Trí tuệ nhân tạo AI được ứng dụng rộng rãi trong sản xuất

720

Trí tuệ nhân tạo AI là phát minh vĩ đại nhất của nhân loại. Sau khi ra mắt, AI đã được đưa vào ứng dụng rộng rãi trong sản xuất.

Khái niệm Trí tuệ nhân tạo AI

Trí tuệ nhân tạo AI được ứng dụng rộng rãi trong sản xuất

AI hay trí tuệ nhân tạo là sự mô phỏng các quá trình trí tuệ của con người bằng máy móc. Đặc biệt là hệ thống máy tính. Các quá trình này bao gồm học tập, lý luận và tự điều chỉnh. Một số ứng dụng của AI bao gồm các hệ thống chuyên gia tư vấn. Nhận dạng giọng nói và thị giác máy tính. Trí tuệ nhân tạo đang tiến bộ vượt bậc. Và trở thành một yếu tố quan trong biến đổi thế giới của chúng ta về mặt xã hội, kinh tế và chính trị.

Lĩnh vực nghiên cứu AI được ra đời tại một hội thảo khoa học tại Đại học Dartmouth năm 1956. Những người tham dự bao gồm: Allen Newell (CMU), Herbert Simon (CMU), John McCarthy (MIT), Marvin Minsky (MIT) và Arthur Samuel (IBM) đã trở thành những người sáng lập và lãnh đạo nghiên cứu AI.

Với sự trợ giúp của AI, một lượng lớn dữ liệu có thể được phân tích. Để lập bản đồ thể hiện sự phân bổ của các quốc gia nghèo đói. Và biến đổi khí hậu. Tự động hóa các hoạt động nông nghiệp. Và tưới tiêu, cá nhân hóa chăm sóc sức khỏe và học tập. Dự đoán mô hình tiêu thụ, hợp lý hóa việc sử dụng năng lượng và quản lý chất thải.

Trí tuệ nhân tạo AI và các ứng dụng trong lĩnh vực sản xuất

Digital twin (Bản sao số)

Digital twin (Bản sao số) là một bản sao kỹ thuật số của một vật thể thực tế. Được tạo ra từ các luồng dữ liệu thu thập được từ các cảm biến gắn trong vật thể đó. Như vậy, bản sao số là hình ảnh phản chiếu song song của vật thể theo thời gian thực.

Trong một số trường hợp, một bản sao số thể hiện cả tình trạng hiện tại và quá khứ của vật thể. Bản sao số là bước phát triển của công nghệ Internet of Things (IoT) trong công nghiệp. Được kết hợp với kỹ năng học máy và trí tuệ nhân tạo.

Kỹ thuật bản sao số đặc biệt hữu ích khi làm việc với thiết bị từ xa. Các cảm biến được nhúng trong thiết bị sẽ thu thập dữ liệu về trạng thái. Điều kiện làm việc hoặc vị trí theo thời gian thực. Cùng lúc đó, một hệ thống tính toán trên nền tảng điện toán đám mây sẽ nhận. Và xử lý tất cả dữ liệu mà các cảm biến gửi về.

Bảo trì dự đoán

Thông thường, các nhà sản xuất sẽ ứng dụng phương pháp bảo trì dự phòng (Prevetative maintenance) – Thường xuyên kiểm tra các thiết bị máy móc và điều chỉnh chúng, kể cả lúc chưa cần thiết. Tuy nhiên, bảo trì dự phòng không dựa trên tình trạng thực tế của thiết bị. Do đó, việc bảo dưỡng đôi khi trở nên dư thừa và lãng phí.

Để dự đoán các lỗi hỏng hóc có thể xảy ra, các nhà sản xuất sẽ dựa trên công nghệ IoT tích hợp cảm biến. Trên các thiết bị để báo cáo lại tình trạng theo thời gian thực. Tùy tình hình thực tế và bài toán được áp dụng. Mà mỗi nhà sản xuất sẽ chọn cho mình kĩ thuật dự đoán phù hợp nhất. Dựa trên: Độ rung, tạo ảnh nhiệt, phân tích sóng âm. Và sóng siêu âm. Phân tích dầu, kiểm tra khí thải và giám sát tình trạng.

Thị giác máy tính

Thị giác máy tính

Người ta nhận ra rằng, thị giác của con người không thể đáp ứng được nhu cầu tìm ra những lỗi rất nhỏ trong quá trình sản xuất. Nhưng một cỗ máy được trang bị camera nhạy hơn gấp nhiều lần so với mắt thường trong tương lai có thể giải quyết bải toán này.

Cơ chế tạo nên thị giác máy tính được xây dựng từ các thuật toán máy học (Machine Learning) đối với một lượng lớn hình ảnh được thu thập trước. Cơ chế này cho phép máy móc không chỉ ghi nhận hình ảnh được cung cấp mà còn sử dụng trí tuệ nhân tạo để xử lý và học hỏi từ chúng. Nó thậm chí còn có thể gửi một cảnh báo ngay lập tức khi phát hiện ra một vấn đề hoặc khiếm khuyết. Công nghệ này được gọi là nhận dạng vấn đề tự động.

Generative Design — Thiết kế dựa trên thuật toán

Ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo trong sản xuất cũng phát huy tác dụng thông qua một quy trình mới gọi là Generative Design — thiết kế dựa trên thuật toán. Nó hoạt động theo cơ chế: Nhà thiết kế hoặc kỹ sư nhập các mục tiêu thiết kế cùng với các tham số cho vật liệu, phương pháp sản xuất và các ràng buộc về chi phí trong phần mềm thiết kế chung.

Cuối cùng, nó sẽ sử dụng trí tuệ nhân tạo để kiểm tra và học hỏi từ biến thể được tạo ra và biết đâu là phương án thực sự tối ưu nhất. Công nghệ này sẽ thực sự hữu ích đối với các thiết kế đòi hỏi độ phức tạp cao và đặc biệt chính xác như thiết kế cánh cho máy bay, hoặc thiết kế cánh lướt gió hoặc pin cho xe điện mới.

Trên đây là những ứng dụng của trí tuệ nhân tạo AI trong sản xuất. Nếu bạn chưa biết về AI thì nên ứng dụng ngay nhé.

Theo ifactory

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *