Beyond Limits 2021 förutsägelser om kognitiv AI och kunskapsdemokratisering.

Utöver gränserna är ett banbrytande AI-företag med ett unikt arv från NASA:s rymdprogram, särskilt AI-teknik utvecklad vid Jet Propulsion Laboratory (JPL). De förbättrar mjukvarusystem som utvecklats för NASA/JPL, ger dem ytterligare kapacitet och härdar dem till industriell styrka.

Vi hade turen att ha två av deras briljanta hjärnor dela sina förutsägelser för 2021:

Kim Gilbert, PhD, Manager Technical Commercial Engineering på Beyond Limits

Förutsägelse #1: Kognitiv AI-teknik kommer att se snabb tillväxt och förbättringar under de kommande åren för att bli mer agil, flexibel och intelligent när den distribueras inom en mängd nya branscher.

Detaljer: Genom att förena maskininlärningstekniker med kodad mänsklig kunskap, kommer framsteg inom kognitiv AI att tillåta användare att lägga till och redigera sin kunskapsbas när den väl har implementerats, och när de gör det kommer systemen att bli betydligt mer flexibla och intelligenta när de lär sig genom att interagera med fler domäner experter, problem och data. Så småningom kommer AI-system att kunna identifiera om beslutsfattare implementerade eller avböjde dess rekommenderade åtgärder, om den vidtagna åtgärden gjorde vad den var tänkt att göra och om systemet kunde lära sig av den åtgärden.

Förutsägelse #2: Traditionella AI-tekniker kommer att behöva bli mer avancerade för att lösa utmaningar som ställs av allt mer komplexa planering och implementeringsmetoder inom allmännyttiga industrier.

Detaljer: En av dessa utmaningar är till exempel de problem som verktyg står inför när de hanterar de många avvägningar som måste beaktas samtidigt under driften, såsom turbincykling, lastbalans, tillgångar och utrustningsbegränsningar. När traditionella AI- och maskininlärningslösningar inte längre räcker till, kommer operatörer att vända sig till ny teknik som kognitiv AI, som kan ge operatörer ett globalt perspektiv på anläggningen och planerar att fatta välgrundade beslut när de överväger många avvägningar, mål och begränsningar samtidigt.

Michael Krause, PhD, dataforskare vid Beyond Limits

Förutsägelse #1: AI kommer att få en växande inverkan på försörjningskedjan.

Detaljer: Supply chain är en stor utmaning och ett område som är väl lämpat för AI eftersom det finns så många människor, företag och transportsätt inblandade. För närvarande är mycket av systemet väldigt manuellt där en person på en plats tar upp telefonen och ringer en annan person på en annan plats för att låta dem veta vilken lastbil eller vilket fartyg som transporterar vilka varor som kommer till deras plats vilken dag. Mängden data som används och den expansiva omfattningen av supply chain-industrin gör detta till ett utmärkt användningsfall för AI.

Förutsägelse #2:  AI kommer i allt högre grad att gynna uppströms olje- och gasindustrin genom demokratisering och lokalisering av specialiserad kunskap inom brunnsoperationer, där expertkunskap och erfarenhet av domäner är extremt värdefulla men ändå knappa.

Detaljer: Kognitiv AI-teknik kan bygga ett ramverk som utnyttjar domänexpertkunskap genom att bädda in den i systemet och sedan demokratisera den kunskapen i hela organisationen. Nästa lager är att lokalisera den kunskapen så att flera användare kan modifiera och lägga till kunskap till ramverket baserat på deras unika situation. Detta är värdefullt eftersom AI-systemet kommer att kunna lära av dessa kunskapsingångar och kombinera indata med data för att få en bredare förståelse över olika tillgångar och olika användningsfall. Detta kommer att ge beslutsfattare en bättre förståelse för utmaningarna och göra det möjligt för systemet att ge bättre rekommendationer för att lösa komplexa utmaningar i brunnsdriften.