Искусственный интеллект в тяжелой промышленности - Artificial intelligence in heavy industry

Цели ИИ: обучающаяся машина, которая может развиваться и принимать собственные решения.

Искусственный интеллект, в современных терминах обычно относится к компьютер системы, имитирующие когнитивные функции человека. Он включает в себя независимые учусь и решение проблем. Хотя этот тип общий искусственный интеллект еще не достигнуто, большинство современных проектов искусственного интеллекта в настоящее время лучше понимаются как типы машинное обучение алгоритмы, которые могут быть интегрированы с существующими данными для понимания, классификации и адаптации наборов данных без необходимости явного программирования.[1]

AI -системы могут обнаруживать закономерности и тенденции, обнаруживать неэффективность и предсказывать будущие результаты на основе исторических тенденций, что в конечном итоге позволяет принимать обоснованные решения.[1] Как таковые, они потенциально полезны для многих отраслей, в частности тяжелая индустрия.

Хотя применение искусственного интеллекта в тяжелой промышленности все еще находится на начальной стадии, приложения, вероятно, будут включать оптимизацию управление активами и эксплуатационные характеристики, а также определение эффективности и сокращение времени простоя.[1]

Потенциальные выгоды

Машины с искусственным интеллектом обеспечивают более простой производственный процесс, а также многие другие преимущества на каждом новом этапе развития. Технологии создает новый потенциал для автоматизации задач, одновременно повышая интеллект взаимодействия человека и машины.[2] Некоторые преимущества ИИ включают автоматизация, Круглосуточное производство, более безопасная рабочая среда и сокращение операционные затраты.

Направленная автоматизация

Искусственный интеллект и роботы могут многократно выполнять действия без каких-либо ошибок и разрабатывать более грамотные производственные модели, создавая решения для автоматизации. Они также способны устранять человеческие ошибки и самостоятельно обеспечивать превосходный уровень контроля качества.[3]

24/7 производство

В то время как люди должны работать посменно, чтобы приспособиться ко времени сна и приема пищи, роботы могут поддерживать непрерывную работу производственной линии. Компании могут расширять свои производственные возможности и удовлетворять более высокие требования к продукции со стороны клиентов по всему миру благодаря увеличению производства за счет круглосуточной работы.[3]

Более безопасная рабочая среда

Больше ИИ означает меньше людей, выполняющих опасную и тяжелую работу. С логической точки зрения, при меньшем количестве людей и большем количестве роботов, выполняющих действия, связанные с риском, количество несчастные случаи на рабочем месте должно резко снизиться.[3] Это также прекрасная возможность для исследований, потому что компаниям не нужно рисковать жизнью человека.

Сводные эксплуатационные расходы

Когда ИИ возьмет на себя повседневную деятельность, бизнес будет значительно меньше операционные затраты.[2] Вместо того, чтобы нанимать людей для работы посменно, они могли бы просто инвестировать в AI. Единственные понесенные расходы будут от поддержание после покупки и ввода техники в эксплуатацию.

Воздействие на окружающую среду

Беспилотные автомобили потенциально полезны для окружающей среды.[4] Их можно запрограммировать для навигации по наиболее эффективному маршруту и ​​сокращения времени простоя, что может привести к меньшему расходу ископаемого топлива и парниковый газ (ПГ) выбросы.[4] То же самое можно сказать и о тяжелой технике, используемой в тяжелой промышленности. ИИ может многократно точно выполнять последовательность процедур, тогда как люди склонны к случайным ошибкам.

Дополнительные преимущества ИИ

ИИ и промышленная автоматизация значительно продвинулись за эти годы. Был эволюция многих новых техник и инновации, например, усовершенствование датчиков и увеличение вычислительных возможностей. ИИ помогает машинам собирать и извлекать данные, выявлять закономерности, адаптироваться к новым тенденциям с помощью машинный интеллект, обучение и распознавание речи.[2] Это также помогает принимать быстрые решения на основе данных, повышать эффективность процессов, минимизировать эксплуатационные расходы, облегчать разработку продукта и обеспечивать широкую масштабируемость.[2]

Возможные негативы

Высокая стоимость

Хотя за последние несколько лет стоимость снизилась, расходы на индивидуальную разработку все еще могут достигать 300 000 долларов США для базового ИИ.[5] Малые предприятия с низкими капиталовложениями могут столкнуться с трудностями в получении средств, необходимых для использования заемных средств. AI.[5] Для более крупных компаний цена ИИ может быть выше, в зависимости от того, насколько ИИ задействован в процессе.[5] Из-за более высоких затрат возможность использования ИИ становится проблемой для многих компаний. Тем не менее, стоимость использования ИИ может быть дешевле для компаний с появлением программного обеспечения искусственного интеллекта с открытым исходным кодом.

Ограниченные возможности трудоустройства

Возможности трудоустройства будут расти с появлением AI; однако некоторые рабочие места могут быть потеряны, потому что их заменит ИИ. Любая работа, связанная с повторяющимися задачами, может быть заменена.[5] В 2017 г. Gartner предсказал, что благодаря ИИ будет создано 500 000 рабочих мест, но также предсказал, что из-за него может быть потеряно до 900 000 рабочих мест.[5] Эти цифры верны для рабочих мест только в Соединенных Штатах.[5]

Принятие решений AI

ИИ настолько умен, насколько люди, ответственные за его первоначальное программирование.[5] В 2014 году из-за активной стрельбы люди стали звонить Убер чтобы избежать стрельбы и прилегающей территории.[5] Вместо того, чтобы признать это опасной ситуацией, алгоритм Убер подержанные увидели рост спроса и повысили цены.[5] Такая ситуация может быть опасной в тяжелой промышленности, где одна ошибка может стоить жизни или стать причиной травм.

