Жакында жарыяланган Өнөр жайлык жасалма интеллект жана жасалма интеллект рыногу боюнча 2021-2026-жылдардагы отчетко ылайык, өнөр жай чөйрөсүндө жасалма интеллектти колдонуу көрсөткүчү эки жылдан ашык убакыттын ичинде 19 пайыздан 31 пайызга чейин өскөн. Өз ишмердүүлүгүндө жасалма интеллектти толугу менен же жарым-жартылай киргизген респонденттердин 31 пайызынан тышкары, дагы 39 пайызы учурда технологияны сынап же пилоттук түрдө колдонуп жатышат.
Жасалма интеллект дүйнө жүзү боюнча өндүрүүчүлөр жана энергетикалык компаниялар үчүн негизги технология катары өнүгүп жатат жана IoT анализи өнөр жайлык жасалма интеллект чечимдеринин рыногу пандемиядан кийинки күчтүү жылдык өсүү темпин (CAGR) көрсөтүп, 2026-жылга чейин 102,17 миллиард долларга жетет деп болжолдойт.
Санарип доору Буюмдар интернетинин пайда болушуна алып келди. Жасалма интеллекттин пайда болушу Буюмдар интернетинин өнүгүү темпин тездеткенин көрүүгө болот.
Келгиле, өнөр жайлык жасалма интеллекттин (ЖИ) жана ЖИОнун (ЖИО) өсүшүнө түрткү болгон айрым факторлорду карап көрөлү.
1-фактор: Өнөр жайлык AIoT үчүн барган сайын көбүрөөк программалык куралдар
2019-жылы, Iot аналитикасы өнөр жайлык жасалма интеллектти камтый баштаганда, операциялык технологиялар (ОТ) сатуучуларынан атайын жасалма интеллект программалык камсыздоо продуктулары аз болгон. Ошондон бери көптөгөн ОТ сатуучулар завод үчүн жасалма интеллект платформалары түрүндөгү жасалма интеллект программалык чечимдерин иштеп чыгуу жана камсыз кылуу менен жасалма интеллект рыногуна киришти.
Маалыматтарга ылайык, дээрлик 400 сатуучу AIoT программасын сунуштайт. Акыркы эки жылда өнөр жайлык AI рыногуна кошулган программалык камсыздоо сатуучулардын саны кескин көбөйдү. Изилдөөнүн жүрүшүндө IoT Analytics өндүрүүчүлөргө/өнөр жайлык кардарларга AI технологиясынын 634 жеткирүүчүсүн аныктады. Бул компаниялардын 389у (61,4%) AI программасын сунуштайт.
Жаңы жасалма интеллект программалык платформасы өнөр жай чөйрөлөрүнө багытталган. Uptake, Braincube же C3 жасалма интеллекттен тышкары, операциялык технологияларды (ОТ) сатуучулардын саны өсүп жаткандыктан, атайын жасалма интеллект программалык платформаларын сунуштап жатышат. Мисал катары ABB компаниясынын Genix Industrial Analytics жана AI топтомун, Rockwell Automation компаниясынын FactoryTalk Innovation топтомун, Schneider Electric компаниясынын өзүнүн өндүрүштүк консалтинг платформасын жана жакында эле атайын кошумчаларды келтирүүгө болот. Бул платформалардын айрымдары кеңири колдонуу учурларына багытталган. Мисалы, ABB компаниясынын Genix платформасы операциялык натыйжалуулукту башкаруу, активдердин бүтүндүгү, туруктуулук жана жеткирүү чынжырынын натыйжалуулугу үчүн алдын ала түзүлгөн тиркемелерди жана кызматтарды камтыган өркүндөтүлгөн аналитиканы камсыз кылат.
Ири компаниялар өздөрүнүн жасалма интеллект программалык камсыздоо куралдарын цехтерге жайгаштырып жатышат.
Жасалма интеллект программалык камсыздоосунун жеткиликтүүлүгү AWS, Microsoft жана Google сыяктуу ири компаниялар тарабынан иштелип чыккан жаңы колдонуу учурларына тиешелүү программалык камсыздоо куралдары менен да шартталган. Мисалы, 2020-жылдын декабрь айында AWS Amazon SageMaker JumpStart программасын чыгарды, бул Amazon SageMakerдин функциясы, ал PdM, компьютердик көрүү жана автономдуу айдоо сыяктуу эң кеңири таралган өнөр жайлык колдонуу учурлары үчүн алдын ала түзүлгөн жана ыңгайлаштырылуучу чечимдердин топтомун камсыз кылат, бир нече чыкылдатуу менен Deploy.
Колдонуу учуруна мүнөздүү программалык чечимдер колдонууну жакшыртууга түрткү болууда.
