인공 지능으로 ChatGPT 및 제조업체 역량 강화
ChatGPT는 다양한 센서의 대량 데이터를 해석하여 이 프로세스를 단순화할 수 있습니다.
제조 회사를 변화시키기 위해 인공 지능을 사용하는 세 가지 방법과 ChatGPT와 같은 기술이 인공 지능의 이점을 향상시킬 수 있는 방법은 다음과 같습니다.
1. 생산 라인의 품질 검사 강화
품질 검사는 제품이 요구되는 사양과 표준을 충족하는지 확인하는 과정이므로 제조 공정에서 중요한 부분입니다. 전통적으로 품질 검사는 작업자가 수행해왔기 때문에 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉽습니다. 재작성 후: AI가 처리를 자동화하고 오류를 줄일 수 있으므로 QA 프로세스가 개선될 수 있습니다. 알려진 결함이 있는 제품의 이미지에 대한 알고리즘을 훈련함으로써 시스템은 향후 제품에서 유사한 결함을 식별하는 방법을 학습할 수 있으며, 이를 통해 사람의 개입 필요성이 크게 줄어들고 품질 검사 프로세스의 속도가 빨라질 수 있습니다.
인공지능을 통해 생산 라인의 작업자는 지속적인 모델 훈련을 수행하여 알고리즘이 간과할 수 있는 결함을 발견할 수 있습니다. 이 기술은 원자재 검사부터 최종 제품 검사까지 제조 공정의 모든 단계에서 사용될 수 있습니다.
전통적으로 이러한 AI 모델은 데이터 전문가의 유지 관리와 매우 높은 수준의 미세 조정이 필요하고 시간과 리소스 집약적일 수 있으므로 상호 작용하기가 쉽지 않습니다. ChatGPT는 언어 모델로서 새로운 결함을 식별하도록 모델을 훈련시키는 자연어 기반 방법을 제공하므로 이러한 격차를 해소할 수 있습니다. 또한 이는 조직이 결함으로 이어지는 생산 라인에서 찾기 어려운 문제를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
2. 디지털 트윈
디지털 트윈은 제품이 제작되기 전에 시뮬레이션하고 테스트하는 데 사용되는 실제 제품, 프로세스 또는 시스템의 가상 복제본으로, 제조업체는 실제 생산 프로세스가 시작되기 전에 식별하고 수정할 수 있습니다. 어떤 문제.
인공지능은 센서, 카메라 및 기타 소스에서 수집된 대량의 데이터를 분석하여 보다 정확하고 상세한 디지털 트윈을 생성함으로써 디지털 트윈의 정확성과 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다. 인공지능 기술로 구동되는 디지털 트윈을 사용하면 온도, 습도, 압력 변화 등 다양한 조건에서 제품이 어떻게 작동할지 예측할 수 있습니다. 제조업체는 이러한 조건을 시뮬레이션하여 잠재적인 문제를 식별하고 문제가 발생하기 전에 필요한 조정을 수행할 수 있습니다.
이러한 시뮬레이션을 만들려면 많은 계획과 여러 번의 반복은 물론 데이터 해석의 부담도 필요합니다. ChatGPT와 같은 모델은 이러한 시뮬레이션에서 대량의 데이터를 합성 및 해석하고 팀에 통찰력을 제공하여 제조업체가 이러한 시뮬레이션에 대한 표준을 설정하고 ChatGPT 기반 모델이 모든 설정 데이터를 생성하는 동시에 테스트용으로 설계된 시뮬레이션에 변경 사항을 도입하도록 요구할 수 있습니다.
ChatGPT와 같은 모델로 구동되는 디지털 트윈은 직원이 실제 설정 연습 환경에 대한 추가 비용 없이 연습하고 배울 수 있도록 실제 시나리오를 시뮬레이션하는 대화형 모듈을 만들어 직원 교육 프로그램을 만들 수도 있습니다.
3. 유지보수 예측 및 예측
과거 데이터를 사용하여 인공지능은 자산에 유지보수가 필요할 시기를 예측하여 사용자가 그에 따라 계획을 세울 수 있도록 돕습니다. 그러나 이제는 진동 수준, 온도 및 습도와 같은 지표를 기록하는 센서에서 수집한 데이터를 분석하여 장비가 오작동할 수 있는 시기를 나타내는 패턴과 이상 현상을 식별할 수도 있습니다.
ChatGPT는 다양한 센서의 대량 데이터를 해석하여 중요한 결과를 얻음으로써 이 프로세스를 단순화할 수 있으므로 팀은 오류가 발생할 수 있는 위치를 파악하고 종료가 필요하기 전에 조치를 취할 수 있습니다.
제조 분야에서 인공 지능의 이점은 부인할 수 없습니다. 인공지능 시스템의 도입은 제조업체가 급변하는 시장에서 경쟁 우위를 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 업계가 계속 발전함에 따라 경쟁 우위를 유지하는 데 인공 지능의 사용이 점점 더 중요해질 것이며, ChatGPT와 같은 모델을 통해 스마트 제조업체는 인공 지능을 생산 라인 자체에 도입할 수 있습니다.
위 내용은 인공 지능으로 ChatGPT 및 제조업체 역량 강화의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
핫 AI 도구
Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱
AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.
Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다
Clothoff.io
AI 옷 제거제
AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.
인기 기사
뜨거운 도구
메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기
SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.
