インダストリー 4.0: オートメーションの次の段階
第 3 次産業革命によりコンピューターが産業プロセスに導入され、コンピューターは製造、物流、サービス提供における重要なツールとなりました。インダストリー 4.0 の下では、コンピューターはより優れた接続性と自律性を獲得し、より独立した効率的な産業システムの構築に努めます。
私たちは新たな変革期にいます。テクノロジーの専門家や経済学者は、これが人間のテクノロジーにおける次の大きな革命である可能性があると言っています。つまり、インダストリー 4.0、AI、クラウド、データ テクノロジーは、複雑なアプリケーションを通じて産業プロセスを改善するために使用されます。最初に石器時代があり、次に鉄器時代があり、そして今は産業革命です。
歴史家は、私たちとツールとの関係を通じて人類の進歩のタイムラインを定義することを選択しましたが、それには十分な理由があります。テクノロジーは常に人類の進歩を示す最も正確な指標であり、社会文化的指標や哲学的指標とは異なり、常に成長の方向を向いてきました。
数世紀ごとに、この進歩は臨界レベルに達し、部門や産業だけでなく社会全体を変える革命、いわゆる産業革命、つまり蒸気、電気、そしてコンピューター化された製造を経験することになります。 。
私たちは新たな過渡期にいます。この革命は非常に広範かつ劇的であるため、技術者や経済学者は、これが人類のテクノロジーにおける次の大きな革命になる可能性があると信じています。
インダストリー 4.0 とは何ですか?
第三次産業革命によりコンピューターが産業プロセスに導入され、コンピューターは製造、物流、サービス提供における重要なツールとなりました。インダストリー 4.0 の下では、コンピューターはより優れた接続性と自律性を獲得し、より独立した効率的な産業システムの構築に努めます。
考えられるシナリオの 1 つは、モノのインターネット、クラウド アーキテクチャ、ビッグデータ、人工知能などのテクノロジーを統合して、製品/サービスの製造から納品までを処理できる高度に自動化された「スマート ファクトリー」を構築することです。消費者 多くの側面。工場は相互に通信し、高度に統合されたデータ指標に基づいて生産を調整するコンピューター ネットワークを介して稼働します。その結果、当社の生産/サービス提供プロセスはより効率的になり、時間、労力、リソースの消費が軽減されます。
インダストリー 4.0 はドイツで最初に提案され、2015 年に経済学者であり世界経済フォーラムの創設者であるクラウス シュワブによって推進されました。それ以来、この用語は世界中の多くのテクノロジーに焦点を当てた政策立案者の用語集に加わりました。スウェーデンの Produktion2030、日本の Society5.0、イタリアの Industria4.0 はすべて、インダストリー 4.0 戦略の例です。米国では、Industrial Internet Alliance が産業における IoT の適用を加速するために取り組んでいます。
インダストリー 4.0 をどのように活用すればよいでしょうか?
生産のあらゆる側面を自動化する工場を想像してみてください。自律型人工知能によって実行され、データサイエンスに基づいた意思決定を使用することで、たとえば、人間の介入なしに原材料の輸入、製品の製造、出荷の準備が可能になります。現実世界で「スマート ファクトリー」がどのように機能するかを考えてみましょう。消費者の行動から収集されたデータに基づいて、工場の人工知能が消費者がどの製品を購入する可能性が最も高いかを判断します。たとえば、Amazon は、自社の電子商取引サイトで人工知能を使用して、消費者の行動をより正確に予測し、将来の購入についてより適切な推奨事項を提供できるようにしています。
この消費者情報に基づいて、工場は必要な原材料の量を決定します。人工知能は調達分野においてすでに現実のものとなっており、エクソンモービルなどの複合企業はこの分野をさらに発展させるために多額の投資を行っています。
生産自動化は、自動車業界などの多くの業界で現実になりました。消費者データは製品のカスタマイズにも使用できます。
製品が仕様に従って製造されると、AI が出荷の準備をします。
最も重要なことは、これらの人工知能テクノロジーのほぼすべてがクラウド アーキテクチャを使用して構築および維持できるため、物理的なオーバーヘッドが大幅に削減され、世界中のどこからでもアクセスできることです。
申請から納品までのエンドツーエンドの製造を「スマートファクトリー」が担当します。
当然のことながら、このレベルの接続には、強力なサイバーセキュリティの必要性が高まります。企業はサイバーセキュリティを最新の状態に保ち、サイバー脅威に対処できるようにするために投資する必要があります。需要が発明を推進し、セキュリティ強化の必要性が全体的なサイバーセキュリティの革新を推進します。
今日、人工知能、クラウド コンピューティング、サイバーセキュリティ、データ サイエンス テクノロジによって、これが現実になります。唯一欠けているのは、3 つの領域すべてを効率的な全体に接続する機能です。ここで、IoT およびシステムのインターネット (IoS) テクノロジーにおけるインダストリー 4.0 の継続的な進歩が、エンドツーエンドの接続されたネットワークの構築に役割を果たすことができます。
インダストリー 4.0 はすべての人のためのものです
これは、より複雑なアイデアの単純な例です。人工知能、クラウド、データテクノロジーを使用して産業プロセスを改善することができ、そのアプリケーションははるかに複雑で、消費財の製造をはるかに超えて拡張されます。
産業テクノロジーは常に、企業が開発と提供のプロセスにおける欠陥を特定し、修正することを可能にしてきました。ビッグデータとデータ分析の進歩により、企業が障害を正確に予測し、人工知能が障害を防ぐための措置を講じることができる時代に入りつつあります。
インダストリー 4.0 は、これらのテクノロジーを民主化し、より広く適用できるようにします。現在、高品質の人工知能、クラウド サーバー、複雑なデータ分析のコストが大幅に低下し、ほぼあらゆる規模の企業がインダストリー 4.0 への取り組みを開始できるようになりました。
この種のビジネス インテリジェンスの適用は、もはや作業現場や生産ラインの最適化に限定されません。これは、ビジネス システムが現実世界のオブジェクトからパフォーマンス データを収集するあらゆる場所で使用でき、企業のエネルギー コストの削減、安全性の強化、セキュリティの向上、企業内のあらゆる場所での無駄の防止に役立ちます。
インダストリー 4.0 で未来を受け入れる
インダストリー 4.0 により、経営者は業務のあらゆる側面をより詳細に制御し、可視化できるようになり、インスタント データを活用して生産性を向上させ、プロセスを改善し、増加を促進できるようになります。
インダストリー 4.0 テクノロジーの要求を満たし、その無数の可能性を活用するためにスケールアップするには時間がかかります。すべてのダイナミックな成長と同様に、これには時間、多大なリソース、主要な人材が必要です。ただし、時間をかけてしっかりとした戦略と導入ロードマップを策定すれば、企業はインダストリー 4.0 の統合を開始し、将来に向けて着実な進路を描くことができます。
以上がインダストリー 4.0: オートメーションの次の段階の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

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