Industrie 4.0 : la prochaine étape de l'automatisation
La troisième révolution industrielle a introduit les ordinateurs dans les processus industriels, ce qui en a fait un outil important dans la fabrication, la logistique et la prestation de services. Dans le cadre de l’Industrie 4.0, les ordinateurs bénéficieront d’une plus grande connectivité, d’une plus grande autonomie et s’efforceront de construire des systèmes industriels plus indépendants et efficaces.
Nous sommes dans une nouvelle période de transformation, qui, selon les experts en technologie et les économistes, pourrait être la prochaine grande révolution de la technologie humaine, c'est-à-dire l'Industrie 4.0, où l'IA, le cloud et les technologies de données peuvent être utilisées pour améliorer l'industrie grâce à des processus d'application complexes. . Il y a eu d’abord l’âge de pierre, puis l’âge du fer et maintenant la révolution industrielle.
Les historiens choisissent de définir la chronologie du progrès humain à travers notre relation aux outils, et pour cause. La technologie a toujours été l’indicateur le plus précis du progrès humain et, contrairement aux indicateurs socioculturels ou philosophiques, elle a toujours été orientée vers la croissance.
Tous les quelques siècles, ces progrès atteindront un niveau critique et nous connaîtrons une révolution qui change non seulement les secteurs et les industries mais la société dans son ensemble, nous l'appelons la révolution industrielle - la vapeur, l'électricité, puis la fabrication informatisée.
Nous sommes dans une autre période de transition. Une révolution si répandue et si dramatique que les technologues et les économistes pensent qu’elle pourrait être la prochaine grande révolution de la technologie humaine.
Qu’est-ce que l’Industrie 4.0 ?
La troisième révolution industrielle a introduit les ordinateurs dans les processus industriels, ce qui en a fait un outil important dans la fabrication, la logistique et la prestation de services. Dans le cadre de l’Industrie 4.0, les ordinateurs bénéficieront d’une plus grande connectivité, d’une plus grande autonomie et s’efforceront de construire des systèmes industriels plus indépendants et efficaces.
Un scénario possible est l'intégration de technologies telles que l'IoT, l'architecture cloud, le big data et l'intelligence artificielle pour construire une « usine intelligente » hautement automatisée capable de gérer plusieurs aspects de la fourniture de produits/services, de la création au consommateur. Les usines seront gérées via un réseau informatique qui communiquera entre elles et ajustera la production en fonction de mesures de données hautement intégrées. En conséquence, nos processus de production/prestation de services deviendront plus efficaces et nécessiteront moins de temps, de main-d’œuvre et de ressources.
L'Industrie 4.0 a été proposée pour la première fois en Allemagne et promue en 2015 par Klaus Schwab, économiste et fondateur du Forum économique mondial. Depuis lors, il est entré dans le lexique de nombreux décideurs politiques du monde entier axés sur la technologie. Produktion2030 en Suède, Society5.0 au Japon et Industria4.0 en Italie sont tous des exemples de stratégies Industrie 4.0. Aux États-Unis, l’Industrielle Internet Alliance s’efforce d’accélérer l’application de l’IoT dans l’industrie.
Comment pouvons-nous tirer parti de l’Industrie 4.0 ?
Imaginez une usine qui automatise tous les aspects de la production. Gérés par une intelligence artificielle autonome et utilisant un processus décisionnel basé sur la science des données, par exemple, les matières premières peuvent être importées, les produits fabriqués et préparés pour l’expédition sans interférence humaine. Pensez au fonctionnement d’une « usine intelligente » dans le monde réel :
Sur la base des données collectées sur le comportement des consommateurs, l’intelligence artificielle de l’usine détermine quels produits les consommateurs sont les plus susceptibles d’acheter. Amazon, par exemple, utilise l'intelligence artificielle sur son site de commerce électronique pour mieux prédire le comportement des consommateurs et fournir de meilleures recommandations pour de futurs achats.
Sur la base de ces informations consommateur, l'usine déterminera la quantité de matières premières nécessaire. L’intelligence artificielle est déjà une réalité dans le domaine des achats, et des conglomérats comme ExxonMobil investissent massivement pour développer davantage ce domaine.
L'automatisation de la production est devenue une réalité dans de nombreuses industries, comme l'industrie automobile. Les données des consommateurs peuvent également être utilisées pour personnaliser les produits.
