Video: hyper-v sanal makinasına internet bağlantısı (Kasım 2024)
Son DLD konferansında, en ilginç oturumlardan bazıları yapay zeka ya da "Endüstriyel İnternet" ile ilgiliydi. Amazon ve Watson gazileri AI ve makine öğreniminin birden fazla endüstriyi nasıl değiştireceğini açıkladı ve en büyük bazı imalat şirketlerinin başkanları büyük verilerin, sensörlerin ve kişiselleştirmenin ürünlerin üretilme şeklini nasıl değiştireceğini tartıştılar.
Makine Öğrenmesi ve Diğer Sektörlere Etkisi
Yapay zeka ve makine öğrenimi hakkında konuşmak Amazon.com'un CTO'su Werner Vogels; Bilişsel Ölçek Başkanı ve IBM Watson grubunun eski genel müdürü Manoj Saxena; otomasyon için AI kullanmaya odaklanan bir Alman şirketi olan Arago CEO'su Chris Boos. PWC'nin Strateji ve Danışmanlık ekibinin ortağı Matthew Egol tarafından yönetilen panel, veri ve makine öğrenmesinin çeşitli sektörleri nasıl değiştirdiğini anlattı.
Panelistlerin çoğu, sağlık hizmetlerinin makinelerin büyüyen istihbaratından gerçekten etkilenecek bir sonraki ana alan olduğu konusunda hemfikirdi. Boos, verilerin teşhis için yeterli yapay zekanın olduğu gibi mevcut olduğunu, ancak eksik olan sorunun sorunu nasıl çözdüğümüzün bir anlamı olduğunu söyledi. Bugünün uzmanlık tıbbında, vücudunuzun her tarafında tek bir uzman olabileceğini, ancak teoride bir makinenin birçok uzmanlıktan gelen bilgileri birleştirdiğini belirtti.
Mesela Saxena, Dallas'taki büyük bir devlet hastanesinde, yeni tekniklerin şimdi 70 kişinin astım hastası olan 70.000 çocuğa yardım etmesine izin verdiğinden bahsetti. Weather.com ve pollen.com gibi servislerden gelen hastaların çevresel verilerle nerede yaşadıklarına dair verileri birleştirerek bilişsel bir sistem, havadaki ve astımdaki öfkeli ot toplama konsantrasyonu arasındaki korelasyonları tespit edebilir ve ardından doğrudan çocuklara bilgi veya inhaler gönderebilir. astım ataklarında artma olasılığı yüksektir.
Vogels, diğer sağlık hizmetleri örneklerinden bahsetti, hastalıklara tepki vermekten ziyade önlenebilmenin önemli olduğunu söyledi; Saxena, teknolojiye çok fazla önem verildiğini, ancak sonuçların yeterli olmadığını kabul etti.
Boos, teknolojinin BT operasyonlarını otomatikleştirmek gibi uygulamalar için nasıl kullanılabileceğinden bahsetti. Söylediği bir şey, "makine öğrenmenin deney yapmaktan başka bir şey olmadığını" ve makineler için öğretmenlere hala ihtiyacımız olacağını hatırlaması önemliydi.
Diğer uygulamalar Vogels, mağazanın tasarımını iyileştirmek için koridorlardan geçen müşterileri izlemek için video analitiğini ve gaz türbinleri gibi endüstriyel ekipmanlarda, koruyucu bakım için hastanelerde ve insanların bekleme süresini kısaltmak için kullanılan araçlarda kullanılan sensörleri içerir. asansörler için.
Vogels, en büyük ve en yıkıcı şirketlerin hepsinin veriye dayandığını belirtti. Saxena ise, sorunun yalnızca veri hacminin artması olmadığını, daha da önemlisi, tweets ve diğer yapılandırılmamış verilerle birlikte verilerin türünün de değiştiğini söyledi. giderek daha önemli hale geliyor. Ancak bilgisayarların yapılandırılmamış verileri iyi anlamadıklarını söyledi.
