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Cinq façons de surmonter les défis de mise en œuvre des robots intelligents
Cinq façons de surmonter les défis de mise en œuvre des robots intelligents
Les robots intelligents sont de plus en plus populaires dans le monde des affaires.
Les robots intelligents présentent de multiples avantages, tels qu'une efficacité accrue, une précision et une rentabilité accrues. La robotique d'entreprise intelligente peut relever avec succès les défis de mise en œuvre, en particulier lorsqu'elle est intégrée à des technologies avancées.
Ces dernières années, des entreprises de tous horizons se sont appuyées sur des technologies avancées telles que l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'Internet des objets pour améliorer leurs opérations. Aujourd’hui, de nombreuses entreprises intègrent ces technologies de pointe à des robots intelligents pour les rendre plus autonomes, intelligents et adaptables. Le rôle des robots intelligents orientés entreprise dans l’avancement de l’automatisation industrielle ne peut être sous-estimé. Selon une étude, plus de 88 % des entreprises ont l'intention d'investir dans la technologie robotique intelligente pour optimiser leurs opérations.
L'une des principales raisons pour lesquelles les robots intelligents deviennent de plus en plus populaires est qu'ils peuvent être facilement utilisés dans un large éventail d'industries telles que la fabrication, les transports, la logistique, la sécurité publique, les soins de santé, etc. Cette technologie a le potentiel de changer complètement la façon dont les entreprises travaillent, car elle ouvre de toutes nouvelles opportunités en matière d’automatisation, de productivité et d’innovation.
Pour libérer pleinement le potentiel de la robotique intelligente pour votre entreprise, vous devez d'abord comprendre de quoi il s'agit.
Introduction aux robots intelligents
Un robot intelligent est un système robotique avancé équipé de capteurs, de logiciels et de capacités d'intelligence artificielle. Il est conçu pour fonctionner de manière autonome ou en collaboration avec des humains pour effectuer diverses tâches.
Les robots intelligents peuvent détecter et s'adapter à l'environnement en temps réel. Il peut même prendre des décisions de manière autonome sur la base des données collectées par des capteurs et effectuer des tâches complexes sans aucune intervention humaine. Il peut communiquer avec d’autres machines ainsi qu’avec les humains, notamment lorsqu’il est associé à des technologies avancées telles que l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique.
Les entreprises utilisent couramment des robots intelligents dans divers domaines pour améliorer leur efficacité, réduire leurs coûts et améliorer leur précision. L'intégration de la robotique intelligente aux processus existants est un défi lorsqu'il s'agit d'appliquer la technologie à n'importe quelle entreprise.
Robots intelligents d'entreprise : comment surmonter les défis de mise en œuvre
L'un des principaux défis auxquels les entreprises sont confrontées en matière de robots intelligents est de les mettre en œuvre dans leurs opérations. Cela devient particulièrement difficile lorsque les entreprises doivent apprendre à leurs employés comment l'utiliser.
Voici 5 façons dont les entreprises peuvent utiliser la robotique intelligente pour surmonter les défis de mise en œuvre :
1. Un plan clair
Les entreprises doivent avoir un plan clair avant de mettre en œuvre des robots intelligents pour définir des objectifs spécifiques. Ce plan nécessite une évaluation approfondie des processus et flux de travail actuels et l'élaboration d'une feuille de route pour intégrer la robotique dans ces processus, expliquant comment et pourquoi.
2. Choisissez le bon robot
Dans la société moderne, il existe différents types de robots intelligents, chacun avec des caractéristiques et des fonctions uniques qui aident à résoudre des problèmes spécifiques. Afin d’automatiser les tâches, les entreprises doivent évaluer leurs besoins afin de choisir le robot le plus adapté.
3. Proposer une formation aux employés
Les robots intelligents ne peuvent vraiment fonctionner que lorsque les employés savent les utiliser efficacement. Pour relever le défi de la mise en œuvre de la formation des employés, les entreprises peuvent proposer une formation complète afin que les employés apprennent à travailler avec des robots. La formation doit également inclure la manière de résoudre tout problème pouvant survenir lors de l'utilisation du robot.
4. Mise en œuvre progressive
L'utilisation de tous les robots intelligents en même temps peut prêter à confusion et entraîner une série de problèmes, notamment des difficultés à comprendre leur fonctionnement. Pour relever ce défi, les entreprises doivent mettre en œuvre les robots par étapes. Vous pouvez commencer par des tâches plus simples, puis passer progressivement à des tâches plus complexes.
5. Surveiller et évaluer les performances
Les entreprises doivent régulièrement surveiller et évaluer les performances des robots intelligents pour obtenir les résultats attendus. De plus, cela permet d'identifier les problèmes ou les domaines qui nécessitent des améliorations et permet à l'entreprise de procéder à des ajustements si nécessaire.
Résumé
Dans l’ensemble, la robotique intelligente d’entreprise s’est avérée être un outil bénéfique dans tous les secteurs. Pour surmonter les défis associés à la mise en œuvre, les entreprises doivent planifier, former et évaluer correctement les problèmes afin d’en tirer les avantages.
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Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
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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
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.
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
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
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L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
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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
