Тибқи гузориши ба наздикӣ нашршуда дар бораи зеҳни сунъии саноатӣ ва бозори зеҳни сунъӣ барои солҳои 2021-2026, сатҳи қабули зеҳни сунъӣ дар муҳити саноатӣ дар тӯли каме бештар аз ду сол аз 19 фоиз то 31 фоиз афзоиш ёфтааст. Илова бар 31 фоизи пурсидашудагоне, ки зеҳни сунъиро пурра ё қисман дар фаъолияти худ ҷорӣ кардаанд, 39 фоизи дигар айни замон ин технологияро санҷида ё озмоиш мекунанд.
Сеҳри зеҳнӣ ҳамчун як технологияи калидӣ барои истеҳсолкунандагон ва ширкатҳои энергетикӣ дар саросари ҷаҳон пайдо мешавад ва таҳлили IoT пешгӯӣ мекунад, ки бозори ҳалли саноатии СҲИ суръати афзоиши солонаи мураккаби пас аз пандемия (CAGR)-ро 35% нишон дода, то соли 2026 ба 102,17 миллиард доллар мерасад.
Асри рақамӣ Интернети ашёро ба вуҷуд овард. Мушоҳида мешавад, ки пайдоиши зеҳни сунъӣ суръати рушди Интернети ашёро тезонидааст.
Биёед ба баъзе аз омилҳое, ки боиси афзоиши зеҳни сунъии саноатӣ ва зеҳни сунъӣ (AIoT) мегарданд, назар андозем.
Омили 1: Афзоиши бештари абзорҳои нармафзор барои AIoT саноатӣ
Дар соли 2019, вақте ки таҳлили Iot ба фарогирии зеҳни сунъии саноатӣ шурӯъ кард, маҳсулоти нармафзори махсуси зеҳни сунъӣ аз фурӯшандагони технологияи амалиётӣ (OT) кам буданд. Аз он вақт инҷониб, бисёре аз фурӯшандагони OT бо таҳия ва пешниҳоди роҳҳои ҳалли нармафзори зеҳни сунъӣ дар шакли платформаҳои зеҳни сунъӣ барои корхона ба бозори зеҳни сунъӣ ворид шуданд.
Тибқи маълумот, қариб 400 фурӯшанда нармафзори AIoT-ро пешниҳод мекунанд. Шумораи фурӯшандагони нармафзоре, ки ба бозори саноатии AI ҳамроҳ мешаванд, дар ду соли охир ба таври назаррас афзоиш ёфтааст. Дар давоми таҳқиқот, IoT Analytics 634 таъминкунандаи технологияи AI-ро барои истеҳсолкунандагон/муштариёнҳои саноатӣ муайян кард. Аз ин ширкатҳо, 389 ширкат (61,4%) нармафзори AI-ро пешниҳод мекунанд.
Платформаи нави нармафзори зеҳни сунъӣ ба муҳитҳои саноатӣ тамаркуз мекунад. Ғайр аз Uptake, Braincube ё C3 AI, шумораи афзояндаи фурӯшандагони технологияҳои амалиётӣ (OT) платформаҳои махсуси нармафзори зеҳни сунъиро пешниҳод мекунанд. Намунаҳо иборатанд аз маҷмӯи таҳлили саноатӣ ва зеҳни сунъии Genix аз ABB, маҷмӯи FactoryTalk Innovation аз Rockwell Automation, платформаи машваратии истеҳсолии худи Schneider Electric ва ба наздикӣ иловаҳои мушаххас. Баъзе аз ин платформаҳо доираи васеи ҳолатҳои истифодаро ҳадаф қарор медиҳанд. Масалан, платформаи Genix аз ABB таҳлили пешрафтаро, аз ҷумла барномаҳо ва хидматҳои пешакӣ сохташуда барои идоракунии фаъолияти амалиётӣ, якпорчагии дороиҳо, устуворӣ ва самаранокии занҷираи таъминотро пешниҳод мекунад.
