Li gorî Rapora Bazara AI ya Pîşesaziyê û Zanyarîya Siyasî ya 2021-2026 ku vê dawiyê hat weşandin, rêjeya pejirandina AI li Mîhengên Pîşesaziyê di nav tenê du salan de ji %19 zêde bûye û gihîştiye %31. Ji bilî %31ê beşdaran ku AI bi tevahî an qismî di operasyonên xwe de bi kar anîne, %39ê din jî niha teknolojiyê diceribînin an jî ceribandinê dikin.
AI wekî teknolojiyek sereke ji bo hilberîner û pargîdaniyên enerjiyê li çaraliyê cîhanê derdikeve holê, û analîza IoT pêşbînî dike ku bazara çareseriyên AI-ê yên pîşesaziyê dê rêjeya mezinbûna salane ya piştî pandemiyê (CAGR) ya bihêz a 35% nîşan bide û heya sala 2026-an bigihîje 102.17 mîlyar dolarî.
Serdema dîjîtal bûye sedema Înterneta Tiştan. Diyar e ku derketina holê ya zekaya sûnî leza pêşveçûna Înterneta Tiştan zêde kiriye.
Werin em li hin faktorên ku dibin sedema bilindbûna AI û AIoT ya pîşesaziyê binêrin.
Faktor 1: Amûrên nermalavê yên bêtir û bêtir ji bo AIoT-ya pîşesaziyê
Di sala 2019an de, dema ku analîtîkên IoT dest bi vehewandina AI-ya pîşesaziyê kirin, ji firoşkarên teknolojiya operasyonel (OT) kêm berhemên nermalava AI-ya taybet hebûn. Ji wê demê ve, gelek firoşkarên OT bi pêşxistin û peyda kirina çareseriyên nermalava AI-yê bi şiklê platformên AI-yê ji bo qata kargehê ketine bazara AI-yê.
Li gorî daneyan, nêzîkî 400 firoşkar nermalava AIoT pêşkêş dikin. Hejmara firoşkarên nermalavê yên ku beşdarî bazara AI ya pîşesaziyê dibin di du salên dawî de bi awayekî berbiçav zêde bûye. Di dema lêkolînê de, IoT Analytics 634 dabînkerên teknolojiya AI ji bo hilberîner/xerîdarên pîşesaziyê destnîşan kir. Ji van şîrketan, 389 (61.4%) nermalava AI pêşkêş dikin.
Platforma nermalava AI ya nû balê dikişîne ser jîngehên pîşesaziyê. Ji bilî Uptake, Braincube, an C3 AI, hejmareke zêde ya firoşkarên teknolojiya operasyonel (OT) platformên nermalava AI yên taybet pêşkêş dikin. Nimûne analîtîk û pakêta AI ya Genix Industrial a ABB, pakêta FactoryTalk Innovation ya Rockwell Automation, platforma şêwirmendiya hilberînê ya Schneider Electric bi xwe, û di demên dawî de, lêzêdekirinên taybetî hene. Hin ji van platforman rêzek fireh ji rewşên karanînê hedef digirin. Mînakî, platforma Genix a ABB analîtîkên pêşkeftî peyda dike, di nav de serîlêdan û karûbarên pêş-avakirî ji bo rêveberiya performansa operasyonel, yekparebûna sermayeyê, domdarî û karîgeriya zincîra dabînkirinê.
Şîrketên mezin amûrên xwe yên nermalava sûnî yên xwe datînin qata atolyeyê.
Hebûna amûrên nermalava sûnî (sûnî) ji hêla amûrên nermalava nû yên taybetî yên rewşa karanînê ve jî tê rêvebirin ku ji hêla AWS, pargîdaniyên mezin ên wekî Microsoft û Google ve hatine pêşve xistin. Mînakî, di Kanûna 2020-an de, AWS Amazon SageMaker JumpStart derxist, taybetmendiyek Amazon SageMaker ku komek çareseriyên pêş-avakirî û xwerûkirî ji bo rewşên karanîna pîşesaziyê yên herî gelemperî, wekî PdM, dîtina komputerê, û ajotina xweser peyda dike, Bi tenê çend klîkan bicîh bikin.
Çareseriyên nermalava taybetî yên li gorî rewşa karanînê başkirinên bikêrhatîbûnê diafirînin.
