Навигиране в сложността на агентния изкуствен интелект в индустриалната автоматизация

Индустриалният сектор в момента се намира на кръстопът между традиционната стабилност и автономната иновация. Докато Агентският изкуствен интелект обещава да революционизира автоматизацията на фабриките, инженерите се сблъскват с трудна крива на учене. Интегрирането на тези „автономни агенти“ в утвърдени работни процеси изисква повече от просто софтуерни актуализации. Това налага основна промяна в начина, по който подхождаме към индустриалната интелигентност.

Реалистичната оценка на генеративния изкуствен интелект в индустрията

Много индустриални сектори наскоро откриха твърдите ограничения на генеративния изкуствен интелект. Особено телекомуникационните и производителите на полупроводници изпитват затруднения да преминат от пилотната фаза. Тези отрасли разчитат на строги стандарти „Шест Сигма“ и високоточни системи за управление. Въпреки това, големите езикови модели често не притежават детерминистичния характер, необходим за тези среди. В резултат на това ранните потребители често срещат проблеми с надеждността, които спират пълномащабното внедряване.

Защо Агентският изкуствен интелект предизвиква съществуващите системи за управление

Агентският изкуствен интелект се различава от стандартния, като разбива сложните цели на по-малки, автономни задачи. Теоретично това позволява самокоригиращи се индустриални процеси. На практика свързването на тези микро-задачи в цялостен работен поток е изключително трудно. Повечето съществуващи архитектури на програмируеми логически контролери (ПЛК) и разпределени системи за управление (РСУ) приоритизират линейна логика и предвидими резултати. Интегрирането на нелинейни AI агенти в тези системи създава значителни координационни препятствия за инженерите по автоматизация.

Съчетаване на AI иновациите с индустриалната надеждност

Индустриалните системи са прекарали десетилетия в усъвършенстване на контрол на качеството и протоколи за безопасност. Тези процеси осигуряват „индустриална надеждност“, която световното производство изисква. Интегрирането на гъвкави AI модели в тези фиксирани политики остава основна техническа пречка. Инженерите трябва да намерят начини да „ограничат“ поведението на AI в рамките на параметрите за безопасност. Без тези предпазни мерки AI остава риск както за непрекъснатостта на производството, така и за опазването на околната среда.

Преодоляване на пропастта в яснотата относно възможностите на AI

Значителна част от провалите на проекти произтичат от липса на яснота. Много потребители поддържат нереалистични очаквания, защото не разбират напълно ограниченията на AI. Те често получават противоречива информация за това какво всъщност може да постигне Агентският AI на фабричния под. Следователно организациите трябва да разработят по-сложен „набор от въпроси“ преди да инвестират в нови инструменти. Това гарантира, че технологията решава конкретен оперативен проблем, а не добавя сложност.

Коментар на автора: Необходимостта от хибридна интелигентност

Според мен индустрията все още не трябва да се стреми към „само AI“ автономия. Най-успешните реализации, които съм наблюдавал, използват хибриден подход. В този модел AI действа като високопоставен съветник на човешкия оператор или основната разпределена система за управление. Трябва да разглеждаме Агентския AI като инструмент за допълване на човешкия опит, а не за заместване на основната физикално-базирана логика на нашите машини. Надеждността е валутата на фабричния под; не можем да си позволим да я харчим за непроверен шум.

Водещи практики за индустриален AI, готов за бъдещето

За да успеят, фирмите трябва да поставят приоритет на „малките данни“ пред „големите данни“. Фокусирайте се върху висококачествени, етикетирани данни от конкретни сензори и контролери. Освен това организациите трябва да инвестират в кръстосано обучение на своя персонал. Инженерите трябва да разбират както традиционната теория на управлението, така и основните принципи на машинното обучение. Този двоен опит позволява на екипите да изграждат мостове между наследения хардуер и съвременния агентски софтуер.