人工知能 | トレンドと開発
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死 人工知能 (AI) は、これまで考えられなかった方法で私たちの生活を変えます。 ほぼ毎日のように、AI テクノロジには新しいブレイクスルーと開発が行われているようです。 データ分析から自然言語処理まで、システムは大きく進化しています。 しかし、最近では、AI には まったく新しいレベル 到達しました。 それは何ですか、テクノロジーは今後数年間でどこをリードする可能性があり、さまざまな業界でAIがどのように機能するか はすでに使用されています、ここで調べてください。
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SFは昨日のことだった。 人工知能に関しては、このバージョンは以下を提供します チャットGPT-4 Open AI の開発レベルは、革命的な意味を持ち、人工知能を新しいレベルに引き上げます。 ChatGPT-4 は、アメリカの司法試験「Uniform Bar Exam」(UBE) に見事に合格しました。 この標準化されたテストは、米国の多くの管轄区域で弁護士への入学に使用されています。 ChatGPT-4 は試験された 88,1 つの科目すべてに合格し、契約法において質問の 3% が正答するという最高の結果を達成しました。 ChatGPT-10 は 90% にすぎません。 新しいバージョンでは、試験に合格した弁護士修習生全体の XNUMX% を超えています。
以下では、最新の開発状況を紹介し、新しい AI とは何なのか、産業界でどのようなアプリケーションがすでに未来を形作っているのかを明らかにし、研究結果と企業戦略を紹介します。
AIニュースティッカー
AIで未来へ
「...馬は厩舎から出ている」と言い換える者もいる*1、「まるで神を見たかのように」感じる人もいます*1. 比喩を思いつく必要があるとしたら、私はこう言います： ダムが壊れた。 AIは新たな次元に入りました。 Open AI の ChatGPT-4 アップデートにより道が開かれました。
新しいChatGPTテクノロジーの可能性は実用的です 無制限: 顧客がタスクを完了するのを 4 時間 XNUMX 日サポートする人工知能アシスタントがいると想像してください。 ChatGPT-XNUMX を使用すると、ユーザーのニーズや興味に合わせて人間に近い精度で会話型ボットを作成できるようになります。 さらに、AI は質問に答えるときにコンテキストを考慮し、回答が関連性があり正しいものであることを保証します。 AI 開発の旅にあなたを導き、次のトピックに関する最新情報を提供します。
イーロン・マスク氏、ChatGPTを営利目的で訴訟
01.03.2024 年 XNUMX 月 XNUMX 日 |イーロン・マスク氏がOpenAIとそのマネージングディレクターに対して訴訟を起こす Sam Altman そして契約違反で彼らを非難します。当初は非営利企業として構想され、その目的は人類の利益のために人工知能 (AI) テクノロジーを開発することでした。
しかし、同社の創設者の一人であるイーロン・マスク氏は現在、同社は利益を追求してきたと主張しており、これは理念に反している。 元の契約 違反します。 2018年にマスク氏は同社を退社した。
ChatGPT は、2022 年末までに世界で最も急速に成長しているソフトウェアの XNUMX つになりました。これは次のような投資家も惹きつけました。 Microsoft 現在、ChatGPT の最大の投資家の 1 人です。訴訟では、特にマイクロソフトが現在、利益志向の恩恵を受けていると述べられている。
2023年には、 ニューヨーク·タイムズ紙 OpenAIに対して法的措置が取られました。彼女は、ChatGPT モデルを開発するために新聞記事からの何百万ものデータを使用した OpenAI を著作権侵害で非難した。
ブルームバーグの報道によると ジェイソン・クォンOpenAIの戦略マネージャーである同氏は、従業員に宛てた社内電子メールの中で、MicrosoftがOpenAIを管理しているというイーロン・マスク氏の主張に矛盾した。クォン氏は、OpenAIの内部ポリシーによれば、マイクロソフトは同社の一般的な人工知能テクノロジーにアクセスすることを許可されていないと強調した。
世界初のAIに関する包括的な法的枠組み
09.12.2023 年 XNUMX 月 XNUMX 日 | 長い交渉の末、欧州議員、欧州議会、EU理事会は昨夜、 人工知能に関する法律 政治的に統一されている。
リスクベースのアプローチ
新しい規則は、将来性のある AI の定義に基づいて、すべての加盟国に適用されます。 彼らは次のリスクベースのアプローチに従っています。
- 最小限のリスク これはほとんどの AI システムに当てはまります。 これらには、AI サポートのレコメンデーション システムやスパム フィルターが含まれます。 フリーパスとコミットメントがないことは、リスクが最小限またはまったくないため、メリットを得ることができます。
- リスクが高い AI システムを記録するなどB. 水道、ガス、電気などの重要なインフラ。 責任あるイノベーションとコンプライアンスを促進するように設計された規制サンドボックスを使用して、リスク軽減、データ記録、高度なセキュリティ基準などの厳しい要件を満たさなければなりません。
- 許容できないリスク 基本的権利に対する脅威となる AI システムを表します。 これらには、人間の行動を操作したり、危険な行動を促進したり、特定の状況で生体認証システムを使用したりするシステムが含まれます。 ここでは人工知能の使用は禁止されています。
- 透明性リスク チャットボットなどのAIシステムを利用する際に生じる問題。 ここでは、ユーザーがマシンと対話していることが明らかである必要があります。 ディープフェイクやその他の AI によって生成されたコンテンツには、生体認証の分類や感情認識システムと同様に、明確にラベルを付ける必要があります。 プロバイダーは、合成コンテンツが機械可読形式で人工的に作成または操作されたものであることを確実に識別できるようにする必要があります。
ペナルティ、汎用、AI オフィス
規制を遵守していない企業は遵守する必要があります 罰金 計算します。 AI 法では、汎用 AI モデルに対する特定の規制も導入されています。 これらにより、バリューチェーンに沿った透明性が確保されます。
関連する国内市場監視当局は国家レベルでの新しい規制の実施を監視しているが、欧州では新たな規制が制定されている。 AIオフィス 欧州委員会内の欧州レベルでの調整を確保する。 人工知能局は、各国の市場規制当局と協力して、人工知能の強制規制を施行する世界初の機関となる。
