تعلم الآلة والانترنت الصناعي

في مؤتمر DLD الأخير ، تناولت بعض الجلسات الأكثر إثارة للاهتمام الذكاء الاصطناعي ، أو "الإنترنت الصناعي". تحدث المحاربون القدامى من Amazon و Watson حول كيفية تغيير الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في العديد من الصناعات في المستقبل ، وناقش رؤساء بعض أكبر شركات التصنيع كيف ستعمل البيانات الضخمة وأجهزة الاستشعار والتخصيص على تغيير طريقة تصنيع المنتجات.

التعلم الآلي وأثره على الصناعات الأخرى

نتحدث عن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي كانت Werner Vogels، CTO of Amazon.com؛ مانوج ساكسينا ، رئيس مجلس إدارة Cognitive Scale والمدير العام السابق لمجموعة IBM Watson ؛ وكريس بوس ، الرئيس التنفيذي لشركة أراجو ، وهي شركة ألمانية تركز على استخدام الذكاء الاصطناعي. تحدث بإشراف Matthew Egol ، الشريك في فريق الإستراتيجية والاستشارات في PWC ، وتحدثت اللجنة عن كيفية تغيير البيانات والتعلم الآلي في مجموعة متنوعة من الصناعات.

وافق معظم المشاركين على أن الرعاية الصحية هي المجال الرئيسي التالي الذي يتأثر حقًا بالذكاء المتزايد للآلات. وقال بوس إن البيانات موجودة ، وكذلك الذكاء الاصطناعي الكافي لإجراء التشخيص ، ولكن ما ينقصنا هو الإحساس بكيفية حل المشكلة. وأشار إلى أنه في الطب المتخصص اليوم ، قد يكون هناك خبير واحد في كل جزء من أجزاء جسمك ، ولكن من الناحية النظرية ، جاءت الآلة تجمع بين معلومات من تخصصات متعددة.

على سبيل المثال ، تحدث ساكسينا عن كيفية إتاحة التقنيات الجديدة في مستشفى عام كبير في دالاس لـ 70 شخصًا علاج ما يصل إلى 70000 طفل يعانون من الربو. من خلال الجمع بين البيانات حول مكان عيش المرضى مع البيانات البيئية من خدمات مثل weather.com و pollen.com ، يمكن للنظام المعرفي اكتشاف الارتباطات بين تركيز الرجويد في الهواء والربو ، ثم إرسال المعلومات أو الاستنشاق مباشرة إلى الأطفال في المناطق التي من المحتمل أن يكون هناك ارتفاع في نوبات الربو.

تحدث فوغيلز عن أمثلة أخرى للرعاية الصحية ، قائلًا إنه من المهم أن تكون قادرًا على الوقاية من الأمراض بدلاً من الاستجابة لها ؛ ووافق ساكسينا على أن هناك الكثير من التركيز على التكنولوجيا ، ولكن ليس بما فيه الكفاية في النتائج.

تحدث Boos عن كيفية استخدام التكنولوجيا أيضًا في تطبيقات مثل أتمتة عمليات تكنولوجيا المعلومات. أحد الأشياء التي ذكرها كان من المهم تذكرها هو أن "التعلم الآلي ليس سوى تجريب" وأننا سنظل بحاجة إلى المعلمين لهذه الآلات.

التطبيقات الأخرى التي تحدثنا عنها Vogels تشمل تحليلات الفيديو لتتبع المتسوقين الذين يمشون في الممرات لتحسين تصميم المتجر ، واستخدام أجهزة الاستشعار على المعدات الصناعية مثل توربينات الغاز ، وعلى السيارات للصيانة الوقائية وفي المستشفيات لتقليل الوقت الذي يقضيه الناس في الانتظار للمصاعد.

أشار Vogels إلى أن أكبر الشركات وأكثرها تشويشًا مبنية على البيانات ، في حين قالت Saxena أن المشكلة لا تتعلق فقط بزيادة حجم البيانات ، ولكن الأهم من ذلك أن نوع البيانات يتغير أيضًا ، مع التغريدات وغيرها من البيانات غير المهيكلة. أصبحت ذات أهمية متزايدة. لكنه قال إن أجهزة الكمبيوتر لا تفهم البيانات غير المهيكلة بشكل جيد.

