


L'intelligence artificielle donne du pouvoir à ChatGPT et aux fabricants
ChatGPT peut simplifier ce processus en interprétant de grandes quantités de données provenant de divers capteurs. Voici trois façons dont l'IA est utilisée pour transformer les entreprises manufacturières, ainsi que des technologies telles que ChatGPT. Comment améliorer les avantages de l'intelligence artificielle.
1. Renforcer le contrôle qualité de la ligne de production
car il peut garantir que le produit répond les spécifications et normes requises, le contrôle de la qualité est donc un aspect important du processus de fabrication. Traditionnellement, les contrôles qualité sont effectués par des opérateurs humains, ce qui prend du temps et est sujet aux erreurs. Après réécriture : le processus d'assurance qualité peut être amélioré car l'IA peut automatiser le traitement et réduire les erreurs. En entraînant l'algorithme sur des images de produits présentant des défauts connus, le système peut apprendre à identifier des défauts similaires dans les futurs produits, ce qui peut réduire considérablement le besoin d'intervention humaine et accélérer le processus d'inspection qualité.
Grâce à l'intelligence artificielle, les travailleurs de la chaîne de production peuvent effectuer une formation continue sur les modèles pour détecter les défauts que les algorithmes pourraient ignorer. La technologie peut être utilisée à toutes les étapes du processus de fabrication, de l’inspection des matières premières à l’inspection du produit final.
Traditionnellement, ces modèles d'IA ne sont pas faciles à interagir car ils nécessitent une maintenance par des experts en données et un très haut niveau de réglage fin, ce qui peut nécessiter du temps et des ressources. type intensif. ChatGPT en tant que modèle de langage peut combler cette lacune car il fournit une méthode basée sur le langage naturel pour entraîner le modèle à identifier de nouveaux défauts. De plus, cela peut aider les organisations à identifier les problèmes difficiles à détecter dans les lignes de production qui entraînent des défauts.
2. Jumeau numérique
Un jumeau numérique est une réplique virtuelle d'un produit physique, d'un processus ou système utilisé pour simuler et tester les produits avant leur fabrication, permettant aux fabricants d’identifier et de corriger tout problème avant le début du processus de production physique.
L'intelligence artificielle peut améliorer la précision et la fiabilité des jumeaux numériques en analysant de grandes quantités de données collectées à partir de capteurs, de caméras et d'autres sources pour créer des jumeaux numériques plus précis et plus précis . Jumeau numérique détaillé. Grâce à des jumeaux numériques alimentés par la technologie de l’intelligence artificielle, il est possible de prédire le comportement d’un produit dans différentes conditions, telles que des changements de température, d’humidité ou de pression. Les fabricants peuvent simuler ces conditions pour identifier les problèmes potentiels et effectuer les ajustements nécessaires avant qu'ils ne surviennent.
La création de ces simulations nécessite une planification approfondie et de multiples itérations, ainsi que le fardeau de l'interprétation des données. Des modèles tels que ChatGPT peuvent synthétiser et interpréter de grandes quantités de données de ces simulations et fournir des informations aux équipes, permettant aux fabricants de définir des normes pour ces simulations et d'exiger des modèles basés sur ChatGPT pour créer toutes les données de configuration tout en introduisant des modifications dans ces simulations conçues pour tester. Les jumeaux numériques alimentés par des modèles comme
ChatGPT peuvent également créer des programmes de formation des employés en créant des modules interactifs qui simulent des scénarios réels pour que les employés puissent s'entraîner et apprendre sans le coût supplémentaire de mettre en place un environnement de pratique réel.
3. Prévision et prévision de maintenance
En utilisant des données historiques, l'intelligence artificielle peut prédire quand un actif Des réparations pourront être nécessaires pour aider les utilisateurs à planifier en conséquence. Mais désormais, il peut également analyser les données collectées par les capteurs enregistrant des mesures telles que les niveaux de vibration, la température et l'humidité pour identifier des modèles et des anomalies qui indiquent un dysfonctionnement possible de l'équipement.
ChatGPT peut simplifier ce processus en interprétant de grandes quantités de données provenant d'une variété de capteurs pour obtenir des résultats clés, permettant aux équipes de déterminer où les pannes peuvent se produire et d'identifier où les pannes peuvent se produire. se produire. Une action est requise avant la clôture.
Les avantages de l'intelligence artificielle dans le secteur manufacturier sont indéniables. L’introduction de systèmes d’intelligence artificielle peut aider les entreprises manufacturières à conserver un avantage concurrentiel sur un marché en évolution rapide. À mesure que l’industrie continue d’évoluer, l’utilisation de l’intelligence artificielle deviendra de plus en plus importante pour maintenir un avantage concurrentiel, et des modèles tels que ChatGPT permettront aux fabricants intelligents d’introduire l’intelligence artificielle dans la chaîne de production elle-même.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Le DALL-E 3 a été officiellement introduit en septembre 2023 en tant que modèle considérablement amélioré par rapport à son prédécesseur. Il est considéré comme l’un des meilleurs générateurs d’images IA à ce jour, capable de créer des images avec des détails complexes. Cependant, au lancement, c'était exclu

Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine

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.

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.

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

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

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

L’Open AI fait enfin son incursion dans la recherche. La société de San Francisco a récemment annoncé un nouvel outil d'IA doté de capacités de recherche. Rapporté pour la première fois par The Information en février de cette année, le nouvel outil s'appelle à juste titre SearchGPT et propose un c
