Искусственный интеллект в промышленности

Алгоритмы машинного обучения и возможности ускорения вычислений объединяются в едином технологическом решении в виде AI (Artificial Intelligence), или искусственного интеллекта (ИИ), в первую очередь для обработки сырых, неструктурированных данных, получения качественно новой информации о процессах и дополнения (иногда замены) естественного интеллекта

С развитием систем для хранения данных и вычислительных возможностей для их обработки предсказуемо вырос и объем генерируемых данных в различных областях промышленности и общественной жизни. Пока аналитические инструменты оставались дорогими и примитивными, предприятия не могли использовать эту ценнейшую информацию для анализа и оптимизации производственного процесса. Революционные достижения в алгоритмах машинного обучения и возможности ускорения вычислений объединяются в едином технологическом решении в виде AI (Artificial Intelligence), или искусственного интеллекта (ИИ), в первую очередь для обработки сырых, неструктурированных данных, получения качественно новой информации о процессах и дополнения (иногда замены) естественного интеллекта.

В качестве примера обработки и анализа огромных массивов данных можно привести применение AI в медицине. По данным Национальной Академии Наук, Инженерного дела и Медицины (США), «около 10% смертельных случаев объясняются ошибками диагностики». Развитие персонализированной медицины с поиском генетических предрасположенностей каждого пациента подготовили почву для развития AI как весомой части диагностического процесса. Алгоритмы глубокого обучения учатся распознавать раковые ткани. Системы машинного зрения, применяемые в лабораторных исследованиях, обнаруживают потенциальные проблемы, ранее выявляемые только с помощью специалистов с микроскопами. Программы распознавания лиц используются для поиска лицевых особенностей, связанных с редкими заболеваниями.

«Слабый» AI давно используется в автомобильной промышленности - адаптивный круиз-контроль, система предупреждения о заносах и автоматическое экстренное торможение увеличивают спрос на авто. Усовершенствованные варианты систем круиз-контроля, среди которых Super Cruise (General Motors), Distronic Plus (Mercedes-Benz), ProPilot Assist (Nissan) и, разумеется, Autopilot от Tesla предлагают технологию полуавтономного вождения для автомобилей премиум-класса. О серийном производстве абсолютно автономного транспорта пока речи не идет, но, возможно в следующем десятилетии автомобили, которым просто лишь нужно будет указать место назначения, станут обычным делом.

Внедрение алгоритмов глубокого обучения требует экономического обоснования эффективности в решении промышленных задач на критически важных объектах и объектах с непрерывным технологическим циклом. На металлургических предприятиях, параллельно с точным расчетом количества ферросплавов и прямой экономии материала, AI повышает энергоэффективность всего сталелитейного процесса. Но далеко не всегда покупка и содержание дорогостоящего оборудования приводит к экономическим результатам, несмотря на то, что практически всегда улучшает потребительские качества продукта – AI широко используется в визуальном контроле качества продукции.

Внедрение AI неизбежно приведет к потере рабочих мест. Например, процесс покупки дома весьма недешев и занимает много времени. И продавцы, и покупатели полагаются на брокеров, владеющих информацией о других коммерческих предложениях района для правильной оценки. Тип дома, район, наличие школы рядом и его характерные особенности играют бОльшую роль в ценообразовании. Почти все эти особенности могут быть найдены в базах данных и проанализированы с помощью AI.

В сфере образования весь путь абитуриента до поступления в колледж может быть проанализирован с помощью Искусственного Интеллекта. В отделах кадров часто применяют технологии AI для отбора кандидатов. Исследователи в различных областях - от социальных наук до химии - используют Искусственный Интеллект для осмысления результатов своих опытов и разработки новых лекарственных препаратов. В строительстве и архитектуре AI используется для создания не самоочевидных, но более эффективных инфраструктурных макетов. В юриспруденции: для уменьшения рабочей нагрузки юристов и в качестве более объективного судьи в юридически неоднозначных случаях.

Информационный век - время увеличения пропускной способности сетей, объемов ЗУ и вычислительных мощностей. Облачные вычисления (сloud computing), граничные вычисления (edge computing), мобильные устройства и технологии IoT способствуют генерации все большего объема данных. С этими данными и их анализом приходит возможность улучшения качества жизни и увеличения эффективности производств, и многие отрасли обращаются к сфере AI, чтобы увеличить производительность и лучше узнать потребителей. По мере того, как алгоритмы становятся все более сложными, а данные - более приоритетными, зависимость от Искусственного Интеллекта будет увеличиваться. Будущее самоуправляемых автомобилей, роботов-юристов и компьютерных врачей-лаборантов находится буквально за углом.