Μετατρέποντας τη Μηχανική Μάθηση Σύμφωνα μεForbes, η στρατηγική ανάπτυξης του 2019 για τους κατασκευαστές επικεντρώθηκε στη βελτίωση της παραγωγικότητας των καταστημάτων μέσω της επένδυσης σε πλατφόρμες μηχανικής εκμάθησης (ML). Αυτή η εστίαση μπορεί να μην είχε ως αποτέλεσμα τόσες πραγματικές αναπτύξεις όπως προβλεπόταν, αλλά τόνισε ορισμένες ανησυχίες του κλάδου.
Σύμφωνα με αTechRepublicέρευνα,
το 56% των ερωτηθέντων θεώρησε ότι η υλοποίηση έργων μηχανικής μάθησης και τεχνητής
Τρέχουσα κατάσταση
Στο παρελθόν, η υπολογιστική ισχύς και η ταχύτητα επικοινωνίας περιόριζαν τις αναπτύξεις μηχανικής μάθησης. Οι σημερινές εξελίξεις στην τεχνολογία έχουν αφαιρέσει ορισμένους από αυτούς τους περιορισμούς, αυξάνοντας την πίεση στις εταιρείες να συνειδητοποιήσουν τα πιθανά οφέλη της μηχανικής μάθησης. Εξάλλου, οι έξυπνες συσκευές αναπτύχθηκαν σε ολόκληρο τον κλάδο με την προσδοκία βελτιωμένης απόδοσης με χαμηλότερο κόστος.
Οι πλατφόρμες μηχανικής μάθησης
παράγουν τεράστιες ποσότητες δεδομένων, τα οποία πρέπει να υποβληθούν σε επεξεργασία για να παραχθεί προϊόν που μπορεί να μοιραστεί. Η βελτιωμένη υπολογιστική ικανότητα διευκολύνει την επεξεργασία μεγάλων συνόλων δεδομένων σε λιγότερο χρόνο. Οι καλύτεροι αλγόριθμοι Βιβλιοθήκη αριθμών τηλεφώνου διευκολύνουν την εξαγωγή σχετικών πληροφοριών. Με την επικείμενη εφαρμογή του 5G, η δυνατότητα μεταφοράς μεγάλων συνόλων δεδομένων μέσω συστημάτων ασύρματης επικοινωνίας δεν αποτελεί πλέον περιορισμό.Τεχνολογικές εξελίξειςσημαίνει λιγότερα εμπόδια για επιτυχημένες αναπτύξεις.
Ακολουθούν τρεις εταιρείες που χρησιμοποιούν
μηχανική μάθηση και τεχνητή νοημοσύνη (AI) για να Nenpòt konpòtman nan voye αποκτήσουν γνώσεις και να βελτιώσουν τις επιχειρηματικές λειτουργίες.
Fanucείναι ηγέτης στη βιομηχανική ρομποτική. Αυτή η ιαπωνική εταιρεία αποφάσισε γύρω στο 2015 να δημιουργήσει μεγαλύτερη συνδεσιμότητα στη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης. Απέκτησε ένα ποσοστό μιας startup τεχνητής νοημοσύνης για να ενσωματώσει την τεχνολογία adb directory βαθιάς μάθησης στα ρομπότ της. Στη συνέχεια, το 2016, η Fanuc συνεργάστηκε με τη Cisco και τη Rockwell Automation για την ανάπτυξη μιας βιομηχανικής πλατφόρμας διαδικτυακών πραγμάτων για την κατασκευή που ονομάζεται FIELD. Η εταιρεία συνεργάστηκε επίσης με την NVIDIA για να χρησιμοποιήσει το τσιπ AI στα εργοστάσια της Fanuc.
Αυτό που προέκυψε ήταν ένα σύστημα
που χρησιμοποίησεβαθιά ενισχυτική μάθησηνα αφήσουν τα ρομπότ να εκπαιδεύονται. Τα ρομπότ θα εκτελούσαν τις ίδιες εργασίες πολλές φορές μέχρι να φτάσουν σε ένα επίπεδο επάρκειας. Αυτά τα ρομπότ θα εκπαιδεύσουν στη συνέχεια άλλα ρομπότ. Αυτή η γρήγορη εκμάθηση μείωσε το χρόνο διακοπής λειτουργίας και επέτρεψε στο εργοστάσιο να χειρίζεται πιο ποικίλα προϊόντα.
Η ανάπτυξη των αρχικών προγραμμάτων απαιτούσε σημαντικούς πόρους, αλλά μόλις προγραμματίστηκε κάθε συγκεκριμένη ενέργεια, τα ρομπότ ήταν σε θέση να μάθουν μόνα τους. Το ότι τα ρομπότ εκτελούν επαναλαμβανόμενες εργασίες αύξησε σημαντικά τη σχέση κόστους-αποτελεσματικότητας του επιχειρηματικού μοντέλου της εταιρείας.
