Этап проверки концепции – лишь вершина айсберга

Часто внедрение искусственного интеллекта на производстве тормозится в момент перехода от этапа проверки концепции (Proof of concept, PoC) к штатной эксплуатации. Избежать трудностей на этой стадии поможет комплексный подход, учитывающий весь спектр коммерческих, технических и организационных особенностей предприятия. Статья подготовлена на основе материалов компании Hewlett Packard Enterprise.

Эволюция систем управления на основе ИИ

Может ли использование искусственного интеллекта (ИИ) стать следующим этапом эволюции систем управления? Попробуем ответить на этот вопрос в статье.

Реализация искусственного интеллекта на базе 32-битных микроконтроллеров

Искусственный интеллект (ИИ) — одно из важных направлений развития современной науки. Первые попытки его создания относятся еще к 1950-м гг., а с 1980-х гг. начала развиваться такая ветвь ИИ, как машинное обучение. Оно позволяет машинам не только имитировать поведение человека, но и совершенствоваться, используя накопленный опыт. Дальнейшее развитие математических и статистических методов машинного обучения сделало доступным его реализацию не только на мощных компьютерах, но и на таких относительно простых устройствах, как 32-битные микроконтроллеры, о чем и будет рассказано в данной статье.

Развитие искусственного интеллекта для Festo

Компания Festo, как один из лидеров в области промышленной автоматизации и технического обучения, ставит своей целью развитие искусственного интеллекта (ИИ) в качестве ключевой технологии и основной компетенции, постоянно применяя полученные знания в реальных проектах. Уже сегодня Festo предлагает интеллектуальные решения и услуги, которые обеспечивают предиктивное обслуживание, прогнозируемые качество и потребление энергии.

Анализ сбоев в непрерывных процессах с помощью искусственного интеллекта

Когда другие методы бессильны и терпят неудачу, искусственный интеллект становится важным инструментом, незаменимым при поиске источников проблем и их решении. В нефтегазовой отрасли промышленности возможность выяснить и устранить причину сбоев может уберечь предприятия от очень крупных потерь.

Не только цифровизация:
четыре фактора успеха промышленных компаний в 2021 году

Сегодня технологии играют значительную роль в развитии компаний. Цифровая трансформация, особенно в промышленности, позволяет организациям расширять возможности и повышать эффективность активов и операций. Большое влияние на бизнес-процессы оказывает внедрение промышленного «Интернета вещей» (Industrial Internet of Things, IIoT) и аналитики в режиме реального времени. Эти инструменты помогают быстрее реагировать на потенциальные проблемы и минимизировать возможный ущерб для окружающей среды. Как результат, уменьшается число незапланированных простоев и растет прибыль.

Культивация искусственного интеллекта

В статье приводится ряд примеров того, как все более «умные» машины помогают облегчить проблему стареющей рабочей силы в сельском хозяйстве и сократить число занятых в нем.

Больше самообучающегося оборудования — меньше рисков

В скором времени безопасность автоматизации будет обеспечиваться в том числе самообучающимися машинами и оборудованием. Благодаря достижениям в области искусственного интеллекта (англ. Artificial intelligence, AI) и машинного обучения (англ. machine learning, ML) роботы и другое промышленное оборудование, при функционировании которого необходимо соблюдение особых мер безопасности, смогут учиться на большом массиве соответствующих данных.

Роботы, искусственный «интеллект» и мы.
Как нам жить вместе? Часть 3

Первая часть данной статьи [1] была посвящена краткому обзору истории создания машин с искусственным интеллектом (ИИ) и нашему взгляду на их возможное развитие в будущем. Во второй части [2] рассматривались вопросы, решив которые, мы могли бы приблизить машины и ИИ к общему с нами восприятию мира и друг друга. Но что нас может ожидать в итоге? Не совершим ли мы трагическую ошибку, ступив на стезю создания чего-то «по нашему образу и подобию» (не столько внешне, сколько внутренне)? Не станет ли это что-то неподвластным нам, не начнет ли развиваться по своему усмотрению или, что еще страшнее, не попадет ли оно не в те руки? Об этом пойдет речь в последней, третьей части статьи.

Искусственный интеллект: от метафоры к техническим решениям

Метафора искусственного интеллекта (ИИ) широко применяется для характеризации технических систем, функциональность которых определяется не столько возможностями управления энергией или механизмами, сколько так называемой силой знаний. Считается, что возможности использования такой силы ограничены объемом доступной памяти, скоростью обмена данными, способностью к обучению и применению полученных знаний. С учетом этого смысл метафоры ИИ можно связать со специальным классом компьютерных систем, в которых в процессе функционирования находят решения различные, как «прямые» — расчеты по математическим формулам, так и «обратные» — построение алгоритмов обработки данных. Цель статьи — определить ведущую роль компьютерных наук в развитии ИИ и сформулировать границы, отделяющие технологические аспекты его применения от подходов и методов, развиваемых в рамках смежных отраслей гуманитарных и экономических наук, переводя обсуждение в плоскость рассмотрения конкретных технических решений, формирующих основу дорожной карты Национальной стратегии развития ИИ в Российской Федерации [1].