Komên nermalava taybetî yên li gorî rewşa karanînê, wekî yên ku li ser parastina pêşbînîkirî disekinin, her ku diçe gelemperîtir dibin. IoT Analytics dît ku hejmara dabînkerên ku çareseriyên nermalava rêveberiya daneyên hilberê (PdM) yên li ser bingeha AI-ê bikar tînin di destpêka 2021-an de ji ber zêdebûna cûrbecûr çavkaniyên daneyan û karanîna modelên pêş-perwerdeyê, û her weha pejirandina berfireh a teknolojiyên başkirina daneyan gihîştiye 73-an.
Faktor 2: Pêşvebirin û parastina çareseriyên AI-ê hêsan dibe
Fêrbûna makîneyê ya otomatîk (AutoML) dibe berhemeke standard.
Ji ber tevliheviya erkên têkildarî fêrbûna makîneyê (ML), mezinbûna bilez a sepanên fêrbûna makîneyê hewcedariyek ji bo rêbazên fêrbûna makîneyê yên amade çêkiriye ku bêyî pisporiyê dikarin werin bikar anîn. Qada lêkolînê ya encam, otomasyona pêşverû ji bo fêrbûna makîneyê, jê re AutoML tê gotin. Gelek şîrket vê teknolojiyê wekî beşek ji pêşniyarên xwe yên AI bikar tînin da ku alîkariya xerîdaran bikin ku modelên ML pêşve bibin û rewşên karanîna pîşesaziyê zûtir bicîh bînin. Mînakî, di Mijdara 2020-an de, SKF hilberek li ser bingeha automL ragihand ku daneyên pêvajoya makîneyê bi daneyên lerzîn û germahiyê re dike yek da ku lêçûnan kêm bike û modelên karsaziyê yên nû ji bo xerîdaran çalak bike.
Operasyonên fêrbûna makîneyê (ML Ops) rêveberî û parastina modelê hêsan dike.
Armanca dîsîplîna nû ya operasyonên fêrbûna makîneyê hêsankirina parastina modelên AI di jîngehên çêkirinê de ye. Performansa modelek AI bi gelemperî bi demê re xirab dibe ji ber ku ew ji hêla çend faktorên di nav kargehê de bandor dibe (mînakî, guhertinên di belavkirina daneyan û standardên kalîteyê de). Di encamê de, parastina model û operasyonên fêrbûna makîneyê ji bo bicîhanîna hewcedariyên kalîteya bilind ên jîngehên pîşesaziyê pêwîst bûne (mînakî, modelên bi performansa li jêr 99% Dibe ku nikaribin tevgerên ku ewlehiya karker dixe xetereyê nas bikin).
Di salên dawî de, gelek pargîdaniyên nû tevlî qada ML Ops bûne, di nav wan de DataRobot, Grid.AI, Pinecone/Zilliz, Seldon, û Weights & Biases. Pargîdaniyên damezrandî operasyonên fêrbûna makîneyê li pêşniyarên xwe yên nermalava AI-ê yên heyî zêde kirine, di nav de Microsoft, ku tespîtkirina dûrketina daneyan di Azure ML Studio de destnîşan kir. Ev taybetmendiya nû dihêle ku bikarhêner guhertinên di belavkirina daneyên têketinê de tespît bikin ku performansa modelê xirab dikin.
Faktor 3: Zekaya sûnî li ser sepanên heyî û rewşên karanînê tê sepandin
Pêşkêşkerên nermalava kevneşopî şiyanên AI zêde dikin.
Ji bilî amûrên nermalava AI-ya horizontî yên mezin ên heyî yên wekî MS Azure ML, AWS SageMaker, û Google Cloud Vertex AI, pakêtên nermalava kevneşopî yên wekî Pergalên Rêveberiya Parastinê yên Komputerî (CAMMS), Pergalên Darvekirina Hilberînê (MES) an Plankirina Çavkaniyên Pargîdaniyê (ERP) niha dikarin bi derzîkirina şiyanên AI-ê bi girîngî werin baştir kirin. Mînakî, dabînkerê ERP-ê Epicor Software bi rêya Alîkarê Virtual ê Epicor (EVA) şiyanên AI-ê li hilberên xwe yên heyî zêde dike. Ajansên EVA-ya jîr ji bo otomatîkkirina pêvajoyên ERP-ê têne bikar anîn, wekî ji nû ve plansazkirina operasyonên çêkirinê an jî pêkanîna lêpirsînên hêsan (mînakî, bidestxistina hûrguliyan li ser bihayê hilberê an jî hejmara parçeyên berdest).
Rewşên karanîna pîşesaziyê bi karanîna AIoT têne nûve kirin.
Çend rewşên karanîna pîşesaziyê bi zêdekirina şiyanên AI-ê li binesaziya nermalav/hardware ya heyî têne baştir kirin. Nimûneyek berbiçav dîtina makîneyê di sepanên kontrolkirina kalîteyê de ye. Sîstemên dîtina makîneyê yên kevneşopî wêneyan bi rêya komputerên yekbûyî an jî cuda yên ku bi nermalava taybetî ve hatine çêkirin, pêvajo dikin ku parametre û eşikên pêşwextkirî (mînak, berevajîya bilind) dinirxîne da ku diyar bike ka tişt kêmasiyên nîşan didin an na. Di gelek rewşan de (mînak, pêkhateyên elektronîkî yên bi şeklên têlkirinê yên cûda), hejmara pozîtîfên derewîn pir zêde ye.
Lêbelê, ev sîstem bi rêya zekaya sûnî têne vejandin. Bo nimûne, dabînkerê Dîtina makîneya pîşesaziyê Cognex di Tîrmeha 2021an de amûrek nû ya Fêrbûna Kûr (Vision Pro Deep Learning 2.0) derxist. Amûrên nû bi sîstemên dîtinê yên kevneşopî re entegre dibin, û bikarhênerên dawîn dihêle ku fêrbûna kûr bi amûrên dîtinê yên kevneşopî di heman sepanê de bikin yek da ku hawîrdorên bijîşkî û elektronîkî yên daxwazkar bicîh bînin ku pîvandina rast a xêzikan, qirêjî û kêmasiyên din hewce dikin.
Faktor 4: Amûrên AIoT yên pîşesaziyê têne baştirkirin
Çîpên AI bi lez baştir dibin.
Çîpên AI yên alavên çêkirî bi lez mezin dibin, digel cûrbecûr vebijarkên berdest ji bo piştgirîkirina pêşkeftin û bicîhkirina modelên AI. Nimûne yekîneyên pêvajoya grafîkê (Gpus) yên herî dawî yên NVIDIA, A30 û A10, ku di Adara 2021-an de hatin destnîşan kirin û ji bo rewşên karanîna AI-ê yên wekî pergalên pêşniyarê û pergalên dîtina komputerê guncan in, vedihewîne. Nimûneyek din Yekîneyên Pêvajoya Tensorên nifşê çaremîn (TPus) yên Google-ê ne, ku çerxên entegre yên bi armanca taybetî (ASics) yên bihêz in ku dikarin di pêşkeftin û bicîhkirina modelê de ji bo barên kar ên AI-ê yên taybetî (mînak, tespîtkirina tiştan, dabeşkirina wêneyan, û pîvanên pêşniyarê) heya 1,000 carî bêtir karîgerî û leza bi dest bixin. Bikaranîna alavên AI-ê yên taybetî dema hesabkirina modelê ji rojan kêm dike deqeyan, û di gelek rewşan de îspat kiriye ku guhêrbarê lîstikê ye.
Alavên AI yên bihêz di cih de bi rêya modela pere-li-ser-bikaranînê peyda dibin.
Karsaziyên mezin bi berdewamî serverên xwe nû dikin da ku çavkaniyên hesabkirinê di ewr de peyda bikin da ku bikarhênerên dawîn bikaribin sepanên AI yên pîşesaziyê bicîh bînin. Bo nimûne, di Mijdara 2021-an de, AWS-ê serbestberdana fermî ya mînakên xwe yên herî dawî yên li ser bingeha GPU-yê, Amazon EC2 G5, ku ji hêla GPU-ya NVIDIA A10G Tensor Core ve tê hêzdar kirin, ji bo cûrbecûr sepanên ML-ê, di nav de motorên dîtina komputerê û pêşniyarê, ragihand. Bo nimûne, dabînkerê pergalên tespîtkirinê Nanotronics mînakên Amazon EC2 yên çareseriya xwe ya kontrola kalîteyê ya li ser bingeha AI-ê bikar tîne da ku hewildanên pêvajoyê bileztir bike û rêjeyên tespîtkirinê yên rasttir di çêkirina mîkroçîp û nanotubeyan de bi dest bixe.
Encam û Pêşbînî
AI ji kargehê derdikeve, û ew ê di sepanên nû de, wekî PdM-ya li ser bingeha AI-ê, û wekî başkirinên nermalava heyî û rewşên karanînê, her deverek hebe. Pargîdaniyên mezin çend rewşên karanîna AI-ê dixin meriyetê û serkeftinê radigihînin, û piraniya projeyan vegera veberhênanê ya bilind heye. Bi tevayî, bilindbûna ewr, platformên iot û çîpên AI-ê yên bihêz platformek ji bo nifşek nû ya nermalav û çêtirkirinê peyda dike.
Dema weşandinê: 12ê rêbendana 2022an