Revisão do Livro: “O Guia Definitivo para Inteligência Artificial Gerativa na Indústria” da Cognite

Enquanto a maioria dos livros sobre Inteligência Artificial Gerativa se concentra nos benefícios da geração de conteúdo, poucos exploram aplicações industriais, como aquelas em armazéns e robótica colaborativa. Aqui, “O Guia Definitivo para Inteligência Artificial Gerativa na Indústria” realmente brilha. As soluções apresentadas nos aproximam de um mundo de operações totalmente autônomas.

O livro começa explicando o que é necessário para ser um pioneiro digital e como as empresas podem aproveitar soluções digitais para transformar a forma como os dados são utilizados. Um pioneiro digital é tipicamente caracterizado por pensar em grande escala, ter habilidades técnicas e entender que os sistemas podem ser otimizados por meio da ingestão de dados. Ao aplicar Modelos de Linguagem Grande (LLMs) para compreender e usar esses dados, as práticas comerciais de longo prazo podem ser significativamente aprimoradas.

Dados

Para abordar os problemas atuais associados a dados industriais e IA, os dados devem ser libertados de sistemas de origem isolados e contextualizados para otimizar a produção, melhorar o desempenho dos ativos e permitir decisões comerciais impulsionadas por IA.

O livro explora as complexidades dos sistemas físicos e industriais, enfatizando que nenhuma representação de dados única será suficiente para todos os diferentes métodos de consumo. Ele destaca a importância de padronizar um conjunto de modelos de dados que compartilhem alguns dados comuns, mas também permitam que os usuários personalizem cada modelo e incorporem dados únicos.

O livro descreve três tipos de estruturas de modelagem de dados, permitindo que diferentes perspectivas dos mesmos dados sejam claramente articuladas e reutilizadas. Esses três níveis em que os dados podem existir são:

1. Modelo de Dados de Origem: Os dados são extraídos da fonte original e tornados disponíveis em seu estado inalterado.
2. Modelo de Dados de Domínio: Dados isolados são unificados por meio da contextualização e estruturados em padrões da indústria.
3. Modelo de Dados de Solução: Este modelo utiliza dados dos modelos de origem e de domínio para apoiar soluções genéricas.

Gêmeos Digitais

É apenas por meio da libertação e estruturação adequadas dos dados que a criação de gêmeos digitais industriais se torna possível. A oportunidade aqui está em evitar o desenvolvimento de um gêmeo digital singular e monolítico, esperado para atender a todas as necessidades da empresa. Em vez disso, gêmeos digitais menores e mais personalizados podem ser desenvolvidos para atender melhor às necessidades específicas de diferentes equipes.

Um gêmeo digital industrial, portanto, se torna uma agregação de todos os tipos de dados e conjuntos de dados possíveis, alojados em um local unificado e facilmente acessível. Este gêmeo digital se torna consumível, vinculado ao mundo real e útil para várias aplicações. A importância de ter vários gêmeos digitais está em sua adaptabilidade para diferentes usos, como gerenciamento da cadeia de suprimentos, insights de manutenção e simulações.

Embora muitas empresas entendam o conceito de gêmeo digital, é mais crucial criar um gêmeo digital dentro de um ecossistema. Neste ecossistema, um gêmeo digital coexiste e evolui ao lado de outros gêmeos digitais, permitindo comparações e compartilhamento de uma quantidade significativa de dados padronizados. No entanto, cada um é construído para propósitos específicos e pode evoluir independentemente, permitindo efetivamente que cada gêmeo digital se ramifique em seu próprio caminho evolutivo.

Consequentemente, o desafio é então como as empresas podem populações eficientemente e escaláveis esses vários gêmeos digitais? O livro mergulha na metodologia por trás desse processo industrial crítico.

Como Aplicar Inteligência Artificial Gerativa na Indústria

É claro que o desafio então evolui para incorporar essa tecnologia, evitar alucinações de IA e dimensionar a tecnologia da maneira mais rápida e econômica possível. O livro mergulha em uma comparação dos prós e contras entre uma abordagem “faça-você-mesmo” e a terceirização para uma empresa especializada nesse tipo avançado de integração de dados e IA.

No geral, este livro é altamente recomendado para qualquer pessoa envolvida no setor industrial, que inclui negócios de manufatura, indústrias de processo, indústrias de engenharia e setores de produção de bens envolvidos na produção e fabricação em larga escala. É particularmente benéfico para aqueles que desejam aproveitar os dados que coletam, utilizando Inteligência Artificial Gerativa para otimizar práticas comerciais, racionalizar operações internas e melhorar o fluxo de trabalho geral.

Sobre a Cognite

Cognite torna a Inteligência Artificial Gerativa funcional para a indústria. Empresas líderes em energia, manufatura e poder e renováveis escolhem a Cognite para fornecer dados seguros, confiáveis e em tempo real para transformar suas operações intensivas em ativos para serem mais seguras, sustentáveis e lucrativas. A Cognite fornece uma plataforma de usuário amigável, segura e escalável que facilita que todos os tomadores de decisão, desde o campo até centros de operações remotas, acessem e entendam dados industriais complexos, colaborem em tempo real e construam um amanhã melhor.

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