Φυσική τεχνητή νοημοσύνη σε όλες τις βιομηχανίες: Από την αίσθηση στη δράση

Τι είναι το Physical AI;

Το Physical AI περιγράφει συστήματα AI που αντιλαμβάνονται και αλληλεπιδρούν με τον φυσικό κόσμο. Μια κάμερα παρέχει παρατηρήσεις, το λογισμικό τις ερμηνεύει και το αποτέλεσμα ενημερώνει ένα άτομο ή μια ενέργεια σε μια μηχανή. NVIDIA's Επισκόπηση φυσικής τεχνητής νοημοσύνης περιγράφει αυτή τη σχέση μεταξύ της αντίληψης, του συλλογισμού και της πράξης στον πραγματικό κόσμο. Μια βιομηχανική εφαρμογή δεν χρειάζεται να μοιάζει με ανθρωποειδές ρομπότ: ένας σταθερός σταθμός επιθεώρησης με ελεγχόμενο μηχανισμό απόρριψης μπορεί να έχει έναν πολύ πιο στενό, πολύτιμο σκοπό.

Το Physical AI, το Edge AI και το robotics AI περιγράφουν διαφορετικές πτυχές ενός συστήματος. Φυσική AI περιγράφει τη σχέση του με το περιβάλλον. Edge AI περιγράφει πού γίνεται ο υπολογισμός, κοντά στην πηγή των δεδομένων. Robotics AI εφαρμόζει νοημοσύνη στην αντίληψη, τις αποφάσεις ή την κίνηση ενός ρομπότ. Συχνά επικαλύπτονται, αλλά μια πύλη αισθητήρα μπορεί να είναι χρήσιμη χωρίς AI και ένας συμβατικός βρόχος ελέγχου μπορεί να είναι η σωστή απάντηση σε μια προβλέψιμη εργασία.

Για έναν αγοραστή, η χρήσιμη ερώτηση είναι συγκεκριμένη: ποια επιχειρησιακή απόφαση είναι δύσκολη σήμερα, ποια στοιχεία θα τη βελτίωναν και πώς θα μετρηθεί η βελτίωση; Ξεκινήστε από εκεί πριν επιλέξετε επεξεργαστή, κάμερα ή μοντέλο.

Εφαρμογές φυσικής τεχνητής νοημοσύνης σε όλους τους κλάδους

Οι ακόλουθοι δώδεκα τομείς εφαρμογής καλύπτουν τους τομείς που παρουσιάζονται στον ιστότοπο Alvexis και επεκτείνουν τη συζήτηση στα συστήματα ιατρικής, μεταφοράς, λιανικής και περιβαλλοντικά. Αυτές είναι ευκαιρίες ανάπτυξης και παραδείγματα πεδίων πιλοτικό έργο, όχι αξιώσεις για ολοκληρωμένες αναπτύξεις πελατών. Επιλέξτε έναν τομέα για να μεταβείτε στις ερωτήσεις μηχανικής του.

Η κοινή αρχιτεκτονική πίσω από διαφορετικούς τομείς

Η εφαρμογή αλλάζει, αλλά το προϊόν εξακολουθεί να χρειάζεται μια διαδρομή απόκτησης, υπολογισμούς, φυσικές διεπαφές και μια καθορισμένη απόκριση σε σφάλματα. Αποφύγετε να αντιμετωπίζετε το μοντέλο AI ως το πλήρες σύστημα. Μια καθυστερημένη ή εσφαλμένη παρατήρηση μπορεί να κάνει μια σωστή πρόβλεψη μη χρησιμοποιήσιμη στη διεπαφή του μηχανήματος.

Μια έτοιμη πλατφόρμα μπορεί να κάνει το πρώτο πείραμα πιο εύκολο. Τα προσαρμοσμένα ηλεκτρονικά γίνονται χρήσιμα όταν οι διεπαφές, οι διαστάσεις, η ισχύς, το κόστος ή οι περιβαλλοντικές απαιτήσεις δικαιολογούν έναν αποκλειστικό σχεδιασμό. Το δικό μας Οδηγός SoM έναντι SBC εξηγεί αυτή την απόφαση· το Οδηγός πλακέτα φορέα περιγράφει το μηχανολογικό πεδίο που ακολουθεί.

Εκεί που ταιριάζουν τα ψηφιακά δίδυμα και η προσομοίωση

Μια ψηφιακή αναπαράσταση είναι χρήσιμη όταν απαντά σε μια ελεγχόμενη ερώτηση: μπορεί ένα ρομπότ να φτάσει σε μια τοποθεσία, καλύπτει ένας αισθητήρας την απαιτούμενη περιοχή ή πώς ανταποκρίνεται μια διεργασία σε μια αλλαγή εισόδου; Διατηρήστε ορατές τις υποθέσεις του μοντέλου. Μια εκλεπτυσμένη οπτικοποίηση και ένα προγνωστικό μοντέλο είναι διαφορετικά παραδοτέα.

Η προσομοίωση μπορεί να κάνει τα πειράματα επαναλαμβανόμενα και να βοηθήσει στην αποκάλυψη περιπτώσεων αποτυχίας πριν από ένα φυσικό πιλοτικό έργο. Δεν μπορεί να εξασφαλίσει απόδοση κάτω από κάθε πραγματικό υλικό, συνθήκες φωτισμού ή μηχανική ανοχή. Συγκρίνετε τις εξόδους του μοντέλου με τις μετρήσεις, καταγράψτε την αναντιστοιχία και προσδιορίστε πού είναι αξιόπιστο το μοντέλο. NVIDIA's Παράδειγμα εκμάθησης sim-to-real απεικονίζει μια ροή εργασίας που μετακινείται από την προσομοίωση σε ένα φυσικό ρομπότ. Είναι μια ροή εργασιών αναφοράς, όχι απόδειξη για ανάπτυξη Alvexis.

