Jak grzyby po deszczu wyrastają w ostatnich miesiącach nowe chatboty, które są świetnym przykładem dynamicznego rozwoju GenAI. Kilkoma przykładami takich narzędzi, które mogą być pomocne w różnorodnych zastosowaniach, są ChatGPT, Dall-E, Gemini czy Jasper.

Generatywna sztuczna inteligencja jest (w wielkim skrócie i pewnym uproszczeniu) formą sztucznej inteligencji, która potrafi samodzielnie generować całkowicie nowe treści w oparciu o dane, na bazie których była szkolona. Zawarte w GenAI algorytmy uczenia maszynowego mogą wykorzystywać bardzo zróżnicowaną zawartość, m.in. teksty, audio i wideo, obrazy czy kody tekstu źródłowego.

Przemysłowa odmiana GenAI

Przemysłowa wersja generatywnej sztucznej inteligencji dostosowuje swoje algorytmy obliczeniowe do specyficznych dla danej dziedziny i złożonych obliczeniowo problemów, jakie mogą występować w różnych branżach. I właśnie to zorientowanie na problemach, które są specyficzne dla danej dziedziny, odróżnia GenAI od bardziej popularnych form generatywnej sztucznej inteligencji (AI) zorientowanych na konsumenta.

Podstawą GenAI są modele uczenia maszynowego, które uczą się odpowiednich wzorców na podstawie swoich danych bazowych. Generatywna sztuczna inteligencja tak jak standardowa odmiana AI może generować nowe, realistyczne dane – niezależnie od tego, czy są to tekst, obraz, kod, dane szeregów czasowych, czy inne dane wyjściowe. Dzięki temu GenAI można wykorzystać w różnych branżach i środowiskach, m.in. do automatyzacji zadań, ulepszania analiz i generowania wartościowych treści.

Co istotne, GenAI może także dostosować modele generatywne do unikalnych danych i infrastruktury, które występują w konkretnym przedsiębiorstwie. W przypadku małych przedsiębiorstw mogą to być więc odpowiednio mniejsze i skompresowane modele, które są optymalizowane pod kątem określonych potrzeb, jednak przy jak najniższych kosztach.

Typowe modele GenAI generują przede wszystkim nowe teksty, obrazy czy wideo. Natomiast w przypadku odmian przemysłowych najbardziej wartościowe może okazać się wspieranie wyzwań analityki biznesowej, która wymaga złożonych modeli matematycznych, jakie można znaleźć w przedsiębiorstwach. W efekcie przedsiębiorca może poszerzyć posiadane zestawy danych o dane syntetyczne, symulować przyszłe scenariusze, a nawet tworzyć rekomendacje dla swoich przyszłych zadań.

Szeroki potencjał zastosowania GenAI w przemyśle

Podobnie jak w innych branżach, w których już wykorzystuje się GenAI, również w sektorze produkcyjnym jest wiele możliwości jej użycia. Generatywna sztuczna inteligencja jest jedną z technologii, która może znacząco przyspieszyć transformację cyfrową przedsiębiorstwa. Można ją wykorzystać w różnych obszarach – bezpośrednio związanych zarówno z wytwarzanymi produktami, jak i z realizowanymi procesami.

Wykorzystując potencjał GenAI, firmy mogą uzyskać przewagę konkurencyjną, zwiększyć wydajność i dostarczać innowacyjne rozwiązania. Jednocześnie mogą sprostać zmieniającym się potrzebom swoich klientów.

GenAI skraca czas wprowadzania nowości na rynek

Generatywna sztuczna inteligencja może znacząco skrócić czas niezbędny do wprowadzenia nowego produktu na rynek. Wykorzystując algorytmy GenAI, producenci mogą automatyzować i optymalizować różne etapy rozwoju produktu, takie jak projektowanie, prototypowanie i testowanie.

Zoptymalizowanie tych procesów umożliwia szybsze iteracje i wdrażanie kolejnych ulepszeń, w efekcie skracając czas potrzebny na wprowadzenie nowego produktu na rynek. Dzięki GenAI producenci mogą więc wyprzedzać swoich konkurentów, szybko dostosowywać się do wymagań rynku i szybciej dostarczać innowacyjne rozwiązania.

Symulacja dzięki technologii cyfrowego bliźniaka

Generatywna sztuczna inteligencja ułatwia także tworzenie cyfrowych bliźniaków, czyli wirtualnych replik fizycznych aktywów lub procesów. Dzięki wykorzystaniu generatywnych algorytmów AI do analizy danych z czujników i innych źródeł producenci mogą tworzyć dokładne cyfrowe odzwierciedlenia swoich produktów, linii produkcyjnych, a nawet całych fabryk.

Cyfrowe bliźniaki są następnie używane do symulacji i analiz predykcyjnych. Umożliwia to producentom optymalizowanie tych operacji, identyfikowanie potencjalnych problemów i testowanie różnych scenariuszy bez zakłócania procesu produkcyjnego.