Воздействие на окружающую среду

Только 20 процентов электронных отходов был переработан в 2016 году, несмотря на то, что 67 стран приняли законодательство об электронных отходах.[4] Ожидается, что в 2021 году объем электронных отходов достигнет 52,2 млн тонн.[4] Изготовление цифровые устройства и другая электроника идет рука об руку с AI развитие, которое может нанести ущерб окружающей среде. В сентябре 2015 года немецкая автомобильная компания Фольксваген стал свидетелем международного скандала.[6] В программного обеспечения в автомобилях ложно сработал контроль выбросов оксид азота газы (NOx газы), когда они проходили пробное испытание.[6] Как только автомобили выехали на дорогу, система контроля выбросов отключилась, и NOx выбросы увеличились до 40 раз.[6] NOx газы вредны, потому что вызывают серьезные проблемы со здоровьем, в том числе респираторные проблемы и астма.[6] Дальнейшие исследования показали, что дополнительные выбросы могут вызвать более 1200 преждевременных смертей в Европе и привести к потере производительности на 2,4 миллиона долларов.

AI обученные действовать с переменными окружающей среды, могут иметь ошибочные алгоритмы, что может привести к потенциально негативное воздействие на окружающую среду.[6] Алгоритмы, обученные на предвзятых данных, будут давать предвзятые результаты.[6] В КОМПАС Система поддержки судебных решений является одним из таких примеров необъективных данных, приводящих к несправедливым результатам.[6] Когда машины развивают способность к обучению и принятию решений, которые не кодируются программистом, ошибки бывает трудно отследить и увидеть.[6] Таким образом, управление и проверка процессов на основе ИИ имеют важное значение.

Эффекты ИИ в обрабатывающей промышленности

Landing.ai, стартап, созданный Эндрю Нг, разработала инструменты машинного зрения, которые обнаруживают микроскопические дефекты в продуктах с разрешением, выходящим за рамки человеческого зрения. Инструменты машинного зрения используют алгоритм машинного обучения протестировано на небольших объемах образцов изображений. Компьютер не только «видит» ошибки, но и обрабатывает информацию и учится на том, что он наблюдает.[7]

В 2014, Китай, Япония, то Соединенные Штаты, то Республика Корея и Германия вместе они составили 70 процентов от общего объема продаж роботов. в автоматизированная индустрия В секторе с особенно высокой степенью автоматизации Япония имела самую высокую плотность промышленных роботов в мире - 1414 на 10 000 сотрудников.[8]

Генеративный дизайн это новый процесс, рожденный искусственным интеллектом.[7] Дизайнеры или инженеры определяют цели проектирования (а также параметры материалов, методы производства и ограничения по стоимости) в программе генеративного проектирования.[7] Программа исследует все возможные варианты решения и генерирует альтернативные варианты проектирования.[7] Программное обеспечение также использует машинное обучение для тестирования и изучения каждой итерации, чтобы проверить, какие итерации работают, а какие - нет. Говорят, что фактически он арендует 50 000 компьютеров [в облаке] на час.[7]

Искусственный интеллект постепенно получил широкое распространение в современном мире. Персональные помощники AI, например Siri или же Алекса, используются в военных целях с 2003 года.[5]

Рекомендации

  1. ^ а б c «Как искусственный интеллект может решать проблемы отрасли | SAP Analytics Cloud | Ресурсы». SAP. 2017-02-07. Получено 2019-04-03.
  2. ^ а б c d «Будущее искусственного интеллекта в обрабатывающей промышленности». www.plantautomation-technology.com. 2018-04-19. Получено 2019-03-06.
  3. ^ а б c Уэст, Джек Карстен и Даррелл М. (2015-10-26). «Как роботы, искусственный интеллект и машинное обучение повлияют на занятость и государственную политику». Brookings. Получено 2019-03-07.
  4. ^ а б c d Welle (www.dw.com), Deutsche. «Электронные отходы достигли рекордного уровня в 45 миллионов тонн | DW | 13.12.2017». DW.COM. Получено 2019-04-26.
  5. ^ а б c d е ж грамм час я j Эйрес, Кристалл. «16 плюсов и минусов искусственного интеллекта». Vittana. Получено 2019-04-18.
  6. ^ а б c d е ж грамм час «Когда правила программного обеспечения: верховенство закона в эпоху искусственного интеллекта | Институт экологического права». www.eli.org. 2018-02-15. Получено 2019-04-26.
  7. ^ а б c d е Команда Insights. «Как ИИ улучшает производственный процесс». Forbes. Получено 2019-04-17.
  8. ^ Fitch, Роберт; Батлер, Зак (март 2008 г.). «Марш на миллион модулей: масштабируемое движение для больших самореконфигурируемых роботов». Международный журнал исследований робототехники. 27 (3–4): 331–343. Дои:10.1177/0278364907085097. ISSN  0278-3649. S2CID  2278996.