعي تأثير متزايد على سلسلة التوريد.
التفاصيل: سلسلة التوريد هي تحدي كبير ومجال مناسب للإصطناعي لأن هناك العديد من الأشخاص والشركات ووسائل النقل المشاركة. حاليًا، يتم تشغيل جزء كبير من النظام بشكل يدوي حيث يقوم شخص ما في موقع ما يتصل هاتفياً بشخص آخر في موقع مختلف لإعلامه بما سيصل إلى موقعه من شاحنات أو سفن تحمل بضائع معينة في أي يوم. يعد حجم البيانات المستخدمة ونطاق صناعة سلسلة التوريد كبيرين جدًا، مما يجعله حالة استخدام رائعة للإصطناعي.
التوقعات #2: سوف يستفيد الإصطناعي بشكل متزايد من صناعة النفط والغاز في مجال تحرير المعرفة المتخصصة وتنظيمها في عمليات الآبار، حيث تكون معرفة الخبراء وخبرتهم قيمة للغاية ولكنها نادرة.
التفاصيل: يمكن لتقنية الإصطناعي الإدراكي بناء إطار يعتمد على معرفة الخبراء من خلال دمجها في النظام ثم تحرير تلك المعرفة في جميع أنحاء المنظمة. الطبقة التالية هي تحرير تلك المعرفة لتمكين العديد من المستخدمين من تعديل وإضافة معرفة إلى الإطار بناءً على موقفهم الفريد. هذا قيمة لأن نظام الإصطناعي سوف يتعلم من مدخلات المعرفة ودمجها مع البيانات لاكتساب فهم أوسع عبر مختلف الأصول وحالات الاستخدام. سوف يوفر ذلك لمصنعي القرار فهمًا أفضل للتحديات وسيسمح للنظام بتقديم توصيات أفضل لحل تحديات عمليات الآبار المعقدة.
