توقعات بيوند ليميتس لعام 2021 حول الذكاء الاصطناعي الإدراكي وديمقراطية المعرفة

بيوند ليميتس هي شركة رائدة في مجال الذكاء الاصطناعي مع إرث فريد من برنامج الفضاء التابع لناسا، ولا سيما تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تم تطويرها في مختبر الدفع النفاث (JPL). إنهم يعززون الأنظمة البرمجية التي تم تطويرها لناسا / JPL، مما يعطيها قدرات إضافية ويقويها إلى قوة صناعية.

كنا محظوظين بوجود两个 من العقول البارعة لمشاركة توقعاتهم لعام 2021:

كيم جيلبرت، دكتوراه، مدير الهندسة التجارية الفنية في بيوند ليميتس

التوقعات #1: من المتوقع أن تشهد تقنيات الذكاء الاصطناعي 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 المخزنة، ستسمح تقنيات الذكاء الاصطناعي الإدراكي للمستخدمين بإضافة إلى قاعدة المعرفة وتعديلها مرة واحدة يتم نشرها، وعندما يفعلون ذلك، سيصبح النظام أكثر مرونة وذكاءً مع تعلمه بالتفاعل مع أكثر من خبراء المجال ومشاكل وبيانات. في النهاية، ستكون أنظمة الذكاء الاصطناعي قادرة على تحديد ما إذا كان صانعو القرار ينفذون أو يرفضون الإجراءات الموصى بها، وإذا كان الإجراء المحدد قد فعل ما كان من المفترض أن يفعله، وإذا كان النظام能够 التعلم من ذلك الإجراء التصحيحي.

التوقعات #2: سيتعين على تقنيات الذكاء الاصطناعي التقليدية أن تصبح أكثر تقدمًا لحل التحديات التي تطرحها أساليب التخطيط والتنفيذ المتزايدة التعقيدًا في صناعة المرافق.

التفاصيل: واحدة من هذه التحديات، على سبيل المثال، هي مشكلة الموازنة التي تواجهها المرافق في إدارة العديد من التبادل التي يجب مراعاتها في نفس الوقت أثناء تشغيل العمليات، مثل دورة التوربينات وتركيبة الحمل وقيود الأصول والمعدات. عندما لا تكون حلول الذكاء الاصطناعي التقليدية وكذلك التعلم الآلي كافية، سيتم اللجوء إلى تقنيات جديدة مثل الذكاء الاصطناعي الإدراكي، والتي يمكنها تزويد المشغلين بنظرة عالمية للمصنع وخطط لاتخاذ قرارات مستنيرة عند考虑 العديد من التبادل والأهداف والقيود في نفس الوقت.

مايكل كراوس، دكتوراه، عالم بيانات في بيوند ليميتس

التوقعات #1: سيكون للذكاء الاصطناعي تأثير متزايد على سلسلة التوريد.

التفاصيل: سلسلة التوريد هي تحدي كبير و领域 مناسب للذكاء الاصطناعي لأن هناك العديد من الأشخاص والشركات ووسائل النقل المشاركة. حاليًا، يتم إجراء الكثير من النظام يدويًا حيث يقوم شخص ما في موقع ما ب उठاء الهاتف ويتصل بشخص آخر في موقع مختلف لإبلاغه بما سيصل إلى موقعه من شاحنات أو سفن تحمل ما البضائع وفي أي يوم. يعد حجم البيانات المستخدمة ومقياس صناعة سلسلة التوريد كبيرًا جدًا، مما يجعلها حالة استخدام رائعة للذكاء الاصطناعي.

التوقعات #2: سوف يستفيد الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد من صناعة النفط والغاز في مجال ديمقراطية المعرفة وLocalization في عمليات البئر، حيث تكون معرفة الخبراء وخبرتهم قيمة للغاية ولكن نادرة.

التفاصيل: يمكن لتقنية الذكاء الاصطناعي الإدراكي بناء إطار يعتمد على معرفة الخبراء من خلال دمجها في النظام وديمقراطية تلك المعرفة عبر المنظمة. الطبقة التالية هي Localization تلك المعرفة لتمكين المستخدمين المتعددين من تعديل وإضافة معرفة إلى الإطار بناءً على موقفهم الفريد. هذه قيمة لأن نظام الذكاء الاصطناعي سوف يتعلم من هذه المدخلات المعرفية وسيجمع بين المدخلات مع البيانات لتحقيق فهم أوسع عبر أصول وcases مختلفة. هذا سوف يوفر لمصنعي القرار فهمًا أفضل للتحديات وسيسمح للنظام بتقديم توصيات أفضل لحل تحديات عمليات البئر المعقدة.