AI の悪用を防ぐための協定
27.11.2023 | 18カ国ドイツと米国を含む各国は、以下に関する重要な国際協定を結んでいます。 人工知能のセキュリティ 決めた。 この合意は 20 ページの文書に記録されています。 AIプロバイダーに対してより厳格な管理を導入することを目的としています。 この協定は、AI技術を開発・応用する企業が、顧客や一般の人々を潜在的な悪用から守る方法で開発・応用する必要性を強調している。 この協定は、AI 開発を責任ある安全なものにするという世界的な取り組みを強調するものです。
ジェン・イースタリー 米国サイバーセキュリティ庁長官はロイターに対し、「優れた機能と、それをどれだけ早く市場に投入できるかだけが重要ではないことが確認されたのは今回が初めてだ」と語った。
この協定には主に一般的な推奨事項が含まれていますが、 拘束力がない この勧告では、AI システムの悪用を監視し、データを改ざんから保護し、ソフトウェアプロバイダーをチェックする必要性を強調しています。 この取り組みは、欧州が米国よりも厳しい規制を追求するなど、AIの開発に責任を持って影響を与えようとする世界的な動きの高まりを反映している。
フランス、ドイツ、イタリアは最近、いわゆる AI 基本モデルの行動規範を通じて拘束力のある自主規制により人工知能をどのように規制すべきかについて合意しました。
チャットボットにインタビュー
Computer-Bild 編集長 ダーク・クシェル将軍 多くの質問に答えたAIとのインタビューを実施しました。 自分で探してください：
ビル・ゲイツと AI の時代
マイクロソフトの創業者であるビル ゲイツにとっては、おそらく異なるものになるでしょう。 何か画期的なものがやってくる 確かに彼の想像を超えていないものを見ます。 彼のブログの投稿で*2 彼の意見では、AI の発明は、マイクロプロセッサ、コンピューター、インターネット、携帯電話の発明に等しいと書いています。 それは、人々の働き方、学び方、ヘルスケアの受け取り方、そして人々のコミュニケーションの仕方を変えるでしょう。 業界も方向転換を迫られるだろう。 Open AI を訪れた際、彼は生物学の試験に合格するように人工知能をトレーニングするタスクをチームに与えました。 彼女はそのために訓練されるべきではありません。 数か月後、AI は試験で非常に高いスコアを出し、ほとんどの場合、学生の成績を上回りました。
AI テキストを作成するテキスト ジェネレーターはどれですか?
現在、AI テキストを作成できるさまざまなソフトウェア ソリューションがあります。 これらのツールのほとんどは、 機械学習 強力な自然言語テキストを生成する自然言語処理。 最も人気のある AI テキスト ジェネレーターには、OpenAI GPT-3 (現在ベータ版の ChatGPT-4)、IBM Watson Natural Language Generation、Google Cloud Natural Language などがあります。 これらのツールは、自然言語でテキストを作成し、複雑な情報を単純な形式に変換する簡単な方法を提供します。
ChatGPT-4とは？
ChatGPT-4は 人間のような会話が可能な会話型 AI モデルである Open AI の最新のソフトウェア アップデート。 この革新的な新しい AI チャットボットは、これまでにないレベルの正確さと理解力で会話を処理できます。 Open AI は、この更新プログラムで自分自身を凌駕しています。 ChatGPT-4 は、人間に匹敵するかつてない精度と正確さで、質問や会話に応答します。 このレベルの高度化は、これまでにないレベルに達しており、将来の AI の使用方法に革命をもたらすでしょう。
ChatGPT-4 は ChatGPT-3 と比較してどのような改善を提供しますか?
ChatGPT-4 は、以前のバージョンと比較して多くの改善と革新を提供します。 最も重要な改善点の 4 つは、会話をより深いレベルで理解できるようになったことです。 ChatGPT-XNUMX は、質問またはステートメントのテキストを解釈できるだけでなく、コンテキストと ユーザーの意図.
複雑で階層化された回答: ChatGPT-4 のもう 3 つの重要な進歩は、複雑で多層的な質問に答える能力です。 ChatGPT-4 は、すでに簡単な質問に高い精度で答えることができました。 ただし、このモデルは、より広範な調査を必要とするより複雑な問題では失敗することがよくありました。 一方、ChatGPT-XNUMX は、より要求の厳しい質問も理解し、独自に回答を見つけます。 この例として、気候変動の原因や気候変動の影響についての質問があります。 プラスチック廃棄物 環境に。
マルチタスク能力: もう 4 つの大きな進歩は、インテリジェントなマルチタスクのサポートです。 ChatGPT-XNUMX を使用すると、ユーザーは複数の会話をしたり、同時に複数の質問をしたりできます。 ソフトウェアは、さまざまなトピックとコンテキストを簡単に区別し、それに応じて反応します。 これは、多数の顧客やユーザーと通信する必要がある企業や公的機関に特に役立ちます。
改善された音声処理: さらに、ChatGPT-4 では、人間のような音声処理が改善されています。 このモデルは、人間の文型やイディオムを真似て、より自然かつ流暢に話すことができるようになり、ユーモアを理解して再現することさえできるようになりました。 これにより、モデルとのコミュニケーションがより快適で効果的になります。
これらすべての改善により、ChatGPT-4 は XNUMX つになります 画期的なAI とのやり取りに革命をもたらす AI モデル。 しかし、光あるところには必ず影があります。 そして突然、以前は開発を推し進めていた一部の巨大テック企業が、人工知能の導入を急ぎすぎています。
公開書簡: 人工知能を今すぐ停止する
テスラの創業者 イーロン·マスク とアップルの共同創業者 スティーブ·ウォズニアック 先週公開書簡で、他の 1000 人をはるかに超える技術専門家とともに、AI 開発を停止するよう要求しました。 最初は、この情報自体が AI フェイクの対象であると考えていました。 Musk & Co. は、AI にも大きなリスクがあることを突然発見しました。 私にとっては目新しいことではありませんが、これらの巨大テクノロジー企業は、必要なセキュリティと真実性を確保することが、現在 AI 自体の開発に追いついていないことを恐れているようです。 彼らのアピールでは、不十分にプログラムされた AI システムが、適切な監視や規制なしに自動決定を下す可能性があることを恐れています。 彼らはまた、政府機関が AI アプリケーションの危険性をもっと認識する必要があることを強調しました。
