Líderes de pensamento
Previsões da Beyond Limits para 2021 sobre IA Cognitiva e Democratização do Conhecimento
Adicione Unite.AI às suas fontes preferidas no Google
Beyond Limits é uma empresa pioneira em IA com uma legado único do programa espacial da NASA, notadamente a tecnologia de IA desenvolvida no Laboratório de Propulsão a Jato (JPL). Eles aprimoram sistemas de software desenvolvidos para a NASA/JPL, dando-lhes capacidades adicionais e endurecendo-os para resistir à força industrial.
Tivemos a sorte de ter dois de seus mentes brilhantes compartilhando suas previsões para 2021:
Kim Gilbert, PhD, Gerente de Engenharia Comercial Técnica da Beyond Limits
Previsão #1: As tecnologias de IA cognitiva verão um crescimento e melhorias rápidas nos próximos anos para se tornarem mais ágeis, flexíveis e inteligentes quando implantadas em uma variedade de novas indústrias.
Detalhes: Ao unificar técnicas de aprendizado de máquina com conhecimento humano codificado, os avanços da IA cognitiva permitirão que os usuários adicionem e editem sua base de conhecimento uma vez implantada, e à medida que o fazem, os sistemas se tornarão significativamente mais flexíveis e inteligentes à medida que aprendem interagindo com mais especialistas em domínio, problemas e dados. Eventualmente, os sistemas de IA serão capazes de identificar se os tomadores de decisão implementaram ou declinaram suas ações recomendadas, se a ação tomada fez o que se pretendia, e se o sistema foi capaz de aprender com essa ação de remediação.
Previsão #2: As tecnologias de IA tradicionais precisarão se tornar mais avançadas para resolver os desafios apresentados por métodos de planejamento e implementação cada vez mais complexos dentro da indústria de serviços públicos.
Detalhes: Um desses desafios, por exemplo, é o problema que as empresas de serviços públicos enfrentam ao gerenciar os muitos trade-offs que precisam ser considerados simultaneamente enquanto executam operações, como ciclagem de turbinas, balanceamento de carga, restrições de ativos e equipamentos. Quando as soluções de IA e aprendizado de máquina tradicionais não são mais suficientes, os operadores de serviços públicos recorrerão a novas tecnologias como a IA cognitiva, que é capaz de fornecer aos operadores uma visão global da usina e planejar para tomar decisões informadas considerando numerous trade-offs, metas e restrições ao mesmo tempo.
Michael Krause, PhD, Cientista de Dados da Beyond Limits
Previsão #1: A IA terá um impacto crescente na cadeia de suprimentos.
Detalhes: A cadeia de suprimentos é um grande desafio e uma área que é bem adequada para a IA, pois há muitas pessoas, empresas e modos de transporte envolvidos. Atualmente, grande parte do sistema é muito manual, onde uma pessoa em um local pega o telefone e liga para outra pessoa em um local diferente para informar qual caminhão ou navio, carregando quais mercadorias, chegará em seu local em que dia. A quantidade de dados utilizados e a escala expansiva da indústria de cadeia de suprimentos torna isso um ótimo caso de uso para a IA.
Previsão #2: A IA beneficiará cada vez mais a indústria de petróleo e gás upstream através da democratização e localização do conhecimento especializado em operações de poços, onde o conhecimento e a experiência de especialistas em domínio são extremamente valiosos, mas escassos.
Detalhes: A tecnologia de IA cognitiva pode construir um quadro que aproveita o conhecimento de especialistas em domínio, incorporando-o no sistema e, em seguida, democratizando esse conhecimento em toda a organização. A próxima camada é localizar esse conhecimento para permitir que vários usuários modifiquem e adicionem conhecimento ao quadro com base em sua situação única. Isso é valioso porque o sistema de IA será capaz de aprender a partir dessas entradas de conhecimento e combinar a entrada com dados para obter uma compreensão mais ampla em diferentes ativos e diferentes casos de uso. Isso fornecerá aos tomadores de decisão uma melhor compreensão dos desafios e permitirá que o sistema forneça melhores recomendações para resolver desafios complexos de operações de poços, a partir dessas entradas de conhecimento e combinando a entrada com dados para obter uma compreensão mais ampla em diferentes ativos e diferentes casos de uso. Isso fornecerá aos tomadores de decisão uma melhor compreensão dos desafios e permitirá que o sistema forneça melhores recomendações para resolver desafios complexos de operações de poços.
