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Industrial Artificial Intelligence Technologies and Applications
Die Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) in der Industrie verändern die Art und Weise, wie industrielle Anlagen und Maschinen mit der realen Welt, mit anderen Maschinen und Menschen während der Fertigungsprozesse interagieren. Diese Fortschritte ermöglichen es dem Industrial Internet of Things (IIoT) und Edge-Geräten, während der Fertigungsprozesse mithilfe von Sensoren und Aktoren Entscheidungen zu treffen.
Der digitale Wandel verändert die Fertigungsindustrie, und die industrielle Edge-KI zielt darauf ab, die potenziellen Vorteile des Edge-Computing (niedrige Latenzzeiten, reduzierte Bandbreite, verteilte Architektur, verbesserte Vertrauenswürdigkeit usw.) mit den Vorteilen der KI (intelligente KI) zu kombinieren. ) mit den Vorteilen der KI (intelligente Verarbeitung, prädiktive Lösungen, Klassifizierung, Schlussfolgerungen usw. ).
Die industriellen Umgebungen ermöglichen den Einsatz hochgradig verteilter intelligenter industrieller Anwendungen an entfernten Standorten, die eine zuverlässige Konnektivität über drahtlose und zellulare Verbindungen erfordern. Intelligente Konnektivität kombiniert IIoT-, Drahtlos-/Mobilfunk- und KI-Technologien, um neue autonome industrielle Anwendungen zu unterstützen, indem sie KI-Fähigkeiten am Rande ermöglicht und Fertigungsunternehmen in die Lage versetzt, die betriebliche Effizienz zu verbessern sowie Risiken und Kosten für industrielle Anwendungen zu senken.
Bei der Einführung von KI in industrielle IoT-Anwendungen sind mehrere kritische Punkte zu berücksichtigen: das Trainieren von KI-Modellen am Edge, der Einsatz der KI-trainierten Inferenzmodelle auf den Zielplattformen der Edge-Hardware und das Benchmarking von Lösungen im Vergleich zu anderen Implementierungen.
Vertrauenswürdige industrielle KI-Systeme der nächsten Generation bieten Zuverlässigkeit in Bezug auf Design, Transparenz, Erklärbarkeit und Überprüfbarkeit, und standardisierte industrielle Lösungen können in verschiedenen Anwendungen in unterschiedlichen Industriezweigen implementiert werden.
Neue KI-Techniken wie eingebettetes maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning (DL) erfassen Edge-Daten, verwenden KI-Modelle und setzen diese in Hardware-Ziel-Edge-Geräten ein, von Ultra-Low-Power-Mikrocontrollern bis hin zu eingebetteten Geräten, Gateways und On-Premises-Servern für industrielle Anwendungen. Diese Techniken verringern die Latenz, erhöhen die Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Ausfallsicherheit und optimieren die drahtlose Konnektivität, wodurch die Möglichkeiten des IIoT erheblich erweitert werden.
Dieses Buch bietet einen Überblick über die neuesten Forschungsergebnisse und Aktivitäten im Bereich der industriellen KI-Technologien und -Anwendungen, die auf den innovativen Forschungen, Entwicklungen und Ideen der Projekte ECSEL JU AI4DI, ANDANTE und TEMPO basieren.
Die Autoren beschreiben die Herausforderungen der industriellen KI, die verwendeten Ansätze und die wichtigsten industriellen Systeme und Anwendungen, um dem Leser einen umfassenden Einblick in die technische Natur dieses Bereichs zu geben. Die Kapitel bieten aufschlussreiches Material über industrielle KI-Technologien und -Anwendungen.
Dieses Buch ist eine wertvolle Ressource für Forscher, Postgraduierte, Praktiker und Technologieentwickler, die einen Einblick in die industrielle KI, das IIoT, eingebettetes maschinelles und tiefes Lernen, neue Technologien und Lösungen zur Förderung der intelligenten Verarbeitung am Rande des Systems erhalten möchten.
| ISBN: | 9788770227919 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2023 |
| Seitenzahl: | 211 |
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