*1 Kevin Roose と Casey Newton は、最新の ChatGPT リリースに関するニューヨーク タイムズのテック ポッドキャスト Hard Fork のテック ジャーナリストです。
*2 https://www.gatesnotes.com/The-Age-of-AI-Has-Begun
人工知能による産業用アプリケーション
- 生成 AI についての 3 つの紹介
- VW、ChatGPTを自動車に導入
- 人工知能によるねじ締めアシスタント
- AI が本番環境に導入されるまで - 専門家による講義
- AI支援による外観検査
- スマートなイントラロジスティクスのための人工知能
- リアルタイム AI を使用したオンラインでの CNC レーザー部品
- AI対応データ解析ソフト Maillab
- 人工知能による検査自動化
- CAEソフトウェア向けの初のAI画像認識
- AI搭載サーボモータ・サーボアンプ
- スマート ファクトリー向けの AI を備えた周波数変換器
- AI搭載自動運転車用スーパーコンピューター
- 自社AIによるロボットの予知保全
- AI プラットフォームが AI 統合を簡素化
- 人工知能とデータマイニング
生成 AI についての 3 つの紹介
23.01.2024 年 XNUMX 月 XNUMX 日 |この変革の最前線にあるのは生成 AI です。この記事ではスタートアップから ショップ・メタ・コンサルト 創設者の Peter Schopf 氏は、生成 AI の出現と重要性について説明し、企業向けに迅速かつ簡単に実装できる 3 つの入門レベルのシナリオを示しています。彼と一緒に メタビジネスツイン (MBT) 彼は実際の応用例を紹介します。
VW、ChatGPTを自動車に導入
09.01.2024 | フォルクスワーゲン 自動車業界に新たな基準を打ち立てます。とともに 世界初演 自動車メーカーは、ラスベガスで開催されるエレクトロニクス見本市 CES 2024 で、自動車メーカーによる最も魅力的な新技術開発の競争に参加しました。フォルクスワーゲンは今後統合されます AI言語モデルを活用してコードのデバッグからデータの異常検出まで、 現行モデルでは。これは、AIが自動車に移行しつつあることを意味します。この記事と今後の VW ニュースについては、こちらの記事をご覧ください。
人工知能によるねじ締めアシスタント
21.09.2023 年 XNUMX 月 XNUMX 日 | Trimiti は AI を活用した ドライバーアシスタント 手動組み立てプロセス用 ネクサステック 上の Motek を紹介します。 作業者は、直観的なインターフェースを介して各セルの明確かつ系統的なねじ締めシーケンスを受け取ります。
AI が本番環境に導入されるまでの経緯
02.06.2023 | 博士ルシアン・ドルド、ゼネラル マネージャー Tactis および Operations グローバル アカウント管理 オムロン、カールスルーエで開催された専門記者向けの講演で、産業界における人工知能の状況に関する情報を提供しました。 実践例を紹介し、AI技術の生産的な活用についてアドバイスを行った。
スキル不足に対する AI
今日はなんて賢いんだろう ロボット 工業生産の生産関連分野の技術と？ 多くのソリューションは先進的であるように見えますが、設計された目的を決定的に提供するため、多くの場合制限されています。 何か予期せぬことや異常なことが起こるとすぐに、彼らはすぐに全身の限界に達します。 計画外のシャットダウンといわゆる マイクロストップ 効率を最大に阻害するものです。
このようなエラーを修正し、機械を修理するには、十分な訓練を受けた従業員が必要です。 しかし スキル不足 が存在するため、そのような専門家の需要がこれまで以上に高まっています。 この発展に対抗するには、AI を含め、機械のインテリジェント化と自律化がさらに進む必要があります。 AIは重要なテクノロジーと考えられています。 しかし、これまでのところ、その可能性を活用している産業企業は少なすぎます。 しかし、ますます多くのツールと進歩により、AI はアクセスしやすく、使いやすくなっています。
プロダクション AI はむしろニッチなもの
Google や Amazon などのテクノロジー大手は、しばらくの間 AI を広範囲に活用しており、そのためかなりの量のセキュリティを確保しています。 競争上の優位性。 産業界では、これまでとは状況が異なります。 AI ベースのシステムを制御するには、何を行っているかを正確に理解している専門家のノウハウと専門知識が必要です。 このため、AI はこれまでのところ、初期コストが利益に見合ったニッチな用途でのみ使用されてきました。
開発者は、なぜ停止したのか、あるいはなぜ問題が発生したのかを自力で解明できるシステムにますます注目しています。 センサーはできる 機械オペレーター たとえば、段ボール箱の包装機にブランクが欠けていることを示します。 ただし、用紙密度が許容範囲外かどうかを確認することはできません。 そのため、センサーだけでは十分ではありません。 真のシステム自律性を実現するには、追加の AI が必要です。 インテリジェントなアルゴリズムを使用することで、機械は自律神経系の機能に匹敵する高度な分析を実行できます。
小さなプロジェクトから始める
しかし、利点があるにもかかわらず、産業上の実践における AI アプリケーションが少数しかないのはなぜでしょうか? 第一に、AI の一般的な応用が原因であり、第二に、多くの人は、AI が提供する複雑な量のデータの処理方法さえ知りません。 一般的方法 生成された。 したがって、企業は業務に AI をうまく導入するために、どのような問題を解決したいのか、どのような改善を達成したいのかを自問する必要があります。
利点を実現するには、情報を失わずに、関連するデータを同期した方法で収集し、保存する必要があります。 続くのは データ解析 付加価値を生み出します。 企業は現在、AI が品質管理、予知保全、プロセスの最適化にどのように役立つかを具体的にオムロンに尋ねています。 AI は現在、改善と簡素化を可能にするイネーブラーです。
AI は機械と従業員をより賢くすることができます。 経験豊富な従業員が機械を訓練し、機械が経験の浅い従業員を訓練します。 オムロンが調査 AI制御のマシン、オペレーターは製品を組み立て、作業手順や方法、作業技術を包括的に文書化する必要があります。 AI 制御を使用すると、エラーを回避するために従業員がマシン上で実行すべきアクションを制御できます。 従業員が機械を誤って制御すると、アラームがトリガーされ、推奨事項が表示されます。
スケールAI
