ဉာဏ်ရည်မြင့် ဓာတုအင်ဂျင်နီယာဖြေရှင်းချက်၏ အဓိကနည်းပညာများနှင့် အသုံးချမှုများ

ဉာဏ်ရည်တုဓာတုအင်ဂျင်နီယာပညာဖြေရှင်းချက်များတွင် AI မောင်းနှင်သော အလိုအလျောက်စနစ်

လုပ်ငန်းစဉ် အကျိုးဆောင်ရွက်မှုနှင့် ထိန်းချုပ်မှုအတွက် စက်သင်ယူမှု

ဓာတုအင်ဂျင်နီယာပညာရပ်ဆိုင်ရာ ကမ္ဘာတွင် စက်သင်ယူမှု (machine learning) သည် လုပ်ငန်းစဉ်အများအတွက် အလုပ်လုပ်ပုံကို ပြောင်းလဲပေးနိုင်သည့် အချက်အဖြစ် ပေါ်ထွန်းလာခဲ့သည်။ ဤ algorithm များသည် စွမ်းဆောင်ရည်ကို အဆင့်မြှင့်တင်ပေးခြင်းနှင့် ထုတ်လုပ်မှုပမာဏကို ပိုမိုမြင့်တက်စေခြင်းတို့ကို အမှန်အကန် လုပ်ဆောင်ပေးနိုင်ပြီး တစ်ခါတစ်ရံတွင် လုပ်ငန်းစဉ်များတွင် ၂၂% ခန့် တိုးတက်မှုကိုပါ ရရှိစေနိုင်သည်။ sensor ဖတ်ရှုမှုများကို ကြည့်လျှင် ဤစနစ်များသည် ဓာတ်ပြုစက်၏ အပူချိန်၊ ဖိအား၊ ထုတ်လုပ်မှု၏ အဆင့်များတွင် အသုံးပြုသည့် catalyst ပမာဏတို့ကို တိကျစွာ ညှိနှိုင်းပေးရန် နောက်ကွယ်တွင် အလုပ်လုပ်ပေးသည်။ ထိုသို့ဖြင့် စက်စီးလုံးတစ်ခုမှ တစ်ခုသို့ တစ်ခုပြီးတစ်ခု တည်ငြိမ်စွာ လည်ပတ်နိုင်စေသည်။ နောက်ထပ် အကျိုးကျေးဇူးတစ်ခုမှာ ပစ္စည်းကိရိယာများ ပျက်စီးမည့်အချိန်ကို neural network များက အမှန်အကန် ခန့်မှန်းပေးနိုင်ခြင်းဖြစ်ပြီး ၉၄% နီးပါး တိကျမှန်ကန်မှုရှိသည်။ ထိုသို့ဖြင့် မျှော်လင့်မထားသော စက်ရပ်ခြင်းများ လျော့နည်းစေပြီး အချိန်နှင့် ငွေကို သက်သာစေသည်။ လုပ်ငန်းစီးပွားဆိုင်ရာ အစီရင်ခံစာများအရ AI ကိုအသုံးပြုသည့် ဓာတုထုတ်လုပ်မှုဈေးကွက်သည် နောက်ဆယ်စုနှစ်အတွင်း အလွန်မြန်ဆန်စွာ တိုးချဲ့လာမည်ဟု ခန့်မှန်းထားပြီး ၂၀၃၄ ခုနှစ်အထိ နှစ်စဉ် ၂၈ မှ ၂၉ ရာခိုင်နှုန်းခန့် တိုးတက်မှုရှိမည်ဖြစ်ကာ လုပ်ငန်းများသည် ၎င်းတို့၏ လုပ်ငန်းစဉ်များကို ပိုမိုဉာဏ်ရည်မြင့်မားစွာ စီမံခန့်ခွဲရန် ရှာဖွေလျက်ရှိကြသည်။

ဘေးရောင်ပစ္စည်းများကို လုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် လူမပါသော စနစ်များ

