AI ทางกายภาพข้ามอุตสาหกรรม: จากการตรวจจับไปสู่การปฏิบัติ

AI ทางกายภาพคืออะไร?

AI ทางกายภาพอธิบายถึงระบบ AI ที่รับรู้และมีปฏิสัมพันธ์กับโลกทางกายภาพ กล้องให้ข้อมูลการสังเกต ซอฟต์แวร์ตีความ และผลลัพธ์จะแจ้งบุคคลหรือการกระทำในเครื่อง NVIDIA ภาพรวมทางกายภาพของ AI อธิบายความสัมพันธ์ระหว่างการรับรู้ การใช้เหตุผล และการกระทำในโลกแห่งความเป็นจริง การใช้งานทางอุตสาหกรรมไม่จำเป็นต้องมีลักษณะคล้ายกับหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์: สถานีตรวจสอบแบบตายตัวที่มีกลไกการคัดแยกแบบควบคุมสามารถมีวัตถุประสงค์ที่แคบกว่าและมีคุณค่ามาก

AI ทางกายภาพ, Edge AI และ AI หุ่นยนต์จะอธิบายแง่มุมต่างๆ ของระบบ AI ทางกายภาพ อธิบายความสัมพันธ์กับสิ่งแวดล้อม Edge AI อธิบายว่าการคำนวณเกิดขึ้นที่ใดใกล้กับแหล่งข้อมูล หุ่นยนต์เอไอ ใช้สติปัญญาในการรับรู้ การตัดสินใจ หรือการเคลื่อนไหวของหุ่นยนต์ สิ่งเหล่านี้มักจะทับซ้อนกัน แต่เกตเวย์ เซนเซอร์ จะมีประโยชน์ได้หากไม่มี AI และลูปควบคุมแบบเดิมๆ อาจเป็นคำตอบที่ถูกต้องสำหรับงานที่คาดเดาได้

สำหรับผู้ซื้อ คำถามที่เป็นประโยชน์นั้นมีความเฉพาะเจาะจง: การตัดสินใจด้านการดำเนินงานใดที่ยากในปัจจุบัน หลักฐานใดที่จะปรับปรุงได้ และจะวัดการปรับปรุงได้อย่างไร เริ่มต้นที่นั่นก่อนที่จะเลือกโปรเซสเซอร์ กล้อง หรือรุ่น

แอปพลิเคชัน AI ทางกายภาพในอุตสาหกรรมต่างๆ

ขอบเขตการใช้งาน 12 ด้านต่อไปนี้ครอบคลุมภาคส่วนต่างๆ ที่นำเสนอบนเว็บไซต์ Alvexis และขยายการอภิปรายไปยังระบบการแพทย์ การขนส่ง การค้าปลีก และสิ่งแวดล้อม นี่เป็นโอกาสในการพัฒนาและตัวอย่างขอบเขต โครงการนำร่อง ไม่ใช่การกล่าวอ้างว่าการปรับใช้ของลูกค้าเสร็จสมบูรณ์ เลือกภาคส่วนเพื่อข้ามไปยังคำถามด้านวิศวกรรม

สถาปัตยกรรมทั่วไปที่อยู่เบื้องหลังภาคส่วนต่างๆ

แอปพลิเคชันมีการเปลี่ยนแปลง แต่ผลิตภัณฑ์ยังคงต้องการเส้นทางการรับข้อมูล การคำนวณ อินเทอร์เฟซทางกายภาพ และการตอบสนองต่อข้อผิดพลาดที่กำหนดไว้ หลีกเลี่ยงการถือว่าโมเดล AI เป็นระบบที่สมบูรณ์ การสังเกตที่ล่าช้าหรือไม่ตรงแนวอาจทำให้การคาดการณ์ที่ถูกต้องใช้งานไม่ได้ที่อินเทอร์เฟซของเครื่องจักร

แพลตฟอร์มที่พร้อมจะทำให้การทดลองครั้งแรกง่ายขึ้น อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์แบบกำหนดเองจะมีประโยชน์เมื่ออินเทอร์เฟซ ขนาด กำลังไฟ ต้นทุน หรือข้อกำหนดด้านสิ่งแวดล้อมสอดคล้องกับการออกแบบเฉพาะ ของเรา คู่มือ SoM กับ SBC อธิบายการตัดสินใจครั้งนั้น ที่ คู่มือ บอร์ดฐานสำหรับโมดูลประมวลผล อธิบายขอบเขตทางวิศวกรรมที่ตามมา

ฝาแฝดดิจิทัลและการจำลองเหมาะสมกัน

การแสดงดิจิทัลมีประโยชน์เมื่อตอบคำถามที่ทดสอบได้: หุ่นยนต์สามารถเข้าถึงตำแหน่งได้หรือไม่ เซนเซอร์ ครอบคลุมพื้นที่ที่ต้องการ หรือกระบวนการตอบสนองต่ออินพุตที่เปลี่ยนแปลงอย่างไร ทำให้สมมติฐานของแบบจำลองมองเห็นได้ การสร้างภาพข้อมูลที่สวยงามและแบบจำลองการคาดการณ์เป็นผลสำเร็จที่แตกต่างกัน

