인공지능은 어떻게 지속 가능한 발전을 달성하는 데 도움이 됩니까?
화학부터 에너지까지, 인공 지능(AI)은 다양한 산업 분야에서 글로벌 지속 가능한 개발 목표를 달성하는 데 어느 정도 도움이 될 수 있는지 보여주었습니다. 한 가지 예는 2050년까지 탄소 배출 순 제로를 달성하겠다고 약속한 Petroliam Nasional Berhad(PETRONAS)입니다. 말레이시아의 석유 및 가스 다국적 기업의 경우 플랜트 신뢰성은 지속 가능성 목표를 달성하는 데 핵심입니다.
Petronas는 임박한 장비 고장에 대한 조기 통찰력을 통해 공장 운영자가 작은 문제가 큰 문제로 커지기 전에 사전에 장비를 수리할 수 있다고 믿습니다. 그들은 4개의 업스트림 유닛과 2개의 다운스트림 유닛을 포함하는 Microsoft Azure의 엔터프라이즈 클라우드 파일럿 프로젝트를 통해 이 개념을 시연했습니다.
프로그래밍이 필요 없는 예측 유지 관리를 위한 AI 솔루션인 AVEVA Predictive Analytics를 사용하여 파일럿 구현을 통해 오류를 정확하게 예측했기 때문에 Petronas는 문제를 사전에 해결할 수 있었습니다.
첫해에 200개 이상의 모델이 배포되어(인간 분석가가 달성할 수 있는 수준을 초과하는 규모) 이 솔루션은 51개의 주요 경고를 올바르게 식별했습니다. 그 과정에서 1,740만 달러의 가치를 실현하여 14배의 투자 수익을 얻었습니다. 51개의 경고 중 12개가 큰 영향을 미치는 사건이었습니다. 실제 장애가 발생하기 전에 이러한 문제를 해결하면 계획되지 않은 가동 중지 시간, 낭비 및 비효율성이 줄어들고 Petronas는 수백만 달러를 절약할 수 있습니다.
일상 운영 및 정기 유지 관리 주기를 간소화하는 것 외에도 몇 가지 조치를 통해 중요한 회전 장비 고장 및 가동 중지 시간을 줄이고 사전 자산 모니터링 및 유지 관리를 통해 신뢰성을 높일 수 있습니다.
예를 들어, 액체 분리기 기기 고장에 대한 경고는 PETRONAS 팀이 임박한 자산 고장과 재료 낭비로 인해 222,000달러를 절약하는 데 도움이 되었습니다. 유지보수 비용이 절감될 뿐만 아니라 장비 고장 및 예상치 못한 가동 중단 시간을 방지하면 안전 기록을 향상하고 보다 안전한 작업장을 만드는 데 도움이 됩니다.
이제 이 솔루션은 총 150개 세트의 장비를 갖춘 10개 공장에 추가로 출시되고 있습니다. PETRONAS 회전 장비 관리자인 Mohd Nazrin Zaini는 신속한 가치 추가가 회사의 지속 가능성 목표에 더 빠른 영향을 미친다고 말했습니다.
이 경험은 더 많은 조직이 지속 가능성이 비즈니스에 좋다는 것을 인식함에 따라 최근 몇 년 동안 녹색 산업 솔루션에 대한 모멘텀이 커졌음을 보여줍니다. 전염병의 영향과 소비자 및 규제 기관의 압력 증가로 인해 기업은 지속 가능성을 비즈니스 생태계에 통합하고 사람과 지구에 이익이 되는 전략을 채택해야 합니다.
새로운 비즈니스 기술 트렌드로 가장 많이 회자되는 것은 인공지능이지만, 인간은 인공지능의 엄청난 잠재력을 겉핥기식으로만 표현했을 뿐입니다. 과학이 성숙해짐에 따라 기업은 운영 가치 사슬 전반에 걸쳐 AI 기반 솔루션을 지속적으로 내장하여 운영을 간소화하고 비용을 절감하며 효율성을 높이고 탄력성을 향상시킬 것입니다. 가트너는 2022년 전 세계 인공지능 소프트웨어 매출이 2021년보다 21.3% 증가한 625억 달러에 달할 것으로 예측했다.