Ширкатҳои калон воситаҳои нармафзори зеҳни сунъии худро дар ошёнаи сехи худ ҷойгир мекунанд.
Дастрасии абзорҳои нармафзори AI инчунин аз ҷониби абзорҳои нави нармафзори мушаххаси мавриди истифода, ки аз ҷониби AWS, ширкатҳои бузург ба монанди Microsoft ва Google таҳия шудаанд, муайян карда мешавад. Масалан, дар моҳи декабри соли 2020, AWS Amazon SageMaker JumpStart-ро баровард, ки хусусияти Amazon SageMaker аст, ки маҷмӯи роҳҳои ҳалли пешакӣ сохташуда ва танзимшавандаро барои маъмултарин ҳолатҳои истифодаи саноатӣ, ба монанди PdM, биниши компютерӣ ва ронандагии худкор, пешниҳод мекунад. Deploy бо чанд клик.
Ҳалли нармафзори мушаххаси мавриди истифода беҳбудиҳои қобили истифодаро ба бор меорад.
Маҷмӯаҳои нармафзори мушаххаси мавриди истифода, ба монанди онҳое, ки ба нигоҳдории пешгӯикунанда нигаронида шудаанд, маъмултар мешаванд. IoT Analytics мушоҳида кард, ки шумораи провайдерҳое, ки аз роҳҳои ҳалли нармафзори идоракунии маълумоти маҳсулот (PdM) дар асоси зеҳни сунъӣ истифода мебаранд, дар аввали соли 2021 ба 73 адад расидааст, ки ин аз сабаби афзоиши гуногунии манбаъҳои маълумот ва истифодаи моделҳои пеш аз омӯзиш, инчунин қабули васеъи технологияҳои такмили маълумот мебошад.
Омили 2: Таҳия ва нигоҳдории роҳҳои ҳалли зеҳни сунъӣ содда карда мешаванд
Омӯзиши автоматии мошинӣ (AutoML) ба маҳсулоти стандартӣ табдил ёфта истодааст.
Аз сабаби мураккабии вазифаҳои марбут ба омӯзиши мошинӣ (ML), рушди босуръати барномаҳои омӯзиши мошинӣ ниёз ба усулҳои омодаи омӯзиши мошиниро ба вуҷуд овардааст, ки метавонанд бидуни таҷриба истифода шаванд. Соҳаи таҳқиқоти натиҷавӣ, автоматикунонии пешрафта барои омӯзиши мошинӣ, AutoML номида мешавад. Як қатор ширкатҳо ин технологияро ҳамчун як қисми пешниҳодҳои зеҳни сунъии худ барои кӯмак ба муштариён дар таҳияи моделҳои ML ва татбиқи зудтари ҳолатҳои истифодаи саноатӣ истифода мебаранд. Масалан, дар моҳи ноябри соли 2020, SKF маҳсулоти асоси автоматиро эълон кард, ки маълумоти раванди мошинро бо маълумоти ларзиш ва ҳарорат муттаҳид мекунад, то хароҷотро кам кунад ва моделҳои нави тиҷоратиро барои муштариён фароҳам оварад.
Амалиётҳои омӯзиши мошинӣ (ML Ops) идоракунии модел ва нигоҳдории онро содда мегардонанд.
Фанни нави амалиётҳои омӯзиши мошинӣ ба содда кардани нигоҳдории моделҳои зеҳни сунъӣ дар муҳитҳои истеҳсолӣ нигаронида шудааст. Самаранокии модели зеҳни сунъӣ одатан бо мурури замон паст мешавад, зеро ба он якчанд омилҳо дар дохили корхона таъсир мерасонанд (масалан, тағйирот дар тақсимоти маълумот ва стандартҳои сифат). Дар натиҷа, нигоҳдории модел ва амалиётҳои омӯзиши мошинӣ барои қонеъ кардани талаботи баланди сифати муҳитҳои саноатӣ зарур шудаанд (масалан, моделҳое, ки самаранокии онҳо аз 99% камтар аст, метавонанд рафтореро муайян накунанд, ки ба бехатарии коргарон таҳдид мекунад).
