सभी उद्योगों में भौतिक एआई: सेंसिंग से एक्शन तक

फिजिकल एआई क्या है?

फिजिकल एआई उन एआई सिस्टम का वर्णन करता है जो भौतिक दुनिया को समझते हैं और उसके साथ बातचीत करते हैं। एक कैमरा अवलोकन प्रदान करता है, सॉफ़्टवेयर उनकी व्याख्या करता है, और परिणाम किसी व्यक्ति या मशीन में किसी क्रिया को सूचित करता है। NVIDIA का भौतिक एआई सिंहावलोकन धारणा, तर्क और वास्तविक दुनिया की कार्रवाई के बीच इस संबंध का वर्णन करता है। एक औद्योगिक अनुप्रयोग को ह्यूमनॉइड रोबोट जैसा दिखने की आवश्यकता नहीं है: नियंत्रित अस्वीकार तंत्र वाले एक निश्चित निरीक्षण स्टेशन का बहुत संकीर्ण, मूल्यवान उद्देश्य हो सकता है।

भौतिक एआई, edge AI और रोबोटिक्स एआई एक प्रणाली के विभिन्न पहलुओं का वर्णन करते हैं। भौतिक ए.आई पर्यावरण से इसके संबंध का वर्णन करता है। Edge AI वर्णन करता है कि गणना कहाँ होती है, डेटा के स्रोत के करीब। रोबोटिक्स एआई रोबोट की धारणा, निर्णय या गतिविधि पर बुद्धिमत्ता लागू करता है। वे अक्सर ओवरलैप होते हैं, लेकिन एक सेंसर गेटवे एआई के बिना उपयोगी हो सकता है, और एक पारंपरिक नियंत्रण लूप एक पूर्वानुमानित कार्य का सही उत्तर हो सकता है।

एक खरीदार के लिए, उपयोगी प्रश्न विशिष्ट है: आज कौन सा परिचालन निर्णय कठिन है, कौन से साक्ष्य इसमें सुधार करेंगे, और सुधार को कैसे मापा जाएगा? प्रोसेसर, कैमरा या मॉडल चुनने से पहले वहां से शुरुआत करें।

उद्योगों में भौतिक एआई अनुप्रयोग

निम्नलिखित बारह अनुप्रयोग क्षेत्र Alvexis साइट पर प्रस्तुत क्षेत्रों को कवर करते हैं और चिकित्सा, परिवहन, खुदरा और पर्यावरण प्रणालियों पर चर्चा का विस्तार करते हैं। ये विकास के अवसर और उदाहरण पायलट स्कोप हैं, पूर्ण ग्राहक तैनाती के दावे नहीं। इसके इंजीनियरिंग प्रश्नों पर जाने के लिए एक सेक्टर का चयन करें।

विभिन्न क्षेत्रों के पीछे सामान्य वास्तुकला

एप्लिकेशन बदलता है, लेकिन उत्पाद को अभी भी एक अधिग्रहण पथ, गणना, भौतिक इंटरफेस और दोषों के लिए एक परिभाषित प्रतिक्रिया की आवश्यकता होती है। एआई मॉडल को संपूर्ण सिस्टम मानने से बचें। देर से या गलत तरीके से किया गया अवलोकन मशीन इंटरफ़ेस पर सही भविष्यवाणी को अनुपयोगी बना सकता है।

एक तैयार मंच पहले प्रयोग को आसान बना सकता है। कस्टम इलेक्ट्रॉनिक्स तब उपयोगी हो जाते हैं जब इंटरफेस, आयाम, शक्ति, लागत या पर्यावरणीय आवश्यकताएं एक समर्पित डिजाइन को उचित ठहराती हैं। हमारा SoM बनाम SBC गाइड उस निर्णय की व्याख्या करता है; द कैरियर-बोर्ड गाइड निम्नलिखित इंजीनियरिंग क्षेत्र का वर्णन करता है।

जहां डिजिटल जुड़वाँ और सिमुलेशन फिट बैठते हैं

एक डिजिटल प्रतिनिधित्व तब उपयोगी होता है जब यह एक परीक्षण योग्य प्रश्न का उत्तर देता है: क्या कोई रोबोट किसी स्थान तक पहुंच सकता है, क्या सेंसर आवश्यक क्षेत्र को कवर करता है, या कोई प्रक्रिया बदले हुए इनपुट पर कैसे प्रतिक्रिया करती है? मॉडल की धारणाओं को दृश्यमान रखें. एक परिष्कृत विज़ुअलाइज़ेशन और एक पूर्वानुमानित मॉडल अलग-अलग डिलिवरेबल्स हैं।

सिमुलेशन प्रयोगों को दोहराने योग्य बना सकता है और भौतिक पायलट के सामने विफलता के मामलों को उजागर करने में मदद कर सकता है। यह प्रत्येक वास्तविक सामग्री, प्रकाश की स्थिति या यांत्रिक सहनशीलता के तहत प्रदर्शन स्थापित नहीं कर सकता है। माप के विरुद्ध मॉडल आउटपुट की तुलना करें, बेमेल रिकॉर्ड करें और निर्धारित करें कि मॉडल कहां भरोसेमंद है। NVIDIA का सिम-टू-रियल सीखने का उदाहरण एक वर्कफ़्लो को दर्शाता है जो सिमुलेशन से भौतिक रोबोट की ओर बढ़ता है; यह एक संदर्भ वर्कफ़्लो है, Alvexis परिनियोजन के लिए साक्ष्य नहीं।

