ກ້ານໃບ ລະບົບການຮ່ວມມືລະຫວ່າງມະນຸດ-ຫຸ່ນຍົນໂດຍອີງໃສ່ AI Ready for Factory Floor - Unite.AI
ເຊື່ອມຕໍ່ກັບພວກເຮົາ

ຫຸ່ນຍົນ

ລະບົບການຮ່ວມມືມະນຸດ-ຫຸ່ນຍົນໂດຍອີງໃສ່ AI Ready ສໍາລັບຊັ້ນໂຮງງານ

ຈັດພີມມາ

 on

ຮູບພາບ: Hongyi Liu

ລະບົບການຮ່ວມມືມະນຸດ-ຫຸ່ນຍົນໃໝ່ທີ່ອີງໃສ່ປັນຍາປະດິດ (AI) ແມ່ນກຽມພ້ອມແລ້ວສຳລັບຊັ້ນໂຮງງານ. ລະບົບດັ່ງກ່າວໃຫ້ຫຸ່ນຍົນມີສະພາບການອ້ອມຮອບສະພາບແວດລ້ອມການເຮັດວຽກ ແລະສະຖານະການເພື່ອຄາດຄະເນສິ່ງທີ່ຄົນຈະເຮັດຕໍ່ໄປ, ຊຶ່ງຫມາຍຄວາມວ່າເຂົາເຈົ້າສາມາດເຮັດວຽກຮ່ວມກັບມະນຸດໃນສາຍປະກອບທີ່ບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນ.

ລະບົບແບບດັ້ງເດີມພຽງແຕ່ສາມາດຕັດສິນໄລຍະຫ່າງລະຫວ່າງຕົວມັນເອງແລະເພື່ອນຮ່ວມງານຂອງມະນຸດ, ແຕ່ລະບົບທີ່ພັດທະນາໃຫມ່ສາມາດກໍານົດແຕ່ລະພະນັກງານແຍກຕ່າງຫາກແລະຮູບແບບໂຄງກະດູກຂອງບຸກຄົນ. ອີງ​ຕາມ Hongyi Liu, ນັກ​ຄົ້ນ​ຄວ້າ​ຂອງ KTH Royal ສະ​ຖາ​ບັນ​ເຕັກ​ໂນ​ໂລ​ຊີ​, ລະ​ບົບ​ຫຸ່ນ​ຍົນ​ສາ​ມາດ​ນໍາ​ໃຊ້​ຂໍ້​ມູນ​ນີ້​ເພື່ອ​ຮັບ​ຮູ້​ສະ​ຖານ​ທີ່​ຂອງ​ພະ​ນັກ​ງານ​ແລະ​ຄາດ​ຄະ​ເນ​ຕໍ່​ໄປ​. ທັງ ໝົດ ນີ້ ໝາຍ ຄວາມວ່າຫຸ່ນຍົນຈະຮູ້ເຖິງສະພາບການໃນຂະນະທີ່ພົວພັນກັບຄົນງານຂອງມະນຸດ. 

KTH ອາຈານ Lihui Wang ເປັນຜູ້ຂຽນຮ່ວມຂອງ ການພິມເຜີຍແຜ່ in ການຜະລິດຫຸ່ນຍົນແລະຄອມພິວເຕີປະສົມປະສານ. 

ປັນຍາປະດິດ ແລະການຮຽນຮູ້ການຖ່າຍທອດ

ລະບົບດັ່ງກ່າວໃຊ້ປັນຍາປະດິດ, ຊຶ່ງຫມາຍຄວາມວ່າມັນຕ້ອງການພະລັງງານຄອມພິວເຕີ້ຫນ້ອຍແລະຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດນ້ອຍກວ່າວິທີການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແບບດັ້ງເດີມ. ລະບົບການຮ່ວມມືຂອງມະນຸດກັບຫຸ່ນຍົນໂດຍສະເພາະໃຊ້ການຮຽນຮູ້ການໂອນ, ປະເພດຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ພັດທະນາໂດຍຜ່ານການຝຶກອົບຮົມກ່ອນທີ່ຈະຖືກນໍາໃຊ້ໃນຮູບແບບການດໍາເນີນງານ.

ເທັກໂນໂລຍີນີ້ອອກ ແລະປະຕິບັດຕາມຄວາມຕ້ອງການຂອງອົງການສາກົນສຳລັບມາດຕະຖານ (ISO) ໃນມື້ນີ້ສຳລັບຄວາມປອດໄພຂອງຫຸ່ນຍົນທີ່ຮ່ວມມືກັນ. ເພື່ອໃຫ້ລະບົບປະຕິບັດໄດ້, ມັນຈໍາເປັນຕ້ອງມີການດໍາເນີນການອຸດສາຫະກໍາ. 

