Neseniai Paryžiuje vyko 10-oji Prancūzijos mokslo ir technologijų inovacijų paroda – svarbus Europos mokslo ir technologijų inovacijų renginys, kurio metu dalyvavo 14 000 pradedamųjų įmonių ir apie 180 000 lankytojų. Ši paroda pabrėžia dirbtinio intelekto (AI) visoje srityje vykstančios integracijos raidos tendencijas, o pramonės dėmesys perkeliamas nuo vartotojų AI programinės įrangos prie pramoninių fizinės aplinkos scenarijų.
Neseniai Paryžiuje vyko 10-oji Prancūzijos mokslo ir technologijų inovacijų paroda – svarbus Europos mokslo ir technologijų inovacijų renginys, kurio metu dalyvavo 14 000 pradedamųjų įmonių ir apie 180 000 lankytojų. Ši paroda pabrėžia dirbtinio intelekto (AI) visoje srityje vykstančios integracijos raidos tendencijas, o pramonės dėmesys perkeliamas nuo vartotojų AI programinės įrangos prie pramoninių fizinės aplinkos scenarijų.
„Dirbtinis intelektas visur“ tapo bendra jausma dalyviams. Renginio organizatoriai teigė, kad dirbtinis intelektas daugiau nebėra vienas atskiras tema, o įsiterpia į įvairias sritis, tokius kaip skaitmeninė savivalda, rizikos valdymas ir įmonės strategija. Palyginus su ankstesniaisiais metais, kai dėmesys buvo sutelktas į vartotojų taikymus, pvz., pokalbių robotus ir turinio kūrimą, ši paroda daugiau dėmesio skiria giliam dirbtinio intelekto integravimui su fizinėmis veiklos aplinkomis, tokiais kaip gamyklos, uostai, elektros tinklai ir energijos sistemos, perkeliant dėmesį nuo „gebėjimo kalbėti“ prie „gebėjimo dirbti“.
Energetikos srityje prancūzų įmonė Total Energy visame pasaulyje įdiegė daugiau nei 13 000 jutiklių, kurie naudoja dirbtinį intelektą įrangos veiklos būsenos ir metano emisijų duomenims analizuoti realiuoju laiku. Tai leidžia ankstyvai aptikti klaidas, kurias sunku pastebėti plika akimi, ir taikyti numatytąją priežiūrą. Logistikos srityje Dafei Shipping Group naudoja dirbtinį intelektą integruodama daugiamačius duomenis, tokius kaip kuro suvartojimas, konteinerių srautas, plaukimo atstumas ir uostų veikla, kad skubiosiomis situacijomis, pvz., įtemptoje situacijoje Hormuzo sąsiauryje, būtų galima greitai įvertinti riziką ir optimizuoti laivų tvarkaraščius.
Siemens pabrėžė savo sukurtą „Eigen“ inžinerinį agentą – dirbtinio intelekto asistentą, kuris ne tik pateikia rekomendacijas, bet taip pat atlieka galą iki galo automatizuotas inžinerines užduotis, padidindamas inžinerinį efektyvumą iki 50 %. Įmonės pirmininkas ir vyriausiasis vykdymo direktorius Boleren pareiškė, kad patikimumas ir saugumas tampa pagrindinėmis iššūkiais, kai dirbtinis intelektas įsikiša į gamybos linijų valdymą, elektros tinklų valdymą ir logistikos planavimą, nes pramoninis dirbtinis intelektas negali leisti „pragaro vaizdų“ – reti klaidingi sprendimai vartotojų lygio pokalbių robotuose vis dar yra tik patirties klausimai, o neteisingas vertinimas pramonės scenarijuose gali sukelti sustojimus, švaistymą ir net saugos avarijas. Todėl pramoninis dirbtinis intelektas nėra tiesiog integruojamas į didelius modelius, bet jis nuo pat sistemos projektavimo pradžios įterpiamas su patikimomis funkcijomis.
Dirbtinio intelekto technologijų tobulėjimas kelia aukštesnius reikalavimus duomenų centrų energijos tiekimo galiai, valdymo reakcijos greičiui, elektros tiekimo stabilumui ir žaliųjų energijos šaltinių naudojimo santykiui. Kinų įmonė Yuanjing Technology Group pateikė savo „AI Power System“ sprendimą. Ši grupė Čifenge, Vidurinėje Mongolijoje, sukūrė pasaulio pirmąją „kompiuterių ir energijos bendradarbiavimo“ sistemos lygio demonstracinę sistemą, kuri realizuoja vėjo, saulės, akumuliatorių, vandenilio ir skaičiavimų dinaminį bendradarbiavimą bei gali veikti visiškai nepriklausomai nuo tinklo. Naudojant meteorologinius didžiuosius modelius, dirbtinis intelektas gali prognozuoti vėjo ir saulės energijos išteklius bei meteorologines sąlygas artimiausiomis 10–15 dienomis, taip pasiekdamas efektyvią elektros gamybos optimizavimą, akumuliatorių planavimą ir tinklo reguliavimą. Grupės pirmininkas Džiang Lei teigė, kad sparčiai augantis dirbtinio intelekto skaičiavimų galios paklausa ne tik sunaudoja energiją, bet ir padeda ją naudoti efektyviau. Energijos ir skaičiavimų galios glaudus sujungimas tampa svarbia kryptimi kitame dirbtinio intelekto plėtros etape.
Prieš parodą Jungtinėse Valstijose buvo įvesti eksporto apribojimai pažengusiems vietinių dirbtinio intelekto įmonių modeliams, o tokios temos kaip technologinė suverenietetė, atvirojo kodo ir uždarojo kodo sprendimai bei patikima pramoninė dirbtinio intelekto technologija tapo aktualiomis. Daugelis dalyvių aptarė Europos dirbtinio intelekto technologijų suverenitetą, atvirojo ir uždarojo kodo klausimus bei skatino kurti „įtraukiančią“, o ne „išsklitančią“ technologinę suverenietetę. Italų debesijos infrastruktūros įmonės Elemento strateginis patarėjas Francesco Bonfilio mano, kad technologinė suverenietetė turėtų būti „įtraukianti“, o ne visiškai išsklitančia užsienio technologijas, bet leisti naudotojams aiškiai suprasti naudojamų paslaugų veikimo mechanizmus ir duomenų apdorojimo būdus bei remiantis šia informacija išlaikyti teisę priimti savo sprendimus. Parodos metu vykusioje diskusijoje „Žvelgiant rytų kryptimi: Kinijos dirbtinio intelekto kilimas ir visos grandinės pranašumas“ Alibaba Group pirmininkas Joseph Tsai pareiškė, kad jokia šalis neturėtų koncentruoti visų savo išteklių viename sprendime, o atvirojo kodo modeliai atitinka Europos įmonių poreikius dėl duomenų saugos ir privatumo apsaugos.
Jungtinių Tautų Prekybos ir plėtros konferencija prognozuoja, kad pasaulinė dirbtinio intelekto rinka nuo 2023 m. 189 mlrd. JAV dolerių išaugs iki 4,8 trilijono JAV dolerių 2033 m. PwC pasaulinio pirmininko Džiamo Bondo žodžiais, „Dirbtinis intelektas – tai ne tik technologinis pokytis, bet ir gilus įmonių transformavimas, kuriam reikia perprojektuoti darbo eigas ir performuoti organizacines struktūras, kad tikrai būtų išnaudotas jo ekonominis potencialas.“
EN
