Học máy và internet công nghiệp

Tại hội nghị DLD gần đây, một số phiên thú vị nhất liên quan đến trí tuệ nhân tạo, hoặc với "Internet công nghiệp". Các cựu chiến binh của Amazon và Watson đã nói về việc AI và máy học sẽ thay đổi nhiều ngành công nghiệp như thế nào và người đứng đầu một số công ty sản xuất lớn nhất đã thảo luận về cách dữ liệu lớn, cảm biến và tùy chỉnh sẽ thay đổi cách sản xuất sản phẩm.

Học máy và tác động của nó đối với các ngành công nghiệp khác

Nói về trí tuệ nhân tạo và học máy là Werner Vogels, CTO của Amazon.com; Manoj Saxena, Chủ tịch của Thang đo nhận thức và cựu tổng giám đốc của tập đoàn IBM Watson; và Chris Boos, CEO của Arago, một công ty Đức tập trung vào việc sử dụng AI cho tự động hóa. Được điều hành bởi Matthew Egol, một đối tác trong nhóm Tư vấn & Chiến lược của PWC, hội thảo đã nói về cách dữ liệu và máy học đang thay đổi nhiều ngành công nghiệp.

Hầu hết các thành viên tham gia hội thảo đều đồng ý rằng chăm sóc sức khỏe là lĩnh vực chính tiếp theo bị ảnh hưởng bởi trí thông minh ngày càng tăng của máy móc. Boos cho biết dữ liệu tồn tại, cũng như trí tuệ nhân tạo đủ để chẩn đoán, nhưng điều còn thiếu là ý thức về cách chúng ta giải quyết vấn đề. Ông lưu ý rằng trong y học chuyên ngành ngày nay, có thể có một chuyên gia duy nhất trên mỗi bộ phận của cơ thể bạn, nhưng về lý thuyết, một cỗ máy đã kết hợp thông tin từ nhiều chuyên ngành.

Chẳng hạn, Saxena đã nói về việc tại một bệnh viện công lớn ở Dallas, các kỹ thuật mới hiện cho phép 70 người xử lý tới 70.000 trẻ em mắc bệnh hen suyễn. Bằng cách kết hợp dữ liệu về nơi bệnh nhân sống với dữ liệu môi trường từ các dịch vụ như Weather.com và pollen.com, một hệ thống nhận thức có thể phát hiện ra mối tương quan giữa nồng độ ragweed trong không khí và hen suyễn, sau đó gửi thông tin hoặc ống hít trực tiếp đến trẻ em ở những khu vực nơi có khả năng là một sự gia tăng trong các cơn hen.

Vogels đã nói về các ví dụ chăm sóc sức khỏe khác, nói rằng điều quan trọng là có thể phòng ngừa hơn là phản ứng với các bệnh; và Saxena đồng ý rằng có quá nhiều sự nhấn mạnh vào công nghệ, nhưng không đủ về kết quả.

Boos đã nói về cách công nghệ cũng có thể được sử dụng cho các ứng dụng như tự động hóa các hoạt động CNTT. Một điều ông nói rất quan trọng cần nhớ là "học máy không là gì ngoài thử nghiệm" và chúng ta vẫn sẽ cần giáo viên cho máy móc.

Các ứng dụng khác mà Vogels nói đến bao gồm phân tích video để theo dõi người mua hàng đi bộ qua các lối đi để cải thiện thiết kế cửa hàng và sử dụng cảm biến trên các thiết bị công nghiệp như tuabin khí, trên ô tô để bảo trì phòng ngừa và trong bệnh viện để giảm thời gian chờ đợi của mọi người cho thang máy.

Vogels lưu ý rằng các công ty lớn nhất, đột phá nhất đều được xây dựng trên dữ liệu, trong khi Saxena nói rằng vấn đề không chỉ là khối lượng dữ liệu đang tăng lên, mà quan trọng hơn là loại dữ liệu cũng thay đổi, với các tweet và dữ liệu phi cấu trúc khác ngày càng trở nên quan trọng. Nhưng ông nói máy tính không hiểu dữ liệu phi cấu trúc tốt.

Vogels nói rằng nói chung, "chúng tôi đã nhìn về phía sau với dữ liệu", tập trung vào báo cáo, nhưng điều quan trọng bây giờ là các hệ thống dự đoán, hướng tới tương lai. Ông đã quảng cáo dịch vụ học máy của Amazon như một công nghệ có thể cho phép bất cứ ai chế tạo một công cụ dự đoán.