LiDAR နည်းပညာနှင့် ဓာတုအထောက်အကူပစ္စည်းများ တပ်ဆင်ထားသော ခေတ်မီ ရိုဘော့များသည် လောင်စာပစ္စည်းများ သို့မဟုတ် အဆိပ်သင့်ဓာတုပစ္စည်းများ ပါဝင်သော အန္တရာယ်ရှိသည့် အလုပ်များကို မီလီမီတာ၏ အပိုင်းအခြားအထိ အတိအကျဖြင့် ဆောင်ရွက်နိုင်ပါသည်။ စက်မှုဇုန်များတွင် စမ်းသပ်မှုများအရ ဤစက်များသည် လုပ်သားများ အန္တရာယ်ရှိသော ပစ္စည်းများနှင့် ထိတွေ့မှုကို အဆင့်သတ်မှတ်ချက်အရ ၈၀% ခန့် လျော့ကျစေနိုင်ကြောင်း စွဲချက်များက ဖော်ပြထားပါသည်။ ရိုဘော့များသည် ရှုပ်ထွေးသော စက်ရုံဒီဇိုင်းများအတွင်း ရွေ့လျားရာတွင် SLAM ဂီယာနည်းပညာကို အသုံးပြု၍ အန္တရာယ်ရှိနိုင်သည့် ဧရိယာများမှ ဘေးကင်းရေးအကွာအဝေးကို ထိန်းသိမ်းထားနိုင်ပါသည်။ ဤစနစ်များကို တန်ဖိုးရှိစေသည့် အချက်မှာ ၎င်းတို့၏ ပြန်လည်အားပေးမှု အယ်လ်ဂိုရီသမ်များမှတစ်ဆင့် အတွေ့အကြုံမှ သင်ယူနိုင်စွမ်းပဲ ဖြစ်ပါသည်။ ရုတ်တရက် အရည်ယိုစိမ့်မှုများ သို့မဟုတ် စနစ်ဖိအားပြောင်းလဲမှုများကဲ့သို့ မမျှော်လင့်သော အခြေအနေများ ပေါ်ပေါက်လာပါက ရိုဘော့များသည် ၎င်းတို့၏ အပြုအမူကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ပြင်ဆင်ပေးပါသည်။ ထို့ကြောင့် လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွင်း အရေးပေါ်ဝင်ရောက်ကုစားမှု လိုအပ်ချက်များ ပိုမိုနည်းပါးလာပါသည်။

လူသားများ၏ ကြီးကြပ်မှုနှင့် အပြည့်အဝ အလိုအလျောက်စနစ်ကို ဟန်ချက်ညီအောင် ထိန်းညှိခြင်း

ဟိုက်ဘရစ်ထိန်းချုပ်မှုစနစ်များအကြောင်းပြောရလျှင် ၎င်းတို့သည် AI အလိုအလျောက်စနစ်နှင့် လူသားများ အကောင်းဆုံးသိထားသည့်အရာများကို ရောထွေးပေးထားခြင်းဖြစ်သည်။ ဤစနစ်သည် အင်ဂျင်နီယာများအနေဖြင့် ကျွမ်းကျင်မှုလိုအပ်သည့် ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ မေးခွန်းများကို စောင့်ကြည့်ရန်နှင့် မမျှော်လင့်သောအရာများ ဖြစ်ပေါ်လာပါက ဝင်ရောက်စွက်ဖက်နိုင်စေသည်။ လေ့လာမှုများအရ ဓာတုတုံ့ပြန်မှုအသစ်များ သို့မဟုတ် စမ်းသပ်မထားသေးသည့် ထုတ်လုပ်မှုနည်းလမ်းများကို ကိုင်တွယ်ရာတွင် ကိုယ်ပိုင်လုပ်ဆောင်သည့်စနစ်များထက် လုပ်ငန်းစဉ်ဘေးကင်းလုံခြုံမှုကို အနီးစပ်ဆုံး ၃၀ ရာခိုင်နှုန်းခန့် မြှင့်တင်ပေးနိုင်သည်ဟု ဆိုသည်။ အမှန်တကယ်ဖြစ်ပျက်သည့်အရာမှာ AI က အကြံပြုသည့်အရာများကို လူသားများက အရေးကြီးသောဆုံးဖြတ်ချက်များချမှတ်မှုမပြုမီ စစ်ဆေးကြည့်ရှုကြခြင်းဖြစ်သည်။ အရာဝတ္ထုများ လမ်းလွဲလာပါကလည်း လူသားများက ဦးဆောင်ကိုင်တွယ်ကြပြီး ပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာ စည်းမျဉ်းများနှင့် ဘေးကင်းလုံခြုံရေး လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများကို လိုက်နာရန် ကူညီပေးသည်။ စည်းကမ်းရှိသော စည်းမျဉ်းများအောက်တွင် လုပ်ကိုင်နေသည့် ကုမ္ပဏီများအတွက် လူသား-AI ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သည့်အရာဖြစ်ပြီး တီထွင်ဆန်းသစ်မှုကို စွန့်လွှတ်စရာမလိုဘဲ စည်းကမ်းလိုက်နာမှုကို ထိန်းသိမ်းရန် အလွန်အရေးကြီးသည်။

