


Gigafactory: Die Rolle künstlicher Intelligenz bei der Gestaltung der Zukunft der Fertigung
Die Integration von Fertigung und künstlicher Intelligenz (KI) hat eine neue Ära moderner industrieller Innovation eröffnet. An der Spitze dieser Bewegung stehen auf künstlicher Intelligenz basierende Supercomputing-Systeme, die traditionelle Fertigungsprozesse revolutionieren, die Effizienz steigern und neue Ebenen der Automatisierung und Personalisierung ermöglichen. Im Jahr 2022 wird der weltweite Markt für die Herstellung künstlicher Intelligenz 3,8 Milliarden US-Dollar erreichen und bis 2032 voraussichtlich etwa 68,36 Milliarden US-Dollar erreichen, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 33,5 % von 2023 bis 2032. In diesem Artikel wird erläutert, wie künstliche Intelligenz das Gesicht der Fertigung auf beispiellose Weise verändert.
Fertigungstransformation im digitalen Zeitalter
Die Bedeutung arbeitsintensiver Handarbeit und traditioneller Maschinen in der Fertigung hat allmählich abgenommen. Mit dem Aufkommen des digitalen Zeitalters treibt die Integration moderner Algorithmen der künstlichen Intelligenz und Supercomputer die Fertigung voran Die Branche befindet sich in einem tiefgreifenden Wandel. Intelligente Fabriken sind zu einer wichtigen Säule der heutigen Fertigungsindustrie geworden. Sie ermöglichen Maschinen, nahtlos zu kommunizieren und Entscheidungen in Echtzeit zu treffen, wodurch die Produktionseffizienz gesteigert und Abläufe rationalisiert werden. Der Einsatz dieser fortschrittlichen Technologie hat die Fertigungsindustrie in eine intelligentere und effizientere Richtung geführt, was enorme Entwicklungsmöglichkeiten und Herausforderungen mit sich bringt.
Eine der wichtigsten Auswirkungen der Technologie der künstlichen Intelligenz in der Fertigung ist ihre Fähigkeit, die Effizienz des gesamten Produktionsprozesses deutlich zu verbessern. Durch Algorithmen der künstlichen Intelligenz können Unternehmen Ineffizienzen und Engpässe in der Produktionskette zeitnah erkennen und so Prozesse optimieren und Ressourcenverschwendung reduzieren. Dieser datengesteuerte Ansatz senkt nicht nur die Produktionskosten und verbessert die Produktionseffizienz, sondern steigert auch die Nachhaltigkeit und Rentabilität der Fertigungsindustrie. Durch die Erkennung und Analyse großer Datenmengen, die von Sensoren, Geräten und Maschinen generiert werden, helfen Systeme der künstlichen Intelligenz Unternehmen, eine höhere Produktionseffizienz zu erreichen und die Fertigungsindustrie zu einer intelligenteren und nachhaltigeren Entwicklung zu bewegen.
Nachdem wir verstanden haben, wie das Zeitalter der künstlichen Intelligenz die Fertigung neu definiert, werfen wir einen Blick auf einige praktische Anwendungen künstlicher Intelligenz in der Fertigung.
Anwendungsfelder von Super Computing mit künstlicher Intelligenz in der Fertigungsindustrie
Super Computing mit künstlicher Intelligenz hat die Fertigungsindustrie tiefgreifend verändert und den Produktionsprozess effizienter, flexibler und intelligenter gemacht. Hier sind einige der wichtigsten Anwendungsbereiche:
- Digitale Zwillinge: Der Einsatz künstlicher Intelligenz zur Erstellung digitaler Zwillinge in der Fertigung ist ein innovativer Ansatz, der künstliche Intelligenz mit digitaler Zwillingstechnologie kombiniert, um das Design, die Produktion und die Wartung von Produkten zu revolutionieren Methode. Ein digitaler Zwilling ist eine virtuelle Kopie eines physischen Produkts, Prozesses oder Systems, die für verschiedene Zwecke verwendet werden kann, einschließlich Simulation, Analyse und Steuerung. Durch die Ergänzung durch künstliche Intelligenz werden diese digitalen Zwillinge zu dynamischen Werkzeugen, die lern- und anpassungsfähig sind und beispiellose Einblicke und Vorhersagemöglichkeiten bieten.
- KI-gestützte digitale Zwillinge können schnell Prototypen erstellen und neue Designs in einer virtuellen Umgebung testen. Dies ermöglicht es Herstellern, mit verschiedenen Materialien, Designs und Prozessen zu experimentieren, ohne dass physische Prototypen erforderlich sind, was Zeit und Kosten erheblich reduziert. Durch die Simulation verschiedener Szenarien und Bedingungen können KI-Algorithmen die Leistung eines Designs analysieren und Optimierungsempfehlungen abgeben, was zu effizienteren und effektiveren Produkten führt.