MOŻE ZAINTERESUJE CIĘ TAKŻE

Rynek

Sztuczna inteligencja kluczem do zwiększenia produktywności

Producenci maszyn i urządzeń mogą zwiększyć produktywność o 30-50% dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji, narzędzi cyfrowych i wdrażaniu rozwiązań wspierających gospodarkę obiegu zamkniętego i redukcję odpadów, wynika z najnowszego raportu firmy doradczej Bain & Company.

Raporty

Polska ma szansę stać się europejskim liderem w obszarze sztucznej inteligencji

Adopcja sztucznej inteligencji (AI) w Polsce rośnie najszybciej w UE napędzając gospodarkę oraz poprawiając bezpieczeństwo kraju według danych zaprezentowanych przez Amazon Web Services (AWS) podczas AWS Cloud Day w Warszawie.

Predykcyjne utrzymanie ruchu

Dzięki analizie danych (pochodzących z czujników i maszyn produkcyjnych) w czasie rzeczywistym algorytmy GenAI umożliwiają lepsze wykrywanie wzorców i anomalii, które mogą wskazywać na potencjalne awarie sprzętu lub potrzebę przeprowadzenia czynności konserwacyjnych. Takie proaktywne podejście pozwala przedsiębiorcom lepiej zaplanować prace konserwacyjne. W ten sposób zmniejsza się ryzyko wystąpienia awarii i liczba przestojów, a także maleją koszty związane z nieplanowanymi usterkami.

Generatywna AI usprawni podejmowanie decyzji

Dzięki wykorzystaniu narzędzi, które opierają się na technologii GenAI, przedsiębiorcy mogą usprawnić cały proces podejmowania decyzji. Przede wszystkim GenAI ma zdolność do analizowania ogromnych zbiorów danych, które mogą pochodzić z różnych źródeł. Mogą to być np. dane historyczne dotyczące produkcji, ale również trendy rynkowe, dane dotyczące zapasów, a nawet opinie klientów.

Duża różnorodność danych wejściowych może dać w efekcie bardzo cenne spostrzeżenia i zalecenia dotyczące przyszłych zadań. Dzięki nim producenci mogą następnie dokładniej prognozować przyszłe trendy, optymalizować procesy produkcyjne i usprawniać podejmowanie decyzji.

Większa innowacyjność dzięki GenAI

Przy zastosowaniu algorytmów GenAI przedsiębiorstwo zyskuje również większy potencjał tworzenia innowacyjnych rozwiązań. Narzędzia uczenia maszynowego pozwalają analizować ogromne ilości danych również pod kątem oczekiwań rynkowych. Taka analiza, która może uwzględniać zarówno dane historyczne, jak i preferencje klientów, pozwala bowiem często generować całkowicie nowe pomysły – a tym samym wyprzedzić konkurencję i wyjść naprzeciw oczekiwaniom klientów.

Potencjalne ryzyko związane z GenAI w przemyśle

Choć wdrożenie rozwiązań, które bazują na GenAI, może przynieść wiele korzyści, należy też liczyć się z pewnymi wyzwaniami i ryzykiem, jakie niesie ze sobą ta nowa technologia. Jednym z takich wyzwań może być słaba kompatybilność GenAI z innymi systemami i oprogramowaniem (zwłaszcza starszej generacji), które funkcjonują w danym przedsiębiorstwie.

Integracja sztucznej inteligencji z tym środowiskiem może okazać się bardzo złożona i czasochłonna oraz może wymagać znacznych modyfikacji już istniejącej infrastruktury. Wprowadzane zmiany mogą więc skutkować zakłóceniami w działaniu, a nawet dłuższymi przerwami.

Analiza dużych zbiorów danych przez systemy GenAI zawsze budzi też obawy, które dotyczą prywatności i bezpieczeństwa tych danych. Firmy produkcyjne muszą więc wdrożyć odpowiednie środki ochrony poufnych informacji i przestrzegać przepisów dotyczących ich użycia. Pełne zaufanie do AI rodzi także ryzyko, że podejmowane na jej podstawie decyzje mogą nie tylko nie być optymalne, ale czasami mogą być wręcz błędne. Może to wynikać z braku odpowiedniego przetestowania nowych systemów czy ich niesprawnego działania.

Wyzwaniem jest także zgodność decyzji podejmowanych przez GenAI z przepisami, standardami branżowymi i regulacjami prawnymi. To szczególnie istotne z tego względu, że co jakiś czas istniejące przepisy czy normy ulegają zmianom. Firmy produkcyjne muszą więc na bieżąco dostosowywać do tych zmian narzędzia, które wykorzystują GenAI. W przeciwnym razie mogą być narażone na konsekwencje prawne i finansowe.

Generatywna sztuczna inteligencja to narzędzie o dużym potencjale rozwojowym, które może zapewnić przedsiębiorstwom produkcyjnym liczne korzyści. Należy jednak pamiętać, że konieczne jest uwzględnienie różnego rodzaju ryzyka. Czas więc pokaże, czy będzie to rewolucyjna technologia, która w pełni pozwoli optymalizować procesy i zwiększać innowacyjność firm produkcyjnych.