חדשנות רדיקלית מגדירה את המסלול של הוואווי בפיתוח של בינה מלאכותית אוטונומית. מערכות אלו חורגות מהפשוטה ביצוע פקודות וכוללות יכולות ניתוח והחלטה אוטונומיות. האתגרים התעשייתיים מוגדרים מחדש, שכן החברות דורשות פתרונות שמייעלים את התהליכים ו<
strong>מצמצמים עלויות בצורה משמעותית. הוואווי יוצרת תשתיות מתקדמות, המאפשרות לאינטליגנציות אלו להסתגל ולהתפתח. זו מהפכה טכנולוגית שעושה שינוי משמעותי בעתיד של פעולות תעשייתיות.
מערכות בינה מלאכותית אוטונומיות בסביבה תעשייתית
מערכת בינה מלאכותית אייגנטית שפותחה על ידי הוואווי הוכיחה את היעילות שלה במפעלי סיד הפועלים על ידי קבוצת קונץ. מערכת זו חוזה את החוזק של הקלינקר באחוז דיוק העולה על 90%. ביצועים כאלה אפשרו להפחית את תרגומם של פרמטרי הקליה, המהווה ירידה של 1% בצריכת הפחם. החלטות שהיו בעבר דורשות עשרות שנים של מומחיות אנושית, הופכות כעת לעיבודים אוטומטיים.
גישת אסטרטגית לבינה מלאכותית אייגנטית
הוואווי מאמצת אסטרטגיה מקיפה לעיצוב מערכות בינה מלאכותית אייגנטיות. מסגרת זו כוללת תשתיות מותאמות לבינה מלאכותית, מודלים בסיסיים וכלים ייחודיים. במהלך הוועידה של הוואווי בענן בינה מלאכותית בשנחאי, מנהיגים, מכל התחומים הפוליטיים, המסחריים והטכנולוגיים, בדקו את היישומים המעשיים של הטכנולוגיה הזו בתחומים שונים כמו פיננסים וכימיה תעשייתית.
ההבדל בין בינה מלאכותית מסורתית ובינה מלאכותית אייגנטית טמון ביכולת שלהן לפעול בצורה אוטונומית. המערכות האייגנטיות מקבלות החלטות באופן עצמאי ומסתגלות לתגובותיהן לצרכים המשתנים של העסק. התקדמות זו מייצגת שינוי יסודי ביישומים חישוביים עסקיים.
תגובה לאתגרים תשתיתיים
דרישות החישוב של מערכות בינה מלאכותית אייגנטיות מהוות אתגרת למבני הענן המסורתיים. בתגובה, הוואווי ענן הציגה את הסופר-נודים CloudMatrix384. נודים אלו, מחוברים על ידי רשת MatrixLink מהירה, מאפשרים ליצור מבנה גמיש המשלב יכולות חישוב כלליות ואינטליגנטיות.
העיצוב של מבנה זה מתמקד בבקעים שנגרמים על ידי מודלים מסוג Mixture of Experts (MoE). הש inference באמצעות מומחה מקביל הפחית משמעותית את זמן ההתעכבות של ה-NPU במהלך העברת נתונים. הודות לגישה זו, מהירות ההסקה השתפרה ב-4 עד 5 פעמים לעומת מודלים מתחרים.
מודלים בסיסיים מותאמים לתעשיות ספציפיות
התאמה של מודלים בסיסיים לצרכים תעשייתיים ספציפיים קידמה את הפיתוח של מתודולוגיות אימון מתקדמות יותר. הוואווי ענן פיתחה צינור נתונים מקיף, הכולל תהליכים החל מהאיסוף ועד לניהול. זרימת עבודה זו משפרת את התשואה של המודלים ב-20 עד 30% על ידי התאמת נתונים ופרמטרי אימון באופן אוטומטי.
פלטפורמת ההערכה החכמה מאפשרת למנוע התאמות מהירות של המערכות לסטנדרטים של התעשייה. חדשנות זו עונה על קריטריונים קריטיים, הן מבחינת דיוק והן מבחינת מהירות.
יישומים בהקשרים אמיתיים
דוגמאות מעשיות מדגימות את השימוש היעיל של הבינה המלאכותית בעסקי התעשייה. קבוצת ההשקעות בתרבות שאאנשי שיתפה פעולה עם הוואווי כדי לייעל את פעולות התיירות התרבותית שלה. על ידי שילוב הפלטפורמה להצטברות נתונים-בינה מלאכותית של הוואווי ענן, הם יצרו מערכות נתונים מקיפות הכוללות היסטוריה ומורשת.
סינרגיה זו אפשרה להקים מרחב נתונים לאומי מהימן עבור הסקטור, המקל על יישומים שמתחילים מאימות נכסים ועד לסיוע בניהול יצירתי. דגם התיירות התרבותית בוגואן מהווה דוגמה רלוונטית, המספקת כלים מונחים על ידי הבינה המלאכותית לשיפור חוויית המשתמש.
פלטפורמה גמישה עבור סוכני עסקים
ההבדלים בין סוכני בינה מלאכותית ממוקדים צרכן לבין מערכות אייגנטיות עסקיות מבוססים על דרישות שילוב ומורכבות תפעולית. המערכות העסקיות צריכות להשתלב היטב עם תהליכי העבודה הקיימים, לטפל במצבים מורכבים ולמלא קריטריונים תפעוליים גבוהים.
