Ogólna sztuczna inteligencja a przemysłowe zastosowania AI
Ogólna sztuczna inteligencja to szeroki cel badawczy. Przemysłowa aplikacja AI ma węższe zadanie: rozpoznać błąd montażu, zinterpretować wzorzec sygnałów z czujników lub pomóc maszynie reagować na otoczenie. Użyteczna specyfikacja określa decyzję, dopuszczalny błąd i czas na działanie. Alvexis wyznacza zakres projektów fizycznej AI na podstawie tych konkretnych wymagań.
Uczenie maszynowe i uczenie głębokie to metody stosowane w takim projekcie. Uczenie nadzorowane wymaga reprezentatywnych, oznaczonych przykładów; uczenie nienadzorowane może odkrywać wzorce bez z góry ustalonych etykiet. Żadna z tych metod nie eliminuje potrzeby badania warunków pracy, niepewnych danych wejściowych i bezpiecznej reakcji przy niskiej pewności wyniku.
TinyML i sztuczna inteligencja na brzegu sieci
TinyML może być odpowiednie, gdy mały model mieści się w budżecie pamięci i czasu mikrokontrolera. Większe zadania wizyjne mogą wymagać NPU lub innej platformy obliczeniowej. Zacznij od całej ścieżki od czujnika do decyzji: akwizycji, przetwarzania wstępnego, inferencji i interfejsu wyjściowego. Wybierz procesor po zmierzeniu tego obciążenia.
Źródła techniczne
Czym jest fizyczna sztuczna inteligencja?
Fizyczna sztuczna inteligencja opisuje systemy sztucznej inteligencji, które postrzegają świat fizyczny i wchodzą w interakcję ze światem fizycznym. Kamera dostarcza obserwacji, oprogramowanie je interpretuje, a o wyniku informuje osoba lub działanie maszyny. NVIDIA Przegląd fizycznej sztucznej inteligencji opisuje związek pomiędzy percepcją, rozumowaniem i działaniem w świecie rzeczywistym. Zastosowanie przemysłowe nie musi przypominać robota humanoidalnego: stałe stanowisko inspekcyjne z kontrolowanym mechanizmem odrzucającym może mieć znacznie węższe, wartościowe przeznaczenie.
Fizyczna sztuczna inteligencja, Edge AI i robotyka AI opisują różne aspekty systemu. Fizyczna sztuczna inteligencja opisuje swój związek z otoczeniem. Edge AI opisuje miejsce wykonywania obliczeń, blisko źródła danych. Robotyka AI stosuje inteligencję do percepcji, decyzji lub ruchu robota. Często nakładają się na siebie, ale bramka czujnika może być użyteczna bez sztucznej inteligencji, a konwencjonalna pętla sterowania może być właściwą odpowiedzią na przewidywalne zadanie.
Dla kupującego przydatne pytanie jest konkretne: która decyzja operacyjna jest obecnie trudna, jakie dowody mogłyby ją poprawić i w jaki sposób będzie mierzona poprawa? Zacznij od tego, zanim wybierzesz procesor, aparat lub model.
Fizyczne zastosowania sztucznej inteligencji w różnych branżach
Poniższych dwanaście obszarów zastosowań obejmuje sektory przedstawione na stronie Alvexis i rozszerza dyskusję na medycynę, transport, handel detaliczny i systemy środowiskowe. Są to możliwości rozwoju i przykładowe zakresy pilotażowe, a nie oświadczenia dotyczące ukończonych wdrożeń u klientów. Wybierz sektor, aby przejść do pytań inżynieryjnych.
Kontroluj proces w trakcie jego trwania.
Stacja kamer może sprawdzić montaż, wygląd powierzchni lub obecność części i przekazać decyzję do sterownika PLC. Pomiary silnika mogą pomóc w selekcji konserwacyjnej. Produkt obejmuje oświetlenie, oprawy, synchronizację, interfejsy i przepływ pracy operatora, a także model.
Zdefiniuj pilota: Jakie typy defektów się liczą? Ile fałszywych odrzuceń może tolerować linia? Mierz pominięte defekty i fałszywe odrzuty według wariantu produktu wraz z czasem cyklu.
Poznaj zastosowania fabryczne →Nadaj ruchowi użyteczny kontekst.