스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경
드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구
SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)
뜨거운 주제
7469
15
1376
52
77
11
48
19
19
29
이제 ChatGPT를 사용하면 무료 사용자가 일일 한도가 있는 DALL-E 3를 사용하여 이미지를 생성할 수 있습니다.
Aug 09, 2024 pm 09:37 PM
DALL-E 3는 이전 모델보다 대폭 개선된 모델로 2023년 9월 공식 출시되었습니다. 복잡한 디테일의 이미지를 생성할 수 있는 현재까지 최고의 AI 이미지 생성기 중 하나로 간주됩니다. 그러나 출시 당시에는 제외되었습니다.
Bytedance Cutting, SVIP 슈퍼 멤버십 출시: 연간 연속 구독료 499위안, 다양한 AI 기능 제공
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
이 사이트는 6월 27일에 Jianying이 ByteDance의 자회사인 FaceMeng Technology에서 개발한 비디오 편집 소프트웨어라고 보도했습니다. 이 소프트웨어는 Douyin 플랫폼을 기반으로 하며 기본적으로 플랫폼 사용자를 위한 짧은 비디오 콘텐츠를 제작합니다. Windows, MacOS 및 기타 운영 체제. Jianying은 멤버십 시스템 업그레이드를 공식 발표하고 지능형 번역, 지능형 하이라이트, 지능형 패키징, 디지털 인간 합성 등 다양한 AI 블랙 기술을 포함하는 새로운 SVIP를 출시했습니다. 가격면에서 SVIP 클리핑 월 요금은 79위안, 연간 요금은 599위안(본 사이트 참고: 월 49.9위안에 해당), 월간 연속 구독료는 월 59위안, 연간 연속 구독료는 59위안입니다. 연간 499위안(월 41.6위안)입니다. 또한, 컷 관계자는 "사용자 경험 향상을 위해 기존 VIP에 가입하신 분들도
Rag 및 Sem-Rag를 사용한 상황 증강 AI 코딩 도우미
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
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.
미세 조정을 통해 LLM이 실제로 새로운 것을 배울 수 있습니까? 새로운 지식을 도입하면 모델이 더 많은 환각을 생성할 수 있습니다.
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
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.
대형 모델에 대한 새로운 과학적이고 복잡한 질문 답변 벤치마크 및 평가 시스템을 제공하기 위해 UNSW, Argonne, University of Chicago 및 기타 기관이 공동으로 SciQAG 프레임워크를 출시했습니다.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
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
SOTA 성능, 샤먼 다중 모드 단백질-리간드 친화성 예측 AI 방법, 최초로 분자 표면 정보 결합
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editor | KX 약물 연구 및 개발 분야에서 단백질과 리간드의 결합 친화도를 정확하고 효과적으로 예측하는 것은 약물 스크리닝 및 최적화에 매우 중요합니다. 그러나 현재 연구에서는 단백질-리간드 상호작용에서 분자 표면 정보의 중요한 역할을 고려하지 않습니다. 이를 기반으로 Xiamen University의 연구자들은 처음으로 단백질 표면, 3D 구조 및 서열에 대한 정보를 결합하고 교차 주의 메커니즘을 사용하여 다양한 양식 특징을 비교하는 새로운 다중 모드 특징 추출(MFE) 프레임워크를 제안했습니다. 조정. 실험 결과는 이 방법이 단백질-리간드 결합 친화도를 예측하는 데 있어 최첨단 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다. 또한 절제 연구는 이 프레임워크 내에서 단백질 표면 정보와 다중 모드 기능 정렬의 효율성과 필요성을 보여줍니다. 관련 연구는 "S"로 시작된다
AI와 같은 시장을 개척하는 GlobalFoundries는 Tagore Technology의 질화 갈륨 기술 및 관련 팀을 인수합니다.
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
7월 5일 이 웹사이트의 소식에 따르면 글로벌파운드리는 올해 7월 1일 보도자료를 통해 타고르 테크놀로지(Tagore Technology)의 전력질화갈륨(GaN) 기술 및 지적재산권 포트폴리오 인수를 발표하고 자동차와 인터넷 시장 점유율 확대를 희망하고 있다고 밝혔다. 더 높은 효율성과 더 나은 성능을 탐구하기 위한 사물 및 인공 지능 데이터 센터 응용 분야입니다. 생성 AI와 같은 기술이 디지털 세계에서 계속 발전함에 따라 질화갈륨(GaN)은 특히 데이터 센터에서 지속 가능하고 효율적인 전력 관리를 위한 핵심 솔루션이 되었습니다. 이 웹사이트는 이번 인수 기간 동안 Tagore Technology의 엔지니어링 팀이 GLOBALFOUNDRIES에 합류하여 질화갈륨 기술을 더욱 개발할 것이라는 공식 발표를 인용했습니다. G
SK하이닉스가 8월 6일 12단 HBM3E, 321고 NAND 등 AI 관련 신제품을 선보인다.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
1일 본 사이트 소식에 따르면 SK하이닉스는 오늘(1일) 블로그 게시물을 통해 8월 6일부터 8일까지 미국 캘리포니아주 산타클라라에서 열리는 글로벌 반도체 메모리 서밋 FMS2024에 참가한다고 밝혔다. 많은 새로운 세대의 제품. 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데, 이전에는 주로 NAND 공급업체를 대상으로 한 플래시 메모리 서밋(FlashMemorySummit)이었던 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage) 소개를 올해는 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage)으로 명칭을 변경했습니다. DRAM 및 스토리지 공급업체와 더 많은 플레이어를 초대하세요. SK하이닉스가 지난해 출시한 신제품
