کاربرد هوش مصنوعی در صنعت : تولیدکنندگان از فناوری استقبال می‌کنند

در طی یک بحث تعاملی، مایکل گلیوز و حسن خالد بهترین کاربرد هوش مصنوعی در صنعت تولید را تشریح کردند و و راه‌های دستیابی به بازگشت واقعی سرمایه را نشان دادند.از کجا شروع کنیم؟مایکل گلیوز می‌گوید اتصال سنسورهای ساده و مقرون به صرفه به ماشین‌ها یک قدم خوب و آغازین برای دستیابی به تکنیک‌های یادگیری ماشین است. پس از برقرارشدن این جریان داده­‌ها می‌­توانید شناسایی الگوها و روندها را آغاز و شروع به بهینه‌سازی دارایی‌های خود کنید.قدم مهم بعدی، تهیه اطلاعات بی­‌طرفانه و با کیفیت است. بدون این اطلاعات شما نمی‌­توانید در مورد چگونگی استخراج یک ارزش و مزیت رقابتی از جریان داده­‌های خود فکر کنید.به چه مهارت­‌هایی نیاز دارید؟حسن خالد در توضیح کاربرد هوش مصنوعی در صنعت می‌گوید: دانش فنی مهم است، اما از دانش مربوط به آن حوزه از صنعت نیز غافل نشوید. کسی که سال­‌ها در خط تولید مشغول به کار بوده است ممکن است بتواند چیزهای زیادی به شما بگوید که در داده­‌های خود نادیده گرفته‌اید.همچنین مهندسی نرم‌­افزار را دست کم نگیرید. بسیاری از کارها به دلیل نبود یک مهندس نرم­‌افزار اشتباه پیش می‌روند. افرادی همچون من که دارای یک زمینه علمی هستیم باید مهارت‌­های مهندسی نرم‌­افزار را آموزش دهند تا این اطمینان حاصل شود که استفاده از کاربرد هوش مصنوعی در صنعت به درستی انجام شده است.بیشتر شرکت­‌ها چرخه “توسعه، آزمایش، کاوش” را به کار می­‌گیرند، بنابراین همراه داشتن فردی در داخل مجموعه به منظور اجرای این چرخه بسیار مهم است.مایکل گلیوز در ادامه می‌­­گوید اگر بخواهید بخش­‌هایی از کسب و کار خود را با این فناوری­‌ها جایگزین کنید به نظر می­‌رسد باید تیم کوچکی از متخصصان ویژه داشته باشید که بتواند تکنولوژی مربوطه را تطبیق داده تا فرایند پیشرفت کسب و کار شما جلو بیفتد. همچنین بهتر است که در سازمان خود تا حدی از ظرفیت­‌های داخلی استفاده کنید که بتوانید تصمیمات خرید هوشمندانه بگیرید.همچنین تولیدکنندگان برای استفاده بهتر از این ابزارها باید فیزیک‌­دانان و ستاره‌­شناسان را جذب کنند و آموزش دهند. آنها ذهنیت درستی دارند و معمولاً به عنوان بخشی از دوران دکترای خود با این مسائل آشنا شده‌­اند، بنابراین باید بتوانند نسبتاً راحت در این نقش‌ها ادغام شوند.چگونه سرمایه‌گذاری اجرایی می‌شود؟حسن خالد معتقد است این قسمت، سخت‌­ترین بخش ماجرای استفاده از کاربرد هوش مصنوعی در صنعت است. این کار کمک می‌کند تا ایده­‌ها و پروژه‌­های شما با داده­‌های گسترده‌­تر سازمان یا استراتژی دیجیتال شما هماهنگ شود. اگر یک تست خاص با استراتژی شما مطابقت نداشت، پس احتمالاً بهتر است که زمان یا انرژی زیادی را صرف آن نکنید.گلیوز می­‌گوید ما شروع به اتخاذ یک رویکرد تتفکرمحور کرده‌­ایم تا نیازهای کاربر را جمع‌­آوری کنیم. بنابراین با استفاده از فناوری هوش مصنوعی یا تکنیک مورد نظر به طور ویژه روی مشکل کسب‌و‌کار یا یک مورد به خصوص تمرکز می­‌کنیم و درباره آنچه که قبلا اتفاق اتفاده یا آنچه بعدها رخ می­‌دهد و تاثیر آن در کسب و کار کاوش می­‌کنیم.یک نکته بسیار مهم این است که برای شروع پروژه‌های خوبی انتخاب کنید زیرا باعث ایجاد انگیزه حرکت و ادامه سرمایه­‌گذاری می‌شود. اما در برخی از سطوح ممکن است یک فناوری خاص دارای ارزش زیادی باشد و مایل باشید در آن سرمایه­‌گذاری کنید.