एक निर्णय और एक मापने योग्य पायलट के साथ शुरुआत करें

1. परिचालन संबंधी समस्या का वर्णन करें. वर्तमान वर्कफ़्लो, त्रुटियों की लागत और आउटपुट के लिए ज़िम्मेदार व्यक्ति की पहचान करें।
2. प्रतिनिधि टिप्पणियाँ एकत्रित करें. सामान्य ऑपरेशन, भिन्नता और कठिन मामलों को शामिल करें; जो जमीनी सच्चाई मानी जाती है उस पर सहमत हों।
3. प्रतिक्रिया को परिभाषित करें. तय करें कि सिस्टम रिकॉर्ड करेगा, अलर्ट करेगा, अनुशंसा करेगा या नियंत्रित करेगा। निर्दिष्ट करें कि इसे किसी व्यक्ति को कब स्थगित करना चाहिए।
4. पूरे पथ का परीक्षण करें. उपयोगी-कार्य प्रदर्शन, आउटपुट आयु, निरंतर संसाधन उपयोग और दोषों से पुनर्प्राप्ति को मापें।
5. एक रिलीज़ सीमा निर्धारित करें. स्वीकृति साक्ष्य, तैनाती की शर्तों, रखरखाव और अद्यतन जिम्मेदारियों पर सहमत हों।

व्यावहारिक होने पर अवलोकन मोड में प्रारंभ करें: उस वर्कफ़्लो को बदलने की अनुमति देने से पहले मौजूदा वर्कफ़्लो के विरुद्ध प्रस्तावित आउटपुट की तुलना करें। एक आशाजनक प्रोटोटाइप को साक्ष्य के माध्यम से जिम्मेदारी के अगले स्तर को अर्जित करना चाहिए।

Alvexis भौतिक उत्पाद बनाने में कैसे मदद कर सकता है

Alvexis एप्लिकेशन आवश्यकताओं के अनुरूप कस्टम इलेक्ट्रॉनिक्स, एम्बेडेड सॉफ़्टवेयर और मैकेनिकल डिज़ाइन विकसित करता है। किसी प्रोजेक्ट की शुरुआत हो सकती है ForgeEdge-Core, अन्वेषण करें ForgeEdge एकीकृत एज कंप्यूटिंग के लिए या जब इंस्टॉलेशन इसकी मांग करता है तो एक समर्पित वाहक और संलग्नक का उपयोग करें। प्लेटफ़ॉर्म चयन कार्यभार और एकीकरण योजना का अनुसरण करता है।

पुन: प्रयोज्य इंजीनियरिंग प्लेटफ़ॉर्म और समानांतर विकास एक कार्यशील प्रोटोटाइप के मार्ग को छोटा कर सकते हैं। वास्तविक शेड्यूल सेंसर एक्सेस, एप्लिकेशन डेटा, बोर्ड संशोधन, मैकेनिकल टूलींग और स्वीकृति आवश्यकताओं पर निर्भर करता है। प्रत्येक क्षेत्र के लिए एक डिलीवरी समय का वादा करने के बजाय शुरुआत में ही उन निर्भरताओं को परिभाषित करें।

औद्योगिक IoT डेटा से लेकर उपयोगी डिजिटल ट्विन तक

औद्योगिक IoT उपकरण से अवलोकनों को जोड़ता है; एक डिजिटल ट्विन उन अवलोकनों को भौतिक संपत्ति या प्रक्रिया के मॉडल से जोड़ता है। भौतिक AI मशीन में धारणा और निर्णय जोड़ सकता है। ये भूमिकाएँ एक परियोजना में ओवरलैप होती हैं, लेकिन टेलीमेट्री एकत्र करने से स्वचालित रूप से एक पूर्वानुमानित मॉडल या एक मान्य नियंत्रण प्रणाली नहीं बनती है।

एक उत्पादन मशीन के लिए, एआई मॉडल का मूल्यांकन करने से पहले टाइमस्टैम्प, ऑपरेटिंग स्थिति और रखरखाव इतिहास को मिलाएं। एक थर्मल इमेजिंग स्ट्रीम, कंपन सुविधाएँ या कंप्यूटर विज़न परिणाम को एक विशिष्ट परिचालन प्रश्न का उत्तर देना चाहिए। परिभाषित करें कि मॉडल को कैसे अद्यतन किया जाता है, पुराना डेटा कैसे दिखाया जाता है और एक ऑपरेटर परिणामी अनुशंसा को कैसे सत्यापित करता है। एक व्यावहारिक पायलट एक परिसंपत्ति और एक मापने योग्य निर्णय से शुरू होता है।

एक मशीन मॉनिटरिंग पायलट का दायरा