Дар солҳои охир, бисёр стартапҳо, аз ҷумла DataRobot, Grid.AI, Pinecone/Zilliz, Seldon ва Weights & Biases, ба фазои ML Ops ҳамроҳ шуданд. Ширкатҳои бонуфуз амалиётҳои омӯзиши мошиниро ба пешниҳодҳои мавҷудаи нармафзори зеҳни сунъии худ илова кардаанд, аз ҷумла Microsoft, ки муайянкунии гардиши маълумотро дар Azure ML Studio муаррифӣ кард. Ин хусусияти нав ба корбарон имкон медиҳад, ки тағйиротро дар тақсимоти маълумоти вурудӣ, ки самаранокии моделро паст мекунанд, муайян кунанд.
Омили 3: Зеҳни сунъӣ ба замимаҳо ва ҳолатҳои мавҷуда татбиқ карда мешавад
Таъминкунандагони нармафзори анъанавӣ имконоти зеҳни сунъиро илова мекунанд.
Илова бар абзорҳои калони нармафзори уфуқии зеҳни сунъӣ, ба монанди MS Azure ML, AWS SageMaker ва Google Cloud Vertex AI, маҷмӯаҳои анъанавии нармафзор, ба монанди Системаҳои идоракунии нигоҳдории компютерӣ (CAMMS), Системаҳои иҷрои истеҳсолот (MES) ё банақшагирии захираҳои корхона (ERP), ҳоло метавонанд тавассути ворид кардани имконоти зеҳни сунъӣ ба таври назаррас беҳтар карда шаванд. Масалан, провайдери ERP Epicor Software имконоти зеҳни сунъиро ба маҳсулоти мавҷудаи худ тавассути ёвари виртуалии Epicor (EVA) илова мекунад. Агентҳои зеҳнии EVA барои автоматикунонии равандҳои ERP, ба монанди аз нав ба нақша гирифтани амалиёти истеҳсолӣ ё иҷрои дархостҳои оддӣ (масалан, гирифтани маълумот дар бораи нархгузории маҳсулот ё шумораи қисмҳои мавҷуда) истифода мешаванд.
Ҳолатҳои истифодаи саноатӣ бо истифода аз AIoT такмил дода мешаванд.
Якчанд ҳолатҳои истифодаи саноатӣ бо илова кардани қобилиятҳои зеҳни сунъӣ ба инфрасохтори мавҷудаи сахтафзор/нармафзор такмил дода мешаванд. Мисоли равшани он биниши мошинӣ дар барномаҳои назорати сифат мебошад. Системаҳои анъанавии биниши мошинӣ тасвирҳоро тавассути компютерҳои ҳамгирошуда ё дискретӣ, ки бо нармафзори махсус муҷаҳҳаз шудаанд, коркард мекунанд, ки параметрҳо ва остонаҳои пешакӣ муайяншударо (масалан, контрасти баланд) арзёбӣ мекунанд, то муайян кунанд, ки оё объектҳо нуқсон доранд ё не. Дар бисёр мавридҳо (масалан, ҷузъҳои электронӣ бо шаклҳои гуногуни ноқилӣ), шумораи мусбатҳои бардурӯғ хеле зиёд аст.
Аммо, ин системаҳо тавассути зеҳни сунъӣ эҳё карда мешаванд. Масалан, провайдери мошинҳои саноатӣ, Cognex, Vision, дар моҳи июли соли 2021 як воситаи нави омӯзиши амиқ (Vision Pro Deep Learning 2.0)-ро баровард. Воситаҳои нав бо системаҳои анъанавии биниш муттаҳид мешаванд ва ба корбарони ниҳоӣ имкон медиҳанд, ки омӯзиши амиқро бо асбобҳои анъанавии биниш дар як барнома якҷоя кунанд, то ба муҳитҳои тиббӣ ва электронии серталаб, ки ченкунии дақиқи харошидан, ифлосшавӣ ва дигар нуқсонҳоро талаб мекунанд, ҷавобгӯ бошанд.