効果的なスケーリングは、あらゆるビジネスの長期的な成功に不可欠です。 拡張するように設計された技術ソリューションとサービス ポートフォリオにより、デジタル先進企業は、ベスト プラクティスの特定とトレーニング、動作条件の監視、エラーの予測などに AI を最適に活用できます。 の 成功の鍵 競争力と効率性を高めるために、小さなことから始めて段階的に AI に慣れていくことです。
AI支援による外観検査
02.06.2023 年 XNUMX 月 XNUMX 日 | 拡張現実 (AR) Vuforia の新しいコンポーネント PTC 本番環境での目視検査をサポートし、簡素化するようになりました。 Step Check と呼ばれるモジュールは、状況に応じた作業指示に従って従業員を段階的に検査に導きます。
に ステップチェック 指示は検査対象の物理的な製品に印刷され、人工知能は不適切な組み立て、部品の欠落または位置ずれ、および同様のエラーを検出します。 問題の部品または製品に色分けされたグラフィックがリアルタイムで表示されるため、作業者はこの検査ステップが合格したかどうかをすぐに確認できます。 Step Check は、テスト結果を自動的に文書化し、実行されたテストを分析するためのダッシュボードを作成します。
インクルード AIモデル は 3 つの方法でトレーニングされます。3 つはテスト対象の部品または製品の XNUMXD CAD モデル、もう XNUMX つはテストの合格または不合格の例です。 AI モデルは従業員の意思決定から学習し、結果を継続的に改善します。 Vuforia のコンピューター ビジョン機能のおかげで、Step Check は XNUMXD CAD モデルに含まれていないステッカーやラベルなども認識できます。
SaaS AR ソリューションの一部として Vforiaエキスパートキャプチャ AI を使用したステップ チェックは、製造プロセスの最も重要なフェーズの XNUMX つである品質管理における目視検査に焦点を当てています。 このプロセス中に、従業員は部品、コンポーネント、または製品が正しく製造または組み立てされ、正常に動作するかどうかを評価します。 従来、これらのチェックは肉眼と紙ベースの文書を使用して実行されていました。 これにより、従業員には迅速な意思決定を求めるプレッシャーがかかり、間違いややり直しのリスクが高まります。
スマートなイントラロジスティクスのための人工知能
15.05.2023 年 XNUMX 月 XNUMX 日 | サイエンスフィクションは昨日のことだった。 今日のイントラロジスティックスは、人工知能の具体的なアプリケーションを提供します。 「スマート倉庫へのTUP.AIの活用」をモットーに、TUPのマネージング・ディレクターであるマティアス・トーマスとAIMのマネージング・ディレクターであるアーヴィン・アローラが、倉庫におけるAIシステムの統合と可能性についてロジマットで講演を行いました。 XNUMX 人の専門家が次の点に光を当てます。 AIの実用化これにより、物品の配置、ルートと梱包の最適化、およびリソースと人員の計画のプロセスをより効率的に行うことができます。
「イントラロジスティックスは、人工知能を有益に利用するためのすべての前提条件を組み合わせます。 機械学習は、倉庫業務で生成される信じられないほど大量のデータを迅速かつ独立して分析し、最も経験豊富な倉庫管理者でさえ隠されたままの情報を除外します。 このプロセスを詳細に観察することで、AI は将来の展開を予測できます。 パターン認識は、これまで隠されていた最適化の可能性を検出するように機能します」と特徴づけています。 マシュー・トーマス, TUPマネージングディレクターはAI利用の背後にある中心的な動機について語ります。
アービン・アローラAIMのマネージングディレクターは、TUP.AIというラベルの下でイントラロジスティクス内に確立される共同開発されたAIに関して次のように付け加えた：「高効率な倉庫運営のためのTUPのノウハウと、プラグを介して複雑なAIソリューションを実装する当社の能力-and-Play アプローチにより、お客様の倉庫プロセスが迅速にスマートになり、経済指標の観点から見てさらに魅力的になります。 将来的には、データ主導の洞察と予測が倉庫管理システム TUP.WMS で一般的になるでしょう。」
特にXNUMXつを入れました イントラロジスティックスの使用例 前: 人員とリソースの計画、倉庫管理、梱包の最適化。 AI 手法は、ピーク時の将来を見据えた専門家の配置から、倉庫内のルートの最適化、荷台上の梱包場所の最適な割り当てまで、多くの組織および運用タスクに役立ちます。 「人工知能の利用のおかげで、倉庫保管においてさらなる付加価値が生まれます」とマティアス・トーマス氏は強調しました。
リアルタイム AI を使用したオンラインでの CNC レーザー部品
02.05.2023 年 4 月 2010 日 | HP Kaysser は、LaserteileXNUMXyou 販売ブランドで XNUMX 年にトレンドを開始し、現在では多くの模倣者が追随しています。 今、人工知能が統合されるべきです。 の中に インタビュー アヒム・ヒンターコップフ氏が展望を語る。
AI対応データ解析ソフト Maillab
07.02.2023年XNUMX月XNUMX日| the EdgeComputing ソフトウェア メルソフト マイラボ 企業の生産のデジタル変革をサポートし、生産性の向上を促進します。 データ サイエンス ツールは直感的で、オペレーター中心です。 インテリジェント プラットフォームは人工知能を使用します。
人工知能による検査自動化
02.03.2022 | 世界初の女性科学者が、今日のバイオテクノロジーに革命を起こしています。 彼女の名前は アガメド Covid-19に宣戦布告しました。 同じ名前のもの ロボット ICHB PANに一緒にいました 三菱電機 開発しました。
CAEソフトウェア向けの初のAI画像認識
24.10.2021年XNUMX月XNUMX日| 新しい CAEソフトウェア オデッセイA-Eye の Hexagon 専門知識のないユーザーでも強力な機能にアクセスできるようになります。 デジタルツイン AI アプリケーションを使用します。 Odyssey は機械学習に基づいて、パラメトリック設計と最適化をリアルタイムで実行します。
AIで整備されたサーボモータとサーボアンプ
22.03.2021年XNUMX月XNUMX日| それか サーボモーター と サーボ のポートフォリオ 三菱電機 非常に多用途です。 オートメーションのスペシャリストである同社は現在、さらに一歩進んで、サーボモーターに人工知能を搭載しています。 これにより、さらなる最適化の可能性が広がります。
AI プラットフォームが AI 統合を簡素化