Une fois le produit fabriqué selon les spécifications, AI le préparera pour l’expédition.
Le plus important est que presque toutes ces technologies d'intelligence artificielle peuvent être construites et entretenues à l'aide d'une architecture cloud, ce qui réduit considérablement les frais physiques et les rend accessibles depuis n'importe où dans le monde.
La fabrication de bout en bout, de l'application à la livraison, est entièrement prise en charge par la « smart factory ».
Naturellement, ce niveau de connectivité s’accompagnera d’un besoin accru de cybersécurité renforcée. Les entreprises devront investir pour maintenir leur cybersécurité à jour et être en mesure de faire face aux cybermenaces. La demande stimule l’invention, et le besoin d’une plus grande sécurité stimulera l’innovation en matière de cybersécurité à tous les niveaux.
Aujourd’hui, les technologies de l’intelligence artificielle, du cloud computing, de la cybersécurité et de la science des données peuvent faire de cela une réalité. La seule chose qui manque est la capacité de relier les trois domaines en un tout efficace. C’est là que les progrès continus de l’Industrie 4.0 en matière de technologies IoT et Internet des systèmes (IoS) peuvent jouer un rôle dans la création de réseaux connectés de bout en bout.
L'industrie 4.0 s'adresse à tout le monde
Ceci est un exemple simple d'une idée plus complexe. L’intelligence artificielle, le cloud et les technologies de données peuvent être utilisés pour améliorer les processus industriels, avec des applications bien plus complexes et allant bien au-delà de la fabrication de biens de consommation.
La technologie industrielle a toujours permis aux entreprises d'identifier et de corriger les défauts des processus de développement et de livraison. Avec les progrès du Big Data et de l’analyse des données, nous entrons dans une ère où les entreprises peuvent prédire avec précision les pannes et où l’intelligence artificielle peut prendre des mesures pour les prévenir.
L'Industrie 4.0 démocratise également ces technologies et les rend plus largement applicables. Aujourd’hui, le coût de l’intelligence artificielle de haute qualité, des serveurs cloud et des analyses de données complexes a considérablement diminué, permettant aux entreprises de toutes tailles de lancer des initiatives Industrie 4.0.
L'application de ce type de business intelligence ne se limite plus à l'optimisation de l'atelier ou de la chaîne de production. Il peut être utilisé partout où les systèmes d'entreprise collectent des données de performances à partir d'objets du monde réel, ce qui peut aider les entreprises à réduire leurs coûts énergétiques, à améliorer la sécurité et à éviter le gaspillage partout dans l'entreprise.
Embrassez l'avenir avec l'Industrie 4.0
L'Industrie 4.0 offre aux propriétaires d'entreprise un plus grand contrôle et une plus grande visibilité sur tous les aspects de leurs opérations et leur permet d'exploiter les données instantanées pour augmenter la productivité, améliorer les processus et stimuler la croissance.
Il faut du temps pour répondre aux exigences de la technologie de l'Industrie 4.0 et profiter de ses innombrables possibilités. Cela demande du temps, des ressources importantes et des talents clés, comme pour toute croissance dynamique. Cependant, si les entreprises prennent le temps d’élaborer une stratégie solide et une feuille de route de déploiement, elles peuvent commencer leur intégration à l’Industrie 4.0 et tracer une voie constante pour l’avenir.
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Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
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Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
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Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
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Selon les informations de ce site Web du 5 juillet, GlobalFoundries a publié un communiqué de presse le 1er juillet de cette année, annonçant l'acquisition de la technologie de nitrure de gallium (GaN) et du portefeuille de propriété intellectuelle de Tagore Technology, dans l'espoir d'élargir sa part de marché dans l'automobile et Internet. des objets et des domaines d'application des centres de données d'intelligence artificielle pour explorer une efficacité plus élevée et de meilleures performances. Alors que des technologies telles que l’intelligence artificielle générative (GenerativeAI) continuent de se développer dans le monde numérique, le nitrure de gallium (GaN) est devenu une solution clé pour une gestion durable et efficace de l’énergie, notamment dans les centres de données. Ce site Web citait l'annonce officielle selon laquelle, lors de cette acquisition, l'équipe d'ingénierie de Tagore Technology rejoindrait GF pour développer davantage la technologie du nitrure de gallium. g
