Yaqinda e'lon qilingan Sanoat sun'iy intellekt va sun'iy intellekt bozori 2021-2026-yillar hisobotiga ko'ra, sanoat sharoitida sun'iy intellektni qo'llash darajasi ikki yildan sal ko'proq vaqt ichida 19 foizdan 31 foizgacha oshdi. O'z faoliyatida sun'iy intellektni to'liq yoki qisman joriy etgan respondentlarning 31 foizidan tashqari, yana 39 foizi hozirda ushbu texnologiyani sinovdan o'tkazmoqda yoki sinovdan o'tkazmoqda.
Sun'iy intellekt butun dunyo bo'ylab ishlab chiqaruvchilar va energetika kompaniyalari uchun asosiy texnologiya sifatida paydo bo'lmoqda va IoT tahlili sanoat sun'iy intellekt yechimlari bozori 2026-yilga kelib 102,17 milliard dollarga yetib, pandemiyadan keyingi 35% kuchli yillik o'sish sur'atini (CAGR) ko'rsatishini bashorat qilmoqda.
Raqamli davr narsalar internetini yaratdi. Sun'iy intellektning paydo bo'lishi narsalar internetining rivojlanish sur'atini tezlashtirganini ko'rish mumkin.
Keling, sanoat AI va AIoT ning o'sishiga olib keladigan ba'zi omillarni ko'rib chiqaylik.
1-omil: Sanoat AIoT uchun tobora ko'proq dasturiy vositalar
2019-yilda, Iot tahlili sanoat AI ni qamrab olishni boshlaganida, operatsion texnologiyalar (OT) sotuvchilaridan maxsus AI dasturiy ta'minot mahsulotlari kam edi. O'shandan beri ko'plab OT sotuvchilari zavod uchun AI platformalari ko'rinishidagi AI dasturiy ta'minot yechimlarini ishlab chiqish va taqdim etish orqali AI bozoriga kirishdi.
Ma'lumotlarga ko'ra, qariyb 400 ta sotuvchi AIoT dasturiy ta'minotini taklif qiladi. So'nggi ikki yil ichida sanoat AI bozoriga qo'shilgan dasturiy ta'minot sotuvchilari soni keskin oshdi. Tadqiqot davomida IoT Analytics ishlab chiqaruvchilar/sanoat mijozlariga AI texnologiyalarining 634 ta yetkazib beruvchisini aniqladi. Ushbu kompaniyalardan 389 tasi (61,4%) AI dasturiy ta'minotini taklif qiladi.
Yangi AI dasturiy ta'minot platformasi sanoat muhitiga qaratilgan. Uptake, Braincube yoki C3 AI dan tashqari, tobora ko'proq operatsion texnologiyalar (OT) sotuvchilari maxsus AI dasturiy ta'minot platformalarini taklif qilmoqdalar. Bunga misollar sifatida ABB ning Genix Industrial Analytics va AI to'plami, Rockwell Automation ning FactoryTalk Innovation to'plami, Schneider Electric ning o'z ishlab chiqarish bo'yicha konsalting platformasi va yaqinda maxsus qo'shimchalar kiradi. Ushbu platformalarning ba'zilari keng ko'lamli foydalanish holatlariga qaratilgan. Masalan, ABB ning Genix platformasi operatsion samaradorlikni boshqarish, aktivlarning yaxlitligi, barqarorlik va ta'minot zanjiri samaradorligi uchun oldindan yaratilgan ilovalar va xizmatlarni o'z ichiga olgan ilg'or tahlillarni taqdim etadi.
Yirik kompaniyalar o'zlarining AI dasturiy vositalarini ustaxonalarga joylashtirmoqdalar.
AWS, Microsoft va Google kabi yirik kompaniyalar tomonidan ishlab chiqilgan yangi foydalanish holatlariga xos dasturiy ta'minot vositalari ham sun'iy intellekt dasturiy vositalarining mavjudligiga sabab bo'ladi. Masalan, 2020-yil dekabr oyida AWS Amazon SageMaker JumpStart-ni chiqardi, bu Amazon SageMaker-ning PdM, kompyuter ko'rish va avtonom haydash kabi eng keng tarqalgan sanoat foydalanish holatlari uchun oldindan tayyorlangan va sozlanishi mumkin bo'lgan yechimlar to'plamini taqdim etadigan funksiya. Bir necha marta bosish bilan Deploy-ni ishga tushiring.
Foydalanish holatlariga xos dasturiy ta'minot yechimlari foydalanish qulayligini oshirishga yordam bermoqda.