Омили 4: Таҷҳизоти саноатии AIoT такмил дода мешавад
Чипҳои зеҳни сунъӣ босуръат такмил меёбанд.
Чипҳои сахтафзори дарунсохт бо суръати баланд рушд мекунанд ва имконоти гуногун барои дастгирии таҳия ва ҷойгиркунии моделҳои зеҳни сунъӣ мавҷуданд. Намунаҳо навтарин воҳидҳои коркарди графикаи NVIDIA (Gpus), A30 ва A10-ро дар бар мегиранд, ки моҳи марти соли 2021 муаррифӣ шуданд ва барои ҳолатҳои истифодаи зеҳни сунъӣ, ба монанди системаҳои тавсиядиҳӣ ва системаҳои биниши компютерӣ мувофиқанд. Мисоли дигар воҳидҳои коркарди Tensors насли чоруми Google (TPus) мебошанд, ки схемаҳои пуриқтидори интегралии махсус (ASIC) мебошанд, ки метавонанд то 1000 маротиба самаранокӣ ва суръати бештарро дар таҳия ва ҷойгиркунии модел барои сарбориҳои мушаххаси зеҳни сунъӣ (масалан, муайян кардани объект, таснифи тасвир ва меъёрҳои тавсия) ба даст оранд. Истифодаи сахтафзори махсуси зеҳни сунъӣ вақти ҳисобкунии моделро аз рӯзҳо то дақиқаҳо кам мекунад ва дар бисёр мавридҳо тағйирдиҳандаи бозӣ буданаш исбот шудааст.
Сахтафзори пуриқтидори зеҳни сунъӣ фавран тавассути модели пардохти истифода дастрас аст.
Корхонаҳои бузургҷусса пайваста серверҳои худро навсозӣ мекунанд, то захираҳои компютериро дар абр дастрас кунанд, то корбарони ниҳоӣ барномаҳои саноатии зеҳни сунъиро амалӣ кунанд. Масалан, дар моҳи ноябри соли 2021, AWS нашри расмии нусхаҳои охирини худ дар асоси GPU, Amazon EC2 G5-ро, ки аз ҷониби NVIDIA A10G Tensor Core GPU кор мекунад, барои як қатор барномаҳои ML, аз ҷумла муҳаррикҳои биниш ва тавсияи компютерӣ, эълон кард. Масалан, провайдери системаҳои ошкоркунӣ Nanotronics аз намунаҳои Amazon EC2 аз ҳалли назорати сифати худ дар асоси зеҳни сунъӣ барои суръат бахшидан ба талошҳои коркард ва ба даст овардани сатҳи дақиқтари ошкоркунӣ дар истеҳсоли микрочипҳо ва нанонайчаҳо истифода мебарад.
Хулоса ва дурнамо
Зеҳни сунъӣ аз корхона берун меояд ва он дар барномаҳои нав, ба монанди PdM-и зеҳни сунъӣ ва ҳамчун такмилдиҳии нармафзор ва ҳолатҳои истифодаи мавҷуда, ҳама ҷо хоҳад буд. Корхонаҳои калон якчанд ҳолатҳои истифодаи зеҳни сунъиро ҷорӣ мекунанд ва дар бораи муваффақият гузориш медиҳанд ва аксари лоиҳаҳо бозгашти баланди сармоягузорӣ доранд. Дар маҷмӯъ, афзоиши абр, платформаҳои IOT ва чипҳои пуриқтидори зеҳни сунъӣ платформаеро барои насли нави нармафзор ва беҳсозӣ фароҳам меорад.
Вақти нашр: 12 январи соли 2022