Un recente Rapporto McKinsey ha scoperto che il 75% delle grandi imprese sta investendo in gemelli digitali per ridimensionare le loro soluzioni AI. La combinazione di gemelli digitali con AI ha il potenziale per migliorare l'efficacia dei modelli di grandi dimensioni e consentire nuove applicazioni per l'IA nel monitoraggio in tempo reale, offrendo significativi benefici aziendali e operativi.
Cosa sono i gemelli digitali?
I gemelli digitali, originariamente sviluppati per aiutare nella progettazione di macchinari complessi si sono evoluti in modo significativo negli ultimi due decenni. Tracciano e analizzano i sistemi dal vivo in tempo reale elaborando la telemetria dei dispositivi, rilevando le condizioni mutevoli e migliorando la consapevolezza della situazione per i gestori operativi. Alimentati dal calcolo in memoria, consentono avvisi rapidi e fruibili. Oltre al monitoraggio in tempo reale, i gemelli digitali possono anche simulare sistemi intricati come quelli da utilizzare nelle compagnie aeree e logistiche, supportando la pianificazione strategica e le decisioni operative attraverso l'analisi predittiva.
L'integrazione di gemelli digitali con AI generativa crea nuove opportunità per entrambe le tecnologie: la sinergia può aumentare l'accuratezza della previsione dell'intelligenza artificiale generativa e può migliorare il valore dei gemelli digitali per il monitoraggio e lo sviluppo del sistema.
Anomalie identificative in modo proattivo con gemelli digitali alimentati dall'intelligenza artificiale
Il monitoraggio continuo e in tempo reale è una necessità strategica per le organizzazioni che gestiscono sistemi vivi complessi, come reti di trasporto, sistemi di sicurezza informatica e città intelligenti. I problemi emergenti non devono mai essere trascurati perché le risposte ritardate possono causare piccoli problemi a diventare grandi.
Il miglioramento dei gemelli digitali con AI generativa rimodella come il monitoraggio in tempo reale interpreta enormi volumi di dati in diretta, consentendo la rilevazione affidabile e immediata di anomalie che incidono sulle operazioni. L'intelligenza artificiale generativa può esaminare continuamente i risultati dell'analisi prodotti dai gemelli digitali per scoprire le tendenze emergenti e mitigare le interruzioni prima di intensificare. Mentre l'IA migliora la consapevolezza situazionale per i manager, può anche individuare nuove opportunità per ottimizzare le operazioni e aumentare l'efficienza.
Allo stesso tempo, i dati in tempo reale forniti dai gemelli digitali limitano l'output dell'IA generativa per evitare risultati irregolari, come le allucinazioni. In un processo chiamato Generazione aumentata di recupero, l'IA utilizza sempre le informazioni più aggiornate su un sistema live per analizzare il comportamento e creare raccomandazioni.
Trasformare l'interazione dei dati con visualizzazioni basate sull'IA
Lo sblocco delle approfondimenti dall'analisi gemella digitale dovrebbe essere intuitiva, non tecnica. L'intelligenza artificiale generativa sta ridefinendo il modo in cui i team interagiscono con enormi set di dati consentendo domande e visualizzazioni basate sul linguaggio naturale. Invece di costruire manualmente query intricate, gli utenti possono semplicemente descrivere le loro esigenze e l'intelligenza artificiale generativa visualizza immediatamente i grafici pertinenti e i risultati delle query che forniscono nuove intuizioni. Questa capacità semplifica le interazioni e offre ai decisori i dati di cui hanno bisogno. Man mano che le organizzazioni gestiscono sistemi live sempre più complessi, l'intelligenza basata sull'intelligenza artificiale consente loro di setacciare efficientemente vasti pool di dati, estrarre tendenze significative e ottimizzare le operazioni con maggiore precisione. Elimina le barriere tecniche, consentendo decisioni più veloci e basate sui dati che hanno un impatto strategico.
Incorporare l'apprendimento automatico con la riqualificazione automatica
I gemelli digitali possono tenere traccia di numerosi flussi di dati individuali e cercare problemi con le corrispondenti fonti di dati fisici. Lavorare insieme, migliaia o anche milioni di gemelli digitali possono monitorare sistemi molto grandi e complessi. Man mano che i messaggi fluiscono, ogni gemello digitale li combina con informazioni note su una particolare fonte di dati e analizza i dati in pochi millisecondi. Può incorporare un algoritmo di apprendimento automatico per aiutare nell'analisi e trovare problemi sottili che sarebbero difficili da descrivere negli algoritmi codificati a mano. Dopo essersi allenati con i dati delle operazioni in diretta, gli algoritmi ML possono identificare immediatamente le anomalie e generare avvisi per i gestori operativi.
Una volta distribuito per analizzare la telemetria in diretta, un algoritmo ML probabilmente incontrerà nuove situazioni non coperte dal suo set di formazione iniziale. Potrebbe non riuscire a rilevare anomalie o generare falsi positivi. La riqualificazione automatica consente all'algoritmo di apprendere mentre acquisisce esperienza in modo da poter migliorare le sue prestazioni e adattarsi alle mutevoli condizioni. I gemelli digitali possono lavorare insieme per rilevare risposte ML non valide e costruire nuovi set di formazione che alimentano la riqualificazione automatica. Incorporando la riqualificazione automatica, le aziende ottengono un vantaggio competitivo con un monitoraggio in tempo reale che fornisce approfondimenti in modo affidabile mentre impara nel tempo.
In attesa
L'integrazione della tecnologia gemella digitale con AI e ML generativa può trasformare il modo in cui le industrie monitorano i sistemi complessi e live potenziando migliori approfondimenti in tempo reale e consentendo ai manager di prendere decisioni più veloci e più informate. Scaleout Software appena rilasciato Digital Twins ™ versione 4 Aggiunge l'intelligenza artificiale generativa utilizzando il modello linguistico di grandi dimensioni di Openi e la riqualificazione automatica ML per spostare il monitoraggio in tempo reale verso l'obiettivo di operazioni completamente autonome.
(Fonte immagine: Unsplash)
Fonte: www.artificialintelligence-news.com
