29.03.2021 by Jigyasa Sakhuja, Michaela Lang

Από τα έξυπνα δεδομένα στην τεχνητή νοημοσύνη

Ποια είναι η διαφορά μεταξύ της μηχανικής μάθησης και της τεχνητής νοημοσύνης Μάθετε για τα βασικά συστατικά τους και εξερευνήστε πώς εφαρμόζεται η Μηχανική Μάθηση στο NETZSCH Analyzing & Testing και στο sensXPERT®.

Μετά την εισαγωγή μας στον κόσμο των μεγάλων δεδομένων και της επιστήμης των δεδομένων γενικά, θα θέλαμε να εμβαθύνουμε στη μηχανική μάθηση και την τεχνητή νοημοσύνη. Δεδομένου ότι αυτοί οι όροι είναι πολύ γνωστοί στις μέρες μας, αλλά δεν γνωρίζουν όλοι τα βασικά τους στοιχεία, θα εξερευνήσουμε πιο λεπτομερώς για να εξηγήσουμε τα βασικά συστατικά τους.

Τεχνητή νοημοσύνη vs. μηχανική μάθηση

Με απλά λόγια, η Τεχνητή Νοημοσύνη προσφέρει τη δυνατότητα αναπαραγωγής της ανθρώπινης εγκεφαλικής δύναμης σε μηχανές. Παράγει γνώση με βάση την εμπειρία, εξάγοντας τις απαιτούμενες πληροφορίες από τεράστια σύνολα υφιστάμενων δεδομένων μηχανών. Η τεχνητή νοημοσύνη περιγράφει ένα υποτμήμα της επιστήμης των υπολογιστών που επικεντρώνεται στη μεταφορά της ανθρώπινης σκέψης και των αποφάσεων σε επίπεδο μηχανής. Η ιδέα αυτή δεν είναι κάτι καινούργιο και μάλιστα εμφανίστηκε πριν από αρκετές δεκαετίες. Δεδομένου ότι πλέον διαθέτουμε και τις προϋποθέσεις στον τομέα των επιδόσεων του υλικού, είναι δυνατόν να εφαρμόσουμε αυτή τη θεωρία στην πραγματικότητα.

Ο τομέας της μηχανικής μάθησης είναι ένα υποτμήμα της τεχνητής νοημοσύνης. Οι μέθοδοι μηχανικής μάθησης αναγνωρίζουν εξαρτήσεις και μοτίβα μέσα σε ένα σύνολο δεδομένων αυτόματα, χωρίς να προγραμματίζονται ρητά. Μετά από μια φάση εκπαίδευσης κατά την οποία μαθαίνονται αυτές οι συσχετίσεις, η αποκτηθείσα γνώση γενικεύεται και μπορεί να εφαρμοστεί σε νέα σύνολα δεδομένων για τη δημιουργία προβλέψεων. Για τη φάση εκπαίδευσης μπορούν να εφαρμοστούν διάφοροι μαθηματικοί αλγόριθμοι.

Οι ακόλουθες προσεγγίσεις είναι οι πιο γνωστές:

Μάθηση με επίβλεψη: Για τη μέθοδο αυτή, ένα σύνολο δεδομένων large με μια επιθυμητή μεταβλητή-στόχο παρουσιάζεται στον αλγόριθμο μηχανικής μάθησης. Με τη βοήθεια των δεδομένων του παραδείγματος, ο αλγόριθμος εντοπίζει τη συσχέτιση που οδηγεί στη μεταβλητή-στόχο. Με αυτή την επιβλεπόμενη προσέγγιση, ο αλγόριθμος μπορεί να εφαρμόσει την εκπαιδευμένη λογική και σε νέα παρόμοια δεδομένα και να κάνει προβλέψεις με βάση το άγνωστο σύνολο δεδομένων. Παραδείγματα εφαρμογών μάθησης με επίβλεψη είναι η ανίχνευση ανεπιθύμητων μηνυμάτων ηλεκτρονικού ταχυδρομείου ή οι μέθοδοι αναγνώρισης εικόνων.

Μάθηση χωρίς επίβλεψη: Σε αυτόν τον τύπο μάθησης, δεν είναι γνωστή καμία μεταβλητή-στόχος. Ένα τεράστιο σύνολο δεδομένων παρέχεται στον αλγόριθμο χωρίς περισσότερες πληροφορίες σχετικά με τη μεταβλητή-στόχο. Ο στόχος είναι ο ανεξάρτητος εντοπισμός μιας δομής μέσα στο σύνολο δεδομένων. Αυτή η μέθοδος χρησιμοποιείται συχνά για την εξαγωγή συστάδων μέσα σε ένα σύνολο δεδομένων και τον εντοπισμό διαφορετικών κλάσεων, οι οποίες διαθέτουν ορισμένες ιδιότητες. Παραδείγματα μη επιβλεπόμενων εφαρμογών είναι τα συστήματα συστάσεων, που χρησιμοποιούνται σε πολλές βιομηχανίες προκειμένου να δίνονται προτάσεις στον χρήστη με βάση τα αντίστοιχα ενδιαφέροντά του. Αυτό μπορεί να το αντιμετωπίσετε ακόμη και κατά τη διάρκεια των ηλεκτρονικών σας αγορών στην καθημερινή σας ζωή.