ເມື່ອປຽບທຽບກັບພະນັກງານປະຕິສໍາພັນຫນຶ່ງມິຕິລະດັບທີ່ມີໃນປັດຈຸບັນກັບຫຸ່ນຍົນ, ລະບົບໃຫມ່ແມ່ນມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນຍ້ອນການຮັບຮູ້ສະພາບການຂອງມັນ.

"ພາຍໃຕ້ມາດຕະຖານ ISO ແລະຂໍ້ກໍານົດດ້ານວິຊາການ, ເມື່ອມະນຸດເຂົ້າຫາຫຸ່ນຍົນມັນຊ້າລົງ, ແລະຖ້າລາວເຂົ້າມາໃກ້ພຽງພໍ, ມັນຈະຢຸດ. ຖ້າຄົນນັ້ນຍ້າຍອອກໄປ, ມັນຈະສືບຕໍ່. ນັ້ນ​ແມ່ນ​ຄວາມ​ຮັບ​ຮູ້​ສະ​ພາບ​ການ​ໃນ​ລະ​ດັບ​ຕ່ຳ​ທີ່​ສຸດ,” Liu ເວົ້າ​ວ່າ.

“ມັນເປັນອັນຕະລາຍຕໍ່ປະສິດທິພາບ. ການຜະລິດແມ່ນຊ້າລົງແລະມະນຸດບໍ່ສາມາດເຮັດວຽກຢ່າງໃກ້ຊິດກັບຫຸ່ນຍົນ,” ລາວເວົ້າຕໍ່ໄປ. 

ລະບົບຫຸ່ນຍົນທີ່ຮັບຮູ້ສະພາບການສາມາດປຽບທຽບໄດ້ກັບລົດທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງທີ່ຮັບຮູ້ວ່າໄຟຢຸດເປັນສີແດງດົນປານໃດ. ຍານຍົນນັ້ນສາມາດຄາດການໄດ້ວ່າມັນຈະເຄື່ອນໄປອີກເມື່ອໃດ, ສະນັ້ນ ແທນທີ່ຈະເບຣກ ຫຼືລົດລົງ, ມັນປັບຄວາມໄວ ແລະ ການລ່ອງເຮືອໄປສູ່ທາງແຍກ. ພຶດຕິກໍານີ້ຢຸດເຊົາການຫ້າມລໍ້ແລະການສົ່ງຜ່ານຈາກການປະເຊີນກັບການສວມໃສ່ຫຼາຍເກີນໄປ.

ໃນການທົດລອງ, ລະບົບໃຫມ່ໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຫຸ່ນຍົນສາມາດເຮັດວຽກໄດ້ຢ່າງປອດໄພແລະມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ, ໂດຍບໍ່ມີການຊ້າລົງການຜະລິດ, ຍ້ອນຄວາມສາມາດໃນການເຂົ້າໃຈສະພາບການຂອງມັນ.

ໃນການທົດສອບສະເພາະຫນຶ່ງ, ຫຸ່ນຍົນປັບຫຼັງຈາກເສັ້ນທາງຂອງແຂນຂອງມັນໄດ້ຖືກສະກັດໂດຍມືຂອງບຸກຄົນໂດຍບໍ່ຄາດຄິດ. ແທນ​ທີ່​ຈະ​ຢຸດ, ຫຸ່ນ​ຍົນ​ໄດ້​ຄາດ​ຄະ​ເນ​ການ​ກ້າວ​ເດີນ​ຂອງ​ມື​ໃນ​ອະ​ນາ​ຄົດ​ເພື່ອ​ວາງ​ແຂນ​ຂອງ​ຕົນ​ຢູ່​ໃນ​ຈຸດ​ທີ່​ແຕກ​ຕ່າງ​ກັນ.

ທ່ານ Liu ກ່າວວ່າ "ນີ້ແມ່ນຄວາມປອດໄພບໍ່ພຽງແຕ່ຈາກທັດສະນະທາງວິຊາການເພື່ອຫຼີກເວັ້ນການປະທະກັນ, ແຕ່ສາມາດຮັບຮູ້ສະພາບການຂອງສາຍປະກອບ,". "ນີ້ເຮັດໃຫ້ຄວາມປອດໄພເພີ່ມເຕີມ."

 

Alex McFarland ເປັນນັກຂ່າວ AI ແລະນັກຂຽນທີ່ຄົ້ນຫາການພັດທະນາຫລ້າສຸດໃນປັນຍາປະດິດ. ລາວໄດ້ຮ່ວມມືກັບ AI startups ແລະສິ່ງພິມຕ່າງໆໃນທົ່ວໂລກ.