من الذكاء الاصطناعي الموجه نحو الأداء إلى الذكاء الاصطناعي الموجه نحو الإنتاج والتصنيع

تتنامى تعقيدات أنظمة تعلُّم الآلة الموجهة نحو إنجاز المهام المعقدة – مثل التحكم في عمليات التصنيع في الوقت الحقيقي، أو كتابة تقارير حالة التصوير الطبي. وتنطوي هذه الأنظمة على كم كبير من البيانات والنماذج والخوارزميات وعناصر النظام ووحداته. وتعتبر الأساليب التقليدية المخصصة والموجهة نحو الأداء في مجتمع تعلُّم الآلة غير ملائمة لتلبية المعايير الصناعية المعقدة، التي لا تقتصر على الأداء فحسب، بل تشمل أيضاً معايير السلامة وكفاءة استهلاك الطاقة وقابلية التوسع، وهي معايير متوقعة عادة في أنظمة الإنتاج ضمن قطاعات مثل الرعاية الصحية والتصنيع والنقل.

يناقش هذا الحوار التحديات التقنية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي الموجه نحو الإنتاج والتصنيع ويتناولها من الجوانب التالية: الأساس النظري للتعلم البانورامي من خلال جميع التجارب، والاستراتيجيات التركيبية لبناء برامج تعلُّم الآلة الشاملة من قطع تشبه مكعبات الليغو، وآليات تحسين أنظمة الضبط، وإطار عمل أنظمة تعلُّم الآلة لتوسيع نطاق الإنتاج وتعزيزه. وسيقدم البروفيسور إريك زينغ بعض الأمثلة عن تأثير الذكاء الاصطناعي في معالجة كل من هذه التحديات في شكل معادلة المبدأ الأول، والخوارزميات الجديدة، ومجموعات أدوات البرمجة، والأنظمة القابلة للإنشاء.