הפלטפורמה Versatile של הוואווי ענן סוגרת את הפער הזה. היא מספקת לתאגידים תשתית לפיתוח סוכנים המותאמים לצרכים של הייצור שלהם. פלטפורמה זו מרכזת חישוב בינה מלאכותית, מודלים, פלטפורמות נתונים ויכולות אקו-סיסטם, המפשטת את פיתוח הסוכנים לאורך הדרך מההטמעה ועד לניהול.
דוגמאות של הצלחה תעשייתית
ההטמעה של קבוצת קונץ בייצור סיד מציעה ביצועים מדודים. בשיתוף פעולה עם הוואווי, הם עיצבו את המודל הראשון של בינה מלאכותית עבור תעשיית הסיד. סוכנים אלו חוזים את החוזק של הקלינקר ל-3 ו-28 ימים, עם דיוק נמוך מ-1 MPa. לצורך אופטימיזציה של הקליה, המודל מציע פרמטרים מרכזיים המפחיתים את השימוש בפחם בהתאם לסטנדרטים של יעילות אנרגטית.
מהפכה זו שינתה את בקרת האיכות, אופטימיזציית ייצור וניהול ציוד. שו יואה, עוזר המנכ"ל של קונץ סיד, ציין על מעבר לשיטות ניהול מונחות נתונים לחלוטין.
תחזיות עתידיות לבינה המלאכותית האוטונמית
ההתקדמות שהוצגה במהלך הוועידה ממחישה מגמה לקראת מערכות בינה מלאכותית אייגנטיות הולכות ונהיות אוטונומיות יותר. התאמה זו לא מוגבלת להדגמת יכולות טכנולוגיות. האתגרים מועברים לעבר אתגרים של אינטגרציה תפעולית, על ידי הקמת מסגרות למשילות ותוצאות ניתנות למדידה.
הדוגמאות המתקבלות מייצור סיד או תיירות תרבותית מראות את הערך הממשי של מערכות אלה, הממוקדות באתגרים תפעוליים ספציפיים. כל הטמעה מציעה ערך מוחשי כאשר מערכות אלו מתמודדות עם בעיות אמיתיות, ולא ככלים אוטומטיים גנריים.
שאלות נפוצות על פיתוח מערכות בינה מלאכותית אוטונומיות על ידי הוואווי
מהם העקרונות המרכזיים שמנחים את פיתוח מערכות הבינה המלאכותית האוטונומיות של הוואווי?
הוואווי מתמקדת בגישה אסטרטגית הכוללת את תשתית הבינה המלאכותית, המודלים הבסיסיים, הכלים המיוחדים והפלטפורמות הפועלות ליצירת מערכות המסוגלות לתכנן, לקבל החלטות ולבצע באופן עצמאי.
איך הוואווי מבטיחה את דיוק ההחלטות המתקבלות על ידי המערכות האוטונומיות שלה?
המערכות האוטונומיות של הוואווי, כמו אלו שהיו בשימוש במפעלי הסיד, חוזות תוצאות עם יותר מ-90% דיוק, על ידי התאמה דינמית של פרמטרי הקליה שמבוססים על נתונים בזמן אמת.
איזה טכנולוגיות ספציפיות הוואווי משתמשת עבור המערכות האוטונומיות הללו?
הוואווי פיתחה סופר-נודים CloudMatrix384 ומבנה היברידי גמיש המשילב יכולות חישוב כלליות ואינטליגנטיות, מה שמאפשר ביצועים טובים יותר בביצוע של מודלים מורכבים.
באיזה אופן המערכות האוטונומיות של הוואווי שונות מהיישומים המסורתיים של בינה מלאכותית?
בניגוד ליישומים של בינה מלאכותית שמגיבים רק לפקודות של משתמשים, המערכות האוטונומיות של הוואווי מקבלות החלטות באופן עצמאי ומסתגלות דינמית, משנה את האופן שבו מערכות חישוב אינטראקטיביות ומקצות משאבים.
כיצד הוואווי מבטיחה את האינטגרציה של המערכות האוטונומיות שלה בתעשיות שונות?
הוואווי הקימה פלטפורמות רב-תכליתיות המאפשרות לחברות ליצור סוכנים מותאמים במיוחד לצרכים שלהן, תוך שילוב של מודלים של בינה מלאכותית, נתונים וכלים כדי לייעל את הפיתוח והניהול.
אילו דוגמאות של תעשיות כבר אימצו את המערכות האוטונומיות של הוואווי?
תעשיות כמו ייצור סיד, תיירות תרבותית, והניהול של טיולים עסקיים השיקו את המערכות האוטונומיות של הוואווי, וכך התוצאה היא רווחים משמעותיים ביעילות, בניהול ובהחלטות.
מהן התחזיות לעתיד של המערכות האוטונומיות שפותחו על ידי הוואווי?
המערכות האוטונומיות של בינה מלאכותית ימשיכו להתפתח לכיוון של אוטונומיה מוגברת, מכוון לאתגרים תפעוליים ספציפיים ומתרכזות על אינטגרציה של תוצאות במסגרת של משילות ותוצאות עסקיות ניתנות למדידה.
