Под термином «искусственный интеллект» (ИИ) принято понимать множество технологий «интуитивного», неформализованного (строго алгоритмизированного) принятия решений машинами. Технологией, получившей наиболее широкое распространение для решения подобного рода задач, являются искусственные нейронные сети (нейросети). В их основе лежит математическая модель биологических нейронов, которые объединяются в огромные многослойные сети. Отдельные решения могут насчитывать сотни миллиардов связей.
В настоящее время ИИ активно внедряется в различные отрасли промышленности, что позволяет предприятиям повысить эффективность производства, улучшить качество продукции и снизить затраты. По данным корпорации International Data Corporation (IDC), ведущего мирового поставщика аналитических данных, объем мирового рынка ИИ в 2022 г. оценивался в 450 млрд долл. США, показав рост на 20 %.
Технологии искусственного интеллекта используются для оптимизации процессов, прогнозирования будущего состояния оборудования и задач, автоматизации этих задач, улучшения качества изделий и повышения безопасности. Также их внедряют в системы машинного зрения роботов и камер, применяют для обработки больших массивов данных.
Уже сейчас ИИ способен предложить решения для всех задач, с которыми сталкиваются современное производство и бизнес. ИИ может стать фактором ускорения процесса цифровой трансформации, помогает сэкономить бюджет в период высоких темпов инфляции и поддержать усилия по автоматизации в условиях острой нехватки рабочей силы.
Под термином «искусственный интеллект» (ИИ) принято понимать множество технологий «интуитивного», неформализованного (строго алгоритмизированного) принятия решений машинами.
Рассмотрим некоторые примеры практического применения искусственного интеллекта в различных сферах промышленности.
Производство турбин
Компания Siemens задействует ИИ для предугадывания неисправностей турбин. Для данной задачи используются цифровые двойники и так называемые модели прогнозирования. Один из примеров — многоагентная модель работы и технического обслуживания турбин, разработанная Siemens в сотрудничестве с Decision Lab. Модель основана на реальных данных и позволяет анализировать большие объемы информации, использовать сложные методы моделирования для оптимизации эксплуатации энергетических газовых турбин. Цифровые двойники визуализируют весь процесс производства и технического обслуживания. Модель также учитывает характеристики двигателя, разные виды отказов, связанные с конкретными компонентами. Учитывается и логистика цепочек поставок, так как клиенты компании находятся по всему миру. Использование ИИ и цифровых двойников позволяет компании Siemens принимать информационно обоснованные решения при взаимодействии с клиентами, повышать производительность и эффективность процессов.