- Predictive Analytics: Der Einsatz künstlicher Intelligenz in der Fertigung stellt Predictive Analytics für Unternehmen einen großen Fortschritt dar, um Wartungsbedarf vorherzusagen, Produktionsprozesse zu optimieren und die Gesamteffizienz zu verbessern. Mit Hilfe enormer Verarbeitungs- und Rechenleistung trainierte Algorithmen der künstlichen Intelligenz können Daten von Maschinensensoren analysieren, um Anomalien zu erkennen, die auf mögliche Ausfälle hinweisen können. Durch die Berücksichtigung dieser frühen Anzeichen kann die Wartung durchgeführt werden, bevor ein Fehler auftritt, wodurch Ausfallzeiten minimiert werden.
Darüber hinaus können leistungsstarke Modelle der künstlichen Intelligenz die verbleibende Lebensdauer von Geräten vorhersagen und so eine bessere Planung von Wartungsplänen und Budgetzuweisungen ermöglichen. Dadurch wird sichergestellt, dass Maschinen nur bei Bedarf gewartet werden, wodurch unnötige Wartungskosten reduziert werden. Einige Beispiele aus der Praxis für vorausschauende Wartung in der Fertigung sind die Vibrationsüberwachung in CNC-Werkzeugmaschinen, die Temperaturverfolgung in Motoren, die Ölqualität in Hydrauliksystemen, die Luftdrucküberwachung in pneumatischen Systemen, die Verschleißanalyse in Förderbändern usw.
Der Einsatz von Supercomputing mit künstlicher Intelligenz in der Fertigung ist wie eine Fabrik mit einem sechsten Sinn, der Ausfälle vorhersehen kann, bevor sie überhaupt auftreten, und so Millionen von Dollar einsparen. Das Potenzial des Marktes für vorausschauende Wartung kann daran gemessen werden, dass der Markt für vorausschauende Wartung von 5,93 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023 auf 32,2 Milliarden US-Dollar im Jahr 2030 ansteigen wird, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 27,4 % von 2024 bis 2030.
- Qualitätskontrolle: Das Bildverarbeitungssystem mit künstlicher Intelligenz kann Produkte in der Produktionslinie in Echtzeit prüfen und Fehler identifizieren, die für das menschliche Auge möglicherweise nicht sichtbar sind. Dadurch wird sichergestellt, dass nur Produkte, die den Qualitätsstandards entsprechen, zum Kunden gelangen und so der Ruf der Marke gestärkt wird. Maschinelles Sehen ist eine Form der industriellen Automatisierung, die zur Inspektion, Klassifizierung und Roboterführung eingesetzt wird. Die Idee besteht darin, eine Kombination aus Beleuchtung, Kameras und Software zu nutzen, um Informationen aus aufgenommenen Bildern zu extrahieren.
Diese Informationen können ein einfaches Go/No-Go-Signal oder eine komplexe Identität, Richtung und Position jedes Objekts im Bild sein. Während maschinelles Sehen selbst keine künstliche Intelligenz beinhaltet, werden die beiden Technologien immer enger miteinander verknüpft, da Entwickler auf neuronale Netze zurückgreifen, um maschinelle Bildverarbeitungsalgorithmen zu verbessern und ihre Genauigkeit zu verbessern. Beispielsweise hat Audi in seinem Werk Neckarsulm in Deutschland damit begonnen, künstliche Intelligenz für die Qualitätskontrolle von Punktschweißungen einzusetzen. Bevor die Bildverarbeitung zum Einsatz kam, mussten die Mitarbeiter die Schweißnahtqualität manuell per Ultraschall prüfen und Stichproben entnehmen.
- Supply-Chain-Optimierung: Dazu gehören die Schlüsselprozesse der Bedarfsprognose und Logistikoptimierung. Auf Supercomputern mit künstlicher Intelligenz trainierte Algorithmen können Markttrends, historische Verkaufsdaten und andere Parameter analysieren, um die zukünftige Produktnachfrage genauer vorherzusagen. Dies trägt zur Optimierung der Lagerbestände bei und verringert das Risiko von Fehlbeständen oder Überbeständen. Darüber hinaus können prädiktive Analysen die Liefereffizienz verbessern und die Transportkosten senken, indem Routen und Lieferpläne auf der Grundlage erwarteter Bestellungen, Verkehrsbedingungen und anderer Variablen optimiert werden.
Zusammenfassung
Das Potenzial und die Vorteile des Einsatzes künstlicher Intelligenz in der Fertigung sind enorm, vorausgesetzt, dass einige Herausforderungen, wie Infrastruktur und Investitionen, Datenmanagement und Qualifikationslücken, angemessen angegangen werden. Wenn die oben genannten Herausforderungen lösen kann, dann wird erwartet, dass die Technologie die Fertigung in eine neue Ära katapultiert, Lösungen für langfristige Herausforderungen bietet und neue Möglichkeiten für Innovation und Effizienz eröffnet. Da sich die Technologie weiterentwickelt, wird erwartet, dass ihr Einfluss auf die Fertigung zunehmen und ganze Branchen umgestalten wird.
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Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

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