ပိုမိုတိကျမှုရရှိရန် ဟိုက်ဘရစ်မော်ဒယ်လ်လုပ်ခြင်းနှင့် ရူပဗေဒအခြေပြု AI

စက်သင်ယူမှုနှင့် ပထမအခြေခံမူများမော်ဒယ်များ ပေါင်းစပ်ခြင်း

ရှုပ်ထွေးသော ဓာတုတည်ဆောက်မှုများတွင် ဒေတာမလုံလောက်ခြင်းပြဿနာကို ကိုင်တွယ်ရာတွင် သုတေသီများသည် စက်သင်ယူမှုနည်းလမ်းများကို အခြေခံ ရူပဗေဒနှင့် သက်ငွေ့ဥပဒေအခြေခံများနှင့် ပေါင်းစပ်လာကြသည်။ Nature Communications မှ ပြီးခဲ့သောနှစ်က ထုတ်ပြန်ခဲ့သည့် သုတေသနအရ ဤပေါင်းစပ်မှုသည် လေ့ကျင့်ရန် လိုအပ်သော ဒေတာပမာဏကို အကြမ်းဖျင်း ၄၀ ရာခိုင်နှုန်းခန့် လျှော့ချပေးပြီး ဓာတ်ပြုမှုများကို တိကျစွာ ခန့်မှန်းနိုင်မှု ၁၀၀ ကြိမ်တွင် ၉၈ ကြိမ်ခန့် ရှိသည်။ ဤနည်းလမ်း၏ သော့ချက်မှာ အခြေခံ ထိန်းသိမ်းမှုဥပဒေများကို အာရုံကြောကွန်ရက်များ၏ ဗဟိုချက်တွင် တည်ဆောက်ထည့်သွင်းခြင်းဖြစ်သည်။ ဤနည်းလမ်းသည် အလုပ်ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသည့် ဒေတာများ မလုံလောက်သောအခါတိုင်း အတိကျသော ခန့်မှန်းချက်များအတွက် လက်တွေ့ကမ္ဘာ့ရူပဗေဒနှင့် အမှန်တကယ် ချိတ်ဆက်ထားသောကြောင့် အလွန်ထိရောက်မှုရှိသည်။

လုပ်ငန်းဒီဇိုင်းတွင် ရူပဗေဒနှင့် ဓာတုဗေဒအသိပညာများဖြင့် ပြုလုပ်ထားသော အာရုံကြောကွန်ရက်များ

AI မော်ဒယ်များသို့ ဒိုမိန်းသီးသန့် အသိပညာကို ပေါင်းထည့်ခြင်းသည် ၎င်းတို့ကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး မတူညီသော အခြေအနေများတွင် ယေဘူယျဖြစ်လာစေပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့် ရူပဗေဒဆိုင်ရာ အာရုံကြောကွန်ရက်များကို ကြည့်ပါ။ ပေါ်လီမာပေါင်းစပ်မှုကို အသုံးချသောအခါ၊ ဤစနစ်များသည် သမားရိုးကျနည်းလမ်းများ၏ သုံးပုံတစ်ပုံခန့်သာ လိုအပ်ပြီး တိကျမှု 85 မှ 90 ရာခိုင်နှုန်းအထိ ထိမှန်ပါသည်။ 3D ပုံနှိပ်စက်များကို ကြည့်ရှုသည့် မကြာသေးမီက လေ့လာမှုများက ၎င်းသည် လက်တွေ့တွင် အမှန်တကယ် ကောင်းမွန်ကြောင်း ပြသခဲ့သည်။ စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းတာက ဒီမော်ဒယ်တွေက သူတို့ရဲ့ ခန့်မှန်းချက်တွေကို လက်တွေ့ဆန်တဲ့ ဓာတုအကွာအဝေးတွေကို ဘယ်လိုကန့်သတ်ထားသလဲ။ ၎င်းသည် ဒေတာသက်သက်လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်များမှ ကျွန်ုပ်တို့မကြာခဏတွေ့မြင်ရသော ထူးဆန်းသောရလဒ်များကို ရပ်တန့်စေသည်။ ထို့အပြင် ၎င်းသည် ပစ္စည်းအသစ်များကို တီထွင်ဖန်တီးနေသည့် သုတေသီများအတွက် အရှိန်မြှင့်ပေးသည်။

