Reseñas de libros
Reseña de libro: “La guía definitiva sobre inteligencia artificial generativa para la industria” de Cognite
Mientras que la mayoría de los libros sobre inteligencia artificial generativa se centran en los beneficios de la generación de contenido, pocos se adentran en aplicaciones industriales, como las que se encuentran en almacenes y robótica colaborativa. Aquí, “La guía definitiva sobre inteligencia artificial generativa para la industria” brilla con fuerza. Las soluciones que presenta nos acercan a un mundo de operaciones completamente autónomas.
El libro comienza explicando qué se necesita para ser un pionero digital y cómo las empresas pueden aprovechar las soluciones digitales para transformar la forma en que se utiliza los datos. Un pionero digital suele caracterizarse por su pensamiento a gran escala, habilidades técnicas y la comprensión de que los sistemas pueden optimizarse a través de la ingesta de datos. Al aplicar modelos de lenguaje grande (LLM) para comprender y utilizar estos datos, las prácticas comerciales a largo plazo pueden mejorarse significativamente.
Datos
Para abordar los problemas actuales asociados con los datos industriales y la inteligencia artificial, los datos deben liberarse de los sistemas de origen aislados y contextualizarse para optimizar la producción, mejorar el rendimiento de los activos y permitir decisiones comerciales impulsadas por la inteligencia artificial.
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 también permitan a los usuarios personalizar cada modelo e incorporar datos únicos.
El libro describe tres tipos de marcos de modelado de datos, que permiten articular y reutilizar claramente diferentes perspectivas de los mismos datos. Estos tres niveles en los que pueden existir los datos son:
- Modelo de datos de origen: Los datos se extraen de la fuente original y se ponen a disposición en su estado no alterado.
- Modelo de datos de dominio: Los datos aislados se unifican a través de la contextualización y se estructuran en 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.
Gemelos digitales
Solo a través de la liberación y estructuración adecuadas de los datos se hace posible la creación de gemelos digitales industriales. La oportunidad aquí radica en evitar el desarrollo de un gemelo digital monolítico único que se espera que satisfaga todas las necesidades de la empresa. En su lugar, se pueden desarrollar gemelos digitales más pequeños y personalizados para atender mejor las necesidades específicas de los diferentes equipos.
Un gemelo digital industrial se convierte así en una agregación de todos los posibles tipos de datos y conjuntos de datos, alojados en un lugar unificado 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 radica en su adaptabilidad para diferentes usos, como la gestión de la cadena de suministro, información de mantenimiento y simulaciones.
Si bien muchas empresas entienden el concepto de gemelo digital, es más crucial crear un gemelo digital dentro de un ecosistema. En este ecosistema, un gemelo digital coexiste y evoluciona junto con otros gemelos digitales, lo que permite comparaciones y compartir una cantidad considerable de datos estandarizados. Sin embargo, cada uno se construye para propósitos 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 cómo pueden las empresas poblar eficientemente y a gran escala estos varios gemelos digitales. El libro se adentra en la metodología detrás de este proceso industrial crítico.
Cómo aplicar inteligencia artificial generativa a la industria
Por supuesto, el desafío evoluciona hacia la incorporación de esta tecnología, evitando alucinaciones de la IA y escalando la tecnología de la manera más rápida y rentable. El libro se adentra en una comparación de los pros y los contras entre un enfoque de “hazlo tú mismo” y la externalización a una empresa especializada en este tipo avanzado de integración de datos y IA.
En general, este libro es muy recomendado para cualquier persona involucrada en el sector industrial, que incluye empresas manufactureras, industrias de procesos, industrias de ingeniería y sectores de producción de bienes involucrados en la producción y fabricación a gran escala. Es particularmente beneficioso para aquellos que desean aprovechar los datos que recopilan, utilizando la inteligencia artificial generativa para optimizar las prácticas comerciales, simplificar las operaciones internas y mejorar en general el flujo de trabajo.
Acerca de Cognite
Cognite hace que la inteligencia artificial generativa funcione para la industria. Las principales empresas de energía, fabricación y energía y renovables eligen Cognite para entregar datos seguros, confiables y en tiempo real para transformar sus operaciones intensivas en activos para que sean más seguras, sostenibles y rentables. Cognite proporciona una plataforma fácil de usar, segura y escalable que permite a todos los responsables de la toma de decisiones, desde el campo hasta los centros de operaciones remotos, acceder y comprender datos industriales complejos, colaborar en tiempo real y construir un mejor mañana.
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