Het nieuwe tijdperk van generatieve AI is begonnen

Generatieve kunstmatige intelligentie is tegenwoordig een technologie die voor vrijwel iedereen toegankelijk is, via populaire applicaties zoals ChatGPT of Gemini. Terwijl gewone burgers steeds meer gebruikmaken van deze technologie in hun dagelijks leven, speelt generatieve AI ook een stille maar fundamentele rol in de industrie. Door procesoptimalisatie, afvalvermindering en aanzienlijke verbeteringen in energie-efficiëntie mogelijk te maken, is het een waardevolle bondgenoot gebleken bij het oplossen van verschillende structurele uitdagingen. Kortom, het heeft ons in staat gesteld om veel meer te doen met minder middelen.

Momenteel staan ​​we echter voor een transformatie op grotere schaal. De recente ontwikkeling van generatieve kunstmatige intelligentie verandert het industriële paradigma en bevordert een ongekende samenwerking tussen mens en machine. Het resultaat? Geheel nieuwe mogelijkheden voor slimmere, flexibelere en efficiëntere productie.

In het rapport "Tech Trends 2030: The next era of generative AI" van Siemens worden vijf technologische trends uitgelicht die de manier waarop industrieën de komende jaren opereren, zullen bepalen. Het gaat hier niet om futurologie, maar om concrete trends waar verschillende sectoren rekening mee moeten houden. Anders lopen ze het risico achterop te raken in een domein dat zich razendsnel ontwikkelt.

De eerste trend betreft industriële basismodellen : modellen voor kunstmatige intelligentie die vooraf zijn getraind met sectorspecifieke gegevens. Ze bestaan ​​uit tekst, afbeeldingen, 3D-modellen, 2D-technische tekeningen en andere branchespecifieke structuren. Deze ontwikkeling omvat het vooraf trainen van modellen met specifieke gegevens uit elke industriële verticale, waardoor het mogelijk wordt om industriële AI-oplossingen te creëren met begrip van de context waarin processen, fysieke en chemische principes die de verschijnselen bepalen die kenmerkend zijn voor elke sector, worden meegenomen. Dit maakt beter geïnformeerde besluitvorming en de ontwikkeling van zeer gepersonaliseerde oplossingen mogelijk voor de contexten waarin ze worden toegepast.

Vervolgens de zogenaamde Agentic AI (in het Portugees betekent agentschap, vandaar de terminologie Agentic ) – autonome systemen met het vermogen om zelfstandig te handelen en beslissingen te nemen. In de industriële context vertalen de voordelen zich in automatische bewaking, analyse en controle van productieprocessen. Deze technologie biedt niet alleen meer efficiëntie en veiligheid, maar biedt ook een concreet antwoord op de uitdaging van het tekort aan gekwalificeerde arbeidskrachten.

De derde belangrijke trend betreft Multimodale Grote Taalmodellen . Deze systemen kunnen verschillende soorten data integreren en interpreteren: tekst, afbeeldingen, video, 2D, 3D, spraak, sensoren. Dit leidt tot een dieper inzicht in complexe contexten. Deze evolutie vertegenwoordigt een kwalitatieve sprong voorwaarts in patroonherkenning, in het reageren op complexe instructies en in de interactie tussen mens en machine.

Dit wordt gevolgd door de uitbreiding van Edge Models , wat inhoudt dat gegevens direct kunnen worden verwerkt waar ze worden gegenereerd, zonder dat ze naar de cloud hoeven te worden gestuurd. Deze aanpak zorgt voor snellere reacties, wat vooral handig is in kritieke industriële omgevingen.

Ten slotte valt het toenemende belang van gespecialiseerde hardware op. Deze apparatuur maakt het mogelijk om grote hoeveelheden gegevens in realtime te verwerken, waardoor de veerkracht en betrouwbaarheid van industriële systemen wordt vergroot.

Samen zijn deze technologieën van cruciaal belang om een ​​aantal van de grootste uitdagingen van dit industriële tijdperk aan te pakken, namelijk klimaatverandering, de energietransitie en de schaarste aan natuurlijke en menselijke hulpbronnen. Het is echter belangrijk om te benadrukken dat de operationalisering van deze technologische evolutie ook uitdagingen met zich meebrengt, zoals de kwaliteit en structurering van de gegevens – essentieel om de betrouwbaarheid van AI-systemen te garanderen – of het hoge energieverbruik dat gepaard gaat met deze nieuwe rekencapaciteit.

Het gaat om een ​​historische kans, maar om dit potentieel te benutten is het essentieel dat industrieën een strategische aanpak hanteren waarin innovatie, samenwerking tussen partners en de voorbereiding van hun professionals centraal staan. Alleen op deze manier kunnen we industrieën voorbereiden op de uitdagingen en kansen van dit nieuwe tijdperk, dat gekenmerkt wordt door generatieve kunstmatige intelligentie.