ကက်တလစ်နှင့် တုံ့ပြန်မှု အင်ဂျင်နီယာပညာတွင် အသုံးချမှုများ

မျိုးစုံဖြစ်သော ဓာတ်ပြုမှုအကွက်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ရာတွင် ပစ္စည်းများ ရွေ့လျားမှုကို ခြေရာခံသည့် ကွန်ပျူတာမော်ဒယ်များနှင့် တိုက်ရိုက် စပက်ထရိုစကုပ်ဖတ်ရှုမှုများကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် ဟိုက်ဘရစ် AI စနစ်များသည် ဂိမ်းကို အမှန်တကယ် ပြောင်းလဲလိုက်ပါသည်။ ပြီးခဲ့သည့်နှစ်က ပြုလုပ်ခဲ့သော စမ်းသပ်မှုအချို့အရ ဤနည်းလမ်းအသစ်များသည် ရိုးရာ အယူအဆများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ကောင်းမွန်သော ကက်တလစ်များကို ရှာဖွေရန် လိုအပ်သည့် အချိန်ကို ငါးဆခန့် လျှော့ချနိုင်ပါသည်။ ထို့အပြင် ဓာတ်ခွဲခန်းအတွင်း စမ်းသပ်မှုများအတွင်း ပုံမှန်အားဖြင့် ဆုံးရှုံးနေရသော စွမ်းအင်ကုန်ကျစရိတ်များကို ၂၂% ခန့် ခြွေတာပေးနိုင်ပါသည်။ ဒီစနစ်တစ်ခုလုံးကို အလုပ်ဖြစ်အောင်လုပ်ပေးသည့် အချက်မှာ ဒေတာဆန်းစစ်ခြင်းနည်းလမ်းများနှင့် ရူပဗေဒအခြေပြု မော်ဒယ်လ်များကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြစ်ပါသည်။ ဓာတုတည်ဆောက်မှုများသည် မည်မျှပင်ရှုပ်ထွေးပါစေ၊ သုတေသီများသည် စံနှုန်းများကို ဆက်လက်ထိန်းသိမ်းထားရင်း စမ်းသပ်မှုများအတွက် ပိုမိုမြန်ဆန်သော ရလဒ်များကို ရရှိလာကြပါသည်။

စက်ရုံတစ်ခုလုံးအတွက် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ရန် ဒစ်ဂျစ်တယ်တွီ

စက်ရုံထုတ်လုပ်မှု၏ ဗာဥ်ရယ်လ်အတွင်းပိုင်းကို ဖန်တီးထားသည့် ဒစ်ဂျစ်တယ်တွိဝင် (digital twins) များကို အသုံးပြု၍ စစ်မှန်သော အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်နိုင်ရန် ဉာဏ်ရည်တု ဓာတုအင်ဂျင်နီယာလုပ်ငန်း ဖြေရှင်းချက်များသည် ပိုမို၍ အားကိုးနေကြသည်။ AI ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများဖြင့် အားပေးထားပြီး စက်တပ်ဆင်ထားသော ဆင်ဆာများမှ အချက်အလက်များနှင့် တစ်ပြေးညီ လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် ဤမော်ဒယ်များသည် စက်ပစ္စည်းများကို ပြောင်းလဲမှုများ စမ်းသပ်ခြင်း၊ ကန့်သတ်ချက်များကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းနှင့် ဆက်သွယ်ထားသော စနစ်များတစ်လွှား အကောင်းဆုံးစွမ်းဆောင်ရည်ကို ထိန်းသိမ်းရန် လုပ်ငန်းလည်ပတ်သူများအား ခွင့်ပြုပေးသည်။

ဓာတုလုပ်ငန်းစဉ်များ၏ စွဲမက်ဖွယ် ဒစ်ဂျစ်တယ်တွိဝင်များ တည်ဆောက်ခြင်း

ခေတ်မီသော ဒစ်ဂျစ်တယ်တွိဝင်များသည် IIoT ဆင်ဆာကွန်ရက်များနှင့် ကွန်ပျူတာဖြင့် စီးဆင်းမှု ဒိုင်းနမစ်စ် အတုယူမှုများကို အသုံးပြု၍ စက္ကန့် ၁၅ မှ ၃၀ တိုင်းတွင် အသစ်ပြုပြင်ကြသည်။ ဤစက်တပ်ဆင်ထားသော အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ လုပ်ဆောင်မှုသည် အင်ဂျင်နီယာများအား

