コグニティブ AI と知識の民主化に関する Beyond Limit の 2021 年の予測。

限界を超えて は、NASA 宇宙計画からのユニークな遺産、特にジェット推進研究所 (JPL) で開発された AI テクノロジーを持つ先駆的な AI 企業です。 これらは、NASA/JPL 用に開発されたソフトウェア システムを強化し、追加の機能を提供し、工業用の強度を強化します。

幸運にも、彼らの優秀な頭脳を持つ 2021 人に XNUMX 年の予測を共有してもらうことができました。

Kim Gilbert、PhD、限界を超えたテクニカル コマーシャル エンジニアリング マネージャー

予測 #1: コグニティブ AI テクノロジーは、今後数年間で急速な成長と改善が見られ、さまざまな新しい業界に導入されると、より俊敏で柔軟、そしてインテリジェントになるでしょう。

詳細： 機械学習技術とエンコードされた人間の知識を統合することにより、Cognitive AI の進歩により、ユーザーはデプロイ後の知識ベースに追加および編集できるようになります。そうすることで、システムはより多くのドメインと対話して学習するため、大幅に柔軟かつインテリジェントになります。専門家、問題、データ。最終的には、AI システムは、意思決定者が推奨されたアクションを実行したか拒否したか、実行されたアクションが本来の動作を行ったかどうか、そしてシステムがその修復アクションから学習できたかどうかを識別できるようになります。

予測 #2: 公益事業業界内でますます複雑化する計画と実装方法によってもたらされる課題を解決するには、従来の AI テクノロジーをさらに高度にする必要があります。

詳細： たとえば、これらの課題の XNUMX つは、タービンのサイクル、負荷バランス、資産と機器の制約など、運転中に同時に考慮する必要がある多くのトレードオフを管理する際に電力会社が直面する問題です。 従来の AI および機械学習ソリューションが十分ではなくなると、電力会社の事業者はコグニティブ AI などの新しいテクノロジーに頼るようになるでしょう。これにより、事業者はプラントの全体的な視点を得ることができ、多くのトレードオフ、目標、および情報を考慮した上で情報に基づいた意思決定を行うことができます。同時に制約も課せられます。

Michael Krause 博士、限界を超えたデータ サイエンティスト

予測 #1: AI がサプライチェーンに与える影響はますます大きくなるでしょう。

詳細： サプライ チェーンは大きな課題であり、非常に多くの人、企業、交通手段が関係するため、AI に適した分野です。 現在、システムの多くは非常に手動であり、ある場所にいる人が電話を取り、別の場所にいる別の人に電話をかけて、どのような商品を積んだどのトラックや船がその場所に何日までに到着するかを知らせます。 使用されるデータの量とサプライ チェーン業界の規模の拡大により、これは AI の優れたユースケースになります。

予測 #2:  AI は、油井運営における専門知識の民主化とローカリゼーションを通じて、上流の石油・ガス業界にますます恩恵をもたらすでしょう。油井運営では、専門分野の専門知識と経験は非常に貴重ですが、希少です。

詳細： コグニティブ AI テクノロジーは、ドメインの専門知識をシステムに埋め込み、その知識を組織全体で民主化することで、それを活用するフレームワークを構築できます。 次の層はその知識をローカライズして、複数のユーザーが独自の状況に基づいてフレームワークに知識を変更および追加できるようにします。 これは、AI システムがこれらの知識入力から学習し、その入力をデータと組み合わせて、さまざまな資産やさまざまなユースケースにわたってより広範な理解を得ることができるため、貴重です。 これにより、意思決定者は課題をより深く理解できるようになり、システムは複雑な坑井運営の課題を解決するためのより適切な推奨事項を提供できるようになります。