Автор: Дэйв Кэхилл, главный операционный директор Bonsai

Компания Bonsai была основана в 2014 году для снижения сложности и снижения барьеров, которые часто мешают разработчикам программного обеспечения программировать модели искусственного интеллекта.

Со временем мы узнали, что непосредственная ценность ИИ становится очевидной, когда он применяется в конкретных случаях использования в определенных отраслевых вертикалях. Разговаривая с бизнес-лидерами и руководителями, мы по-прежнему видим недостаточно обслуживаемый рынок с реальной потребностью в более доступных технологиях машинного обучения: предприятия с промышленными системами управления.

Эти предприятия работают в различных отраслях, включая робототехнику, производство, цепочку поставок, энергетику и ОВиК. Все хотят использовать технологию искусственного интеллекта для улучшения работы этих систем, но инструменты, которые нужны этим руководителям — инструменты, которые позволяют предприятиям масштабировать свой существующий опыт в предметной области, оптимизируя работу своих лучших сотрудников с помощью машинного обучения — просто не существуют.

Вот почему платформа Bonsai была создана, чтобы сделать методы промышленного ИИ более доступными для группы экспертов в данной области, специалистов по данным и разработчиков внутри организации. Инструменты и технологии машинного обучения, наиболее подходящие для промышленного ИИ, включая глубокое обучение с подкреплением, моделирование и машинное обучение, позволяют предприятиям сочетать человеческие знания и передовой ИИ для программирования интеллектуального управления в реальных системах.

Пять-шесть лет назад применение ИИ в промышленных приложениях было бы преждевременным. Но технология продвинулась до такой степени, что ее можно использовать не только для решения игрушечных задач. Благодаря правильным инструментам и алгоритмам промышленные приложения ИИ теперь могут решать критически важные задачи в больших организациях.

Есть ли у вас промышленное приложение для ИИ?

Спектр вариантов использования ИИ огромен. Вот несколько способов определить, являются ли методы промышленного ИИ правильным подходом к решению бизнес-задач вашей организации:

  1. Вы имеете дело со сложными проблемными областями, которые являются динамичными или неограниченными, такими как робототехника, адаптирующаяся к новым обстоятельствам, или глобальные цепочки поставок, сталкивающиеся с непредвиденными изменениями погодных условий.
  2. Знания в предметной области — это стратегический актив или конкурентное преимущество, например, если в вашей организации есть кто-то, чей опыт в предметной области можно использовать для оптимизации и/или масштабирования автоматизированных систем.
  3. Объяснимость очень важна. Например, когда вы работаете со сложными физическими системами, сопряженными с реальными рисками, вам нужно на самом деле «видеть», как модель ИИ решает проблему, а не просто доверять ей, чтобы она делала правильные вещи.
  4. Симуляции – наиболее подходящий вариант обучения. Во многих реальных сценариях слишком дорого и потенциально опасно обучать модели ИИ методом проб и ошибок или опираясь на существующие наборы данных. Моделирование, с другой стороны, позволяет создавать цифровые двойники вашей среды для обучения моделей широкому спектру возможных сценариев.
  5. Обучение с подкреплением можно использовать для повышения точности прогностических моделей. Алгоритмы обучения с подкреплением делают больше, чем просто делают прогнозы. С RL вы действительно можете научить модель работать с непредсказуемыми условиями и непредвиденными средами. RL обучает модели, выполняя ряд действий снова и снова, получая положительное или отрицательное вознаграждение за каждое из них.
  6. Промышленный ИИ дает вам инструменты для встраивания интеллектуального управления в ваши системы, не жертвуя прозрачностью критически важных процессов.

Мы считаем, что методы промышленного ИИ станут стандартом для динамических производственных сред, сложных автономных систем и других сценариев, в которых первостепенное значение имеют непрерывный контроль и оптимизация.

Чтобы узнать больше о том, как начать работу с промышленным ИИ, а также о наиболее подходящих вариантах использования, загрузите наш бесплатный технический документ Искусственный интеллект для промышленных приложений.