Jenis AI yang berbeza sedang dibangunkan, yang dipanggil "terkandung AI." Ia merujuk kepada ejen yang mempunyai badan dan menyokong interaksi fizikal, seperti robot perkhidmatan pintar, kereta memandu sendiri, dll.
Robot AI yang terkandung boleh berinteraksi dengan alam sekitar, merancang, membuat keputusan, bertindak dan melaksanakan tugas seperti manusia. Sebagai contoh, unit robot ditugaskan untuk mengasah permukaan atas bahagian yang diletakkan di unit untuk mencapai kemasan permukaan yang dikehendaki. AI terkandung dapat menggunakan sensor untuk memantau keadaan unit dan menghasilkan arahan untuk robot untuk melaksanakan tugas.
AI digital dan terkandung AI berkongsi beberapa persamaan dan menggunakan banyak teknologi asas. Walau bagaimanapun, memahami perbezaan antara kedua -dua jenis AI ini adalah penting untuk berjaya menggunakan kaedah AI digital untuk aplikasi AI tertentu.
Profil risiko aplikasi AI yang terkandung pada dasarnya berbeza dari aplikasi AI digital. Sekiranya alat AI digital adalah 99 peratus tepat, ia secara dramatik dapat meningkatkan produktiviti manusia dalam banyak aplikasi.
Sebaliknya, disebabkan risiko aplikasi perindustrian, keperluan ketepatan untuk sistem AI tertentu sering berbeza -beza.
Risiko utama datang dari dua aspek: kebarangkalian kesilapan dan akibat kesilapan. Apabila akibat membuat kesilapan tidak serius, kebarangkalian kesilapan yang lebih tinggi dapat ditoleransi. Inilah sebabnya kebarangkalian ralat 1% boleh diterima dalam banyak aplikasi AI digital.
Sebaliknya, banyak aplikasi AI yang terkandung memerlukan kebarangkalian ralat lebih baik daripada satu juta. Menggunakan pendekatan yang didorong oleh data semata-mata untuk mengurangkan kebarangkalian kesilapan memerlukan banyak data. Dalam kebanyakan kes, permintaan untuk data semakin berkembang pesat. Malangnya, kos mendapatkan data dari sistem fizikal adalah tinggi. Oleh itu, pendekatan yang berbeza perlu diikuti apabila berurusan dengan aplikasi AI yang terkandung.
Untuk memenuhi keperluan di atas, terkandung AI untuk aplikasi pembuatan harus mempunyai ciri -ciri berikut:
Latihan dengan data terhad: AI terkandung boleh dilatih dengan data terhad yang dihasilkan daripada eksperimen fizik terlebih dahulu.
Boleh dipasang dari komponen modular yang terlatih: Sistem fizikal boleh mempunyai pelbagai konfigurasi untuk menyokong keperluan mereka yang dimaksudkan. Sebagai contoh, bergantung kepada proses yang dilakukan (seperti pengamplasan atau sandblasting), unit robot pembuatan boleh berada dalam banyak konfigurasi yang berbeza. Unit yang berbeza mungkin termasuk robot dengan fungsi yang berbeza (seperti robot pemasangan platform mudah alih atau robot pemasangan gantri), jenis sensor (seperti kamera kedalaman atau pengimejan haba), dan alat (seperti sanders orbital atau muncung sandblasting).
Akibatnya, membangunkan AI yang terkandung sejagat yang berfungsi di luar kotak untuk semua aplikasi pembuatan mungkin tidak berfungsi dengan baik. AI sistem perlu disintesis dengan cepat dari komponen modular untuk memadankan keupayaan penderiaan dan memandu sistem tertentu dan persekitaran kerja.
Boleh disesuaikan dengan data atau konteks baru: Oleh kerana data baru tersedia semasa penggunaan sistem, ia harus dapat menggunakan data ini untuk meningkatkan prestasi AI. AI sepatutnya dapat menyesuaikan diri secara autonomi ke persekitaran baru atau tugas dengan pengawasan manusia yang minimum.
Mudah untuk menaik taraf: Dari masa ke masa, prestasi sistem fizikal mungkin berubah disebabkan oleh haus dan lusuh atau kemas kini kepada komponen fizikal. Ini mungkin memerlukan penambahbaikan kepada AI untuk memastikan ia dapat mengikuti evolusi sistem. Oleh itu, sistem AI yang terkandung perlu direka untuk memastikan ia dapat ditingkatkan dengan gangguan yang minimum terhadap operasi sistem.
Cadangan berasaskan risiko untuk tindakan: Sistem ini harus dapat menganggarkan keyakinannya terhadap tindakan yang dicadangkan. Apabila keyakinan rendah, sistem harus menjalankan analisis risiko dan menganalisis akibat kegagalan. Sekiranya risiko terlalu tinggi, sistem harus mencari bantuan daripada pakar manusia.
Tafsiran: Jika sistem mencadangkan tindakan yang tidak memenuhi jangkaan pengguna, sistem harus dapat menjelaskan sebab -sebab yang digunakan untuk memilih tindakan tersebut.
Senibina yang diedarkan yang menyokong pembahagian pengkomputeran antara Edge dan Cloud: Dalam senario aplikasi AI yang terkandung, tidak mungkin untuk melaksanakan semua pengkomputeran AI di awan. Reka bentuk sistem harus memastikan pengiraan sensitif latency rangkaian dapat dilakukan di tepi.
Dalam bidang digital AI, kami melihat kejayaan besar dengan model pembelajaran akhir-ke-akhir seperti LLM. Model -model ini berkembang dengan jumlah data yang besar. Walau bagaimanapun, mereka tidak mempunyai banyak ciri -ciri AI yang terkandung di atas.
AI yang terkandung harus dilihat sebagai sistem kompleks yang melibatkan interaksi antara pelbagai komponen AI. Mempunyai seni bina sistem yang betul dalam terkandung AI adalah salah satu kunci kepada aplikasi pembuatan yang berjaya. Ini membolehkan anda memanfaatkan kemajuan terkini dalam AI dan memenuhi keperluan menuntut aplikasi pembuatan. Oleh itu, kaedah kejuruteraan sistem moden diperlukan untuk merancang AI yang terkandung untuk aplikasi pembuatan.