Как ИИ меняет производство

В этом видео мы выходим за рамки заголовков и рассматриваем, как искусственный интеллект на самом деле внедряется на производстве прямо сейчас.
Два года назад я переехал в Детройт, чтобы понять будущее производства, и, как оказалось, правила игры полностью изменились. От LLM, пишущих протоколы безопасности, до «жидких нейронных сетей», которые позволяют роботам адаптироваться к окружающей среде, мы разбираем разницу между машинным обучением, глубоким обучением и новой областью физического ИИ.
Мы также рассмотрим реальные примеры из таких компаний, как Landing AI, Atomic Industries и Hyundai, чтобы увидеть, как гибкое производство становится реальностью.

Тайм-коды:
0:00 — Почему я переехал в Детройт
0:48 — Определение терминов: ИИ, МО и глубокое обучение
1:19 — Что такое «физический ИИ»?

2:15 — Использование LLM для анализа безопасности труда (JSA)
3:05 — Генеративный дизайн: от наброска на салфетке до САПР
3:54 — Автоматизированный контроль (Landing AI)
4:28 — Генеративная оснастка и каналы охлаждения (Atomic Industries)
4:56 — Жидкостные нейронные сети: роботы с интуицией
5:50 — Операционная система робота (Fleet Glue)
6:10 — Инкрементальная формовка листов (Machina Labs)
6:50 — Гибкие производственные ячейки (Hyundai Singapore)
7:38 — Узкое место в цепочке поставок
7:52 — Знакомство с Bloom: инфраструктура на основе ИИ