Reseñas de libros
Reseña del libro: "La guía definitiva de IA generativa para la industria" de Cognite
Si bien la mayoría de los libros sobre Los proyectos piloto de IA generativa Aunque se centran en los beneficios de la generación de contenidos, pocos profundizan en las aplicaciones industriales, como las de almacenes y la robótica colaborativa. Aquí, “La guía definitiva de IA generativa para la industria”realmente brilla. Las soluciones que presenta nos acercan a un mundo de operaciones totalmente autónomas.
El libro comienza explicando qué se necesita para ser un inconformista digital y cómo las empresas pueden aprovechar las soluciones digitales para transformar la forma en que se utilizan los datos. Un inconformista digital generalmente se caracteriza por un pensamiento amplio, destreza técnica y la comprensión de que los sistemas se pueden optimizar mediante la ingesta de datos. Al aplicar Modelos de lenguaje grande (LLM) para comprender y utilizar estos datos, las prácticas comerciales a largo plazo pueden mejorar significativamente.
Fecha
Para abordar los problemas actuales asociados con los datos industriales y la IA, los datos deben liberarse de sistemas de origen aislados y contextualizarse para optimizar la producción, mejorar el rendimiento de los activos y permitir decisiones comerciales impulsadas por la IA.
El libro explora las complejidades de los sistemas físicos e industriales, enfatizando que ninguna representación de datos única será suficiente para todos los diferentes métodos de consumo. Subraya la importancia de estandarizar un conjunto de modelos de datos que compartan algunos datos comunes pero que también permitan a los usuarios personalizar cada modelo e incorporar datos únicos.
El libro describe tres tipos de marcos de modelado de datos, lo que permite articular y reutilizar claramente diferentes perspectivas de los mismos datos. Estos tres niveles en los que pueden existir datos son:
- Modelo de datos de origen: Los datos se extraen de la fuente original y se ponen a disposición en su estado inalterado.
- Modelo de datos de dominio: Los datos aislados se unifican mediante la contextualización y se estructuran según los estándares de la industria.
- Modelo de datos de solución: Este modelo utiliza datos de los modelos de origen y de dominio para respaldar soluciones genéricas.
Digital Twins
Solo a través de la liberación y estructuración adecuada de los datos se puede lograr la creación de industrias. gemelos digitales se vuelve posible. La oportunidad aquí radica en evitar el desarrollo de un gemelo digital singular y monolítico que se espera satisfaga todas las necesidades empresariales. En cambio, se pueden desarrollar gemelos digitales más pequeños y más personalizados para satisfacer mejor los requisitos específicos de los diferentes equipos.
Un gemelo digital industrial se convierte así en una agregación de todos los tipos y conjuntos de datos posibles, alojados en una ubicación unificada y de fácil acceso. Este gemelo digital se vuelve consumible, vinculado al mundo real y útil para diversas aplicaciones. La importancia de tener múltiples gemelos digitales es su adaptabilidad para diferentes usos, como gestión de la cadena de suministro, información de mantenimiento y simulaciones.
Si bien muchas empresas comprenden el concepto de gemelo digital, es aún más crucial crearlo dentro de un ecosistema. En este ecosistema, un gemelo digital coexiste y evoluciona junto con otros, lo que permite realizar comparaciones y compartir una cantidad considerable de datos estandarizados. Sin embargo, cada uno está diseñado para fines específicos y puede evolucionar de forma independiente, lo que permite que cada gemelo digital se ramifique en su propio camino evolutivo.
En consecuencia, el desafío es entonces ¿cómo pueden las empresas poblar de manera eficiente y escalable estos diversos gemelos digitales? El libro profundiza en la metodología detrás de este proceso industrial crítico.
Cómo aplicar la IA generativa a la industria
Por supuesto, el desafío luego pasa a incorporar esta tecnología, evitando alucinaciones de IAy escalar la tecnología de la manera más rápida y rentable. El libro profundiza en una comparación de los pros y los contras entre un enfoque de bricolaje y la subcontratación a una empresa especializada en este tipo avanzado de integración de datos e IA.
En general, este libro es muy recomendable para cualquier persona involucrada en el sector industrial, que incluye empresas manufactureras, industrias de procesos, industrias de ingeniería y sectores de producción de bienes dedicados a la producción y fabricación a gran escala. Es especialmente beneficioso para quienes desean aprovechar los datos que recopilan, utilizando la IA Generativa para optimizar las prácticas empresariales, agilizar las operaciones internas y mejorar el flujo de trabajo general.
Sobre Cognite
Cognita hace que la IA generativa funcione para la industria. Las empresas líderes en energía, manufactura y energía y energías renovables eligen Cognite para brindar datos seguros, confiables y en tiempo real para transformar sus operaciones con muchos activos para que sean más seguras, más sostenibles y más rentables. Cognite proporciona una plataforma fácil de usar, segura y escalable que facilita a todos los tomadores de decisiones, desde el campo hasta los centros de operaciones remotos, acceder y comprender datos industriales complejos, colaborar en tiempo real y construir un mañana mejor.
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