25.11.2020 年 XNUMX 月 XNUMX 日 | コントロンはコンパクトで企業をサポート AIプラットフォーム 機械学習と深層学習用。 すべての Google Tensorflow Lite アプリケーションを統合し、独自の迅速な開発を可能にします 人工知能 アプリケーション。 により、画像データおよびビデオ データ処理の高速化が保証されます。 グーグルコーラルエッジ 最大4TOPS（6秒あたり30兆回の操作）のTPU（Tensor Processing Acceleration Unit）。 これにより、約XNUMXフレーム/秒のTPUを使用しない単純なUSBカメラを使用するアプリケーションと比較して、XNUMXフレーム/秒のXNUMX倍の速度が得られます。
インテリジェントエッジのAIが 産業自動化 ますます重要になっています。 コンパクトなAIプラットフォームは、NXPi.MX2Mプロセッサを搭載した2,5インチKontronpITXシングルボードコンピュータ上のTensorflowLiteソフトウェアエコシステム用のGoogleCoralアクセラレータチップを備えたM.8モジュールで構成されています。 TPUは、小規模および低電力のアプリケーションをサポートし、1つのTOPSに対して2 W、つまり2つのTOPSに対して4Wしか必要としません。
In 業界4.0 アプリケーションでは、AI アルゴリズムに基づくオブジェクトの認識と分類、品質検査と予知保全などのトピックがますます使用されています。 また、AI は POS アプリケーションでますます重要な役割を果たしているため、広告や関連情報をよりターゲットを絞った方法で配置できます。 AIプラットフォームは、それぞれのアプリケーションに柔軟に適応できます。 -40° ～ + 85 °C の拡張温度範囲で、過酷な環境での使用に適しています。 Yocto は、最新のカーネルを使用する Linux もサポートしています。 2021 年の第 XNUMX 四半期から、プラットフォームはプロバイダーの他のシステムでも利用できるようになります。
スマート ファクトリー向けの AI を備えた周波数変換器
17.11.2020 | 三菱電機 FR-Eの次世代を提示 インバーター シリーズ。 AI を活用することで、FR-E800 は高度な予知保全機能に基づいてダウンタイムを削減します。 FR-E800は世界初の腐食性ガス警報システムを搭載しています。
AI搭載自動運転車用スーパーコンピューター
28.07.2020/XNUMX/XNUMX | 開発時間を数週間ではなく数時間に短縮する必要があります 自動運転車 短くする。 それを行うには、ビルドします コンチネンタル と Nvidia DGX AI システムをベースとした高性能コンピューター クラスター。 とりわけ、AI は将来の中核的なタスクです。 スーパーコンピュータ.
自社AIによるロボットの予知保全
02.03.2020年XNUMX月XNUMX日| 自動化のAIテクノロジーは トウモロコシの種類。 Melfa Smartplus アドオン カードに実装された人工知能は、CR800 コントローラの拡張機能を提供します。 メルファロボット 計算能力やその他の機能を提供するFRシリーズ。
人工知能とデータマイニング
03.12.2018 | 中尉 三菱電機 で人工知能について説明します。 ロボット工学 予期せぬ状況やプログラム不可能な状況に適切に対応する能力。 AI を搭載していないロボットでは異常を特定できない場合があります。
AI研究の結果と情報
- 最先端のAI研究における戦略的パートナーシップ
- リカレント中性子ネットワークは、早期警報システムで AI を有効にします
- 6Gモバイル通信は人工知能を統合する必要があります
- AR が 100 年前のミシンに新しい命を吹き込む
- AI ベースのロボット キャリブレーション
- 脳のようなコンピューティングはエネルギー消費を大幅に削減するはずです
最先端のAI研究における戦略的パートナーシップ
28.08.2023 | アレフ・アルファ と イノベーションパーク人工知能 (Ipai) は AI 研究において戦略的パートナーシップを締結しました。 Aleph Alpha は説明可能な AI の主要な専門家として、人工知能アプリケーションの開発においてドイツの中核で重要な役割を担っており、Ipai は応用人工知能のためのヨーロッパで最も関連性の高いプラットフォームを構築する予定です。
地元の人工知能分野の優れた専門知識、リソース、イノベーションが結集し、人工知能分野におけるドイツの競争力の基盤を築くでしょう。 のために ディーター・シュヴァルツ財団 共同イニシエーターとして、将来の主要テクノロジーの XNUMX つであるこの AI エコシステムでドイツのデジタル主権を確保することが特に重要です。
このパートナーシップは、次のことを明確に約束するものです。 責任あるAI: Aleph Alpha は、現時点で透明性とトレーサビリティに依存する唯一の言語モデルです。 Ipai はプラットフォームとして、倫理的に責任のある AI の開発と応用に焦点を当てています。 したがって、社会的利益に焦点を当てた人工知能分野における AI 研究開発の基盤となります。
リカレント中性子ネットワークは、早期警報システムで AI を有効にします
31.03.2021年XNUMX月XNUMX日| の中に TUM 研究者は新しいものを持っています 早期警報システム のために 自律型車両 AIに基づいて開発した リカレントニューラルネットワーク 何千もの実際の交通状況から学習します。 このシステムは、潜在的な危機的状況について 85% 以上の精度で 7 秒前に警告を発することができます。
AR が 100 年前のミシンに新しい命を吹き込む
14.09.2020 | とともに 拡張現実 アプリケーション 拡張されたもの ドイツ人工知能研究センター（DFKI）カイザースラウテルンでは100年以上前 Pfaffミシン 新しい命を吹き込みました。
6Gモバイル通信は人工知能を統合する必要があります
06.10.2020年XNUMX月XNUMX日| それか KIT 持って 6Gネットワーク 洞察力。 新しい人工知能戦略により、テラヘルツ通信におけるこれまでで最高のデータ転送速度が低コストで可能になります。 将来のモバイル ネットワークは、多数の非常に小さな無線セルで構成されます。
AI ベースのロボット キャリブレーション
17.06.2020/XNUMX/XNUMX | のターゲット カーク から新しいソフトウェア駆動のキャリブレーション方法を開発することです 産業用ロボットnから 機械学習 それらの精度を開発し、向上させる。 共同プロジェクトの開始者は、シュトゥットガルト大学、DHBWカールスルーエ、そして Artimindのロボット工学.
