Sztuczna inteligencja

Definicja

<

>

Podstawowe rodzaje

• Uczenie maszynowe (ML): Algorytmy, które uczą się z danych i poprawiają swoje działanie z upływem czasu, wykorzystywane m.in. do klasyfikacji, predykcji oraz analizy wzorców.
• Przetwarzanie języka naturalnego (NLP): Technologie umożliwiające komputerom rozumienie, interpretację i generowanie języka ludzkiego, stosowane w chatbotach, analizie tekstu, automatycznych tłumaczeniach.
• Rozpoznawanie obrazów i wizji komputerowej: Algorytmy analizujące obrazy i wideo, stosowane w rozpoznawaniu obiektów, kontroli jakości, monitoringu oraz autonomicznych pojazdach.
• Systemy rekomendacyjne: Algorytmy personalizujące treści i produkty, używane w marketingu, handlu elektronicznym i platformach streamingowych.
• Robotyka autonomiczna: Zastosowanie AI w robotach, które są zdolne do samodzielnego wykonywania zadań i dostosowywania się do zmieniających się warunków w środowisku przemysłowym i logistycznym.

Główne role

• Inteligentne fabryki – zdolność do analizy dużych zbiorów danych i zastosowania AI w procesach produkcyjnych; organizowanie i wykorzystanie zbiorów danych w celu poprawy kontroli jakości, standaryzacji i konserwacji; tworzenie analiz funkcjonalności sprzętu i gruntowne usprawnianie linii produkcyjnych.
• Konserwacja predykcyjna – znalezienie wzorców, które mogą pomóc w przewidywaniu i ostatecznym zapobieganiu awarii; zautomatyzowana i inteligentna predykcja umożliwia lepsze planowanie i określanie stanu urządzeń i sprzętu.
• Wizja komputerowa – wykrywanie, identyfikacja i oznaczanie obiektów.
• Systemy cyberfizyczne – inteligentne sieci energetyczne, robotyka i inteligentna produkcja; prowadzenie wydajnej i efektywnej współpracy (z dowolnego miejsca na świecie) w celu zapewnienia w pełni rozproszonego środowiska produkcyjnego.
• Robotyzacja oraz współpraca człowiek-robot – zapewnienie bezpieczeństwa personelu, a także przekazywanie robotom większej odpowiedzialności za podejmowanie decyzji, które mogą jeszcze bardziej zoptymalizować procesy w oparciu o dane zbierane w czasie rzeczywistym z hali produkcyjnej.

Podstawowe elementy

• Algorytmy uczenia maszynowego (ML): Metody, które umożliwiają algorytmom na samodzielne uczenie się z danych bez ręcznego programowania. Podstawowe rodzaje ML obejmują uczenie nadzorowane, nienadzorowane oraz uczenie przez wzmacnianie, które mają różne zastosowania, np. klasyfikacja, klasteryzacja czy optymalizacja procesów.
• Sztuczne sieci neuronowe: Struktury modelujące sposób działania ludzkiego mózgu, wykorzystywane do złożonych analiz, takich jak rozpoznawanie obrazu, przetwarzanie języka i prognozowanie. Sieci neuronowe są podstawą zaawansowanych technik, takich jak deep learning.
• Przetwarzanie języka naturalnego (NLP): Technologie umożliwiające interakcję z komputerami w języku naturalnym. NLP znajduje zastosowanie w chatbotach, tłumaczeniach maszynowych oraz analizie sentymentu, co pozwala maszynom na zrozumienie i interpretację mowy ludzkiej.
• Algorytmy predykcyjne: Algorytmy oparte na danych historycznych, które przewidują przyszłe zachowania lub wyniki. Są stosowane w zarządzaniu produkcją, prognozowaniu popytu oraz konserwacji predykcyjnej.
• Systemy rekomendacyjne: Algorytmy personalizujące treści i rekomendujące produkty lub usługi użytkownikom na podstawie analizy ich zachowań. Znajdują zastosowanie w handlu elektronicznym, marketingu i platformach streamingowych.
• Algorytmy optymalizacyjne: Metody matematyczne wykorzystywane do optymalizacji procesów przemysłowych i logistycznych. Pomagają one minimalizować koszty, zwiększać wydajność oraz usprawniać planowanie.

Mechanizm działania

• Zbieranie danych: AI wymaga dużych ilości danych, które mogą pochodzić z różnych źródeł, takich jak urządzenia IoT, bazy danych, multimedia i dokumenty. Dane te są zbierane, przygotowywane i oczyszczane przed użyciem.
• Przetwarzanie i przygotowanie danych: Dane są przygotowywane do analizy, co obejmuje ich wstępne przetwarzanie, oczyszczanie, usuwanie błędów oraz transformację do formatu odpowiedniego dla algorytmów AI.
• Trenowanie modeli: Modele AI są trenowane na bazie danych, co pozwala algorytmom na identyfikację wzorców i zależności. W przypadku uczenia nadzorowanego, model trenuje się na danych oznaczonych, natomiast w uczeniu nienadzorowanym na danych nieoznaczonych.
• Ewaluacja i optymalizacja: Po przeszkoleniu, model jest testowany na nowych danych, aby ocenić jego skuteczność i dokładność. Modele AI są optymalizowane w celu minimalizacji błędów i dostosowania ich do wymagań aplikacji.
• Implementacja i zastosowanie: Po przetestowaniu model jest wdrażany w środowisku produkcyjnym, gdzie przetwarza dane na bieżąco i podejmuje decyzje lub generuje prognozy w zależności od aplikacji.
• Monitorowanie i aktualizacja: Modele AI wymagają regularnego monitorowania i aktualizacji, aby dostosować się do zmieniających się danych oraz warunków operacyjnych. Często stosuje się retrenowanie modeli, aby zachować ich dokładność i skuteczność.
• Interakcja z użytkownikiem i systemami: W zależności od aplikacji, systemy AI mogą komunikować się z użytkownikami przez interfejsy graficzne, chatboty lub z innymi systemami w sposób automatyczny, co pozwala na zdalne monitorowanie i kontrolę.