Ενισχυτική μάθηση: Σε αυτόν τον τύπο τεχνικής μάθησης, οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης διδάσκουν έναν πράκτορα να είναι σε θέση να μαθαίνει με διαδραστικό τρόπο χρησιμοποιώντας ανατροφοδότηση δοκιμής και σφάλματος. Η ανατροφοδότηση προέρχεται από τις δικές του ενέργειες και εμπειρίες. Έτσι, ο πράκτορας μαθαίνει ποια ενέργεια είναι η καλύτερη για μια συγκεκριμένη κατάσταση, λαμβάνοντας ανταμοιβές ανατροφοδότησης. Ενισχύει τις γνώσεις του λαμβάνοντας θετικές εμπειρίες και μαθαίνει για τις λανθασμένες αποφάσεις με το να τιμωρείται - με μια συμβολική έννοια. Η Ενισχυτική Μάθηση μπορεί να χρησιμοποιηθεί σε πολλές εφαρμογές, μεταξύ άλλων, για τη ρομποτική του βιομηχανικού αυτοματισμού ή για συστήματα υποβοήθησης οδηγών.

Μηχανική μάθηση στη βιομηχανία και την παραγωγή

Μέχρι στιγμής, επικεντρωθήκαμε στις μεθόδους της Μηχανικής Μάθησης, αλλά είναι εξίσου σημαντικό να γνωρίζουμε πώς αυτές οι μέθοδοι προσφέρουν πλεονεκτήματα στη βιομηχανία και την παραγωγή για την αυτοματοποίηση και την παρακολούθηση των διαδικασιών.

Στον τομέα του ελέγχου διαδικασιών, η Μηχανική Μάθηση μπορεί να βοηθήσει ακόμη και να δώσει σε πραγματικό χρόνο πληροφορίες για τη συμπεριφορά ενός υλικού που επεξεργάζεται για την κατασκευή ενός συγκεκριμένου προϊόντος. Σε συνδυασμό με θεμελιώδεις γνώσεις της επιστήμης των υλικών, οι αλγόριθμοι Μηχανικής Μάθησης μπορούν να εφαρμοστούν για τη βελτιστοποίηση της ίδιας της διαδικασίας παραγωγής. Ένας αισθητήρας ενσωματωμένος στο καλούπι έγχυσης μετρά τις σχετικές ιδιότητες του υλικού που περιγράφουν τη συμπεριφορά του υλικού κατά την παραγωγή. Η Μηχανική Μάθηση μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την πρόβλεψη αυτής της συμπεριφοράς πριν καν εμφανιστεί στη διαδικασία παραγωγής. Εάν οι παράγοντες επιρροής, όπως η θερμοκρασία, η υγρασία κ.λπ., αλλάξουν κατά τη διάρκεια της παραγωγής, ο αλγόριθμος Μηχανικής Μάθησης μπορεί να προσαρμοστεί στις νέες συνθήκες ακόμη και με την πάροδο του χρόνου χωρίς χειροκίνητη αλληλεπίδραση. Αυτό επιτρέπει την ευέλικτη εικόνα μιας τρέχουσας διαδικασίας καθώς και τη διασφάλιση ποιότητας σε πραγματικό χρόνο και μπορεί να συμβάλει στην ελαχιστοποίηση των ελαττωματικών προϊόντων.

Πώς εφαρμόζουμε τη Μηχανική Μάθηση στο NETZSCH

Στο NETZSCH Analyzing & Testing, βρισκόμαστε στη διαδικασία ενσωμάτωσης της γνώσης της Μηχανικής Μάθησης στον τομέα του ελέγχου των διαδικασιών στο πλαίσιο της sensXPERT® λύσης. Με την ανάλυση των ιδιοτήτων και της συμπεριφοράς του υλικού, μπορεί να προβλεφθεί η βέλτιστη σκλήρυνση ενός υλικού. Με τη χρήση προηγμένης ανάλυσης, διάφορες βιομηχανίες μπορούν να επωφεληθούν από αυτή τη λύση αυξάνοντας την αποδοτικότητα της παραγωγής. Με το sensXPERT®, οι κατασκευαστές μπορούν να βελτιστοποιήσουν τη διαδικασία τους και να μειώσουν τα ποσοστά απορριμμάτων φέρνοντας σε επαφή την επιστήμη των υλικών και τους αλγορίθμους μηχανικής μάθησης.

Καθώς η σειρά Big Data ολοκληρώνεται με αυτό το άρθρο, θέλουμε να συνοψίσουμε όσα τελικά γνωρίζουμε για το θέμα αυτό. Συζητήσαμε για τα Μεγάλα Δεδομένα γενικά, τις χρήσεις τους, τις επιπτώσεις των Μεγάλων Δεδομένων στους κλάδους και εξηγήσαμε τα οφέλη που μπορούν να επιτευχθούν από τις εφαρμογές τους. Παρουσιάσαμε τον όρο Επιστήμη Δεδομένων και περιγράψαμε διάφορες αναλύσεις δεδομένων και τέλος με αυτό το άρθρο, μάθαμε τα βασικά στοιχεία της Μηχανικής Μάθησης και της Τεχνητής Νοημοσύνης. Αν εξακολουθείτε να είστε περίεργοι για το πώς εφαρμόζουμε τις μεθόδους Μηχανικής Μάθησης και αν σας ενδιαφέρει ιδιαίτερα να λάβετε περισσότερες πληροφορίες σχετικά με τη λύση sensXPERT®, μπορείτε να βρείτε περισσότερες λεπτομέρειες στον ιστότοποsensXPERT®.

Πηγές