Промышленный искусственный интеллект (ИИ) вступает в новую фазу своего развития. После десятилетий использования предсказательной аналитики и специализированных приложений, достижения в области базовых моделей, физического ИИ и агентного ИИ открывают возможности для автоматизации более сложных задач в промышленных условиях. В отличие от ИИ, работающего исключительно в цифровом пространстве, промышленный ИИ может взаимодействовать с физическими системами, где неожиданные решения могут повлечь за собой последствия для безопасности, надежности и критической инфраструктуры. Это делает ответственное внедрение центральным элементом следующей волны автоматизации в промышленности. "Как мы можем использовать эти технологии, сохраняя безопасность и надежность операций, при этом выполняя обещания новых возможностей?" — задается вопросом Арти Гарг, главный технолог компании AVEVA. Проблема становится особенно актуальной, поскольку новые системы ИИ становятся более мощными, но также и менее предсказуемыми и объяснимыми. Одним из основополагающих факторов для успешного перехода является данные. Промышленные системы часто содержат информацию из телеметрии, сервисных журналов, инженерных документов и других разрозненных источников. Новые технологии могут помочь быстрее соединять и сопоставлять эту информацию, предоставляя операторам поддержку в реальном времени при диагностике проблем. ИИ-роботы могут сделать этот процесс еще более эффективным, собирая информацию в опасных средах без необходимости входа работников в них. Однако большая автономия требует новых подходов к управлению. Рамки для ответственного ИИ от AVEVA подчеркивают безопасность, эффективность и человеческую безопасность и контроль. Гарг утверждает, что ИИ должен дополнять, а не заменять людей в критических циклах принятия решений, с защитными механизмами, определяющими, где автоматизированные системы могут действовать, а где человеческие супервизоры остаются ответственными. Устойчивое развитие также является частью этого уравнения. ИИ может помочь управлять сложными энергетическими системами по мере роста доли возобновляемых источников энергии, в то время как организациям также нужны лучшие способы понимания экологического следа самого ИИ. Гарг участвует в рабочей группе IEEE, разрабатывающей стандартную методологию для измерения этого воздействия в области электроэнергии, ресурсов, воды и углерода. Следующая фаза может привести промышленный ИИ еще глубже в физический мир, от автономных роботов и дронов до ИИ-поддерживаемого программирования, позволяющего экспертам в области создавать новые приложения. Однако для реализации этого потенциала потребуется больше, чем просто внедрение новых технологий, говорит Гарг. Организациям необходимо пересмотреть бизнес-процессы, установить соответствующие меры безопасности и предоставить опытным работникам новые способы применения их экспертизы, создавая модель автоматизации, которая будет не только более автономной, но и безопасной, эффективной и устойчивой. "Автономные системы, будь то роботы или дроны, действительно изменят способ нашей работы на заводах, в энергетических системах и на горнодобывающих участках", — говорит Гарг. "Это сделает такие операции более эффективными, гораздо более безопасными для людей и более продуктивными."