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2022年の産業用AIの役割

情報化時代の礼儀を転載

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RealWearの共同創設者兼最高戦略責任者であるSanjayJhawarが、2022年の企業運営において産業用AIが果たす役割について説明します。

2022年の産業用AIの役割

来年は、産業用AIが、メーカーが運用から価値を引き出すのを引き続き支援することになるでしょう。

人工知能(AI)という用語は、次のような企業によって普及しています。 グーグル 」と「 アマゾン ロボット、自然言語支援、自動運転車の意味合いを描くことがよくあります。これらはすべてAIのより興味深いユースケースの一般的な例ですが、多くの場合、目に見えないテクノロジーがすでに日常生活に影響を与え始めています。 産業界では、AIは私たちがますます用途を見つけているテクノロジーであり、2022年に企業にとって大きな焦点となるテクノロジーです。

産業用アプリケーションの場合、AIはデータサイエンスと機械学習およびドメインの専門知識を組み合わせて、重要なインフラストラクチャの監視から機械が可能な限り最適に動作し続けることを保証するまで、さまざまな重要な機能を実行します。 AIのメリットを完全に実現するには、産業企業は、どのプロセスがAIから最もメリットを得ることができるかを理解し、潜在的な運用効率、品質の向上、安全性の向上という非常に具体的なセットに焦点を当てる必要があります。企業はまた、AIの展開、データ品質、データのアクセス可能性などを妨げている課題を特定して克服する必要があります。また、従業員がAIの価値と限界について教育を受け、そのメリットに基づいてテクノロジーを信頼し、採用することを学ぶことが重要です。

2022年には、AIのユースケースは、映画で特徴づけられているよりも実用的でありふれたものではないと予想されます。自動車工場のホイールのボルトが正しく配置されているかどうかを認識するなどのユースケースは、重要な運用プロセスであり、AI駆動のコンピュータービジョンを利用するものです。 AIは、人々がすでに使用しているアプリケーションにも現れ始めます—写真のタグ付けはそのような例の1つです。今日の現在のテクノロジーでは、監査目的で鮮明で鮮やかな写真を撮ることができます。ただし、これらは、発見可能性と検索のためにタグ付けされていない限り、役に立ちません。現在、写真で部品の問題が特定された場合、ユーザーは手動で画像にタグを追加できます。今後12か月で、デバイス自体のAIが写真の安全な分析を開始し、以前に手動でタグ付けされた類似の画像に基づいて内部のオブジェクトを認識し、リアルタイムで自動タグ付けします。

私たち自身の経験から、 アシストリアリティ これにより、特別な装着型デバイスを身に付けている技術者は、ハイブリッドの従業員やパートナーとリアルタイムの情報を共有できるようになり、産業界ではますます一般的になっています。それでは、さらに一歩進んでみましょう。 AIベースのソフトウェアは、最も専門的で最速のユーザーが行うことを監視することにより、人間の介入をほとんどまたはまったく必要とせずに、日常の製造、検査、サービス、または監査手順を通じて初心者の最前線の作業者をインテリジェントにガイドできます。これは2022年にますます一般的になり、過酷または危険な環境の労働者がAIベースのソフトウェアにアクセスできるようになります。

ただし、少なくとも近い将来、産業用AIは人間の専門知識の必要性を否定するものではないことを認識することが重要です。コンピューターは発電所のIoTセンサーを自動的に監視できますが、最終的には、ループ内の人間が、設置されているAIシステムが最適であることを確認するために必要なデータを理解する必要があります。 AIは、経験豊富な技術者にすぐにエスカレーションする必要があるほど重要なアラーム、または根本的なメンテナンスの問題を示すアラームの優先順位付けに役立ちます。

私たち全員がAIの博士号を取得する必要はありませんが、運用スタッフとビジネスリーダーは、AIのツールと手法、およびそれらの産業問題への適用性についての知識を深めることが重要です。基幹業務(LOB)やITを含む一般的な産業関係者は、それを自分のビジネスに適用する方法を理解する必要があります。採用を促進するには、ITおよびLOB全体のすべての人が楽しめるAIエクスペリエンスを作成するためのユースケースと標準化されたツールについて話すことが重要です。 2022年以降のこのスペースをご覧ください。

Sanjay Jhawar

によって書かれた Sanjay Jhawar、共同創設者兼最高戦略責任者 RealWear

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