• စီးပွားဖြစ်မှု မရှိသော ဗာဥ်ရယ်ပတ်ဝန်းကျင်တွင် ကိတ်ပစ္စည်း အချိုးအစား သို့မဟုတ် အပူချိန် သတ်မှတ်ချက်များကဲ့သို့ လုပ်ငန်းစဉ်ပြောင်းလဲမှုများကို စမ်းသပ်ခြင်း
• စက်ရုပ်သင်ယူမှု ပုံစံအသိအမှတ်ပြုမှုများမှတစ်ဆင့် စက်ပစ္စည်းများ အရည်အသွေးကျဆင်းမှု၏ အစောပိုင်းလက္ခဏာများကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ခြင်း
• 3D နေရာအလိုက် အတုယူမှုများကို အသုံးပြု၍ အန္တရာယ်ရှိသော လုပ်ငန်းစဉ်များအတွက် ဘေးကင်းလုံခြုံရေး လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများကို အတည်ပြုခြင်း

SCADA စနစ်များကိုသာ အားကိုးနေသည့် စက်ရုံများထက် ဒီဂျစ်တယ် တွင်းနာများကို အသုံးပြုသည့် ဓာတုစက်ရုံများသည် လည်ပတ်မှုဆိုင်ရာ ချို့ယွင်းမှုများကို ဖြေရှင်းရာတွင် ၃၀% ပိုမြန်သည်ဟု အစီရင်ခံကြသည်။

လည်ပတ်မှုတွင် အတုယူမှုအပေါ် အခြေခံသော ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်ခြင်း

ရိုးရာနည်းလမ်း	ဒီဂျစ်တယ် တွင်းနာ ဗျူဟာ	သက်ရောက်မှု
လစဉ် စွမ်းဆောင်ရည် ပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်းများ	အဆက်မပြတ် အခြေအနေ စမ်းသပ်မှုများ	ဘိုလ်နက်ချောင်း ဖြေရှင်းမှု ၂၂% ပိုမြန်ခြင်း
တုံ့ပြန်ထိန်းသိမ်းမှု	ကြိတ်ခွဲမှု ကြိုတင်ခန့်မှန်း မော်ဒယ်လ်	ရပ်နားမှု ၄၀% လျော့ကျခြင်း
တည်ငြိမ်သော ဘေးအန္တရာယ် ကာကွယ်ရေး စည်းမျဉ်းများ	ဘေးအန္တရာယ် အတုယူမှုများ	ဘေးအန္တရာယ်ကင်းရှင်းမှုဆိုင်ရာ အခြေအနေများကို 5 ဆပိုမိုထောက်ပံ့ပေးခြင်း

စက်ရုံစီမံခန့်ခွဲသူများသည် သီအိုရက်တိကယ် ကန့်သတ်ချက်၏ 2% အတွင်းတွင် ထိရောက်မှုကို ရရှိရန်နှင့် EPA စည်းမျဉ်းများနှင့် ကိုက်ညီစေရန် ထုတ်လုပ်မှုအများဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုကို အနည်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းကဲ့သို့သော ပြိုင်ဆိုင်နေသည့် ရည်မှန်းချက်များကို ဟန်ချက်ညီအောင် ဒစ်ဂျစ်တယ်တွင်းဝင် အယ်လ်ဂိုရိုက်ဖြင့် စမ်းသပ်ခြင်းကို အသုံးပြုကြသည်။ ဤနည်းပညာသည် ကွဲပြားသော ကော်လံများနှင့် ဓာတ်ပြုစက်များသို့ အစာထည့်သွင်းမှုနှုန်းများကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ညှိနှိုင်းပေးခြင်းဖြင့် ချက်ချင်း၊ ဒေတာအခြေပြု ဆုံးဖြတ်ချက်များချမှတ်နိုင်စေပါသည်။

ဉာဏ်ရည်မြင့် ဓာတုစက်ရုံများတွင် ကြိုတင်ကာကွယ်ထိန်းသိမ်းမှုနှင့် IIoT ပေါင်းစပ်ခြင်း