과학이 발전함에 따라 인공 지능은 이제 산업체에 효율성, 혁신 및 성장을 위한 더 큰 기회를 제공할 것입니다. 한 번 보자.
인공지능은 더 깊고 넓어질 것입니다
기계학습부터 자연어 처리까지, 인공지능은 다양한 방식으로 적용되는 다양한 인지 능력을 총칭하는 포괄적인 용어입니다. 이제 다양한 유형의 인공지능이 소프트웨어 환경에 결합되어 더욱 강력한 솔루션을 제공합니다. 각각의 고유한 기술인 이러한 하위 영역은 조직의 역량을 강화하고 비즈니스 가치를 높이기 위해 함께 배포됩니다.
예를 들어, 예측 자산 최적화에서는 인공 지능과 물리 기반 시뮬레이션을 결합하여 잠재적인 자산 오류를 예측하는 동시에 손실을 줄이기 위한 최적화된 조치 세트를 제공하는 최첨단 분석을 볼 수 있습니다. 따라서 기계 가동 중단 시간과 생산 손실을 없앨 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 이러한 응용 프로그램은 자가 치유 자율 기계의 개발을 주도하고 잠재적으로 대규모 산업 회사에서 수억 달러를 절약하게 될 것입니다.
인공지능은 인간의 능력을 확장하고 변화시킬 것입니다
인공지능 시스템은 인간 지능의 자연스러운 파트너로 인식되어 왔습니다. 우리는 세계가 Industry 5.0의 개념을 수용하면서 앞으로 이러한 시너지 효과가 발휘되는 것을 보게 될 것입니다. AI 모델은 이미 가치와 지속 가능성을 향상할 수 있는 데이터 기반 통찰력을 통해 인간의 의사 결정을 지원하고 있습니다. 이를 AVEVA에서는 Performance Intelligence라고 부릅니다.
이제 컴퓨터는 더 많은 무거운 작업을 수행하고 인간 동료를 위해 상세한 분석을 수행하기도 합니다. 이제 AI 시스템이 인간의 업무 능력을 향상시킬 것으로 기대할 수 있습니다. 반복적인 작업이 자동화되었습니다. 다음 단계는 의사결정 매개변수를 개선하고 효율성을 높여 오류를 줄이는 것입니다.
인공 지능은 복잡하고 실행 가능한 지침을 제공함으로써 작업 범위를 확장하고 그 과정에서 통찰력과 역량을 향상시켜 더 큰 목표를 더 빨리 달성할 수 있게 해줄 것입니다.
편향은 식별되고 제거됩니다
인공 지능이 발전하는 세상에서 인간이 점점 더 많은 작업을 기계에 위임함에 따라 기업은 수집하는 데이터와 지능형 모델이 현실 세계의 편견을 어떻게 반영하는지에 대해 생각해야 합니다. 편향된 데이터에 인공지능을 적용하면 부적절하고 불공정한 결정의 영향을 미치거나 증폭시킬 수도 있습니다. 규제 당국이 이러한 기술적 편견에 주목하기 시작하면서 기업은 공정성과 투명성 등의 원칙을 기반으로 하는 책임감 있는 AI 솔루션을 채택하기 시작할 것입니다. 이를 통해 포괄적이고 포괄적인 데이터 세트를 사용하고 기업 거버넌스를 개선할 수 있습니다.
AVEVA는 AI 데이터 모델과 결합된 물리 기반 시뮬레이션을 사용하여 업계의 AI 편견을 완화할 수 있는 프로젝트를 진행하고 있습니다. 시뮬레이션된 실제 프로세스와 의사 센서를 AI 모델에 도입함으로써 예측 정확도와 편향 감소 측면에서 결과를 크게 향상시킬 수 있습니다.
인공지능은 우리가 살고 일하는 방식을 바꿀 것입니다
인공지능 과학은 아직 초기 단계이지만 우리가 알고 있는 세상을 바꿀 잠재력을 가지고 있습니다. AI는 산업 관행부터 환경적 결과까지 가치 사슬의 모든 측면을 형성하므로 이전 기술에서 보았던 것보다 비즈니스 세계에 훨씬 더 큰 영향을 미칠 가능성이 높습니다. 우리는 인공지능 산업혁명의 시작에 불과합니다.
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검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.

LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

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