Vogels, genel olarak, “verilere geriye bakıyorduk” diyerek raporlamaya odaklandı, ancak şu anda önemli olan öngörücü, ileriye dönük sistemler. Amazon'un makine öğrenme servisini, herkesin tahminli bir motor yapmasına izin verebilecek bir teknoloji olarak gördü.
Saxena, raporlamanın 10 yıl içinde çok daha farklı görüneceğini söyledi. Mevcut raporlama sistemlerini takımların oyunlar arasında durup ne yapılacağına karar verdikleri Amerikan futboluna benzetti ve gelecekteki raporlamada Formula 1 yarışındaki durmak bilmeyen eylem gibi olacağını söyledi. Kayıt sistemlerinden etkileşim sistemlerine, içgörü sistemlerine geçtiğimizi söyledi. Ancak AI'yı "yapay zeka" olarak düşünmememiz gerektiğini, "artırılmış zeka" den biri olduğunu düşünmemiz gerektiğini söyledi.
“Düşün, Jarvis, HAL'i değil” dedi.
Endüstriyel İnternet ve Üretimi Nasıl Değiştirir?
Bazı büyük imalatçı firmaların getirdiği ve çoğu zaman "Endüstriyel İnternet" ile nasıl başa çıkacağını anlatan bir başka bölüm.
Endüstri devi Siemens baş stratejisi şefi Horst Kayser, tüm iç araştırma ve geliştirmeden daha açık inovasyona geçmek de dahil olmak üzere, birçok alanda “dijitalleşmenin” şirketin yaklaşımını nasıl değiştirdiğini anlattı. Şimdi, bıçakları, elde edebileceği en iyi pozisyona getirmek için kendi kendine öğrenme algoritmalarını kullanmayı da içeren, 7.000 rüzgar türbinli bir sistemde uzaktan izleme ve bakım gibi çeşitli enerji sistemlerinin parçalarının akıllıca yönetilmesinin zorluklarını tartıştı. Ekstra verim birkaç yüzde puan (ki çok gibi gelmiyor, ama gerçekten ekleyebilirsiniz). Görüştüğü diğer uygulamalar sanal prototiplemeden tamamen otomatikleştirilmiş bir tesise kadar uzanıyordu.
Infineon CEO'su Richard Ploss, insanlarla işbirliği yapan robotları gören ve tehlikeli olmayan robotlara ihtiyacımız olduğunu ancak Endüstriyel İnternet ile yaşam arasında bir bağlantı sağlayacağımızı söyleyen bir gelecek açıkladı. Örnek olarak, nesneleri taşımak için işbirliği içinde çalışan bir "biyonik karınca" videosunu gösterdi.
Infineon, seri üretim verimliliğini özelleştirilmiş üretimin bireyselliği ile birleştirme hedefine sahipti. Ploss, Endüstriyel İnternet'in kişiselleştirmeyi bir üst seviyeye taşıyacağını ve bireysel taleplere göre üretilecek ve 24 saat içinde teslim edilecek kendi ayakkabınızı tasarlamanızı kolaylaştıracağını söyledi. Böyle bir sistemde müşteri nihai tasarımı yapar, ancak sistemin bu işi yapması için verilere sahip olur.
Flextronics'in çeşitli firmalara özel üretim yapan pazarlama müdürü Michael Mendenhall, yeni trendin "ürünü platform olarak düşünmek" olduğunu belirtti - bu yüzden sadece donanım inşa etmek yerine, uygulama ve hizmet kurabileceğiniz bir şey istediğinizi etrafında. Bunun bir parçası olarak, işleri yapmak için bitişik endüstrilerde çalışan insanlarla “açık inovasyona” inanıyor.
Tartıştığı ilginç ürünler arasında biyometriyi ölçebilen ve uykuya daldığınızda sizi uyarmak için bir emniyet kemerine entegre edilebilecek ve kan şekeri ölçümünü azaltabileceğini düşündüğü kan şekeri ölçebilecek küçük bir grup olan bir "dövme" vardı. diyabet ve diğer hastalıklar için kronik sağlık hizmeti maliyeti yüzde 20 oranında.
