スマート製造の未来はどのようなものになるでしょうか?
スマート製造には製造業全体を改善する可能性があります。
モノのインターネット (IoT) とブロードバンド接続を組み合わせることで、人工知能と予測分析と最適化を使用して製造プロセスのあらゆる側面を監視できるスマート ファクトリーを構築できます。 。ただし、接続されるデバイスの数が増加すると、潜在的なセキュリティ リスクも増加するため、スマート ファクトリーの設計と実装ではサイバーセキュリティが重要な考慮事項になります。この記事では、スマート マニュファクチャリングの利点、スマート マニュファクチャリングを実現するための 5G の役割、デジタル資産を保護しサイバー脅威を防ぐためのサイバーセキュリティの重要性について説明します。
YuHelenYu は、AT&T
Business Talks を主催するゲストとして業界の思想的リーダーである Dez Blanchfield を招待し、スマートな意思決定を行うためのスマート製造、IoT、5G、MEC のエキサイティングな世界を一緒に探索しました。強力なネットワーク セキュリティを優先しながら、需要を予測し、ダウンタイムを防止するという利点があります。
以下はディスカッションの概要です:
Q1. スマート ファクトリーは実際にはどのようなものですか? 最良のシナリオは何ですか?
YuHelenYu: スマート ファクトリーとは、製造業務にスマート テクノロジーを適用することを意味します。 IoT、ビデオ インテリジェンス、5G などの接続ソリューションを通じて、予測分析を使用して情報に基づいた意思決定を行い、需要を予測し、ダウンタイムを防ぐことができます。私の理想的な工場は、ハッカーが狙う可能性のある脆弱性から保護するために、工場から遠隔作業者、サードパーティ ベンダー、ベンダーにまで及ぶ効果的なサイバーセキュリティ戦略を備えていることです。
Dez Blanchfield: 私はインフォグラフィックを使用して、スマートファクトリーの主要なコンポーネントを説明しています。スマート製造の主な推進力はデジタル技術と高速通信であり、どちらもイノベーションとデジタル化の推進力です。
Maryson W.: スマート ファクトリーは、サイバーセキュリティを強化することでエッジ コンピューティングを最大限に活用します。インダストリー 4.0 では、単なるチェックリスト、戦略、計画以上のフレームワークが必要です。デジタルトランスフォーメーションが最終的にはデジタル生き残りをかけた競争に進化するにつれて、最も困難な部分はインダストリー5.0になるでしょう。
Q2. 5G が「スマート ファクトリー」の促進剤と考えられるのはなぜですか?
YuHelenYu: 5G はより高い帯域幅とより低い遅延を提供し、マシン、センサー、カメラ、人々の間のリアルタイム通信を可能にするため、触媒となります。これにより、より多くのマシンがネットワークに接続して相互に通信できるようになり、生産プロセスをリアルタイムで最適化できます。 5G により、メーカーはセンサーを使用してサプライ チェーン内の在庫の位置と状態を追跡し、遅延を防止し、無駄を削減することができます。製造において拡張現実技術を使用できます。技術者は AR を使用して問題を視覚化し、解決できます。
Dez Blanchfield: データはスマート製造の触媒であるため、インダストリー 4.0 は、5G のような高速、信頼性、安全性、低遅延、高データ スループットのネットワークでのみ実現可能です。
メリソン W.: リトマス試験紙が始まりました。いつか人工知能にすべてを管理してもらいたいのであれば、今が行動を起こす時です。工場で不動産を手動で監視することが減れば、5G によって 4K セキュリティカメラへの扉が開かれる可能性があります。 5G は、IoT、産業用 IoT デバイス、デジタル ツインの運用の簡素化のバックボーンとして要約できます。
Q3. 5G と光ファイバーの違いは何ですか? より信頼性の高いネットワークの構築にどのように役立ちますか?
YuHelenYu: 5G、エッジ、Wi-Fi などの高度なワイヤレス テクノロジーにより、データ収集エンドポイントの接続の柔軟性を最大限に高めることができます。商用光ファイバーなどの高度なインターネット ソリューションは、リアルタイムの意思決定に必要な速度を構築するための高度なワイヤレス テクノロジーのバックボーンを作成します。
Dez Blanchfield: ここでの重要な点は、1 つは無線 (5G) テクノロジーであり、もう 1 つは「固定有線」 (光ファイバー) テクノロジーであるということです。これらは、製造現場に独特でありながら強力で価値のあるソリューションを提供します。
Q4. 企業が信頼性の高い製造ネットワークを構築するにはどのような専門知識が必要ですか?
YuHelenYu: すべてはビジネスの優先順位から始まります。必要な専門知識は、達成したいビジネス成果から始まり、次にそれを達成するために必要なテクノロジーです。私が考える優先分野には、人工知能、機械学習、IoT、ビッグデータ、分析などがあります。必要な専門知識を持つ適切なパートナーを選択することが重要です。
Dez Blanchfield: 成功を収めているスマート製造企業は、中核事業に集中しながら、将来のネットワークを設計、導入、管理するための適切なパートナーを選択します。
Maryson W.: ブロックチェーンが必要ない確率は 50% 未満です。
Q5.製造業のデジタル革命におけるサイバーセキュリティの役割は何ですか?
YuHelenYu: サイバーセキュリティは、製造業のデジタル革命において重要な役割を果たしています。製造施設では産業用 IoT デバイス、自動化システム、クラウド コンピューティングの導入が進むにつれて、サイバー脅威の攻撃対象領域が拡大しています。サイバーセキュリティ対策はデジタル資産を保護するための鍵です。ファイアウォール、侵入検知および防御システム、アクセス制御メカニズム、暗号化プロトコルを実装して、不正アクセス、データ漏洩、その他のサイバー脅威を防ぎます。多くの製造業者がコンポーネントやサービスをサードパーティのサプライヤーに依存しているため、製造業におけるサイバーセキュリティにはサプライ チェーンの保護も含まれます。
Dez Blanchfield:: セキュリティ、またはサイバーセキュリティは、製造業の発展において常に重要な役割を果たしてきましたが、現在ではデジタル革命の重要な要素となっています。
#Q6. メーカーにとってサイバーセキュリティと信頼性に対する最大の障壁は何ですか?