Roboty naziemne i systemy obsługi mogą łączyć kamery, czujniki zasięgu i informacje zwrotne o ruchu, aby nawigować, lokalizować ładunek lub sprawdzać przedmiot. Inteligencja musi łączyć się z architekturą sterowania robota i zachowaniem odzyskiwania.
Zdefiniuj pilota: Ograniczono obszar operacyjny, ładunki i dozwolone zadania. Mierz ukończone misje, interwencje operatora i czas powrotu do zdrowia w reprezentatywnym ruchu.
Przeczytaj przewodnik po sztucznej inteligencji robotyki →Połącz obserwacje terenowe z decyzją dotyczącą wzrostu.
Węzły glebowe i klimatyczne, lokalne przetwarzanie obrazu i interfejsy nawadniające mogą wspierać zdefiniowany przepływ pracy w uprawach. Instalacja, zmieniające się światło słoneczne, brud, dostępność zasilania i komunikacja kształtują elektronikę w takim samym stopniu, jak wnioskowanie.
Zdefiniuj pilota: Wybierz jedną uprawę, środowisko i decyzję. Porównaj obserwacje z ustalonymi punktami odniesienia dla odpowiednich warunków, w tym zanieczyszczenia czujników i przerw w sieci.
Poznaj zastosowania w uprawach i szklarniach →Obserwuj zwierzęta i ich otoczenie.
Połączone kamery i czujniki środowiskowe mogą pomóc personelowi w ocenie aktywności, warunków w oborze i zmian, które zasługują na uwagę. Okluzja, ruch zwierząt, oświetlenie i umiejscowienie czujnika decydują o tym, co można wiarygodnie obserwować.
Zdefiniuj pilota: Wybierz obserwowalne zachowanie i reakcję personelu. Śledź pominięte obserwacje i alerty o uciążliwościach w różnych warunkach w oborze. Wnioski weterynaryjne wymagają własnych dowodów i profesjonalnej oceny.
Poznaj zastosowania w hodowli zwierząt →Zamień pomiary sprzętu w dowody konserwacji.
Urządzenia brzegowe mogą zbierać informacje o wibracjach, temperaturze i stanie pracy z silników, pomp lub sprzętu wykorzystującego energię odnawialną. Przydatny wynik łączy zmianę pomiarów ze zdarzeniem, które można sprawdzić, i istniejącym procesem konserwacji.
Zdefiniuj pilota: Ustal punkt odniesienia dla każdego reżimu operacyjnego. Sprawdź powtarzalność alertów, dostępność danych i wydajność podczas rozruchu, zmian obciążenia i zakłóceń zasilania.
Poznaj zastosowania energetyczne →Ułatw zrozumienie lokalnej infrastruktury.
Węzły środowiskowe, monitorowanie sprzętu i zbiorcza analiza przepływu ruchu mogłyby wspierać usługi miejskie. Lokalny projekt przetwarzania może generować liczby lub zdarzenia zamiast przesyłać ciągły nieprzetworzony strumień, jeśli pozwala na to aplikacja.
Zdefiniuj pilota: Określ właściciela decyzji, obszar obserwacji i zatrzymane informacje. Oceń dokładność w zależności od pogody i oświetlenia, a także czas pracy czujnika i dostęp do konserwacji.
Poznaj aplikacje Smart Cities →Buduj wokół trudnych warunków instalacji.
Montowane na maszynach czujniki i wytrzymałe bramy mogą dostarczać dane o stanie sprzętu, zapisy lokalnych zdarzeń i dane telemetryczne w miejscu pracy. Pył, wibracje, mocowanie złączy i moc przejściowa muszą być częścią wymagań produktu.
Zdefiniuj pilota: Wybierz maszynę i mierzalny stan. Przed oceną floty sprawdź podłączenie czujnika, odzyskiwanie zasilania i ciągłość danych w planowanej instalacji.
Poznaj zastosowania w miejscu pracy →Zachowaj niezawodność wykrywania i komunikacji w terenie.
Potencjalne zastosowania obejmują monitorowanie stanu pojazdów, diagnostykę konserwacyjną, zsynchronizowane rejestrowanie czujników i telemetrię sprzętu. Komputer, obudowę i interfejsy należy wybrać pod kątem wymagań programu w zakresie ochrony środowiska i integracji.
Zdefiniuj pilota: Uzgodnij warunki dotyczące temperatury, zasilania i komunikacji. Zmierz wyrównanie sygnatury czasowej, zachowanie podczas ponownego uruchamiania i zachowanie dowodów, gdy łączność jest niedostępna.
