Огляди книг
Відгук на книгу: “Визначний посібник з генеративного штучного інтелекту для промисловості” від Cognite
Хоча більшість книг про генеративний штучний інтелект зосереджені на перевагах генерації контенту, небагато з них глибоко вивчають промислові застосування, такі як ті, що використовуються на складах та у колаборативній робототехніці. Тут “Визначний посібник з генеративного штучного інтелекту для промисловості” справді сяє. Рішення, які воно пропонує, наближають нас до світу повністю автономних операцій.
Книга починається з пояснення того, чого потрібно, щоб бути цифровим мавериком, і як підприємства можуть використовувати цифрові рішення для трансформації того, як використовується дані. Цифровий маверик зазвичай характеризується широким мисленням, технічними знаннями та розумінням того, що системи можуть бути оптимізовані за допомогою споживання даних. Застосовуючи більші мовні моделі (LLM) для розуміння та використання цих даних, довгострокові бізнес-практики можуть бути суттєво покращені.
Дані
Для вирішення поточних проблем, пов’язаних з промисловими даними та штучним інтелектом, дані повинні бути звільнені від ізольованих джерельних систем і контекстуалізовані для оптимізації виробництва, покращення роботи активів та забезпечення прийняття бізнес-рішень, що ґрунтуються на штучному інтелекті.
Книга досліджує складності фізичних та промислових систем, підкреслюючи, що жодна єдина репрезентація даних не буде достатньою для всіх різних методів споживання. Вона підкреслює важливість стандартизації набору моделей даних, які мають деякі спільні дані, але також дозволяють користувачам налаштовувати кожну модель і включати унікальні дані.
Книга описує три типи моделей даних, що дозволяють чітко артикулювати та повторно використовувати різні погляди на ті ж дані. Ці три рівні, на яких можуть існувати дані, є:
- Модель джерельних даних: Дані витягуються з оригінального джерела та надаються у незмінному стані.
- Модель даних домену: Ізольовані дані об’єднуються за допомогою контекстуалізації та структуруються згідно з галузевими стандартами.
- Модель рішень даних: Ця модель використовує дані з моделей джерела та домену для підтримки загальних рішень.
Цифрові двійники
Тільки через належне звільнення та структуризацію даних стає можливим створення промислових цифрових двійників. Можливість полягає в тому, щоб уникнути розробки єдиного, монолітного цифрового двійника, який очікується задовольняти всі потреби підприємства. Натомість можна розробляти менші, більш підходящі цифрові двійники для кращого задоволення конкретних потреб різних команд.
Промисловий цифровий двійник таким чином стає агрегатом усіх можливих типів даних та наборів даних, розміщених в єдиному, легко доступному місці. Цей цифровий двійник стає споживаним, пов’язаним з реальним світом та корисним для різних застосунків. Значення наявності декількох цифрових двійників полягає в їх здатності адаптуватися до різних застосунків, таких як управління ланцюгами постачання, аналіз технічного обслуговування та симуляції.
Хоча багато підприємств розуміють концепцію цифрового двійника, ще важливіше створити цифровий двійник у межах екосистеми. У цій екосистемі цифровий двійник співіснує та еволюціонує поряд з іншими цифровими двійниками, дозволяючи здійснювати порівняння та обмін великою кількістю стандартизованих даних. Однак кожен з них будується для конкретних цілей і може незалежно еволюціонувати, що ефективно дозволяє кожному цифровому двійнику розгалужуватися у свій унікальний еволюційний шлях.
Відповідно, завданням стає те, як підприємства можуть ефективно та масштабно заповнювати ці різні цифрові двійники. Книга досліджує методологію цього критичного промислового процесу.
Як застосувати генераційний штучний інтелект до промисловості
Звичайно, завдання тоді складається у тому, щоб включити цю технологію, уникнути галюцинацій штучного інтелекту, та масштабувати технологію найшвидшим та найекономічнішим способом. Книга досліджує порівняння переваг та недоліків між підходом “зроби сам” та аутсорсингом до компанії, що спеціалізується на цьому просунутому типі інтеграції даних та штучного інтелекту.
Загалом, цю книгу високо рекомендується всім, хто займається промисловим сектором, до якого належать виробничі підприємства, підприємства процесових галузей, інженерні галузі та виробничі сектори, зайняті великомасштабним виробництвом та виготовленням. Це особливо корисно для тих, хто хоче використовувати дані, які вони збирають, застосовуючи генераційний штучний інтелект для оптимізації бізнес-практик, оптимізації внутрішніх операцій та покращення загального робочого процесу.
Про Cognite
Cognite робить генераційний штучний інтелект працездатним для промисловості. Ведучі підприємства енергетики, виробництва та енергетики та відновлюваних джерел енергії обирають Cognite для доставки безпечних, надійних та реальних даних для трансформації їх активно-важливих операцій, щоб зробити їх безпечнішими, більш стійкими та прибутковими. Cognite пропонує зручну, безпечну та масштабовану платформу, яка робить легко доступними для всіх приймають рішення, від польових до віддалених центрів операцій, доступ та розуміння складних промислових даних, співробітництво в реальному часі та будівництво кращого майбутнього.
Дізнатися більше про цю книгу або завантажити, натисніть тут.
