Het transformerende potentieel van kunstmatige intelligentie in industriële omgevingen blijft bijzonder dwingend. Greg FallonCEO van Geminus AI, geeft aan dat AI die speciaal voor industriële en technische contexten is afgestemd, opmerkelijke verbeteringen kan opleveren, vooral in sectoren zoals energie en productie waar precisie en betrouwbaarheid van het grootste belang zijn.
Inzicht in het unieke karakter van industriële AI
Industriële AI wijkt aanzienlijk af van consumentgerichte AI, zoals taalmodellen zoals Chatgpt. Het kritieke verschil ligt in de noodzaak voor AI om op natuurkunde gebaseerde wetten te integreren in plaats van puur gegevensgestuurde voorspellingen. Fallon legt uit: “In tegenstelling tot de menselijke taal, wanneer je AI doet om te begrijpen hoe een machine werkt, gaan de natuurwetten in het spel.” Traditionele AI’s risico op hallucinaties of onnauwkeurigheden is onaanvaardbaar in industriële scenario’s met hoge inzet, waar fouten kunnen leiden tot ernstige gevolgen, waaronder menselijke verwondingen of dure machineschade.
Het aanpakken van belangrijke industriële uitdagingen
Geminus AI richt zich op significante inefficiënties in de industriële activiteiten. Fallon illustreert dit met het voorbeeld van waterpompen en merkt op: “Engineers lopen vaak pompen op maximale instellingen, met kleppen om de waterstroom aan te passen, waardoor massale hoeveelheden elektriciteit worden geconsumeerd.” Hij benadrukt dat ongeveer 15% van de wereldwijde elektriciteitsbevoegdheden dergelijke systemen. Door deze operaties te optimaliseren, vermindert Geminus AI het energieverbruik aanzienlijk. Soortgelijke efficiëntiewinst in olieverfkitsprocessen, waarbij zelfs een verbetering van 5% in operationele efficiëntie zich kan vertalen in substantiële milieu- en financiële besparingen, verder de impact van gespecialiseerde industriële AI aantonen.
De aanpak van Geminus AI combineert op unieke wijze high-precisie engineering simulators met realtime operationele gegevens. Traditioneel waren technische simulaties langzaam en vereisten een uitgebreide expertise, waardoor hun nut in live operationele omgevingen werd beperkt. Fallon beschrijft de overgang als transformatief: “We maken simulatiegegevens samen met live sensorgegevens, waardoor voorspellende nauwkeurigheid en realtime operationele aanbevelingen mogelijk worden.” Met deze vooruitgang kunnen ingenieurs geïnformeerde, tijdige beslissingen nemen, waardoor de operationele efficiëntie en veiligheid aanzienlijk worden verbeterd.
AI als industriële digitale assistent
De toekomstige Fallon voorziet dat AI een onmisbare digitale assistent wordt voor industriële ingenieurs en fabrieksoperators. Momenteel creëert Geminus AI op maat gemaakte modellen die speciaal zijn op maat gemaakt op individuele machines of plantomstandigheden. Deze modellen adviseren proactief ingenieurs en suggereren realtime aanpassingen om de prestaties te optimaliseren. Fallon illustreert: “Het model kan adviseren:” De temperatuur van vandaag is hoger en de grondstofkenmerken zijn enigszins veranderd – het aanpassen van deze drie parameters zal de prestaties van uw fabriek met 5%verbeteren. “” Hoewel autonome controle via AI haalbaar is, merkt Fallon op dat menselijk toezicht de standaardpraktijk blijft om veiligheid en praktische redenen.
Van niche tot schaalbare oplossingen
Fallon gelooft dat de industriële AI -markt voor een aanboduitdaging staat in plaats van een probleem met het vervangen van banen. De beschikbaarheid van gekwalificeerde promovendi om complexe industriële problemen op te lossen, blijft beperkt. “Er is een oneindig aantal engineeringproblemen en een eindig aantal promovendi,” merkt Fallon op, waarin wordt uitgelegd dat gespecialiseerde AI de expertise van deze professionals schaalt, waardoor ze tegelijkertijd meerdere complexe uitdagingen kunnen aangaan. In plaats van de werkgelegenheid te verminderen, voorspelt Fallon AI de productiviteit en de vraag naar Bekwame technische rollen.
De lopende projecten van Geminus AI illustreren het substantiële potentieel van AI voor wereldwijde impact. Een opmerkelijk voorbeeld omvat het aanzienlijk vermindering van de koolstofemissies van de productieprocessen van fossiele brandstoffen. Fallon vermeldt een project met een Noord-Amerikaanse gasproducent gericht op het minimaliseren van methaanemissies door het optimaliseren van gasveldactiviteiten, waardoor aanzienlijke milieuvoordelen worden geboden.
Vooruitkijkt, belicht Fallon talloze sectoren rijp voor AI-gedreven optimalisatie, waaronder hernieuwbare energie, rasterbeheer, chemische productie, mijnbouw en ontzilting. Eén ambitieuze toepassing omvat het snel uitbreiden en optimaliseren van elektrische roosters, waardoor processen worden gecomprimeerd die doorgaans jaren in uren of zelfs minuten duren, waardoor een wereldwijde verschuiving naar elektrificatie en duurzaamheid wordt ondersteund.
Quantum computing en toekomstige AI -evolutie
Kwantum computingFallon Notes, zal het industriële AI -landschap diepgaand beïnvloeden door de precisie en het volume van trainingsgegevens voor AI -modellen drastisch te verbeteren. Hoewel Quantum Computing niet direct betrokken is bij het inzetten van huidige operationele AI -oplossingen, zal het potentieel om AI -trainingsmethoden te verfijnen, ongekende mogelijkheden in precisie en snelheid ontgrendelen.
Fallon ziet de evolutie van industriële AI die uiteindelijk de schaal en integratie van grote consumentenmodellen zoals Chatgpt weerspiegelt, die uitgebreide funderingsmodellen voorstellen die in staat zijn om hele industriële ecosystemen te beheren onder uniforme, intelligente controlekaders. Deze evolutie belooft de industriële efficiëntie te versnellen, de duurzaamheid van het milieu te verbeteren en aanzienlijke vooruitgang in de wereldwijde industrieën te katalyseren.