Колдонуу учуруна мүнөздүү программалык камсыздоо топтомдору, мисалы, алдын ала тейлөөгө багытталгандар, барган сайын кеңири таралууда. IoT Analytics маалымат булактарынын ар түрдүүлүгүнүн көбөйүшүнө жана алдын ала окутуу моделдерин колдонуунун, ошондой эле маалыматтарды жакшыртуу технологияларынын кеңири колдонулушунун аркасында 2021-жылдын башында AI негизиндеги продукт маалыматтарын башкаруу (PdM) программалык чечимдерин колдонгон провайдерлердин саны 73кө жеткенин байкаган.
2-фактор: Жасалма интеллект чечимдерин иштеп чыгуу жана тейлөө жөнөкөйлөштүрүлүүдө
Автоматташтырылган машиналык окутуу (AutoML) стандарттуу продукт болуп баратат.
Машиналык окутуу (МЛ) менен байланышкан тапшырмалардын татаалдыгынан улам, машиналык окутуу колдонмолорунун тез өсүшү тажрыйбасыз колдонула турган даяр машиналык окутуу ыкмаларына болгон муктаждыкты жаратты. Натыйжада пайда болгон изилдөө тармагы, машиналык окутуу үчүн прогрессивдүү автоматташтыруу, AutoML деп аталат. Ар кандай компаниялар бул технологияны кардарларга МЛ моделдерин иштеп чыгууга жана өнөр жайлык колдонуу учурларын тезирээк ишке ашырууга жардам берүү үчүн өздөрүнүн AI сунуштарынын бир бөлүгү катары колдонуп жатышат. Мисалы, 2020-жылдын ноябрында SKF чыгымдарды азайтуу жана кардарлар үчүн жаңы бизнес-моделдерди ишке ашыруу үчүн машиналык процесстин маалыматтарын титирөө жана температура маалыматтары менен айкалыштырган автоматтык окутууга негизделген продуктуну жарыялады.
Машина үйрөнүү операциялары (ML Ops) моделди башкарууну жана тейлөөнү жөнөкөйлөтөт.
Машина менен окутуу операцияларынын жаңы тармагы өндүрүш чөйрөсүндө жасалма интеллект моделдерин тейлөөнү жөнөкөйлөтүүгө багытталган. Жасалма интеллект моделинин иштеши, адатта, убакыттын өтүшү менен начарлайт, анткени ага заводдун ичиндеги бир нече факторлор таасир этет (мисалы, маалыматтарды бөлүштүрүүдөгү жана сапат стандарттарындагы өзгөрүүлөр). Натыйжада, моделди тейлөө жана машина менен окутуу операциялары өнөр жай чөйрөсүнүн жогорку сапат талаптарын канааттандыруу үчүн зарыл болуп калды (мисалы, иштеши 99% дан төмөн болгон моделдер жумушчулардын коопсуздугуна коркунуч келтирген жүрүм-турумду аныктай албай калышы мүмкүн).
Акыркы жылдары DataRobot, Grid.AI, Pinecone/Zilliz, Seldon жана Weights & Biases сыяктуу көптөгөн стартаптар ML Ops мейкиндигине кошулушту. Белгилүү компаниялар, анын ичинде Azure ML Studio программасында маалыматтардын агымын аныктоону киргизген Microsoft сыяктуу, өздөрүнүн учурдагы AI программалык камсыздоо сунуштарына машиналык окутуу операцияларын кошушту. Бул жаңы функция колдонуучуларга моделдин иштешин начарлатуучу киргизүү маалыматтарынын бөлүштүрүлүшүндөгү өзгөрүүлөрдү аныктоого мүмкүндүк берет.
3-фактор: Жасалма интеллект учурдагы тиркемелерге жана колдонуу учурларына колдонулат
Салттуу программалык камсыздоочулар жасалма интеллекттин мүмкүнчүлүктөрүн кошуп жатышат.
MS Azure ML, AWS SageMaker жана Google Cloud Vertex AI сыяктуу ири горизонталдуу AI программалык куралдарынан тышкары, компьютерлештирилген техникалык тейлөөнү башкаруу системалары (CAMMS), өндүрүштү аткаруу системалары (MES) же ишкананын ресурстарын пландаштыруу (ERP) сыяктуу салттуу программалык камсыздоо топтомдорун эми AI мүмкүнчүлүктөрүн киргизүү менен бир топ жакшыртууга болот. Мисалы, ERP провайдери Epicor Software өзүнүн Epicor Virtual Assistant (EVA) аркылуу учурдагы продукцияларына AI мүмкүнчүлүктөрүн кошуп жатат. Акылдуу EVA агенттери өндүрүш операцияларын кайра пландаштыруу же жөнөкөй суроо-талаптарды аткаруу (мисалы, продукциянын баасы же жеткиликтүү тетиктердин саны жөнүндө маалымат алуу) сыяктуу ERP процесстерин автоматташтыруу үчүн колдонулат.
Өнөр жайлык колдонуу учурлары AIoT колдонуу менен жаңыртылып жатат.