脳のようなコンピューティングはエネルギー消費を大幅に削減するはずです
25.02.2020/XNUMX/XNUMX | それはAIのエキサイティングな新領域です 研究、AI開発のメガトレンドの一環としてますます重要になってきています。 ニューロモルフィックコンピューティングまた、 コンピュチンのような脳g は人間の脳と神経系を模倣するテクノロジーを使用しています。
エンタープライズと AI
- Aleph Alpha KにXNUMX億ドルI
- AI産業革命に向けた工場
- シェフラーはAIベースのソフトウェア開発に投資
- IBMはAIを一生に一度の機会とみなしている
- ダッソー・システムズの 3DExperience World 上の AI
- シェフラーは人工知能に投資しています
- AIと結合したボッシュの半導体工場
- Pepperl + FuchsとSymateが一緒にAIプラットフォームを開発しています
- ミネベアは、感情的な AI を通じてスマート シティをトレンドと見なしています
- 三菱電機は Maisart ブランドで AI を統合
Aleph Alpha AIにXNUMX億ドル
06.11.2023 年 XNUMX 月 XNUMX 日 | 注目すべきシリーズB資金調達ラウンドで アレフ・アルファ、ドイツの生成 AI 技術開発のパイオニアである同社は、多大な支援を受けています。
驚異的な投資額で、 500億ドル以上、幅広い新規投資家と長年の投資家によってサポートされているこのコミットメントは、この分野におけるアレフ・アルファの並外れた可能性とリーダーシップを強調しています。 有名な投資家には、イノベーション・パーク人工知能 (Ipai)、ボッシュ・ベンチャーズ、そして Lidl と Kaufland を含む有名な Schwarz Group の企業が含まれます。
この多額の資金投入は、主要なプロバイダーとしての地位を確立した Aleph Alpha の能力と革新的な力に対する明確な信頼の表れです。 主権型の生成型 AI-欧州で確立されたアプリケーション。 同社は、説明可能で信頼できる B2B および B2G ソリューションに重点を置き、完全に主権のあるアプリケーションの開発における新しい標準を確立しています。
投資は画期的な AI 研究に流れます 基礎モデル ビジネスクリティカルな環境向けに特別に設計された製品のさらなる開発にも取り組んでいます。 同時に、アレフ・アルファは、選定された主要パートナーと連携し、マーケティング活動を強化しています。 この戦略的アプローチは、製品開発と拡張を加速し、業界リーダーとしての Aleph Alpha の地位をさらに強化し、最先端の AI ソリューションで顧客をサポートすることを約束します。
AI産業革命に向けた工場
21.10.2023 | エヌビディアAI、Drive AV、Isaac Robotics、および Omniverse プラットフォームは、 フォックスコンAI およびロボットシステム。 これは、世界中の産業のデジタル化を加速することを目的としています。
Nvidia は現在、Hon Hai Technology Group (Foxconn) と協力して AI 産業革命を加速させています。 これを行うために、Foxconn は Nvidia テクノロジーを統合します。 新しいクラスのデータセンター 人工知能アプリケーションをサポートするために開発される予定です。 製造および検査プロセスのデジタル化、e-モビリティおよび ロボット工学 音声ベースの生成 AI サービスも増えています。
コラボレーションは、ものづくりから始まります。 AI工場。 これらは、大量のデータを処理、精製し、貴重な AI システムとトークンに変換するために特別に設計された Nvidia GPU コンピューティング インフラストラクチャに基づいています。
Foxconn は、Nvidia テクノロジーに基づいたインテリジェント ソリューション プラットフォームも開発しています。
- Foxconn スマート EV は、次世代プラットフォームである Nvidia Drive Hyperion 9 をベースとしています。 自動運転車活発な。 これは、将来の自動車用システムオンチップである Nvidia Drive Thor を搭載しています。
- 死 ロボットFoxconn Smart Manufacturing のシステムは自律移動体に基づいています ロボットプラットフォーム Nvidia アイザックが構築しました。
- Foxconnの スマートシティ インテリジェントビデオ分析プラットフォーム Nvidia Metropolis を統合します。
AI データファクトリーの構築
Foxconn は、Nvidia AI Enterprise ソフトウェアを使用して独自の最適化された AI ファクトリーを構築および運用したいと考えている世界的な顧客ベースのために、Nvidia テクノロジーに基づく多数のシステムを構築すると予想されています。
これらのシステムを使用すると、Foxconn の顧客は次のことが可能になります。 生成AIサービス シミュレーションを導入して使用し、産業用ロボットや自動運転車などの自律型機械のトレーニングを加速します。
独自の AI 工場の可能性
Foxconn は、Nvidia テクノロジーを使用した人工知能工場を顧客に提供することに加えて、 オムニバースプラットフォームと Isaac および Metropolis フレームワークを利用して、エレクトロニクス業界の厳格な生産および品質基準を満たします。
エッジAIの進歩と 使用を可能にする 自律移動ロボット、XNUMX 日に数キロメートルを移動できる人だけでなく、 産業用ロボットコンポーネントの組み立て、コーティングの塗布、梱包、品質検査の実施。
これらの Nvidia プラットフォームを備えた AI ファクトリーは、Foxconn に次の機会を与えることができます。 AIトレーニング 推論を行い、工場の運用を改善し、物理世界に展開する前に仮想世界でシミュレーションを実行します。 これにより、ロボティクスと自動化のパイプライン全体をエンドツーエンドでシミュレートできるようになります。
AIを搭載した電気自動車
Foxconn は、Nvidia Drive ソリューションを世界の自動車メーカーに供給します。 委託製造業者は高度に自動化され、 自主的な、AIが豊富 電気自動車 今後の Hyperion 9 プラットフォームに対応します。 これにより、機能的に安全なソフトウェア定義の自動車の新時代が到来します。
シェフラーはAIベースのソフトウェア開発に投資
27.09.2023 年 XNUMX 月 XNUMX 日 | デジタルファクトリーに向かう途中で協力する シェフラー ソフトウェアの立ち上げから数年間 アップ2パーツ GmbH. 今回同社はドイツの新興企業への出資を発表した。
IBMはAIを一生に一度の機会とみなしている
