기계 학습 및 산업 인터넷

최근의 DLD 회의에서 가장 흥미로운 세션 중 일부는 인공 지능 또는 "산업 인터넷"을 다루었습니다. 아마존과 왓슨 재향 군인들은 AI와 머신 러닝이 앞으로 여러 산업을 어떻게 변화시킬 것인지에 대해 이야기했으며, 일부 대형 제조 회사의 책임자들은 빅 데이터, 센서 및 커스터마이즈가 제품 제조 방식을 어떻게 변화 시킬지에 대해 논의했습니다.

기계 학습과 다른 산업에 미치는 영향

인공 지능과 머신 러닝에 대한 이야기는 Amazon.com의 CTO 인 Werner Vogels입니다. Manoj Saxena, Cognitive Scale 회장 및 전 IBM Watson 그룹 총괄 관리자; 독일의 Arago CEO 인 Chris Boos는 자동화에 AI를 사용하는 데 주력했습니다. PWC의 전략 및 컨설팅 팀의 파트너 인 Matthew Egol이 진행 한이 패널은 데이터 및 기계 학습이 다양한 산업을 어떻게 변화시키고 있는지에 대해 이야기했습니다.

대부분의 패널리스트들은 건강 관리가 점점 증가하는 기계 정보에 의해 영향을받는 다음 주요 영역이라는 데 동의했습니다. 부스는 말했다. 진단을하기에 충분한 인공 지능과 마찬가지로 데이터가 존재하지만 누락 된 것은 문제를 해결하는 방법에 대한 감각이다. 그는 오늘날의 전문 의학에서 신체의 각 부분에 단일 전문가가있을 수 있지만 이론적으로 기계는 여러 전문 분야의 정보를 결합한 것으로 나타났습니다.

예를 들어, Saxena는 달라스에있는 대규모 공립 병원에서 어떻게 새로운 기술을 사용하여 70 명이 70, 000 명의 어린이를 천식으로 치료할 수 있는지에 대해 이야기했습니다. 인지 시스템은 weather.com 및 pollen.com과 같은 서비스의 환경 데이터와 환자가 거주하는 위치에 대한 데이터를 결합하여 공기와 천식의 연꽃 농도 사이의 상관 관계를 파악한 다음 정보 또는 흡입기를 어린이에게 직접 보낼 수 있습니다. 천식 발작이 발생할 가능성이 있습니다.

Vogels는 다른 의료 사례에 대해 이야기하면서 질병에 반응하기보다는 예방할 수 있어야한다고 말했습니다. Saxena는 기술에 중점을 두었지만 결과는 충분하지 않다는 데 동의했습니다.

Boos는 IT 운영 자동화와 같은 애플리케이션에 기술을 어떻게 사용할 수 있는지에 대해 이야기했습니다. 그가 기억해야 할 한 가지는 "기계 학습은 실험 일뿐"이며 기계에 대한 교사가 여전히 필요하다는 것입니다.

Vogels가 이야기 한 다른 응용 분야에는 매장 설계를 개선하기 위해 통로를 걷는 구매자를 추적하는 비디오 분석, 가스 터빈과 같은 산업 장비, 예방 정비를위한 차량 및 병원에서 사람들이 기다리는 시간을 줄이기위한 센서 사용이 포함됩니다. 엘리베이터 용.

Vogels는 가장 크고 파괴적인 회사는 모두 데이터를 기반으로하고 있지만 Saxena는 문제는 데이터의 양이 증가하고있는 것이 아니라 더 중요한 것은 데이터 유형과 트윗 및 기타 구조화되지 않은 데이터로 인해 변화하고 있다고 밝혔다. 점점 더 중요 해지고 있습니다. 그러나 그는 컴퓨터가 비정형 데이터를 잘 이해하지 못한다고 말했다.