YuHelenYu: サイバーセキュリティに対する最大の障壁は、認識と専門知識の欠如に加え、より多くのデジタル技術が採用され、さまざまなデバイスやシステムが相互接続されるにつれて製造ネットワークが複雑化していることです。メーカーは、コストの認識や潜在的なリスクの理解不足により、安全性よりも生産目標の達成を優先する場合があります。さらに、サイバー攻撃はますます頻繁かつ複雑になり、ネットワークのセキュリティと信頼性に大きな課題をもたらしています。
Dez Blanchfield: デジタル変革の初期の障壁となるのは、多くの場合、教育や意識、そしてそれらを達成するための適切なツールやシステムのインテリジェントな設計と実装です。
Q7. MEC とは何ですか?また、製造ネットワークのセキュリティと信頼性において MEC はどのような役割を果たしますか?
YuHelenYu: MEC はマルチアクセス エッジ コンピューティングであり、企業顧客がデバイス、IP アドレス、顧客ポリシーに基づいてプライベート ワイヤレス ネットワーク キャンパス環境内の特定のデータ トラフィックを区別し、それをルーティングできるようにするマネージド サービスです。指定されたクライアント アプリケーション。これにより、工場はこのエッジ コンピューターに意思決定インテリジェンスを組み込むことができ、何をネットワーク上に残しておくかを決定できるようになります。固有のセキュリティ機能を優先します。工場内でインテリジェントな意思決定を行う装置です。これにより、エッジ コンピューティングがクラウド プロバイダーのネットワークのエッジではなくメーカーに近づきます。クラウド ネットワーキングのメリットを施設に直接もたらします。何を保持するかについて分散決定が行われるため、複雑さが軽減されます。
Dez Blanchfield: MEC は、デジタル テクノロジー、電気通信、データ分析、製造に関する洞察を強力に実現する企業であることが証明されています。
Maryson W.: モバイル エッジ コンピューティング (MEC) は、スマート ファクトリーをクラウドに接続するのに役立ちますが、選択できる自動化テクノロジが豊富にあるため、当然のことながら自己修復ネットワークが必要です。
未来のスマートファクトリーには、安全なネットワークと信頼性の高い接続が必要です。これには、デバイス レベル、ネットワーク レベル、エッジ、クラウドのセキュリティが含まれます。 AT&T によるこれらの重複する保護層は、リスクを軽減し、脅威の発生時に特定するのに役立ちます。
- サイバーセキュリティ戦略、計画および評価サービス
- DDoS 防御およびアプリケーション層セキュリティ
- マネージド ファイアウォール サービス
- AT&T グローバル セキュリティ ゲートウェイ
- クラウド セキュリティ ポリシーと評価
- 脅威の検出と対応ソリューション
現代の複雑さセキュリティ環境にはサイバーセキュリティの専門家が必要です。マネージド セキュリティ サービスは、社内の専門家をトレーニングしたり雇用したりするよりも簡単です。信頼できるエンタープライズ グレードのサービスの実績を持つベンダーを選択してください。
スマート製造の進化を受け入れ続ける中で、将来の成功を確実にするためには、セキュリティと接続性を優先することが重要です。サイバーセキュリティと信頼性の高いネットワークに関する AT&T の専門知識により、スマート ファクトリーは効率的、持続可能かつ安全に稼働できます。データ主導の洞察と技術の進歩がイノベーションと成功を促進する未来に向けて取り組みましょう。
以上がスマート製造の未来はどのようなものになるでしょうか?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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Rag と Sem-Rag を使用したコンテキスト拡張 AI コーディング アシスタント
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。
GenAI および LLM の技術面接に関する 7 つのクールな質問
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
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。
微調整によって本当に LLM が新しいことを学習できるようになるのでしょうか: 新しい知識を導入すると、モデルがより多くの幻覚を生成する可能性があります
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
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。
新しい科学的で複雑な質問応答ベンチマークと大規模モデルの評価システムを提供するために、UNSW、アルゴンヌ、シカゴ大学、およびその他の機関が共同で SciQAG フレームワークを立ち上げました。
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
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
あなたが知らない機械学習の 5 つの流派
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
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。
SOTA パフォーマンス、厦門マルチモーダルタンパク質-リガンド親和性予測 AI 手法、初めて分子表面情報を結合
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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
AIなどの市場を開拓するグローバルファウンドリーズがタゴール・テクノロジーの窒化ガリウム技術と関連チームを買収
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7月5日のこのウェブサイトのニュースによると、グローバルファウンドリーズは今年7月1日にプレスリリースを発行し、自動車とインターネットでの市場シェア拡大を目指してタゴール・テクノロジーのパワー窒化ガリウム（GaN）技術と知的財産ポートフォリオを買収したことを発表した。モノと人工知能データセンターのアプリケーション分野で、より高い効率とより優れたパフォーマンスを探求します。生成 AI などのテクノロジーがデジタル世界で発展を続ける中、窒化ガリウム (GaN) は、特にデータセンターにおいて、持続可能で効率的な電力管理のための重要なソリューションとなっています。このウェブサイトは、この買収中にタゴール・テクノロジーのエンジニアリングチームがGLOBALFOUNDRIESに加わり、窒化ガリウム技術をさらに開発するという公式発表を引用した。 G
