Além dos Limites: Previsões para 2021 sobre Inteligência Artificial Cognitiva e Democratização do Conhecimento.

Beyond Limits é uma empresa pioneira em inteligência artificial com uma legado único do programa espacial da NASA, notadamente a tecnologia de inteligência artificial desenvolvida no Laboratório de Propulsão a Jato (JPL). Eles aprimoram os 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 na Beyond Limits

Previsão #1: As tecnologias de inteligência artificial 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 inteligência artificial 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 inteligência artificial serão capazes de identificar se os responsáveis pela tomada de decisões implementaram ou declinaram suas ações recomendadas, se a ação tomada fez o que se supunha que fizesse e se o sistema foi capaz de aprender com essa ação de remediação.

Previsão #2: As tecnologias de inteligência artificial tradicionais precisarão se tornar mais avançadas para resolver os desafios impostos 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 os serviços públicos enfrentam ao gerenciar os muitos compromissos que precisam ser considerados simultaneamente enquanto executam operações, como ciclagem de turbinas, equilíbrio de carga, restrições de ativos e equipamentos. Quando as soluções de inteligência artificial e aprendizado de máquina tradicionais não são mais suficientes, os operadores de serviços públicos se voltarão para novas tecnologias como a Inteligência Artificial Cognitiva, que é capaz de fornecer aos operadores uma perspectiva global da usina e planejar para tomar decisões informadas ao considerar numerous compromissos, metas e restrições ao mesmo tempo.

Michael Krause, PhD, Cientista de Dados na Beyond Limits

Previsão #1: A inteligência artificial terá um impacto crescente na cadeia de suprimentos.

Detalhes: A cadeia de suprimentos é um grande desafio e uma área que é bem adaptada para a inteligência artificial porque há muitas pessoas, empresas e modos de transporte envolvidos. Atualmente, grande parte do sistema é muito manual, onde uma pessoa em uma localização pega o telefone e liga para outra pessoa em uma localização diferente para informar sobre qual caminhão ou navio, carregando quais mercadorias, chegará em sua localização em qual dia. A quantidade de dados usados e a escala expansiva da indústria de cadeia de suprimentos torna isso um caso de uso excelente para a inteligência artificial.

Previsão #2: A inteligência artificial 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 inteligência artificial cognitiva pode construir um quadro que aproveite 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 inteligência artificial será capaz de aprender com essas 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 responsáveis pela tomada de decisões uma melhor compreensão dos desafios e permitirá que o sistema forneça melhores recomendações para resolver desafios complexos de operações de poços.