هوش مصنوعی صنعتی و اتوماسیون در صنعت

هوش مصنوعی مولد (Generative Artificial Intelligence) به نوعی از هوش مصنوعی گفته می‌شود که قادر است محتوای جدید و اصیل تولید کند و در صنعت میتوان به آن هوش مصنوعی صنعتی گفت. این محتوا می‌تواند شامل متن، تصویر، صدا، ویدئو و سایر اشکال داده‌های دیجیتال باشد. برخلاف مدل‌های هوش مصنوعی سنتی که تنها بر اساس داده‌های ورودی تحلیل و پیش‌بینی می‌کنند، مدل‌های مولد از تکنیک‌های پیشرفته‌ای مانند شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) و مدل‌های زبانی مانند GPT برای ایجاد محتوای جدید استفاده می‌کنند.

به بیان ساده‌تر، هوش مصنوعی مولد می‌تواند مشابه انسان‌ها با استفاده از داده‌های آموزش دیده، محتوای نوینی بسازد. برای مثال، چت‌بات‌هایی که مکالمه تولید می‌کنند، مدل‌های تولید تصاویر خلاقانه و سیستم‌هایی که موسیقی می‌سازند، همگی نمونه‌هایی از کاربردهای هوش مصنوعی مولد هستند.

شبکه‌های مولد تخاصمی ( GAN ) در هوش مصنوعی صنعتی

شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) یک نوع مدل یادگیری عمیق هستند که توسط یان گودفلو و همکارانش در سال ۲۰۱۴ معرفی شدند. این شبکه‌ها از دو شبکه عصبی مجزا تشکیل شده‌اند که با یکدیگر رقابت می‌کنند:

1. شبکه مولد (Generator): این شبکه تلاش می‌کند داده‌هایی شبیه به داده‌های واقعی ایجاد کند. برای مثال، اگر هدف تولید تصاویر چهره باشد، شبکه مولد تصاویری تولید می‌کند که شبیه چهره‌های واقعی به‌نظر برسند، اما در واقعیت جدید و منحصربه‌فرد هستند.

1. شبکه تشخیص‌دهنده (Discriminator): این شبکه وظیفه دارد تشخیص دهد که داده‌ای که دریافت می‌کند واقعی است یا ساختگی. این شبکه داده‌های تولید شده توسط شبکه مولد را با داده‌های واقعی مقایسه می‌کند و سعی می‌کند بین آنها تمایز قائل شود.

فرآیند کار GAN به این شکل است که دو شبکه به صورت هم‌زمان آموزش می‌بینند و در یک رقابت تخاصمی با یکدیگر قرار می‌گیرند. شبکه مولد تلاش می‌کند تصاویر هرچه واقعی‌تری تولید کند تا شبکه تشخیص‌دهنده نتواند آنها را از داده‌های واقعی تشخیص دهد، و در عین حال شبکه تشخیص‌دهنده تلاش می‌کند تا حتی کوچک‌ترین تفاوت‌ها را شناسایی کند. این رقابت باعث می‌شود که شبکه مولد به مرور زمان بتواند داده‌های بسیار واقعی و باکیفیتی تولید کند.

نقش هوش مصنوعی مولد (Generative Artificial Intelligence ) در اتوماسیون صنعتی

هوش مصنوعی مولد در اتوماسیون صنعتی نقش مهمی در بهبود کارایی، دقت و نوآوری دارد. این فناوری می‌تواند به روش‌های مختلفی به صنایع کمک کند:

1. تولید و بهینه‌سازی کدهای نرم‌افزاری: در سیستم‌های اتوماسیون صنعتی، توسعه و نگهداری نرم‌افزار برای کنترل فرآیندهای تولید بسیار حائز اهمیت است. هوش مصنوعی مولد می‌تواند کدهای نرم‌افزاری تولید، بهینه‌سازی و اشکال‌زدایی کند، که باعث تسریع در توسعه سیستم‌ها و کاهش خطاها می‌شود.
2. بازرسی کیفی تصویری ( Image processing ) یکی از کاربردهای اصلی هوش مصنوعی مولد در صنایع، انجام بازرسی کیفی خودکار است. این سیستم‌ها می‌توانند از طریق تحلیل تصاویر محصولات، عیوب و نواقص را شناسایی کنند. به این ترتیب، فرآیندهای بازرسی که نیاز به نیروی انسانی داشتند، با دقت و سرعت بیشتری انجام می‌شوند.
3. شبیه‌سازی و طراحی بهینه: هوش مصنوعی مولد می‌تواند شبیه‌سازی‌هایی از فرآیندهای صنعتی ایجاد کند و طرح‌های جدید و بهینه‌ای برای خطوط تولید، ماشین‌آلات و سایر اجزای کارخانه پیشنهاد دهد. این قابلیت باعث کاهش هزینه‌ها و بهینه‌سازی فرآیندها می‌شود.

1. پشتیبانی از تصمیم‌گیری: با پردازش حجم بالایی از داده‌های تولید و عملیات کارخانه، هوش مصنوعی مولد می‌تواند گزارش‌ها و پیشنهاداتی را ارائه دهد که به مدیران کمک می‌کند تصمیمات بهتری اتخاذ کنند. این قابلیت در مواقعی که نیاز به تحلیل‌های پیچیده و پیش‌بینی شرایط است، بسیار موثر است.
2. ارتقای همکاری و به اشتراک‌گذاری اطلاعات: با ترکیب هوش مصنوعی مولد با پلتفرم‌های همکاری مانند Microsoft Teams، تیم‌های مختلف در یک کارخانه می‌توانند به راحتی با یکدیگر همکاری کنند، اطلاعات را به اشتراک بگذارند و فرآیندها را هماهنگ کنند. این امر باعث ارتقای سرعت و کیفیت همکاری‌ها و بهبود مدیریت چرخه عمر محصولات می‌شود.

در مجموع، هوش مصنوعی مولد به کارخانه‌ها کمک می‌کند که با سرعت بیشتر و هزینه کمتر به نوآوری بپردازند، فرآیندهای پیچیده را خودکار کنند و کیفیت محصولات را بهبود بخشند.