Книжное обозрение
Рецензія на книгу: «The Definitive Guide to Generative AI for Industry» від Cognite
Хоча більшість книг на Генеративний ШІ зосереджені на перевагах створення контенту, мало хто заглиблюється в промислові застосування, такі як склади та спільна робототехніка. тут, «Повний посібник із генеративного ШІ для промисловості” справді сяє. Рішення, які він представляє, наближають нас до світу повністю автономних операцій.
Книга починається з пояснення того, що потрібно, щоб стати цифровим індивідуалом, і як підприємства можуть використовувати цифрові рішення для зміни способу використання даних. Цифровий індивідуум зазвичай характеризується масштабним мисленням, технічною майстерністю та розумінням того, що системи можна оптимізувати за допомогою прийому даних. Звернувшись Великі мовні моделі (LLM) для розуміння та використання цих даних, довгострокова бізнес-практика може бути значно вдосконалена.
дані
Щоб вирішити поточні проблеми, пов’язані з промисловими даними та штучним інтелектом, дані мають бути звільнені від ізольованих систем джерела та контекстуалізовані, щоб оптимізувати виробництво, підвищити продуктивність активів і дозволити приймати бізнес-рішення на основі штучного інтелекту.
Книга досліджує складність фізичних і промислових систем, наголошуючи на тому, що жодного єдиного представлення даних не буде достатньо для всіх різних методів споживання. Це підкреслює важливість стандартизації набору моделей даних, які мають спільні дані, але також дозволяють користувачам налаштовувати кожну модель і включати унікальні дані.
У книзі описано три типи фреймворків моделювання даних, які дозволяють чітко сформулювати та повторно використовувати різні точки зору тих самих даних. Ці три рівні, на яких можуть існувати дані:
- Модель вихідних даних: дані витягуються з оригінального джерела та стають доступними в незмінному стані.
- Модель даних домену: ізольовані дані уніфіковані за допомогою контекстуалізації та структуровані за галузевими стандартами.
- Модель даних рішення: ця модель використовує дані з моделі джерела та домену для підтримки загальних рішень.
Цифрові близнюки
Тільки завдяки належному вивільненню та структуруванню даних можна створити промислові цифрові близнюки стає можливим. Можливість тут полягає в тому, щоб уникнути розробки єдиного, монолітного цифрового двійника, який, як очікується, задовольнить усі потреби підприємства. Натомість можна розробити менші, більш адаптовані цифрові близнюки, щоб краще відповідати конкретним вимогам різних команд.
Таким чином, промисловий цифровий двійник стає агрегацією всіх можливих типів даних і наборів даних, розміщених в єдиному легкодоступному місці. Цей цифровий двійник стає витратним матеріалом, пов’язаним із реальним світом і корисним для різноманітних програм. Важливість наявності кількох цифрових двійників полягає в їх адаптованості для різних цілей, таких як управління ланцюгом поставок, аналіз технічного обслуговування та моделювання.
Хоча багато підприємств розуміють концепцію цифрового двійника, важливіше створити його в рамках екосистеми. У цій екосистемі цифровий двійник співіснує та розвивається разом з іншими цифровими двійниками, що дозволяє порівнювати їх та обмінюватися значною кількістю стандартизованих даних. Однак кожен з них створений для певних цілей і може розвиватися незалежно, що ефективно дозволяє кожному цифровому двійнику обрати свій унікальний еволюційний шлях.
Отже, проблема полягає в тому, як підприємства можуть ефективно та масштабовано заповнити ці різноманітні цифрові двійники? Книга заглиблюється в методологію цього важливого промислового процесу.
Як застосувати генеративний ШІ в промисловості
Звичайно, виклик потім розвивається у впровадженні цієї технології, униканні ШІ галюцинації, а також масштабування технології найшвидшим і найефективнішим способом. У книзі порівнюються плюси та мінуси підходу «зроби сам» і аутсорсингу компанії, що спеціалізується на цьому передовому типі даних та інтеграції ШІ.
Загалом, цю книгу дуже рекомендують усім, хто працює в промисловому секторі, що включає виробничі підприємства, переробні галузі, машинобудівні галузі та сектори виробництва товарів, що займаються великомасштабним виробництвом та переробкою. Вона особливо корисна для тих, хто хоче використовувати зібрані дані, застосовуючи генеративний штучний інтелект для оптимізації бізнес-практик, впорядкування внутрішніх операцій та покращення загального робочого процесу.
Про Cognite
Когніт дозволяє Generative AI працювати для промисловості. Провідні підприємства в галузі енергетики, виробництва, енергетики та відновлюваних джерел енергії обирають Cognite, щоб надавати безпечні, надійні дані в режимі реального часу, щоб перетворити свої активні операції на безпечніші, стійкіші та прибутковіші. Cognite надає зручну, безпечну та масштабовану платформу, яка полегшує всім особам, які приймають рішення, від польових до віддалених операційних центрів, отримувати доступ і розуміти складні промислові дані, співпрацювати в режимі реального часу та будувати краще майбутнє.
Щоб дізнатися більше про цю книгу або завантажити її, натисніть тут.