Bashoratli texnik xizmat ko'rsatishga qaratilgan kabi foydalanish holatlariga xos dasturiy ta'minot to'plamlari tobora keng tarqalgan bo'lib bormoqda. IoT Analytics ma'lumotlar manbalarining xilma-xilligi va oldindan o'qitish modellaridan foydalanish, shuningdek, ma'lumotlarni takomillashtirish texnologiyalarining keng qo'llanilishi tufayli 2021-yil boshida sun'iy intellektga asoslangan mahsulot ma'lumotlarini boshqarish (PdM) dasturiy ta'minot yechimlaridan foydalanuvchi provayderlar soni 73 taga ko'payganini kuzatdi.
2-omil: Sun'iy intellekt yechimlarini ishlab chiqish va ularga texnik xizmat ko'rsatish soddalashtirilmoqda
Avtomatlashtirilgan mashina o'rganish (AutoML) standart mahsulotga aylanib bormoqda.
Mashina o'rganish (ML) bilan bog'liq vazifalarning murakkabligi tufayli, mashina o'rganish ilovalarining tez o'sishi tajribasiz ishlatilishi mumkin bo'lgan tayyor mashina o'rganish usullariga ehtiyoj tug'dirdi. Natijada paydo bo'lgan tadqiqot sohasi, mashina o'rganish uchun progressiv avtomatlashtirish, AutoML deb ataladi. Turli kompaniyalar ushbu texnologiyadan mijozlarga mashina o'rganish modellarini ishlab chiqish va sanoat foydalanish holatlarini tezroq amalga oshirishda yordam berish uchun AI takliflarining bir qismi sifatida foydalanmoqdalar. Masalan, 2020-yil noyabr oyida SKF xarajatlarni kamaytirish va mijozlar uchun yangi biznes modellarini yaratish uchun mashina jarayoni ma'lumotlarini tebranish va harorat ma'lumotlari bilan birlashtirgan avtomatik mashinaga asoslangan mahsulotni e'lon qildi.
Mashinani o'rganish operatsiyalari (ML Ops) modellarni boshqarish va texnik xizmat ko'rsatishni soddalashtiradi.
Mashinani o'rganish operatsiyalarining yangi yo'nalishi ishlab chiqarish muhitida AI modellariga texnik xizmat ko'rsatishni soddalashtirishga qaratilgan. Sun'iy intellekt modelining ishlashi odatda vaqt o'tishi bilan yomonlashadi, chunki u zavod ichidagi bir nechta omillar (masalan, ma'lumotlar taqsimoti va sifat standartlaridagi o'zgarishlar) ta'sirida bo'ladi. Natijada, modellarga texnik xizmat ko'rsatish va mashinani o'rganish operatsiyalari sanoat muhitining yuqori sifat talablariga javob berish uchun zarur bo'lib qoldi (masalan, unumdorligi 99% dan past bo'lgan modellar ishchilar xavfsizligiga xavf tug'diradigan xatti-harakatlarni aniqlay olmasligi mumkin).
So'nggi yillarda DataRobot, Grid.AI, Pinecone/Zilliz, Seldon va Weights & Biases kabi ko'plab startaplar ML Ops sohasiga qo'shildi. Tajribali kompaniyalar, jumladan, Azure ML Studio'da ma'lumotlar oqimini aniqlashni joriy etgan Microsoft, mavjud AI dasturiy ta'minot takliflariga mashina o'rganish operatsiyalarini qo'shdilar. Ushbu yangi xususiyat foydalanuvchilarga model ishlashini yomonlashtiradigan kirish ma'lumotlari taqsimotidagi o'zgarishlarni aniqlash imkonini beradi.
3-omil: Mavjud ilovalar va foydalanish holatlariga qo'llaniladigan sun'iy intellekt
An'anaviy dasturiy ta'minot provayderlari AI imkoniyatlarini qo'shmoqdalar.
MS Azure ML, AWS SageMaker va Google Cloud Vertex AI kabi mavjud katta gorizontal AI dasturiy vositalaridan tashqari, endi Kompyuterlashtirilgan Texnik Xizmat Ko'rsatishni Boshqarish Tizimlari (CAMMS), Ishlab chiqarishni Ijro Etish Tizimlari (MES) yoki Korxona Resurslarini Rejalashtirish (ERP) kabi an'anaviy dasturiy ta'minot to'plamlari AI imkoniyatlarini kiritish orqali sezilarli darajada yaxshilanishi mumkin. Masalan, ERP provayderi Epicor Software o'zining Epicor Virtual Assistant (EVA) orqali mavjud mahsulotlariga AI imkoniyatlarini qo'shmoqda. Aqlli EVA agentlari ishlab chiqarish operatsiyalarini qayta rejalashtirish yoki oddiy so'rovlarni bajarish (masalan, mahsulot narxlari yoki mavjud qismlar soni haqida ma'lumot olish) kabi ERP jarayonlarini avtomatlashtirish uchun ishlatiladi.
Sanoat foydalanish holatlari AIoT yordamida takomillashtirilmoqda.
