Machine learning permite efectuarea predicțiilor pe baza unor cantități mari de date. Această ramură a inteligenței artificiale se bazează pe recunoașterea tiparelor și are capacitatea de a absorbi cunoștințe din experiențe. Din acest motiv, tehnologia și-a găsit locul în procesele industriale.
Inteligența artificială nu mai este o doar o simplă viziune. Astăzi, centrele mari de date și capacitățile enorme de stocare fac lucrurile posibile, lucruri care au fost considerate ani de zile ca fiind concepte îndepărtate. Două ramuri ale inteligenței artificiale, machine learning și deep learning utilizează posibilitățile date de big data pentru a optimiza procesele, pentru a găsi noi soluții și pentru a obține noi perspective.
Algoritmii formează baza
De la întreprinderile mici și mijlocii la marile corporații internaționale, fiecare organizație acumulează date pe care le poate utiliza. Cu ajutorul software-ului, aceste date sunt consolidate și evaluate pentru a face previziuni. Machine learning recunoaște caracteristicile și relațiile și utilizează algoritmi pentru a descoperi generalități din ele.
Big Data pentru optimizarea proceselor
Cu ajutorul unor date detaliate despre clienți, jurnale și senzori, pot fi găsite noi soluțiii și procesele pot deveni mai eficiente. În plus, pe lângă masele de date, este necesară și o infrastructură IT adaptată proceselor de inteligență artificială și machine learning. Sarcinile sistemelor de machine learning sunt clare: să recunoască tiparele și să tragă concluzii din ele, rezultatele putând fi ulterior utilizate.
Machine learning - aplicaţii
În prezent, metoda de învățare cea mai frecvent utilizată este recunoașterea imaginilor. Alte aplicații includ asistenți digitali sau roboți inteligenți, recunoașterea facială, recunoașterea vocii și procesarea vorbirii, traducerea automată și transcrierea, analiza textului și a videoclipurilor și conducerea autonomă a vehiculelor.
Inteligenţa artificială în Industria 4.0
Într-o fabrică inteligentă, procesele de producție sunt conectate - mașinile, interfețele și componentele comunică între ele. Cantități mari de date pot fi colectate pentru a optimiza procesul de fabricație. Big data suportă optimizarea proceselor, utilizând, de exemplu, analiza și recunoașterea imaginilor.
Monitorizare şi control digital
În instalațiile de producție, sistemele inteligente identifică obiecte pe benzi transportoare și pot să le sorteze automat. Aceste tipuri de sisteme sunt, de asemenea, utilizate în controlul calității: Recunosc defectele produsului, cum ar fi dacă este o culoare greșită.
Inteligenţa artificială şi mentenanţă predictivă
Companiile de astăzi folosesc machine learning în servicii de mentenanță și suport. Prin intermediul senzorilor, inteligența artificială ajută la captarea consumului de energie al mașinilor individuale, la analizarea ciclurilor de întreținere și apoi la optimizarea acestora în etapa următoare. Datele de operare indică momentul în care o piesă trebuie înlocuită sau unde există un defect. Odată cu creșterea numărului de date, sistemul devine mai bun în a se optimiza singur și în a face predicții mai precise.
Se aşteaptă ca inteligenţa artificială să conducă creşterea economică
Potrivit experților, companiile care folosesc procesele de machine learning își sporesc performanța economică. Cele mai mari câștiguri sunt așteptate în sectorul informatic și cel financiar, în telecomunicații și în industria de prelucrări. (www.hannovermesse.de/en)