Poznaj inżynierię systemów terenowych →Połącz wykrywanie fizyczne ze zdefiniowanym przepływem pracy w opiece lub laboratorium.
Obszary zastosowań obejmują obsługę laboratoriów, monitorowanie sprzętu, pomiary rehabilitacyjne i prototypy czujników medycznych. Wspomaganie decyzji klinicznych i robotyka kontaktująca się z pacjentem wymagają innego programu dowodowego niż szpitalny wózek porodowy.
Zdefiniuj pilota: Należy podać zamierzonego użytkownika, populację pacjentów, jeśli ma to zastosowanie, dane wejściowe, wyniki oraz osobę, która na nich działa. Przed przypisaniem roszczeń diagnostycznych lub terapeutycznych należy współpracować ze specjalistami klinicznymi i regulacyjnymi.
Przeczytaj przewodnik po inżynierii medycznej →Lokalnie obserwuj stan pojazdów i floty.
Sprzęt kolejowy, drogowy i morski może powodować wymagające problemy z wykrywaniem i pozyskiwaniem drewna. Kandydujące projekty obejmują monitorowanie stanu podsystemów, obserwację ładowania i pokładowe bramki danych. Luki w łączności i interfejsy elektryczne wpływają na architekturę.
Zdefiniuj pilota: Określ platformę, pozycję instalacji i przebieg pracy operatora. Mierz przechwytywanie, synchronizację i odzyskiwanie przydatnych zdarzeń; zatwierdzić dowolną funkcję kontrolną w ramach własnego procesu zapewniania zgodności programu pojazdu.
Poznaj opcje interfejsu i bramy →Pomóż personelowi zareagować na stan fizyczny obiektu.
Możliwymi punktami wyjścia są obserwacja półek, monitorowanie sprzętu chłodniczego i integracja robota serwisowego. Rezultatem powinno być jasne działanie dla pracownika, a nie kolejny kanał, który ktoś musi oglądać.
Zdefiniuj pilota: Wybierz wydarzenie i właściciela operacyjnego. Mierz przydatne alerty, fałszywe alerty i czas reakcji. Użyj zagregowanych lub nieidentyfikujących wyników, jeśli spełniają wymagania.
Omów produkt związany z usługami →Połącz rozproszone zasoby z praktycznym widokiem.
Usługi budowlane, sieci wodociągowe i stacje środowiskowe mogłyby łączyć lokalne wykrywanie, wnioskowanie o stanie sprzętu i komunikację. Dostęp do kalibracji, budżety mocy i łatwość konserwacji często decydują o tym, czy pilot może stać się instalacją długowieczną.
Zdefiniuj pilota: Określ jakość pomiaru, zakres roboczy i okresy międzyobsługowe. Dryft testów, odzyskiwanie brakujących danych i komunikacji, a także zamierzona analityka.
Poznaj komunikację terenową →Wspólna architektura różnych sektorów
Aplikacja się zmienia, ale produkt nadal potrzebuje ścieżki akwizycji, obliczeń, interfejsów fizycznych i określonej reakcji na błędy. Unikaj traktowania modelu AI jako kompletnego systemu. Opóźniona lub źle dopasowana obserwacja może sprawić, że prawidłowe przewidywanie stanie się bezużyteczne w interfejsie maszyny.
| Warstwa | Decyzja do podjęcia | Dowody do zebrania |
|---|---|---|
| Wyczuwanie | Pole widzenia, szerokość pasma, montaż i kalibracja | Reprezentatywne dane, jakość sygnału i martwe punkty |
| Przetwarzanie | Zadania procesora, obsługiwane przyspieszenie AI, budżet pamięci i ciepła | Stałe pomiary obciążenia na docelowym sprzęcie |
| Integracja | PLC, magistrala maszyny, sieć lub interfejs operatora | Czas, utrata wiadomości, nieprawidłowe wprowadzenie i ponowne uruchomienie |
| Projekt mechaniczny | Obudowa, chłodzenie, dostęp serwisowy i złącza | Instalacja i weryfikacja środowiskowa |
| Operacja | Kto może działać, zastępować, aktualizować i przywracać | Zapisy zdarzeń, śledzenie wersji i wyniki akceptacji |
Gotowa platforma może ułatwić pierwszy eksperyment. Niestandardowa elektronika staje się przydatna, gdy interfejsy, wymiary, moc, koszt lub wymagania środowiskowe uzasadniają dedykowany projekt. Nasz Przewodnik SoM kontra SBC wyjaśnia tę decyzję; the płyta bazowa dla przewodnika po module obliczeniowym opisuje następujący zakres inżynierii.