Mavjud apparat/dasturiy ta'minot infratuzilmasiga sun'iy intellekt imkoniyatlarini qo'shish orqali bir nechta sanoat foydalanish holatlari yaxshilanmoqda. Bunga yorqin misol sifat nazorati ilovalaridagi mashina ko'rishidir. An'anaviy mashina ko'rish tizimlari tasvirlarni oldindan belgilangan parametrlar va chegaralarni (masalan, yuqori kontrast) baholaydigan maxsus dasturiy ta'minot bilan jihozlangan integratsiyalashgan yoki diskret kompyuterlar orqali qayta ishlaydi, bu esa obyektlarda nuqsonlar bor-yo'qligini aniqlash uchun amalga oshiriladi. Ko'pgina hollarda (masalan, turli xil sim shakllariga ega elektron komponentlar) noto'g'ri ijobiy natijalar soni juda yuqori.
Biroq, bu tizimlar sun'iy intellekt orqali qayta tiklanmoqda. Masalan, sanoat mashinalari Vision provayderi Cognex 2021-yil iyul oyida yangi chuqur o'rganish vositasini (Vision Pro Deep Learning 2.0) chiqardi. Yangi vositalar an'anaviy ko'rish tizimlari bilan integratsiyalashadi, bu esa oxirgi foydalanuvchilarga chuqur o'rganishni an'anaviy ko'rish vositalari bilan bir xil dasturda birlashtirish va tirnalishlar, ifloslanish va boshqa nuqsonlarni aniq o'lchashni talab qiladigan talabchan tibbiy va elektron muhitlarga javob berish imkonini beradi.
4-omil: Sanoat AIoT uskunalari takomillashtirilmoqda
Sun'iy intellekt chiplari tez sur'atlar bilan yaxshilanmoqda.
O'rnatilgan apparat AI chiplari tez sur'atlar bilan o'sib bormoqda, AI modellarini ishlab chiqish va joylashtirishni qo'llab-quvvatlash uchun turli xil variantlar mavjud. Bunga misollar sifatida NVIDIA ning eng so'nggi grafik ishlov berish qurilmalari (Gpus), A30 va A10 ni keltirish mumkin, ular 2021-yil mart oyida taqdim etilgan va tavsiya tizimlari va kompyuter ko'rish tizimlari kabi AI foydalanish holatlari uchun mos keladi. Yana bir misol Google ning to'rtinchi avlod Tensorlarni qayta ishlash qurilmalari (TPus) bo'lib, ular maxsus AI ish yuklamalari (masalan, obyektlarni aniqlash, tasvirlarni tasniflash va tavsiya etuvchi mezonlar) uchun modellarni ishlab chiqish va joylashtirishda 1000 baravar ko'proq samaradorlik va tezlikka erisha oladigan kuchli maxsus maqsadli integral mikrosxemalar (ASICS) hisoblanadi. Maxsus AI uskunalaridan foydalanish modellarni hisoblash vaqtini kunlardan daqiqalargacha qisqartiradi va ko'p hollarda o'yinni o'zgartiruvchi omil bo'lib xizmat qiladi.
Kuchli AI uskunalari darhol pullik model orqali mavjud.
Super miqyosli korxonalar hisoblash resurslarini bulutda mavjud qilish uchun serverlarini doimiy ravishda yangilab bormoqdalar, toki oxirgi foydalanuvchilar sanoat AI ilovalarini amalga oshirishlari mumkin bo'lsin. Masalan, 2021-yil noyabr oyida AWS o'zining eng so'nggi GPU asosidagi nusxalari - NVIDIA A10G Tensor Core GPU tomonidan ishlab chiqarilgan Amazon EC2 G5 ning kompyuterni ko'rish va tavsiya qilish dvigatellari kabi turli xil ML ilovalari uchun rasmiy ravishda chiqarilishini e'lon qildi. Masalan, aniqlash tizimlari provayderi Nanotronics mikrochiplar va nanotubalarni ishlab chiqarishda qayta ishlash ishlarini tezlashtirish va aniqroq aniqlash tezligiga erishish uchun AI asosidagi sifat nazorati yechimining Amazon EC2 misollaridan foydalanadi.
Xulosa va istiqbol
Sun'iy intellekt zavoddan chiqmoqda va u sun'iy intellektga asoslangan PdM kabi yangi ilovalarda va mavjud dasturiy ta'minot va foydalanish holatlarini takomillashtirishda keng qo'llaniladi. Yirik korxonalar bir nechta sun'iy intellektdan foydalanish holatlarini joriy qilmoqdalar va muvaffaqiyat haqida xabar bermoqdalar va aksariyat loyihalar investitsiyalardan yuqori daromad keltiradi. Umuman olganda, bulut, IOT platformalari va kuchli AI chiplarining yuksalishi yangi avlod dasturiy ta'minot va optimallashtirish uchun platforma yaratadi.
Nashr vaqti: 2022-yil 12-yanvar