● Analisi di conformità del volume di documenti su larga-scala (come standard ISO, norme di sicurezza e interpretazione di centinaia di pagine di documenti di specifiche tecniche)
● Operazioni globali e coordinamento multilingue (catturare le sottili differenze linguistiche tra varie regioni e fornitori)
Nelle applicazioni pratiche, la maggior parte delle aziende manifatturiere adotterà un'architettura AI ibrida - distribuendo modelli di grandi dimensioni all'estremità centrale dell'azienda e implementando modelli piccoli all'estremità- in loco.
4. Nell’Industria 4.0 e negli ambienti edge, i modelli piccoli sono più applicabili
In alcuni scenari di produzione, i modelli di piccole dimensioni non sono semplicemente “sufficienti”, ma in molti casi rappresentano l’unica opzione pratica. I modelli piccoli possono ottenere meglio le seguenti funzioni:
Rilevamento di anomalie in tempo reale-sulla macchina
● Assistenza dell'operatore a bassa-latenza
Operazioni offline in ambienti fisicamente isolati o-critici per la sicurezza
● Privacy dei dati di produzione proprietari
Questo è fondamentale, tra gli altri aspetti, per la manutenzione predittiva, l'ispezione assistita dalla visione artificiale-e gli assistenti IA per i tecnici di officina.
Un modello-ottimizzato con da 7 a 13 miliardi di parametri può superare in prestazioni modelli generali-all'avanguardia se i dati di addestramento includono manuali di manutenzione, dati storici sulle modalità di guasto, metadati dei sensori e procedure operative standard-specifiche della fabbrica - perché conosce la tua fabbrica meglio di Internet. Ciò è in linea con il principio dell'"intelligenza consapevole del contesto" incorporato nelle operazioni dell'Industria 4.0.
L’industria manifatturiera richiede strumenti di intelligenza artificiale adattati a scenari specifici
Il dibattito sulla dimensione dei modelli di intelligenza artificiale non è un gioco a-somma zero tra-o; il nocciolo della questione sta nel fatto che siano adatti agli scenari applicativi. I modelli di grandi dimensioni eccellono in un’ampia gamma di compiti di ragionamento esplorativo; I modelli di piccole dimensioni presentano un vantaggio assoluto in termini di costo, velocità, schierabilità e affidabilità negli scenari industriali.
Per le imprese manifatturiere che perseguono fabbriche intelligenti, risorse connesse e produzione altamente resiliente, il futuro dell'intelligenza artificiale non si basa su un unico modello super-grande, ma piuttosto sulla costruzione di un ecosistema AI commisurato alla scala - dal cloud all'edge, dalla pianificazione aziendale complessiva all'esecuzione in tempo reale-a livello di dispositivo, con modelli corrispondenti in ciascun collegamento.
Poiché i modelli di intelligenza artificiale continuano ad essere leggeri e le loro capacità continuano a migliorare, una questione fondamentale viene posta ai manager della produzione: nella fase successiva di sviluppo dell'Industria 4.0, quando l'efficienza ultra-alta-e l'intelligenza artificiale specifica per dominio- sarà profondamente integrata nel sistema di produzione, come ridefinirà l'efficienza produttiva, la qualità del prodotto e il livello di intelligenza operativa della produzione?