Учурдагы аппараттык/программалык инфраструктурага жасалма интеллекттин мүмкүнчүлүктөрүн кошуу менен бир нече өнөр жайлык колдонуу учурлары жакшыртылып жатат. Буга ачык мисал катары сапатты көзөмөлдөө колдонмолорундагы машиналык көрүү келтирилет. Салттуу машиналык көрүү системалары сүрөттөрдү объектилерде кемчиликтер бар же жок экендигин аныктоо үчүн алдын ала аныкталган параметрлерди жана босоголорду (мисалы, жогорку контраст) баалоочу атайын программалык камсыздоо менен жабдылган интеграцияланган же дискреттик компьютерлер аркылуу иштетет. Көп учурларда (мисалы, ар кандай зым формасындагы электрондук компоненттер) жалган оң натыйжалардын саны өтө жогору.
Бирок, бул системалар жасалма интеллект аркылуу кайра жанданууда. Мисалы, өнөр жай машиналык Vision провайдери Cognex 2021-жылдын июль айында жаңы терең окутуу куралын (Vision Pro Deep Learning 2.0) чыгарды. Жаңы куралдар салттуу көрүү системалары менен интеграцияланып, акыркы колдонуучуларга терең окутууну салттуу көрүү куралдары менен бир эле колдонмодо айкалыштырып, чийиктерди, булганууну жана башка кемчиликтерди так өлчөөнү талап кылган талаптуу медициналык жана электрондук чөйрөлөргө жооп берүүгө мүмкүндүк берет.
4-фактор: Өнөр жайлык AIoT жабдыктары жакшыртылууда
Жасалма интеллект чиптери тездик менен жакшырып жатат.
Кыналган жабдыктар AI чиптери тездик менен өсүп жатат, AI моделдерин иштеп чыгууну жана жайылтууну колдоо үчүн ар кандай варианттар бар. Мисал катары NVIDIAнын эң акыркы графикалык иштетүү блоктору (Gpus), A30 жана A10 кирет, алар 2021-жылдын март айында чыгарылган жана сунуштоо системалары жана компьютердик көрүү системалары сыяктуу AI колдонуу учурларына ылайыктуу. Дагы бир мисал катары Google'дун төртүнчү муундагы Tensors Processing Units (TPus) келтирилген, алар белгилүү бир AI жумуш жүктөмдөрү (мисалы, объекттерди аныктоо, сүрөттөрдү классификациялоо жана сунуштоо эталондору) үчүн моделдерди иштеп чыгууда жана жайылтууда 1000 эсеге чейин натыйжалуулукту жана ылдамдыкты камсыз кыла турган күчтүү атайын максаттагы интегралдык микросхемалар (ASIC) болуп саналат. Атайын AI жабдыктарын колдонуу моделдерди эсептөө убактысын күндөн мүнөттөргө чейин кыскартат жана көп учурларда оюнду өзгөртө турган нерсе экени далилденген.
Күчтүү AI жабдыктары акы төлөнүүчү модель аркылуу дароо жеткиликтүү.
Супер масштабдуу ишканалар эсептөө ресурстарын булутта жеткиликтүү кылуу үчүн серверлерин тынымсыз жаңыртып турушат, ошондо акыркы колдонуучулар өнөр жайлык жасалма интеллект тиркемелерин ишке ашыра алышат. Мисалы, 2021-жылдын ноябрында AWS NVIDIA A10G Tensor Core GPU менен иштеген, GPUга негизделген эң акыркы инстанциялары Amazon EC2 G5тин компьютердик көрүү жана сунуштоо кыймылдаткычтары сыяктуу ар кандай машиналык интеллект тиркемелери үчүн расмий түрдө чыгарылганын жарыялады. Мисалы, аныктоо системаларын камсыздоочу Nanotronics микрочиптерди жана нанотүтүкчөлөрдү өндүрүүдө иштетүү аракеттерин тездетүү жана так аныктоо ылдамдыгына жетүү үчүн Amazon EC2 үлгүлөрүн AIге негизделген сапатты көзөмөлдөө чечимин колдонот.
Жыйынтык жана келечек
Жасалма интеллект заводдон чыгып жатат жана ал жаңы тиркемелерде, мисалы, жасалма интеллектке негизделген PdMде жана учурдагы программалык камсыздоону жана колдонуу учурларын жакшыртууда кеңири колдонулат. Ири ишканалар жасалма интеллектти колдонуунун бир нече учурларын ишке киргизип, ийгиликтери жөнүндө кабарлап жатышат жана көпчүлүк долбоорлордун инвестициядан жогорку кирешелүүлүгү бар. Жалпысынан алганда, булуттун, IOT платформаларынын жана күчтүү жасалма интеллект чиптеринин өсүшү жаңы муундагы программалык камсыздоо жана оптималдаштыруу үчүн платформаны камсыз кылат.
Жарыяланган убактысы: 2022-жылдын 12-январы