Vogels는 일반적으로보고에 중점을 둔 "데이터를 거꾸로 살펴 보았습니다"라고 말했지만 현재 중요한 것은 예측적이고 미래 지향적 인 시스템입니다. 그는 누구나 아마존의 머신 러닝 서비스를 예측 엔진을 구축 할 수있는 기술로 선전했다.

Saxena는 보고서가 10 년 후에는 매우 다르게 보일 것이라고 동의했다. 그는 현재의보고 시스템을 미식 축구에 비유했는데, 팀은 경기 사이에 멈춰서 무엇을해야할지 결정했으며, 앞으로보고는 포뮬러 원 경주의 논스톱 액션과 비슷할 것이라고 말했다. 그는 우리가 기록 시스템에서 참여 시스템으로, 통찰 시스템으로 이동하고 있다고 말했다. 그러나 그는 인공 지능을 "인공 지능"이라기보다는 "증강 지능"중 하나로 생각해서는 안된다고 말했다.

"HAL이 아닌 Jarvis를 생각하십시오"라고 그는 말했다.

산업 인터넷과 그것이 제조를 변화시키는 방법

또 다른 섹션은 일부 대기업 제조 회사를 불러 왔으며 대부분 "산업 인터넷"과 그것이 어떻게 변화 될 것인지를 다루었습니다.

업계 거대 지멘스의 최고 전략 책임자 인 Horst Kayser는 "디지털화"가 모든 내부 연구 및 개발에서보다 개방적인 혁신으로 이동하는 등 여러 분야에서 회사의 접근 방식을 어떻게 변화시키고 있는지에 대해 이야기했습니다. 그는 7, 000 개의 풍력 터빈 시스템에서 원격 모니터링 및 유지 보수와 같은 다양한 에너지 시스템의 일부를 지능적으로 관리해야하는 문제에 대해 논의했습니다. 이제는 자체 학습 알고리즘을 사용하여 블레이드를 최적의 위치로 옮깁니다. 추가 효율의 몇 퍼센트 포인트에서 (많은 것처럼 들리지 않지만 실제로는 추가 할 수 있습니다). 그가 논의한 다른 응용 분야는 가상 프로토 타이핑에서 완전 자동화 된 플랜트까지 다양했습니다.

인피니언의 CEO 인 리차드 프로스 (Richard Ploss)는 로봇이 인간과 협업하는 것을 본 미래는 위험하지는 않지만 산업 인터넷과 생명 사이의 연결을 제공 할 로봇이 필요하다고 말했다. 예를 들어, 그는 물체를 움직이기 위해 공동으로 작업 한 "바이오닉 개미"비디오를 보여주었습니다.

인피니언은 대량 생산의 생산성과 맞춤형 생산의 개성을 결합시키는 목표를 가지고있었습니다. Ploss는 산업용 인터넷이 다음 단계로 커스터마이징을 수행 할 것이며, 개별 요청에 따라 제조되고 24 시간 내에 배달 될 자신 만의 신발을 쉽게 설계 할 수 있다고 말했다. 이러한 시스템에서 고객은 실제로 최종 디자인을 수행하지만 시스템은이 작업을 수행 할 데이터를 보유하게됩니다.

Flextronics의 최고 마케팅 책임자 인 Michael Mendenhall은 다양한 회사의 맞춤형 제조를 수행하는 새로운 트렌드는 "제품을 플랫폼으로 생각하는 것"이라고 말했습니다. 따라서 하드웨어를 구축하는 대신 애플리케이션과 서비스를 구축 할 수있는 무언가를 원합니다 주위에. 이 일의 일환으로, 그는 여러 산업 분야에서 일을하기 위해 일하는 사람들과 함께 "공개 혁신"을 믿는 사람입니다.

그가 논의한 흥미로운 제품 중에는 생체 인식을 측정 할 수 있고 안전 벨트에 통합되어 잠들었을 때 경고하기 위해 안전 벨트에 통합 할 수있는 "문신"과 혈당을 측정 할 수있는 작은 밴드가 있습니다. 당뇨병 및 기타 질병에 대한 만성 건강 관리 비용 20 %.