การจำลองสามารถทำให้การทดลองทำซ้ำได้ และช่วยเปิดเผยกรณีความล้มเหลวก่อน โครงการนำร่อง จริง ไม่สามารถสร้างประสิทธิภาพภายใต้วัสดุจริง สภาพแสง หรือความทนทานทางกลทุกประเภทได้ เปรียบเทียบผลลัพธ์ของโมเดลกับการวัด บันทึกความไม่ตรงกัน และพิจารณาว่าโมเดลนั้นน่าเชื่อถือที่จุดใด NVIDIA ตัวอย่างการเรียนรู้แบบเสมือนจริง แสดงให้เห็นขั้นตอนการทำงานที่ย้ายจากการจำลองไปสู่หุ่นยนต์ทางกายภาพ เป็นเวิร์กโฟลว์อ้างอิง ไม่ใช่หลักฐานสำหรับการปรับใช้ Alvexis

เริ่มต้นด้วยการตัดสินใจเพียงครั้งเดียวและ โครงการนำร่อง ที่วัดผลได้

1. อธิบายปัญหาการดำเนินงาน ระบุขั้นตอนการทำงานปัจจุบัน ต้นทุนของข้อผิดพลาด และผู้รับผิดชอบในผลลัพธ์
2. รวบรวมข้อสังเกตที่เป็นตัวแทน รวมถึงการดำเนินการปกติ ความแปรผัน และกรณีที่ยาก เห็นด้วยกับสิ่งที่ถือเป็นความจริงพื้นฐาน
3. กำหนดการตอบสนอง ตัดสินใจว่าระบบจะบันทึก แจ้งเตือน แนะนำ หรือควบคุมหรือไม่ ระบุว่าเมื่อใดจะต้องเลื่อนไปที่บุคคล
4. ทดสอบเส้นทางทั้งหมด วัดประสิทธิภาพงานที่เป็นประโยชน์ อายุเอาต์พุต การใช้ทรัพยากรอย่างยั่งยืน และการกู้คืนจากข้อผิดพลาด
5. กำหนดขอบเขตการเผยแพร่ เห็นด้วยกับหลักฐานการยอมรับ เงื่อนไขการใช้งาน การบำรุงรักษา และความรับผิดชอบในการอัปเดต

เริ่มต้นในโหมดการสังเกตเมื่อใช้งานได้จริง: เปรียบเทียบผลลัพธ์ที่เสนอกับขั้นตอนการทำงานที่มีอยู่ก่อนที่จะอนุญาตให้เปลี่ยนขั้นตอนการทำงานนั้น ต้นแบบที่มีแนวโน้มควรได้รับความรับผิดชอบในระดับต่อไปผ่านหลักฐาน

Alvexis สามารถช่วยสร้างผลิตภัณฑ์ทางกายภาพได้อย่างไร

Alvexis พัฒนาอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์แบบกำหนดเอง ซอฟต์แวร์ฝังตัว และการออกแบบกลไกตามข้อกำหนดการใช้งาน โครงการสามารถเริ่มต้นด้วย ForgeEdge-Coreสำรวจ ForgeEdge สำหรับการรวม การประมวลผลที่อุปกรณ์ปลายทาง หรือใช้ บอร์ดฐาน และ ตัวเรือนอุปกรณ์ เฉพาะเมื่อจำเป็นต้องติดตั้ง การเลือกแพลตฟอร์มเป็นไปตามปริมาณงานและแผนการบูรณาการ

แพลตฟอร์มทางวิศวกรรมที่ใช้ซ้ำได้และการพัฒนาแบบคู่ขนานสามารถร่นเส้นทางไปสู่ต้นแบบที่ใช้งานได้ กำหนดการจริงขึ้นอยู่กับการเข้าถึง เซนเซอร์ ข้อมูลการใช้งาน การแก้ไขบอร์ด เครื่องมือกล และข้อกำหนดในการยอมรับ กำหนดการขึ้นต่อกันเหล่านั้นตั้งแต่เริ่มต้น แทนที่จะสัญญาว่าจะมีเวลาจัดส่งหนึ่งครั้งสำหรับทุกภาคส่วน

จากข้อมูล IoT เชิงอุตสาหกรรมไปจนถึง ดิจิทัลทวิน ที่มีประโยชน์

IoT เชิงอุตสาหกรรมเชื่อมโยงการสังเกตจากอุปกรณ์ ดิจิทัลทวิน เชื่อมโยงข้อสังเกตเหล่านั้นกับแบบจำลองของสินทรัพย์ทางกายภาพหรือกระบวนการ AI ทางกายภาพสามารถเพิ่มการรับรู้และการตัดสินใจที่เครื่องได้ บทบาทเหล่านี้ทับซ้อนกันในโปรเจ็กต์ แต่การรวบรวมการวัดและส่งข้อมูลทางไกลไม่ได้สร้างแบบจำลองการคาดการณ์หรือระบบควบคุมที่ได้รับการตรวจสอบโดยอัตโนมัติ

สำหรับเครื่องจักรที่ใช้งานจริง ให้รวมการประทับเวลา สถานะการทำงาน และประวัติการบำรุงรักษาก่อนประเมินโมเดล AI สตรีม การถ่ายภาพความร้อน คุณสมบัติการสั่น หรือผลการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ควรตอบคำถามการปฏิบัติงานที่เฉพาะเจาะจง กำหนดวิธีการอัปเดตโมเดล วิธีแสดงข้อมูลเก่า และวิธีที่ผู้ปฏิบัติงานตรวจสอบคำแนะนำผลลัพธ์ โครงการนำร่อง ที่ใช้งานได้จริงเริ่มต้นด้วยสินทรัพย์เดียวและการตัดสินใจที่วัดผลได้หนึ่งรายการ

ขอบเขตการตรวจสอบเครื่องจักร โครงการนำร่อง