Álláshirdetések
Events / Courses
Legfrissebb híreink
Egy zsugorodó tóban kell halásznia a magyar beszállítóknak
2024.05.21 16:16
Nincs elég töltő, késik a kínai elektromos SUV
2024.05.21 15:19
Tiltott kínai alkatrészekkel importálhatott autókat a BMW
2024.05.21 13:17
Ellephetik a gyárakat az emberszabású robotok
2024.05.21 12:22
Autopro Blog
Autopro a Facebookon
Galériáink
Egymás mellett is megfér az ember és az MI
Fotó: Pixabay
Mindenki hallott már a mesterséges intelligenciáról (MI), mely a gyártásban, a szolgáltatások területén és máshol is lehetőséget kínál a folyamatok hatékonyabbá tételére. Sokkal kevésbé ismert azonban az augmented intelligence, vagyis a kiterjesztett intelligencia koncepciója, mely az emberi és a gépi képességek kombinációjával érhet el hasonló eredményeket.
A mesterséges intelligencia különböző területeken, köztük a minőségellenőrzésben való alkalmazásával sok kutatás foglalkozik, ellenben a kiterjesztett intelligenciára sokkal kevesebbet figyelem irányult eddig.
Maradva a minőségellenőrzésnél, hasonlóan az MI-hez, a kiterjesztett intelligencia is gépi tanulási algoritmust használ a hibafeltárás fejlesztéséhez. Ugyanakkor nem célja az emberi intelligencia helyettesítése, ehelyett arra építkezik. Ez azt jelenti, hogy bár mind az MI, mind a kiterjesztett intelligencia a minőségellenőrzés javítását célozza, azt másképpen érik el.
Ami leginkább megkülönbözteti a kiterjesztett intelligenciát, az az, hogy fontos szerepet hagy az emberi intelligenciának, éppen ezért „félig felügyelt” koncepcióként is jellemezhető. Az emberi felügyelet és inputok megtartásával a modell kiegészíti az emberi intelligenciát, és nem helyettesíti azt.
Előnyök sora
A minőségellenőrzés esetében a minőségellenőrnek visszajelzést kell adnia a modellnek, hogy biztosított legyen annak optimalizálása és a folyamatos tanulás az idő előrehaladtával.
Az ember ilyen módon való folyamatban tartásával garantálható a termékkel kapcsolatos speciális ismereteinek használata, ahogy a gépi tanulási rendszer ismerete, illetve irányítás alatt tartása is. A tradicionális mesterséges intelligencián alapuló rendszerek felhasználói gyakran szembesülhetnek egy hiba jelentkezésekor azzal, hogy nem ismerik igazán a saját rendszerüket, ami hátráltatja a hibafeltárást.
Egy másik előnye az emberi szereplő megtartásának, hogy kevesebb időre van szükség a gépi tanulási rendszer betanításához. A tanulást lehetővé tevő adatokat egy embernek kell betáplálnia, azonban a modell minimális számú példával is betanítható.
Egy kiterjesztett intelligencián alapuló rendszer választásával végső soron gyorsabban és könnyebben implementálható a mesterséges intelligencia. Az emberek kiváltására tervezett autonóm rendszerek beillesztése hónapokat emészthet fel, ennél azonban sokkal rövidebb idővel kell számolni a kiterjesztett intelligencia esetében.
Az ideális megoldás
Egyes szakértők szerint a mesterséges intelligenciát leginkább az emberi intelligencia kiegészítőjeként célszerű alkalmazni, ez ugyanis sokkal jobb megoldás, mint az ember kiváltása egy hiányosságokkal küzdő megoldással.
A Manufacturing Tomorrow cikke szerint a kiterjesztett intelligencia koncepcióját már aktívan alkalmazzák a minőségellenőrzésben, ahol a szokványos mesterséges intelligenciánál nagyobb megtérülést képes nyújtani.
Tetszett ez a hír? Ne maradjon le a legfontosabb járműipari hírekről, iratkozzon fel hírlevelünkre ezen a linken!
