Recensione del libro: “La guida definitiva all’Intelligenza Artificiale generativa per l’industria” di Cognite

Mentre la maggior parte dei libri sull’Intelligenza Artificiale generativa si concentra sui benefici della generazione di contenuti, pochi si addentrano nelle applicazioni industriali, come ad esempio quelle nei magazzini e nella robotica collaborativa. Qui, “La guida definitiva all’Intelligenza Artificiale generativa per l’industria” si distingue veramente. Le soluzioni presentate ci avvicinano a un mondo di operazioni completamente autonome.

Il libro inizia spiegando cosa significa essere un pioniere digitale e come le imprese possono sfruttare le soluzioni digitali per trasformare l’utilizzo dei dati. Un pioniere digitale è tipicamente caratterizzato da una visione d’insieme, competenze tecniche e dalla comprensione che i sistemi possono essere ottimizzati attraverso l’ingestione dei dati. Applicando Modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per comprendere e utilizzare questi dati, le pratiche commerciali a lungo termine possono essere notevolmente migliorate.

Dati

Per affrontare le attuali problematiche associate ai dati industriali e all’Intelligenza Artificiale, i dati devono essere liberati dai sistemi di origine isolati e contestualizzati per ottimizzare la produzione, migliorare le prestazioni degli asset e abilitare le decisioni aziendali basate sull’Intelligenza Artificiale.

Il libro esplora le complessità dei sistemi fisici e industriali, sottolineando che nessuna singola rappresentazione dei dati sarà sufficiente per tutti i diversi metodi di consumo. Sottolinea l’importanza di standardizzare un set di modelli di dati che condividono alcuni dati comuni, ma che consentono anche agli utenti di personalizzare ogni modello e incorporare dati univoci.

Il libro descrive tre tipi di framework di modellazione dei dati, che consentono di articolare e riutilizzare chiaramente diverse prospettive degli stessi dati. Questi tre livelli in cui i dati possono esistere sono:

1. Modello di dati di origine: I dati vengono estratti dalla fonte originale e resi disponibili nel loro stato inalterato.
2. Modello di dati di dominio: I dati isolati vengono unificati attraverso la contestualizzazione e strutturati secondo gli standard dell’industria.
3. Modello di dati di soluzione: Questo modello utilizza i dati sia dal modello di origine che da quello di dominio per supportare soluzioni generiche.

Gemelli digitali

È solo attraverso la liberazione e la strutturazione appropriata dei dati che la creazione di gemelli digitali industriali diventa possibile. L’opportunità qui risiede nell’evitare lo sviluppo di un singolo gemello digitale monolitico che debba soddisfare tutte le esigenze aziendali. Invece, possono essere sviluppati gemelli digitali più piccoli e personalizzati per servire meglio le esigenze specifiche dei diversi team.

Un gemello digitale industriale diventa così un’aggregazione di tutti i tipi di dati e set di dati, ospitati in un’unica posizione accessibile. Questo gemello digitale diventa consumabile, collegato al mondo reale e utile per vari applicazioni. La significatività di avere più gemelli digitali risiede nella loro adattabilità per diversi usi, come la gestione della catena di approvvigionamento, le informazioni di manutenzione e le simulazioni.

Mentre molte imprese comprendono il concetto di gemello digitale, è più cruciale creare un gemello digitale all’interno di un ecosistema. In questo ecosistema, un gemello digitale coesiste e si evolve insieme ad altri gemelli digitali, consentendo confronti e condivisione di una notevole quantità di dati standardizzati. Tuttavia, ogni gemello digitale è costruito per scopi specifici e può evolversi in modo indipendente, consentendo efficacemente a ogni gemello digitale di svilupparsi lungo il proprio percorso evolutivo unico.

Di conseguenza, la sfida è quindi come le imprese possano popolare efficientemente e in modo scalabile questi diversi gemelli digitali. Il libro si addentra nella metodologia dietro questo processo industriale critico.

Come applicare l’Intelligenza Artificiale generativa all’industria

Naturalmente, la sfida si evolve poi nell’incorporazione di questa tecnologia, evitando allucinazioni dell’Intelligenza Artificiale e scalando la tecnologia nel modo più rapido e costo-effettivo. Il libro si addentra nel confronto tra i pro e i contro di un approccio “fai-da-te” e dell’esternalizzazione a un’azienda specializzata in questo tipo di integrazione di dati e Intelligenza Artificiale avanzata.

In generale, questo libro è altamente raccomandato per chiunque sia coinvolto nel settore industriale, che include imprese di produzione, settori di processo, settori di ingegneria e settori di produzione di beni coinvolti nella produzione e nella lavorazione su larga scala. È particolarmente utile per coloro che desiderano sfruttare i dati che raccolgono, utilizzando l’Intelligenza Artificiale generativa per ottimizzare le pratiche aziendali, semplificare le operazioni interne e migliorare il flusso di lavoro complessivo.

Informazioni su Cognite

Cognite rende l’Intelligenza Artificiale generativa funzionale per l’industria. Le principali aziende del settore energetico, manifatturiero e delle energie rinnovabili scelgono Cognite per fornire dati sicuri, affidabili e in tempo reale per trasformare le loro operazioni pesantemente basate su asset in modo più sicuro, sostenibile e redditizio. Cognite fornisce una piattaforma facile da usare, sicura e scalabile che rende facile per tutti i responsabili delle decisioni, dalla sede alla centrale operativa remota, accedere e comprendere i dati industriali complessi, collaborare in tempo reale e costruire un futuro migliore.

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