Ξεκινήστε με μια απόφαση και ένα μετρήσιμο πιλοτικό έργο

1. Περιγράψτε το λειτουργικό πρόβλημα. Προσδιορίστε την τρέχουσα ροή εργασίας, το κόστος των σφαλμάτων και το άτομο που είναι υπεύθυνο για την έξοδο.
2. Συλλέξτε αντιπροσωπευτικές παρατηρήσεις. Συμπεριλάβετε τη συνήθη λειτουργία, την παραλλαγή και τις δύσκολες περιπτώσεις. συμφωνούν σε αυτό που μετράει ως βασική αλήθεια.
3. Καθορίστε την απάντηση. Αποφασίστε εάν το σύστημα καταγράφει, ειδοποιεί, προτείνει ή ελέγχει. Προσδιορίστε πότε πρέπει να αναβληθεί σε ένα άτομο.
4. Δοκιμάστε ολόκληρο το μονοπάτι. Μετρήστε την απόδοση χρήσιμης εργασίας, την ηλικία παραγωγής, τη διαρκή χρήση πόρων και την ανάκτηση από σφάλματα.
5. Ορίστε ένα όριο απελευθέρωσης. Συμφωνήστε σχετικά με τα αποδεικτικά στοιχεία αποδοχής, τους όρους ανάπτυξης, τις ευθύνες συντήρησης και ενημέρωσης.

Ξεκινήστε σε λειτουργία παρατήρησης όταν είναι πρακτικό: συγκρίνετε την προτεινόμενη έξοδο με την υπάρχουσα ροή εργασίας προτού της επιτρέψετε να αλλάξει αυτή τη ροή εργασίας. Ένα πολλά υποσχόμενο πρωτότυπο θα πρέπει να κερδίσει το επόμενο επίπεδο ευθύνης μέσω αποδεικτικών στοιχείων.

Πώς το Alvexis μπορεί να βοηθήσει στη δημιουργία του φυσικού προϊόντος

Η Alvexis αναπτύσσει προσαρμοσμένα ηλεκτρονικά, ενσωματωμένο λογισμικό και μηχανικά σχέδια γύρω από τις απαιτήσεις εφαρμογών. Ένα έργο μπορεί να ξεκινήσει με ForgeEdge-Core, εξερευνήστε ForgeEdge για ενσωματωμένο υπολογιστική στην άκρη του δικτύου ή χρησιμοποιήστε έναν αποκλειστικό φορέα και περίβλημα όταν το απαιτεί η εγκατάσταση. Η επιλογή πλατφόρμας ακολουθεί τον φόρτο εργασίας και το σχέδιο ενσωμάτωσης.

Οι επαναχρησιμοποιούμενες πλατφόρμες μηχανικής και η παράλληλη ανάπτυξη μπορούν να συντομεύσουν τη διαδρομή προς ένα λειτουργικό πρωτότυπο. Το πραγματικό χρονοδιάγραμμα εξαρτάται από την πρόσβαση αισθητήρα, τα δεδομένα εφαρμογής, τις αναθεωρήσεις πλακέτας, τα μηχανικά εργαλεία και τις απαιτήσεις αποδοχής. Ορίστε αυτές τις εξαρτήσεις στην αρχή αντί να υποσχεθείτε έναν χρόνο παράδοσης για κάθε τομέα.

Από τα βιομηχανικά δεδομένα IoT σε ένα χρήσιμο ψηφιακό δίδυμο

Το βιομηχανικό IoT συνδέει παρατηρήσεις από εξοπλισμό. Το ψηφιακό δίδυμο συσχετίζει αυτές τις παρατηρήσεις με ένα μοντέλο ενός φυσικού περιουσιακού στοιχείου ή μιας διαδικασίας. Η φυσική τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να προσθέσει αντίληψη και αποφάσεις στο μηχάνημα. Αυτοί οι ρόλοι επικαλύπτονται σε ένα έργο, αλλά η συλλογή τηλεμετρίας δεν δημιουργεί αυτόματα ένα μοντέλο πρόβλεψης ή ένα επικυρωμένο σύστημα ελέγχου.

Για μια μηχανή παραγωγής, συνδυάστε χρονικές σημάνσεις, κατάσταση λειτουργίας και ιστορικό συντήρησης πριν αξιολογήσετε ένα μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης. Μια ροή θερμική απεικόνιση, χαρακτηριστικά δόνησης ή αποτέλεσμα όρασης υπολογιστή θα πρέπει να απαντήσουν σε μια συγκεκριμένη επιχειρησιακή ερώτηση. Καθορίστε πώς ενημερώνεται το μοντέλο, πώς εμφανίζονται τα παλιά δεδομένα και πώς ένας χειριστής επαληθεύει τη σύσταση που προκύπτει. Ένα πρακτικό πιλοτικό έργο ξεκινά με ένα περιουσιακό στοιχείο και μια μετρήσιμη απόφαση.

Εύρος ενός μηχανήματος που παρακολουθεί το πιλοτικό έργο