چگونه می توان از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای پیش‌­بینی مسائل مربوط به حفظ و نگه­داری استفاده کرد؟حسن خالد می‌گوید: از دیدگاه متخصصان، پیش‌­بینی نحوه حفظ و نگه­داری، یک مساله چالش‌­برانگیز است زیرا بیشتر اوقات داده­‌های شما به نظر نمی­‌رسد که در حال شکست خوردن هستند، در نتیجه وقتی مثال­‌های مغایر ندارید آموزش سیستم بسیار دشوار می‌شود.ما آنالیزهای ویدئویی و تصویر زنده و همچنین تجزیه و تحلیل مبتنی بر نویز را انجام داده‌ایم. این فرصت ها اساساً بی پایان هستند ، اما سوال کلیدی این است که آیا داده‌­ها می‌­توانند تصویری واقعی از شکست و عدم یادگیری خود را به ما بدهند یا نه؟گلیوز در ادامه صحبت درباره کاربرد هوش مصنوعی در صنعت می‌گوید: تکنیک­‌هایی مانند استفاده از تشخیص الگو برای شناسایی انواع شکست­‌ها و خرابی که در طی یک دوره زمانی اتفاق می‌افتد و سپس کار برای برنامه‌­ریزی به‌منظور نگهداری و حفظ آن‌ها به طور قابل توجهی مدنظر قرار داده شده است.یکی از موارد مورد علاقه، استفاده از پردازش داده‌ها و ثبت آن‌ها در سیستم­‌های اسکادا برای شناسایی الگوهای خرابی است. با دیجیتالی­ کردن logهای مربوط به انسان و افزودن پردازش زبان طبیعی برای ایجاد زمینه‌­های اضافی می‌توان این تلاش‌ها را تسریع کرد.آیا پیشنهادهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای بنگاه‌های کوچک و متوسط واقع‌­بینانه است؟حسن خالد در این مورد می‌گوید این موارد ممکن است گران باشند و ممکن است تلاش‌­های زیادی که وجود دارد با شکست مواجه شود. اگر بودجه شما محدود است نگران نباشید، شما می­‌توانید این موضوع را با به­‌کارگیری زمان بیشتر جبران کنید. نمی­‌توان انتظار داشت هم زمان کمی گذاشت و هم سرمایه کم.هم‌­اکنون تعداد زیادی فناوری، کد، نشریات و توضیحات منبع­‌باز در دسترس هستند. این به این معنی است که بیشتر کارها انجام شده است. برای سازمان­‌هایی که قدم به این مسیر می‌­گذارند باید در مورد استراتژی داده­‌های خود به‌شدت فکر کنند. افزودن استراتژی یادگیری ماشین به داده­‌های قبلی کمی ساده‌­تر می شود.گرانت‌رین چیز برای یک بنگاه‌ کوچک و متوسط، خود استعداد است و در اینجا است که این بنگاه­‌ها با سازمان‌­های بزرگ رقابت می­‌کنند. با توجه به مالکیت و انعطاف پذیری کار این بنگاه‌­ها نباید مشکلی در زمینه استعدادها داشته باشند.مایکل گلیوز در ادامه بحث مربوط به کاربرد هوش مصنوعی در صنعت می‌گوید: ما کارهای زیادی با بنگاه‌های کوچک و متوسط انجام داده‌‎­ایم به ویژه در منطقه شهر لیورپول و از طریق برنامه LCR 4.0 (lcr4.uk) که در آن توانستیم برخی موارد استفاده تجهیزات خاص یا فرآیند کسب و کار را از داده‌­هایی نشان دهیم و سپس آن داده‌ها را برای کسب مزیت پردازش کنیم.بهترین زبان برنامه نویسی برای یادگیری برای پروژه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین چیست؟حسن خالد در این مورد معتقد است برای شرکت­‌های کوچک و متوسط پایتون از نظر توسعه منبع باز پیشرفت بزرگی داشته است، بنابراین دسترسی به آموزش­‌های خوب و بسیاری از راه­‌حل‌های آماده شده را فراهم می­‌کند. اگر با سطح داده آمازون سر و کار دارید، ممکن است لازم باشد قابلیت­‌های اضافه‌ای که در Scala ، SPARK و Julia موجودند را مدنظر قرار دهید.انواع کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف را در هوشیو بخوانیدمنبع: هوشیو