目前的趋势在人工智能

著者Johanna Pingel,2022年4月15日

759年ビュー(過去30日間)|0いいね|0コメント

这篇文章是保罗从嘉宾Pilotte、产品营销、人工智能和数据科学和大卫•威林汉产品营销,深度学习

自从我们追踪了世界已经发生了巨大变化人工智能发展趋势一年前的2021年。虽然一些行业已经削减AI投资在短期内,其他人已经增加了他们投资高于他们的预测,抵消损失。许多人使用这一次投资upskilling通过远程学习,与AI-themed课程中最受欢迎的工程和科学社区。我们的目标是确保他们已经准备好和准备好承担更多的人工智能项目在2022年。

这是一个近距离观察4目前的趋势在AI。

合作框架

2022年新趋势显现

TensorFlow PyTorch, MATLAB是三个不同的深度学习框架,您可以使用开发人工智能模型。当开发一个更大的系统,包括人工智能、工程团队可以面对一个问题:使用哪个框架?选择一个变得复杂,特别是如果没有一个框架能够满足所有的需求被开发的系统:一个工程团队可能希望使用一个数据预处理软件MATLAB和重用TensorFlow创建pretrained人工智能模型。解决方案来满足这些需求是彼此互操作框架。

2021年之前,互操作非常复杂,通常涉及某种程度的耗时手动重新编码。然而,2021年的成熟进步,如直接的互操作性为MATLAB TensorFlow转换器减少了需要手动重新编码,开放更多的工作流互操作性。TensorFlow我们预测更多的合作,2022年PyTorch和MATLAB,通过理解,采用和扩大支持互操作性的功能。金宝app

2	AI将工程和它

2021年预测,继续在2022年及以后

需要的值从人工智能模型通过在2021年投入生产是一个占主导地位的主题。这不仅证明了人工智能模型的潜力,但也意识到人工智能模型的价值是在生产中作为一个工程系统的一部分。几乎每一个分析师在这个空间呼应了这一当务之急。2021年也标志着一个越来越明显的趋势将DevOps的人工智能模型,以便它的所有权和OT团队可以部署,监控,在操作系统和人工智能的生命周期模型。我们预计这一趋势将在2022年继续加速,由于许多企业数字转换活动。如果你不已经参与研发团队之间的密切合作开发人工智能模型和生产团队负责运营系统,你可能将会在2022年。

看到这一趋势的一个例子:韩国能源研究所的发展基于ai预见性维护海上风力发电模型

3	没有代码/ Low-code

在2021年这一趋势物化;我们预计这一趋势将继续在2022年及以后

应用人工智能的好处是越来越意识到,许多常见的技术和工作流被供应商通过没有代码,商品化low-code为人工智能和自动代码工作流建模。的好处是巨大的,首先它拓宽人工智能社区的用户从几个数据科学和编码专家更多观众的人知道应用人工智能的领域知识,但不一定是编码技能。其次它增加效率和规模通过自动化的工作流。

以数据为中心的人工智能运动一样,没有代码/ low-code /自动代码不是一个新趋势。例如,20多年的工程师,使用MATLAB和Simulink已经自动生成或自动代码,为嵌入式系统产品质量代码。金宝app

这里有突出的使用没有代码/ low-code自动代码通过使用MATLAB和Simulink工程师:金宝app

没有代码- - - - - -三井化学物质创建和没有代码的应用程序部署自动视觉检测的片状产品制造生产线。下载188bet金宝搏多个工程师现在使用应用程序,减少视觉检查时间80%。

自动代码-NXP埃因霍温神经网络的自动生成的HDL代码执行能力研究运行时模型在asic。和Elektrobit自动生成C / c++代码部署驾驶员疲劳监测系统使用对象检测。

没有代码/ low-code 被更广泛的编程社区中推广我们预计这一趋势在2022年只增长AI。

4	更多的人工智能在工程和科学

2021年的预测,在2022年继续

我们在2021年预测,AI会的第一个工具工程师和科学家寻找创新的解决方案在解决问题和构建应用程序。金宝搏官方网站

有许多人工智能的例子被用来完全替换或增加传统技术在数学,物理,工程学科等控制和信号处理。

引擎已经变得更加成熟,要分析和系统和部件的数量显著增加,大发转向使用人工智能判断水平的敲门声音,以前只能由熟练工人。他们需要一个工具,可以把深度学习和声学分析。使用机器学习和特征提取,大发工程师轻松创建分类模型,从而能够检查特性值在短时间内多次。因此,大发开发了人工智能,可以判断敲门的声音与熟练工人一样的准确性。

想了解更多关于这一趋势,读过这个故事: 大发汽车公司在日本使用人工智能分类引擎的声音。