Recensione del libro La guida definitiva all’AI generativa per l’industria di Cognite.

Recensione del libro La guida definitiva all'IA generativa per l'industria di Cognite.

Mentre la maggior parte dei libri su Intelligenza Artificiale Generativa si focalizza sui vantaggi della generazione di contenuti, pochi approfondiscono le applicazioni industriali, come quelle nei magazzini e nella robotica collaborativa. Qui, “The Definitive Guide to Generative AI for Industry” brilla veramente. Le soluzioni che presenta ci avvicinano a un mondo di operazioni completamente autonome.

Il libro inizia spiegando cosa significa essere un pioniere digitale e come le imprese possono sfruttare le soluzioni digitali per trasformare l’utilizzo dei dati. Un pioniere digitale si caratterizza tipicamente per una visione d’insieme, competenze tecniche e la consapevolezza che i sistemi possono essere ottimizzati attraverso l’elaborazione dei dati. Applicando i Modelli di Linguaggio Avanzati (LLM) per comprendere e utilizzare questi dati, le pratiche aziendali a lungo termine possono essere notevolmente migliorate.

Dati

Per affrontare le attuali problematiche legate ai dati industriali e all’IA, i dati devono essere liberati dai sistemi sorgente isolati e contestualizzati per ottimizzare la produzione, migliorare le prestazioni degli asset e consentire decisioni commerciali potenziate dall’IA.

Il libro esplora le complessità dei sistemi fisici e industriali, sottolineando che nessuna rappresentazione dati singola sarà sufficiente per tutti i diversi metodi di utilizzo. Sottolinea l’importanza di standardizzare un insieme di modelli dati che condividano alcuni dati comuni ma consentano anche agli utenti di personalizzare ciascun modello e incorporare dati unici.

• Ryan Johnson, Capo Ufficio Prodotti presso CallRail – Serie di interviste
• Middleware.io presenta una piattaforma di osservabilità del cloud generativa alimentata da intelligenza artificiale
• Incontra GlotLID un modello di identificazione del linguaggio (LID) open-source che supporta 1665 lingue

Il libro descrive tre tipi di framework di modellazione dei dati, che consentono di esprimere chiaramente prospettive diverse degli stessi dati e di riutilizzarli. Questi tre livelli ai quali i dati possono esistere sono:

1. Modello di Dati Sorgente: I dati vengono estratti dalla fonte originale e resi disponibili nel loro stato inalterato.
2. Modello di Dati di Dominio: I dati isolati vengono unificati attraverso la contestualizzazione e strutturati secondo gli standard del settore.
3. Modello di Dati di Soluzione: Questo modello utilizza i dati sia dai modelli sorgente che da quelli di dominio per supportare soluzioni generiche.

Gemelli Digitali

Solo attraverso la corretta liberazione e la strutturazione dei dati diventa possibile creare gemelli digitali industriali. L’opportunità qui sta nell’evitare lo sviluppo di un unico gemello digitale monolitico che si aspetta di soddisfare tutti i bisogni aziendali. Invece, possono essere sviluppati gemelli digitali più piccoli e su misura per meglio soddisfare i requisiti specifici di diversi team.

Un gemello digitale industriale diventa quindi un’aggregazione di tutti i tipi di dati e dataset possibili, ospitati in una posizione unificata e facilmente accessibile. Questo gemello digitale diventa fruibile, collegato al mondo reale e utile per varie applicazioni. La rilevanza di avere gemelli digitali multipli sta nella loro adattabilità a usi diversi, come la gestione della catena di approvvigionamento, le informazioni sulla manutenzione e le simulazioni.

Anche se molte aziende comprendono il concetto di un gemello digitale, è ancora più importante creare un gemello digitale all’interno di un ecosistema. In quest’ecosistema, un gemello digitale coesiste ed evolve insieme ad altri gemelli digitali, consentendo confronti e condivisione di una considerevole quantità di dati standardizzati. Tuttavia, ciascuno è costruito per scopi specifici e può evolvere autonomamente, permettendo efficacemente a ciascun gemello digitale di svilupparsi in un percorso evolutivo unico.

Di conseguenza, la sfida è poi come le imprese possono popolare in modo efficiente e scalabile questi diversi gemelli digitali? Il libro approfondisce la metodologia dietro questo importante processo industriale.

Come Applicare l’Intelligenza Artificiale Generativa all’Industria

Ovviamente, la sfida poi evolve nell’incorporare questa tecnologia, evitando allucinazioni dell’IA, e scalando la tecnologia nel modo più rapido ed economico possibile. Il libro approfondisce una comparazione dei pro e dei contro tra un approccio fai-da-te e l’outsourcing a un’azienda specializzata in questa tipologia avanzata di integrazione dei dati e dell’IA.

In generale, questo libro è altamente raccomandato per chiunque sia coinvolto nel settore industriale, che comprende imprese manifatturiere, industrie di processo, industrie di ingegneria e settori produttivi che si occupano di produzione e fabbricazione su larga scala. È particolarmente vantaggioso per coloro che vogliono sfruttare i dati che raccogliamo, utilizzando l’Intelligenza Artificiale Generativa per ottimizzare le practiche aziendali, razionalizzare le operazioni interne e migliorare il flusso di lavoro complessivo.

Informazioni su Cognite

Cognite rende l’Intelligenza Artificiale Generativa utile all’industria. Le principali aziende energetiche, manifatturiere e delle energie rinnovabili scelgono Cognite per fornire dati sicuri, affidabili e in tempo reale per trasformare le loro operazioni basate su asset in operazioni più sicure, sostenibili e redditizie. Cognite fornisce una piattaforma user-friendly, sicura e scalabile che facilita a tutti i decisori, dal campo ai centri operativi remoti, l’accesso e la comprensione di dati industriali complessi, la collaborazione in tempo reale e la costruzione di un futuro migliore.

Per saperne di più su questo libro o per scaricarlo clicca qui.