Katser

ИИ в промышленности по данным разных аналитических отчетов. Часть 2.1
Часть 1

С 2019 по 2022 гг центром компетенций НТИ по ИИ на базе МФТИ выпускался Альманах ИИ, включивший 12 аналитических сборников о состоянии ИИ в РФ и мире. Файлы можно скачать на сайте (у меня сайт с некоторого времени недоступен, поэтому делюсь сборниками в комментариях👇). Материалы очень рекомендую, но давайте сфокусируемся на ИИ в промышленности согласно этим отчетам, ведь я все за вас прочитал и выделил основные моменты.

курсив — обычно мои комментарии 💭

🔘Более-менее подробная аналитика ИИ в промышленности встречается в 5 сборниках, главы:
• NLP — в промышленности и логистике
• Компьютерное зрение — в промышленности и логистике
• Предсказательная аналитика и СПР в промышленности
• Обучение с подкреплением в промышленности и логистике
• Deep RL в управлении крупными инженерными системами
• Переферийные граничные вычисления [Edge computing] (Много общей информации без углубления в особенности промышленности)

Дальше пройдемся по кейсам применения разных субтехнологий ИИ

🔘Кейсы NLP
• диалоговые чат-боты для клиентского сервиса
• анализ тональности ответов на сообщения в почте и на порталах
• выделение именованных сущностей
• получение информации о рынке из новостей

🔘Кейсы CV
• Контроль качества выпускаемой продукции (дефектоскопия), 2 типа: контроль полуготового материала и осмотр готовой продукции (можно выявлять 92-99% дефектов, при доле ложных срабатываний 3-4%=можно заменять человека)
• Промышленная безопасность: контроль СИЗ, контроль доступа, детекция аварийных ситуаций, мониторинг состояния персонала
• Контроль операций (определение и локализация движущихся объектов, транспортных средств, оборудования, людей+оптимизация операций)
• Цифровизация старого оборудования (когда оснащение датчиками экономически нецелесообразно)
• Роботы (новая область)
• Сценарии для горнодобывающей отрасли: автономный транспорт, включая автономизацию процесса добычи и погрузки материала, оценка параметров руды (средний рост добычи 3-4%), детекция зубов ковша экскаватора (падение производительности на 1,3%), доступ в опасные зоны с помощью БПЛА
• Сценарии для металлургической отрасли: контроль качества материалов, определение микроструктуры, механических свойств и поиск новых материалов, выявление загрязнения стали нежелательными минералами

🔘2 явных тренда в развитии CV
• Распространение умных камер (edge)
• Появление услуг облачного CV (сомнительно в российской промышленности)

🔘Задачи (направления), решаемые ИИ в промышленности
• Предсказание спроса
• Оценка риска и предиктивное обслуживание
• Ранее обнаружение аномалий в тех процессе
• Ценообразование
• Логистика
• Контроль качества
• Технологические процессы (оптимизация, советчики, управление)

RL, особенности и мои мысли в следующем посте ➡️

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

Telegram

Katser

👨‍💻Популярность ИИ в промышленности по данным разных аналитических отчетов

В начале своих обзорных докладов и лекций стараюсь дать оценку места Промышленности среди остальных отраслей экономики.
tl;dr: популярность ИИ и ML в промышленности далека от ритейла…

🔥23👍8❤4🙏2

www.group-telegram.com/us/DataKatser.com/120

2.1K viewsedited  Jun 21, 2024 at 07:03

ИИ в промышленности по данным разных аналитических отчетов. Часть 2.1
Часть 1

С 2019 по 2022 гг центром компетенций НТИ по ИИ на базе МФТИ выпускался Альманах ИИ, включивший 12 аналитических сборников о состоянии ИИ в РФ и мире. Файлы можно скачать на сайте (у меня сайт с некоторого времени недоступен, поэтому делюсь сборниками в комментариях👇). Материалы очень рекомендую, но давайте сфокусируемся на ИИ в промышленности согласно этим отчетам, ведь я все за вас прочитал и выделил основные моменты.

курсив — обычно мои комментарии 💭

🔘Более-менее подробная аналитика ИИ в промышленности встречается в 5 сборниках, главы:
• NLP — в промышленности и логистике
• Компьютерное зрение — в промышленности и логистике
• Предсказательная аналитика и СПР в промышленности
• Обучение с подкреплением в промышленности и логистике
• Deep RL в управлении крупными инженерными системами
• Переферийные граничные вычисления [Edge computing] (Много общей информации без углубления в особенности промышленности)

Дальше пройдемся по кейсам применения разных субтехнологий ИИ

🔘Кейсы NLP
• диалоговые чат-боты для клиентского сервиса
• анализ тональности ответов на сообщения в почте и на порталах
• выделение именованных сущностей
• получение информации о рынке из новостей

🔘Кейсы CV
• Контроль качества выпускаемой продукции (дефектоскопия), 2 типа: контроль полуготового материала и осмотр готовой продукции (можно выявлять 92-99% дефектов, при доле ложных срабатываний 3-4%=можно заменять человека)
• Промышленная безопасность: контроль СИЗ, контроль доступа, детекция аварийных ситуаций, мониторинг состояния персонала
• Контроль операций (определение и локализация движущихся объектов, транспортных средств, оборудования, людей+оптимизация операций)
• Цифровизация старого оборудования (когда оснащение датчиками экономически нецелесообразно)
• Роботы (новая область)
• Сценарии для горнодобывающей отрасли: автономный транспорт, включая автономизацию процесса добычи и погрузки материала, оценка параметров руды (средний рост добычи 3-4%), детекция зубов ковша экскаватора (падение производительности на 1,3%), доступ в опасные зоны с помощью БПЛА
• Сценарии для металлургической отрасли: контроль качества материалов, определение микроструктуры, механических свойств и поиск новых материалов, выявление загрязнения стали нежелательными минералами

🔘2 явных тренда в развитии CV
• Распространение умных камер (edge)
• Появление услуг облачного CV (сомнительно в российской промышленности)

🔘Задачи (направления), решаемые ИИ в промышленности
• Предсказание спроса
• Оценка риска и предиктивное обслуживание
• Ранее обнаружение аномалий в тех процессе
• Ценообразование
• Логистика
• Контроль качества
• Технологические процессы (оптимизация, советчики, управление)

RL, особенности и мои мысли в следующем посте ➡️