18.08.2023 年 XNUMX 月 XNUMX 日 | 今日、CNBC はウェブサイトの上部に大きなバンデロールの形で人工知能の現状について XNUMX 人の IBM 関係者にコメントさせています。 彼らは新しいものを指します IBM ビジネスバリュー研究所の CEO 調査。 IBMのソフトウェア担当上級副社長兼最高商業責任者であるロブ・トーマス氏は、現在の「Netscapeの瞬間」を「一生に一度の機会」と見ている。 IBM ソフトウェアの製品管理および成長担当上級副社長であるカリーム ユスフ博士は、あらゆる業界で「AI ファースト企業への移行」が起こるだろうと述べています。
IBMの新たな調査
IBM Institute for Business Value CEO の調査では、世界的なスキル格差が現実であり、拡大していることが判明しました。 調査対象となった経営陣は次のように推定している。 従業員の 40% AI と自動化の導入により、今後 XNUMX 年間で再トレーニングする必要があります。
の統計 世界銀行 これによると、これは世界の労働力人口 1,4 億人のうち 3,4 億人に相当する可能性があります。 回答者はまた、既存の従業員の新しいスキルの構築が人材に関する最大の課題であると報告しています。 調査対象となった経営幹部の 77% は、初級レベルのポジションはすでに生成 AI の影響を感じており、この影響は今後数年間でさらに増大すると述べています。 管理職についても同様だと回答したのはわずか 22% でした。
人工知能は従業員のスキルを向上させ、より多くの機会を開くのに役立ちます。 調査対象のマネージャーの 87% は、従業員が最後までやり遂げる可能性が高いと信じています。 生々しい 人工知能は置き換えるのではなく、拡張します。 ただし、これは部門によって異なります。マネージャーの 97% が、購買部門の従業員は補充されるよりも強化される可能性が高いと考えています。リスクとコンプライアンスの分野では 93％、財務部門では 93％、顧客部門では 77％ です。サービス分野では 73%、マーケティング分野では XNUMX% %。
人工知能とその Netscape の瞬間
ロブ·トーマス 人工知能を Netscape と比較するのは、かつて Netscape がインターネットに対して行ったことと同じことが、企業にも人工知能によって行われると考えているからです。 AI の使用は 2017 年以来 XNUMX 倍に増加しました。 基盤モデルはよりアクセスしやすくなり、企業は AI を使用して仕事のやり方を迅速に変革できるようになります。
IBM の調査によると、IT プロフェッショナルの 41% が生成人工知能を研究しており、27% がすでに生成人工知能を積極的に使用しています。 AI インターフェイスは間もなくすべてのアプリケーションに導入されるため、これも推奨されます。 これは企業の働き方を根本的に変えることになるでしょう。
企業はそうするだろう +KIからAIファーストへ 変化。 これまで彼らは中核となるビジネスを運営し、自動化と分析によって既存のプロセスをどのように改善できるかを考えることに重点を置いていましたが、今では仕事の進め方を根本的に再考する機会が来ています。 これが業界の先頭に立つか遅れをとるかの違いを生みます。
人工知能は、私たちの働き方のあらゆる部分を前例のないほど根本的に変えるでしょう。 場合によっては、専門知識のコストがゼロになることもあります。
一生に一度のチャンスを目前に控えて、私たちが今日 AI から見ているエキサイティングな成果は始まりにすぎません。 リーダーが始めるとき 基本モデル ビジネスに導入するには、アプリケーション、価値実現のスピード、結果が信頼できるものであることを確認する方法について考え始める時期が来ています。
Whatson Orchestra はルーチンワークを行います
IBMとともに ワトソンデータプラットフォーム 同社は、企業に幅広いアプリケーション向けの革新的なソリューションを提供する多用途 AI プラットフォームを提供しています。 たとえば、次の場合たとえば、煩わしい日常的なタスクをなくしたい場合は、Watson Orchestrate が最適です。 人工知能が無限の To Do リストにある不快な項目を引き継いでくれるので、好きな仕事に集中できます。
ダッソー・システムズの 3DExperience World 上の AI
08.03.2023 | ベルナール・チャールズ、CEO ダッソー・システムズ、を強調しました。 3Dエクスペリエンス 2023 年の世界、イノベーションがいかに重要であるか。 彼はまた、革新的な開発とトレンドについても議論しました。 彼は、AI を使用した 3DExperience ソリューションがどのようにして CAD モデルをさらに効率的に構築できるかを説明しました。
シェフラーは人工知能に投資しています
22.10.2021 年 XNUMX 月 XNUMX 日 | XNUMX社のパートナーとともに シェフラー 日 KIパーク e. V. in ベルリン 共同設立。 関連付けは具体的でなければなりません 人工知能 AI アプリケーションを促進し、ドイツとヨーロッパに適切な倫理および規制の枠組みを開発します。
AIと結合したボッシュの半導体工場
07.06.2021年XNUMX月XNUMX日| the ボッシュ グループはドレスデンにいます 世界で最も近代的なチップ工場の XNUMX つ 儀式的に開かれました。 ボッシュの 130 年を超える歴史の中で最大の単一投資は、完全にネットワーク化されており、それ以上のものです。 高度に自動化された機械と統合プロセスが AI 手法と組み合わされます。
Pepperl + FuchsとSymateが一緒にAIプラットフォームを開発しています
10.09.2020 年 XNUMX 月 XNUMX 日 | 以下の方法による製造プロセスの最適化のスペシャリスト 人工知能 （KI）、 シメイト 彼のノウハウと、パイロットプロジェクトでの工場およびプロセス自動化のグローバルスペシャリストのノウハウとの関係をテストし、 Pepperl + Fuchsの.
トレンドの感情的人工知能によるスマートシティ
21.02.2020年XNUMX月XNUMX日 | の応用 人工知能 都市および都市環境における AI、または略してスマート シティは、激しく議論されているトピックです。 現時点でこの議論で最も爆発的な問題は次のとおりです。 感情的な人工知能つまり、EQ を備えた AI です。 ミネベアミツミ という話題を扱います。
三菱電機は Maisart ブランドで AI を統合
26.09.2017年XNUMX月XNUMX日| 三菱電機は、新しい「Maisart」ブランドで、将来、人工知能（AI）技術の全範囲をカバーする予定です。 Maisartはの略語です Mイツビシ電機の AI 作成します Sテイト・オブ・ザ・宝品 テクノロジーの分野.
