Beyond Limits 2021 års förutsägelser om kognitiv AI och kunskapsdemokratisering

Beyond Limits är ett banbrytande AI-företag med ett unikt arv från NASA:s rymdprogram, särskilt AI-teknik som utvecklats vid Jet Propulsion Laboratory (JPL). De förbättrar mjukvarusystem som utvecklats för NASA/JPL, vilket ger dem ytterligare funktioner och gör dem tillräckligt starka för industriell användning.

Vi hade turen att få två av deras briljanta sinnen att dela med sig av sina förutsägelser för 2021:

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

Förutsägelse #1: Kognitiva AI-tekniker kommer att se en snabb tillväxt och förbättring under de kommande åren för att bli mer agila, flexibla och intelligenta när de används inom en mängd olika branscher.

Detaljer: Genom att förena maskinlärningstekniker med kodad mänsklig kunskap kommer kognitiva AI-förbättringar att tillåta användare att lägga till och redigera dess kunskapsbas när den är distribuerad, och när de gör det kommer systemen att bli betydligt mer flexibla och intelligenta när de lär sig genom att interagera med fler domänexperter, problem och data. Till slut kommer AI-system att kunna identifiera om beslutsfattare genomförde eller avslog dess rekommenderade åtgärder, om åtgärden som vidtogs gjorde vad den skulle, 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 orsakas av alltmer komplexa planerings- och genomförandemetoder inom energibranschen.

Detaljer: En av dessa utmaningar är till exempel problemet som energiföretag möter när de hanterar de många avvägningar som måste beaktas samtidigt när de kör verksamheten, som turbin-cykling, lastbalans, tillgångs- och utrustningsbegränsningar. När traditionella AI- och maskinlärningslösningar inte längre räcker till kommer energiföretag att vända sig till nya tekniker som kognitiv AI, som kan ge operatörerna en global överblick av anläggningen och planera för att fatta informerade beslut när de överväger många avvägningar, mål och begränsningar samtidigt.

Michael Krause, PhD, Data Scientist på Beyond Limits

Förutsägelse #1: AI kommer att ha en växande inverkan på leverantörskedjan.

Detaljer: Leverantörskedjan är en stor utmaning och ett område som är väl lämpat för AI eftersom det finns så många människor, företag och transportmedel inblandade. För närvarande är mycket av systemet mycket manuellt, där en person på en plats ringer till en annan person på en annan plats för att meddela dem vilken lastbil eller fartyg som transporterar vilka varor som kommer att anlända till deras plats på vilken dag. Mängden data som används och den omfattande skalan av leverantörskedjeindustrin gör detta till ett utmärkt användningsfall för AI.

Förutsägelse #2: AI kommer att bli alltmer fördelaktigt för olje- och gasindustrin genom demokratisering och lokaliseringspecialiserad kunskap inom brunnar, där domänexperternas kunskap och erfarenhet är extremt värdefulla men sällsynta.

Detaljer: Kognitiv AI-teknik kan bygga en ram som utnyttjar domänexperternas kunskap genom att infoga den i systemet och sedan demokratisera den kunskapen inom hela organisationen. Nästa lager är att lokaliseringskunskapen tillåter flera användare att modifiera och lägga till kunskap i ramen baserat på deras unika situation. Detta är värdefullt eftersom AI-systemet kommer att kunna lära sig från dessa kunskapsinmatningar och kombinera inmatningen 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 tillåta systemet att ge bättre rekommendationer för att lösa komplexa utmaningar inom brunnar.