Siemens udružuje snage sa skupinom tvrtki na obuci AI-ja za industriju

Njemački industrijski div Siemens najavio je u utorak suradnju sa skupinom europskih proizvođača strojeva na obuci modela umjetne inteligencije koji bi se primjenjivali u industriji.

tri vijesti o kojima se priča SEZONSKA RADNICA Tijekom požara nestala Dragana: Njezin suprug krenuo u Hrvatsku, obitelj dala DNK uzorke Korisni savjeti Vatrogasni zapovjednik upozorava: "Ovo je najveća pogreška tijekom bijega od požara" Ogromna šteta UŽIVO Nakon katastrofe u Omišu traje borba za život ozlijeđenih: "Nije bilo grmljavine i žica, možemo sumnjati da je požar bio podmetnut"

Siemens će surađivati s proizvođačima kao što su Chiron, Trumpf, Grob, Renishaw, Heller i Machine Tool Laboratory na Sveučilištu RWTH Aachen.

Suradnja će osigurati sustavnu razmjenu inženjerskih, proizvodnih i strojnih podataka koji će se koristiti za razvoj novih generativnih aplikacija umjetne inteligencije za industrijsko okruženje, navodi se u priopćenju tvrtke sa sjedištem u Münchenu.

Industrija zahtijeva puno pouzdanije AI modele od, primjerice, aplikacija poput ChatGPT-ja, jer pogreške mogu biti skupe i opasne pa obuka zahtijeva pouzdane podatke industrijskih tvrtki.

Zajedno s našim kupcima i partnerima poduzimamo danas značajan korak u širenju umjetne inteligencije za primjenu u industriji, rekao je izvršni direktor Siemensa Roland Busch.

Vidimo na tom području veliku priliku za razvoj europskog gospodarstva i za osnaživanje industrije – od automobilske, kemijske i farmaceutske, do strojarstva, energetike, zdravstva, infrastrukture i prometa, istaknuo je Busch.

Pristup takvim podacima mogao bi donijeti potpuno novu razinu produktivnosti, naročito u industriji strojeva, napomenuo je čelnik Siemensa.

Kreiranje programa za strojeve pokazuje kako umjetna inteligencija može ubrzati napredak, smanjiti broj grešaka i ublažiti stres za programere, naglašavaju u njemačkoj kompaniji.

Među mogućim područjima primjene izdvajaju i održavanje strojeva bazirano na prognozama mogućih specifičnih problema, prilagodbu proizvodnih procesa promjenama u uvjetima rada u stvarnom vremenu i efikasniju potrošnju energije.