よくある質問
人工知能とは？
の定義 人工知能： 用語 人工知能、 狭い。 人工知能 (AI) あります 機械が人間と同じようにタスクを実行および解決できるようにするテクノロジーの総称。 これらの人工知能テクノロジーは、機械学習、コンピューター支援による論理的問題解決、パターン認識など、コンピューターサイエンスや科学のさまざまな分野から来ています。 AI システムは、自動車制御などの多くの応用分野に適しています。 医療画像、自然言語処理、ロボット工学の診断のための自動化された顧客サービス。
人工知能はどのように機能するのでしょうか?
人工知能というのは、 機械が学習、問題解決、意思決定などの人間のような認知能力を獲得できるようにするアルゴリズムとシステムの開発に焦点を当てたコンピューター サイエンスの分野。 人工知能は、大量のデータを処理し、このデータ内のパターンやつながりを認識することによって機能します。 機械学習やニューラル ネットワークなどの技術を使用すると、次のことが可能になります。 人工知能 これらのパターンから学び、時間の経過とともにパフォーマンスを向上させます。 これにより、AI システムは複雑なタスクを処理し、音声認識、画像認識、自動運転などのさまざまな応用分野で人間のようなスキルを開発できるようになります。
生成AIとは何ですか?
生成AIは 新しいコンテンツを独自に生成できる人工知能の一種。これは、大量のデータでトレーニングされたニューラル ネットワークに基づいています。これらのネットワークは、データ内のパターンとつながりを認識することを学習し、これらのパターンに似た新しいコンテンツを独立して作成できます。この例としては、記事やストーリーを作成できるテキスト ジェネレーターがあります。生成 AI は、芸術から医療、ビジネスに至るまで、生活や仕事の多くの分野に影響を与える可能性があります。
AIには決してできないことは何でしょうか？
人工知能は、長い間純粋であると考えられてきた魅力的な概念です SF それは真実でしたが、今では私たちの日常生活の一部になりつつあります。 人工知能 (AI) は目覚ましい進歩を遂げていますが、人工知能ではおそらく決して達成できない側面がいくつかあります。 何よりもまず、これには人間の意識と、本物の感情や共感を感じる能力が含まれます。 AIシステムは最終的に稼働する アルゴリズムとデータ 一方、人間の経験や感情はより深いレベルに根ざしています。 さらに、 人工知能 創造的思考や問題解決は、あらかじめ定義されたパターンやルールに依存しているため、人間と同じようにうまく行うことができない場合があります。 最後に、人工知能が人間と同じ道徳的および倫理的判断を下せる可能性は低いです。そのような判断は、多くの場合、AI システムにはない主観的な経験、文化的価値観、個人的な信念に基づいているためです。
日常生活のどこで人工知能を見つけることができますか?
人工知能 (AI) は近年、私たちの日常生活にますます浸透しており、多数のアプリケーションやテクノロジーに組み込まれています。 音声アシスタント Siri、Alexa、Google アシスタントなど 人工知能音声コマンドを理解し、それに応答する。 Netflix、Spotify、Amazon などのプラットフォーム上のパーソナライズされたレコメンデーション システムは、AI アルゴリズムを使用して私たちの趣味や好みを分析し、適切な提案を行います。 AI を活用した画像認識は、スマートフォンやソーシャル メディア内の写真の識別と分類に役立ちます。 自動運転車やインテリジェント交通システムも、より安全で効率的な交通ソリューションを提供するために人工知能に依存しています。 さらに、人工知能はさまざまな分野で使用されています。 産業および生産ワークフローと生産プロセスの自動化と最適化に貢献するプロセス。
これらの例はすべて、人工知能がすでに私たちの日常生活に不可欠な部分となっており、テクノロジーやサービスの向上に重要な役割を果たしているということを示しています。 私たちのニーズ 投票。
人工知能チャットは何を提供できるのでしょうか?
人工知能 (AI) チャットとも呼ばれます。 チャットボット と呼ばれる、さまざまな利点があり、さまざまな業界や分野で応用できる可能性があります。 チャットボットは人間のような会話を行い、ユーザーのリクエストに応答したり、情報を提供したり、特定のタスクを実行したりできます。
たとえば、カスタマー サポートでよくある質問に迅速かつ効率的に回答するために使用できるため、待ち時間が短縮され、サポート スタッフの負担が軽減されます。 電子商取引の分野では、チャットボットはパーソナライズされた製品の推奨を提供したり、注文プロセスを簡素化したりできます。 また、 公共医療サービス チャットボットは、仮想医療アシスタントとして機能し、症状、投薬、または治療方法に関する情報を提供するなどして使用されます。
AIチャット したがって、リソースを節約しながら、企業と顧客またはユーザーとの対話を改善するための効率的かつコスト効率の高い方法を提供します。
弱いAIとは何ですか？
弱い AI は、狭い人工知能または特殊な人工知能とも呼ばれ、人間のような認識や包括的な機能を犠牲にすることなく、特定のタスクまたは限られた一連のタスクを効率的に実行するように設計された AI システムです。 認識力のあるFähigkeiten 所有すること。
さまざまな分野で人間のような知能を実現する可能性を秘めた強力な AI とは異なり、弱い人工知能は特定のアプリケーションと問題解決に重点を置いています。
弱い AI の例としては、音声認識システム、推奨アルゴリズム、画像認識ソフトウェアなどがあります。 これらのシステムは、それぞれの分野で非常に強力です。 ただし、特定の範囲外で動作したり、人間のような複雑な意思決定をしたりすることはできません。 弱いAIは現在、 主流のタイプ 現実世界のほとんどのアプリケーションで使用される人工知能。
出典: この記事は、次の企業および機関からの情報に基づいています: Aleph Alpha、Bosch、Dassault Systèmes、Foxconn、Fraunhofer、IBM、Ipai、ミネベアミツミ、三菱電機、Nvidia、KIT、Kontron、Nexustec、Omron、Pepperl+Fuchs 、PTC、シェフラー、TUM、フォルクスワーゲン。
アンジェラ・ストラックは、開発スカウトの編集長であり、フリージャーナリストであり、リートにある Presse Service Büro GbR のマネージングディレクターでもあります。