Saxena đồng ý, nói rằng báo cáo sẽ trông rất khác trong 10 năm. Ông ví các hệ thống báo cáo hiện tại với bóng đá Mỹ, trong đó các đội dừng giữa các lần chơi và sau đó quyết định làm gì, và nói rằng trong báo cáo trong tương lai sẽ giống như hành động không ngừng nghỉ trong cuộc đua Công thức Một. Ông nói rằng chúng tôi đang chuyển từ hệ thống hồ sơ sang hệ thống tham gia sang hệ thống hiểu biết sâu sắc. Nhưng ông nói rằng chúng ta không nên nghĩ AI là "trí thông minh nhân tạo" mà là một trong những "trí thông minh gia tăng".

"Hãy nghĩ Jarvis, không phải HAL, " anh nói.

Internet công nghiệp và nó thay đổi sản xuất như thế nào

Một phần khác đưa vào một số công ty sản xuất lớn và chủ yếu xử lý "Internet công nghiệp" và cách nó sẽ thay đổi mọi thứ.

Horst Kayser, giám đốc chiến lược của tập đoàn công nghiệp khổng lồ Siemens, đã nói về việc "số hóa" đã thay đổi cách tiếp cận của công ty trong nhiều lĩnh vực, bao gồm chuyển từ tất cả các nghiên cứu và phát triển nội bộ sang đổi mới mở hơn. Ông đã thảo luận về những thách thức của việc quản lý thông minh các bộ phận của một hệ thống năng lượng đa dạng, chẳng hạn như giám sát và bảo trì từ xa trên hệ thống 7.000 tuabin gió, hiện bao gồm sử dụng các thuật toán tự học để di chuyển các lưỡi dao đến vị trí tối ưu, theo ông có thể dẫn đến trong một vài điểm phần trăm của hiệu quả bổ sung (nghe có vẻ không nhiều, nhưng thực sự có thể tăng lên). Các ứng dụng khác mà ông thảo luận có phạm vi từ tạo mẫu ảo đến một nhà máy hoàn toàn tự động.

Richard Ploss, CEO của Infineon, đã mô tả một tương lai nhìn thấy robot hợp tác với con người, nói rằng chúng ta cần robot không nguy hiểm, nhưng sẽ cung cấp một kết nối giữa Internet công nghiệp và cuộc sống. Lấy ví dụ, anh ta cho xem một đoạn phim "kiến bionic" hoạt động cộng tác để di chuyển đồ vật.

Infineon có mục tiêu kết hợp năng suất sản xuất hàng loạt với tính cá nhân của sản xuất tùy chỉnh. Ploss cho biết Internet công nghiệp sẽ đưa khả năng tùy biến lên một tầm cao mới, giúp bạn dễ dàng thiết kế giày của riêng bạn sẽ được sản xuất dựa trên các yêu cầu riêng lẻ và được giao trong vòng 24 giờ. Trong một hệ thống như vậy, khách hàng thực sự sẽ thực hiện thiết kế cuối cùng, nhưng hệ thống sẽ có dữ liệu để thực hiện công việc này.

Michael Mendenhall, giám đốc tiếp thị của Flextronics, công ty sản xuất tùy chỉnh cho nhiều công ty, cho biết xu hướng mới là nghĩ "sản phẩm là một nền tảng" - vì vậy thay vì chỉ xây dựng phần cứng, bạn muốn một thứ gì đó bạn có thể xây dựng các ứng dụng và dịch vụ xung quanh. Là một phần của việc này, anh ấy là người tin tưởng vào "đổi mới mở" với những người làm việc trong các ngành công nghiệp liền kề để hoàn thành công việc.

Trong số các sản phẩm thú vị mà anh ấy thảo luận là một "hình xăm" có thể đo sinh trắc học và có thể được tích hợp vào dây an toàn để cảnh báo bạn nếu bạn đang ngủ và một dải nhỏ có thể đo đường huyết, mà anh ấy nghĩ rằng anh ấy có thể làm giảm chi phí chăm sóc sức khỏe mãn tính cho bệnh tiểu đường và các bệnh khác bằng 20 phần trăm.