قال فوغلز إنه بشكل عام ، "لقد نظرنا إلى الوراء مع البيانات" ، مع التركيز على إعداد التقارير ، ولكن المهم الآن هو الأنظمة التنبؤية والتطلعية. وقد وصف خدمة تعلم الآلة من Amazon بأنها تقنية قد تسمح لأي شخص ببناء محرك تنبؤي.

وافق ساكسينا على ذلك ، قائلاً إن التقارير ستبدو مختلفة تمامًا خلال 10 سنوات. وشبه أنظمة التقارير الحالية لكرة القدم الأمريكية ، حيث تتوقف الفرق بين اللعبات ثم تقرر ما يجب القيام به ، وقال إن التقارير في المستقبل ستكون أشبه بالحركة بدون توقف في سباق الفورمولا واحد. وقال إننا ننتقل من أنظمة التسجيل إلى أنظمة المشاركة إلى أنظمة البصيرة. لكنه قال إنه لا ينبغي لنا أن نفكر في الذكاء الاصطناعي باعتباره "ذكاءً مصطنعًا" بل هو "ذكاء معزز".

"فكر جارفيس ، وليس هال" ، قال.

الإنترنت الصناعي وكيف يغير التصنيع

جلب قسم آخر في بعض شركات التصنيع الكبرى ومعظمها تعاملت مع "الإنترنت الصناعي" وكيف ستغير الأمور.

تحدث هورست كايسر ، كبير المسؤولين الإستراتيجيين في شركة سيمنز العملاقة الصناعية ، عن كيفية تغيير "الرقمنة" في نهج الشركة في العديد من المجالات ، بما في ذلك الانتقال من جميع البحوث الداخلية والتطوير إلى المزيد من الابتكار المفتوح. وناقش تحديات الإدارة الذكية لأجزاء من نظام الطاقة المتنوعة ، مثل المراقبة عن بعد والصيانة على نظام من 7000 توربينات الرياح ، والتي تشمل الآن استخدام خوارزميات التعلم الذاتي لنقل الشفرات إلى الموضع الأمثل ، والذي قال إنه قد ينتج عنه في بضع نقاط مئوية من الكفاءة الزائدة (التي لا تبدو كثيرة ، ولكن يمكن أن تضيف ما يصل حقا). وتراوحت التطبيقات الأخرى التي ناقشها من النماذج الافتراضية إلى مصنع مؤتمت بالكامل.

وصف ريتشارد بلوس ، الرئيس التنفيذي لشركة انفينيون ، المستقبل الذي رأى الروبوتات تتعاون مع البشر ، قائلًا إننا بحاجة إلى روبوتات ليست خطرة ، ولكنها ستوفر اتصالًا بين الإنترنت الصناعي والحياة. على سبيل المثال ، عرض شريط فيديو عن "النمل الإلكترونى" الذي عمل بشكل تعاوني لتحريك الأشياء.

كان هدف انفينيون هو الجمع بين إنتاجية الصناعات التحويلية الكبيرة مع خصوصية الإنتاج المخصص. قال بلوس إن الإنترنت الصناعي سينقل التخصيص إلى المستوى التالي ، مما يسهل تصميم حذائك الخاص الذي سيتم تصنيعه بناءً على الطلبات الفردية وسيتم تسليمه في غضون 24 ساعة. في مثل هذا النظام ، سيقوم العميل فعليًا بالتصميم النهائي ، ولكن سيكون لدى النظام البيانات اللازمة لإنجاز هذا العمل.

قال مايكل مندنهال ، كبير مسؤولي التسويق في Flextronics ، الذي يقوم بالتصنيع حسب الطلب لمجموعة متنوعة من الشركات ، إن الاتجاه الجديد هو التفكير في "المنتج كمنصة" - لذلك بدلاً من مجرد بناء الأجهزة ، فأنت تريد شيئًا يمكنك بناء التطبيقات والخدمات حول. كجزء من هذا ، فهو مؤمن "بالابتكار المفتوح" مع أشخاص يعملون في الصناعات المجاورة لإنجاز الأمور.

من بين المنتجات المثيرة للاهتمام التي ناقشها "وشم" يمكنه قياس القياسات الحيوية ويمكن دمجه في حزام الأمان لتحذيرك إذا كنت تغفو ونطاق صغير يمكنه قياس نسبة الجلوكوز في الدم ، والذي قال إنه يعتقد أنه يمكن أن يقلل من تكلفة الرعاية الصحية المزمنة لمرض السكري وغيرها من الأمراض بنسبة 20 في المئة.