Рецензия на книгу: «Полное руководство по генеративному искусственному интеллекту для промышленности» от Cognite

Хотя большинство книг по Генеративный ИИ Сосредотачиваясь на преимуществах генерации контента, немногие углубляются в промышленные приложения, например, на складах и в совместной робототехнике. Здесь, «Полное руководство по генеративному искусственному интеллекту для промышленности»«действительно сияет. Решения, которые он представляет, приближают нас к миру полностью автономных операций.

Книга начинается с объяснения того, что нужно, чтобы стать цифровым индивидуалистом, и как предприятия могут использовать цифровые решения для преобразования методов использования данных. Цифровой индивидуалист обычно характеризуется масштабным мышлением, техническим мастерством и пониманием того, что системы можно оптимизировать посредством приема данных. Применив Большие языковые модели (LLM), чтобы понять и использовать эти данные, долгосрочная деловая практика может быть значительно улучшена.

Данные

Чтобы решить текущие проблемы, связанные с промышленными данными и искусственным интеллектом, данные необходимо освободить из изолированных исходных систем и контекстуализировать для оптимизации производства, повышения производительности активов и принятия бизнес-решений на основе искусственного интеллекта.

В книге исследуются сложности физических и промышленных систем, подчеркивая, что ни одно представление данных не будет достаточным для всех различных методов потребления. Это подчеркивает важность стандартизации набора моделей данных, которые имеют некоторые общие данные, но также позволяют пользователям настраивать каждую модель и включать уникальные данные.

В книге описаны три типа структур моделирования данных, позволяющие четко формулировать и повторно использовать разные точки зрения на одни и те же данные. Эти три уровня, на которых могут существовать данные:

1. Модель исходных данных: данные извлекаются из исходного источника и предоставляются в неизмененном виде.
2. Модель данных предметной области: изолированные данные унифицированы посредством контекстуализации и структурированы в соответствии с отраслевыми стандартами.
3. Модель данных решения: эта модель использует данные как из исходной, так и из модели предметной области для поддержки общих решений.

Цифровые близнецы

Только благодаря правильному освобождению и структурированию данных возможно создание промышленных цифровые близнецы становится возможным. Возможность здесь заключается в том, чтобы избежать разработки единого, монолитного цифрового двойника, который, как ожидается, будет удовлетворять все потребности предприятия. Вместо этого можно разработать меньшие по размеру и более адаптированные цифровые двойники, которые лучше удовлетворят конкретные требования различных команд.

Таким образом, промышленный цифровой двойник становится совокупностью всех возможных типов данных и наборов данных, размещенных в едином, легкодоступном месте. Этот цифровой двойник становится расходным материалом, связанным с реальным миром и полезным для различных приложений. Важность наличия нескольких цифровых двойников заключается в их адаптируемости для различных целей, таких как управление цепочками поставок, анализ технического обслуживания и моделирование.

Хотя многие предприятия понимают концепцию цифрового двойника, более важно создать цифрового двойника внутри экосистемы. В этой экосистеме цифровой двойник сосуществует и развивается вместе с другими цифровыми двойниками, позволяя сравнивать и обмениваться значительным объемом стандартизированных данных. Тем не менее, каждый из них создан для конкретных целей и может развиваться независимо, эффективно позволяя каждому цифровому двойнику идти по своему уникальному пути эволюции.

Следовательно, проблема заключается в том, как предприятия могут эффективно и масштабируемо использовать эти различные цифровые двойники? Книга углубляется в методологию этого важного промышленного процесса.

Как применить генеративный искусственный интеллект в промышленности

Конечно, затем задача превращается во внедрение этой технологии, избегая Галлюцинации ИИи масштабировать технологию самым быстрым и экономически эффективным способом. В книге сравниваются плюсы и минусы подхода «сделай сам» и аутсорсинга компании, специализирующейся на этом передовом типе данных и интеграции искусственного интеллекта.

В целом, эта книга настоятельно рекомендуется всем, кто работает в промышленном секторе, который включает в себя производственные предприятия, перерабатывающую промышленность, машиностроение и секторы производства товаров, занятые крупномасштабным производством и изготовлением. Это особенно полезно для тех, кто хочет использовать собранные данные, используя генеративный искусственный интеллект для оптимизации бизнес-практик, оптимизации внутренних операций и улучшения общего рабочего процесса.

О Cognite

Познать заставляет генеративный искусственный интеллект работать на промышленность. Ведущие предприятия энергетики, производства, энергетики и возобновляемых источников энергии выбирают Cognite для предоставления безопасных, надежных данных в режиме реального времени, чтобы превратить свои операции с большими активами в более безопасные, устойчивые и прибыльные. Cognite предоставляет удобную, безопасную и масштабируемую платформу, которая позволяет всем лицам, принимающим решения, от полевых предприятий до удаленных операционных центров, получать доступ к сложным промышленным данным и понимать их, сотрудничать в режиме реального времени и строить лучшее будущее.

Чтобы узнать больше об этой книге или скачать ее, пожалуйста, нажмите здесь..