Огляд книги: “Визначна довідка з генерації штучного інтелекту для промисловості” від Cognite

Більшість книг про генерацію штучного інтелекту зосереджуються на вигодах від генерації контенту, але небагато з них досліджують промислові застосування, такі як використання в складах та робототехніці. Саме тут книга “Визначна довідка з генерації штучного інтелекту для промисловості” справді виділяється. Рішення, які вона пропонує, наближують нас до світу повністю автономних операцій.

Книга починається з пояснення того, що потрібно, щоб бути цифровим новатором, і як підприємства можуть використовувати цифрові рішення для трансформації використання даних. Цифровий новатор зазвичай характеризується широким мисленням, технічними знаннями та розумінням того, що системи можна оптимізувати за допомогою споживання даних. Застосування великих мовних моделей (LLM) для розуміння та використання цих даних може суттєво покращити довгострокові бізнес-практики.

Дані

Щоб вирішити сучасні проблеми, пов’язані з промисловими даними та штучним інтелектом, дані потрібно звільнити від ізольованих джерел систем і контекстуалізувати для оптимізації виробництва, покращення роботи активів та забезпечення прийняття бізнес-рішень на основі штучного інтелекту.

Книга досліджує складності фізичних та промислових систем, підкреслюючи, що жодна єдина репрезентація даних не достатня для всіх різних методів споживання. Вона підкреслює важливість стандартизації набору моделей даних, які мають спільні дані, але також дозволяють користувачам налаштувати кожну модель та включити унікальні дані.

Книга описує три типи моделей даних, що дозволяють чітко артикулювати та повторно використовувати різні перспективи тих самих даних. Ці три рівні, на яких дані можуть існувати, це:

1. Модель джерельних даних: Дані витягуються з оригінального джерела та надаються у незмінному стані.
2. Модель даних домену: Ізольовані дані об’єднуються за допомогою контекстуалізації та структуруються згідно з промисловими стандартами.
3. Модель даних рішення: 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. Зацікавленість тут полягає в тому, щоб уникнути розробки єдиного, монолітного цифрового двійника, який повинен задовольнити всі потреби підприємства. Натомість можна розробити менші, більш спеціалізовані цифрові двійники, які краще служать конкретним потребам різних команд.

Промисловий цифровий двійник стає агрегатом усіх можливих типів даних та наборів даних, розміщених у єдиному, легко доступному місці. Цей цифровий двійник стає споживаним, пов’язаним з реальним світом, та корисним для різних застосувань. Значення наявності кількох цифрових двійників полягає в їхній адаптивності для різних застосувань, таких як управління ланцюгами постачання, аналіз технічного обслуговування та симуляції.

Хоча багато підприємств розуміють концепцію цифрового двійника, більш важливо 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 та може незалежно еволюціонувати, що дозволяє кожному цифровому двійнику розвиватися своїм унікальним шляхом.

Відповідно, виклик полягає в тому, як підприємства можуть ефективно та масштабно насичувати ці різні цифрові двійники. Книга досліджує методологію цього критичного промислового процесу.

Як застосувати генерацію штучного інтелекту в промисловості

Звичайно, виклик потім перетворюється на впровадження цієї технології, уникнення галюцинацій штучного інтелекту та масштабування технології найшвидшим та найекономічнішим способом. Книга досліджує порівняння переваг та недоліків між підходом “зроби сам” та аутсорсингом компанії, яка спеціалізується на цій високорозвиненій інтеграції даних та штучного інтелекту.

Загалом, цю книгу дуже рекомендуємо всім, хто займається промисловим сектором, який включає виробничі підприємства, процесові галузі, інженерні галузі та сектори виробництва товарів, зайняті великомасштабним виробництвом та виготовленням. Це особливо корисно для тих, хто хоче використовувати дані, які вони збирають, для оптимізації бізнес-практик, оптимізації внутрішніх операцій та покращення загального робочого процесу.

Про Cognite

Cognite робить генерацію штучного інтелекту корисною для промисловості. Ведучі підприємства енергетики, виробництва, потужностей та відновлюваних джерел енергії обирають Cognite для надання безпечних, надійних та реальних даних для трансформації операцій з великими активами, щоб зробити їх безпечнішими, більш сталими та прибутковими. Cognite пропонує зручну, безпечну та масштабовану платформу, яка дозволяє всім приймаючим рішення, від польових до віддалених центрів операцій, отримувати доступ та розуміти складні промислові дані, співпрацювати в реальному часі та будувати краще майбутнє.

Дізнатися більше про цю книгу або завантажити її можна, натиснувши тут.