Cyfrowy bliźniak
Reprezentacja cyfrowa jest przydatna, gdy odpowiada na pytanie, które można przetestować: czy robot może dotrzeć do lokalizacji, czy czujnik obejmuje wymagany obszar lub jak proces reaguje na zmienione dane wejściowe? Zachowaj widoczność założeń modelu. Dopracowana wizualizacja i model predykcyjny to różne produkty.
Symulacja może sprawić, że eksperymenty będą powtarzalne i pomóc w ujawnieniu przypadków awarii przed fizycznym pilotem. Nie można ustalić wydajności w przypadku każdego rzeczywistego materiału, warunków oświetleniowych lub tolerancji mechanicznej. Porównaj wyniki modelu z pomiarami, zapisz niedopasowanie i określ, gdzie model jest godny zaufania. NVIDIA przykład uczenia się od symulacji do prawdziwego ilustruje przepływ pracy przechodzący od symulacji do fizycznego robota; jest to referencyjny przepływ pracy, a nie dowód wdrożenia Alvexis.
Zacznij od jednej decyzji i wymiernego pilotażu
- Opisz problem operacyjny. Zidentyfikuj bieżący przepływ pracy, koszt błędów i osobę odpowiedzialną za wynik.
- Zbierz reprezentatywne obserwacje. Uwzględnij zwykłe operacje, zmiany i trudne przypadki; zgodzić się co do tego, co liczy się jako podstawowa prawda.
- Zdefiniuj reakcję. Zdecyduj, czy system rejestruje, ostrzega, zaleca, czy kontroluje. Określ, kiedy należy to odłożyć na osobę.
- Przetestuj całą ścieżkę. Mierz wydajność zadań użytkowych, wiek produkcji, trwałe wykorzystanie zasobów i przywracanie sprawności po usterkach.
- Ustaw granicę wydania. Uzgodnij dowody odbioru, warunki wdrożenia, obowiązki w zakresie konserwacji i aktualizacji.
Jeśli jest to praktyczne, zacznij od trybu obserwacji: porównaj proponowane wyniki z istniejącym przepływem pracy, zanim pozwolisz na zmianę tego przepływu pracy. Obiecujący prototyp powinien zdobyć wyższy poziom odpowiedzialności dzięki dowodom.
Jak Alvexis może pomóc w zbudowaniu fizycznego produktu
Alvexis opracowuje niestandardową elektronikę, oprogramowanie wbudowane i projekty mechaniczne w oparciu o wymagania aplikacji. Projekt można rozpocząć od ForgeEdge-Core, zwiedzaj ForgeEdge do zintegrowanego przetwarzania lokalnego lub użyj dedykowanej płyty bazowej i obudowy, gdy wymaga tego instalacja. Wybór platformy jest zgodny z obciążeniem pracą i planem integracji.
Platformy inżynieryjne wielokrotnego użytku i równoległy rozwój mogą skrócić drogę do działającego prototypu. Rzeczywisty harmonogram zależy od dostępu do czujnika, danych aplikacji, wersji płytki, oprzyrządowania mechanicznego i wymagań akceptacyjnych. Zdefiniuj te zależności na początku, zamiast obiecywać jeden czas dostawy dla każdego sektora.
Referencje techniczne
- NVIDIA: Koncepcje fizycznej sztucznej inteligencji
- NVIDIA: proces uczenia się robota z symulacji do prawdziwego
- FDA, Health Canada i MHRA: przejrzystość urządzeń medycznych obsługujących technologię ML
Przykłady sektorów to możliwości inżynieryjne. Wydajność, przydatność i wszelkie obowiązujące atesty muszą zostać ustalone dla konkretnego produktu i zastosowania.
Opisz problem. Zbuduj odpowiedni system.
Podaj nam sektor, zadanie, środowisko, czujniki i wynik, którego potrzebujesz. Możemy omówić elektronikę, oprogramowanie, obudowę i pierwszy etap walidacji.
Omów swój projekt fizycznej sztucznej inteligencjiKontynuuj z Robotyką AI →