ဆက်တိုက်လုပ်ငန်းစဉ် စောင့်ကြည့်ခြင်းအတွက် IIoT ကို အသုံးချခြင်း

ခေတ်မီဓာတုစက်ရုံများသည် ဝိုင်ယာလက်စ် တုန်ခါမှု ဆင်ဆာများ၊ အပူဓာတ် ပုံရိပ်ဖမှုနည်းပညာများ နှင့် စပက်ထရိုစကုပ် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကိရိယာများကဲ့သို့သော အရာများကို ပါဝင်သည့် စက်မှုလုပ်ငန်း အင်တာနက် (IIoT) စနစ်များကို ပိုမိုအသုံးပြုလာကြသည်။ ဤဆင်ဆာများကိုယ်၌ စက်ပစ္စည်းများဖြစ်သော စင်တြစ်ဖျူဂယ် ပန့်များနှင့် စက်မှုတိုင်းတာမှု ဓာတ်ခွဲစက်များမှ တစ်နာရီလျှင် ဒေတာအမှတ်အသား ၁၅၀၀၀ ခန့်ကို စုဆောင်းကြသည်။ ဤသို့သော အချက်အလက်များကို အမြဲတမ်းစီးဆင်းစေခြင်းဖြင့် ရိုးရာ လက်တွေ့စစ်ဆေးမှုများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ပြဿနာများကို ဖော်ထုတ်နိုင်မှု အချိုးကို ရာခိုင်နှုန်း ၃ ခုခန့် တိုးတက်စေသည်။ မကြာသေးမီက ထုတ်ဝေခဲ့သော သုတေသနအရ IIoT အခြေပြု စောင့်ကြည့်စစ်ဆေးမှု ဖြေရှင်းနည်းများကို အသုံးပြုသည့် စက်ရုံများတွင် မျှော်လင့်မထားသော ကွမ်းခြောက်စက် ပျက်စီးမှုများ ၄၁% ခန့် ကျဆင်းသွားခဲ့သည်။ ဤဖြစ်ရပ်များသည် ဖိအားပြောင်းလဲမှုများနှင့် စက်ပစ္စည်း ဖိအားများကို ယခင်ကထက် ပိုမိုစောစီးစွာ စစ်ဆေးတွေ့ရှိနိုင်ခဲ့ခြင်းကြောင့် ဖြစ်ပေါ်ခဲ့ခြင်းဖြစ်သည်။

လည်ပတ်မှု ထိရောက်မှုအတွက် AI အသုံးပြု ကြိုတင် ထိန်းသိမ်းရေး

၂၀၂၄ ခုနှစ်မှ McKinsey ၏ လတ်တလော အစီရင်ခံစာအရ စက်သင်ယူမှုစနစ်များသည် လက်ရှိ စက်မှုလုပ်ငန်း IoT ဒေတာများနှင့် ယခင် ထိန်းသိမ်းမှုမှတ်တမ်းများကို တွဲဖက် ဆန်းစစ်ပါက စက်ကိရိယာများ ပျက်စီးမည့်အချိန်ကို အနည်းဆုံး သုံးရက်အလိုတွင်ပင် ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သည်။ AI အခြေပြု ထိန်းသိမ်းမှု ချဉ်းကပ်မှုကို အသုံးပြုလိုက်သည့်နောက် အီသီလင်းစက်ရုံတစ်ခုသည် ကုန်ကျစရိတ် သိသိသာသာ လျော့ကျသွားခဲ့သည်။ သူတို့၏ အပူလဲစက် ဝန်ဆောင်မှု ဘေလ်ငွေများသည် နှစ်စဉ် ဒေါ်လာ ၂.၈ သန်းခန့် ကျဆင်းသွားခဲ့ပြီး အကြောင်းမှာ ပုံမှန်အားဖြင့် သတ်မှတ်ကာလအတိုင်း စစ်ဆေးမှုများကို ရပ်တန့်လိုက်ကာ စင်ဆာများက အမှန်တကယ် ပြဿနာများကို ညွှန်ပြသည့်တိုင်အောင် စောင့်ဆိုင်းခဲ့လို့ဖြစ်သည်။ နည်းပညာပညာရှင်များကို ပြင်ဆင်ရန် စေလွှတ်မည့်အခါတိုင်အောင် ထိန်းသိမ်းမှုဝန်ထမ်းများသည် စမ်းသပ်အသုံးပြုမှုဆော့ဖ်ဝဲတွင် အလုပ်လုပ်နေသော သူတို့၏ စက်ကိရိယာများ၏ ဗားစ်ရှင်းများနှင့် သတိပေးချက်များကို စစ်ဆေးကြသည်။ ဤသို့ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် ဓာတုစက်ရုံများ အဆင်ပြေစွာ လည်ပတ်နိုင်စေပြီး အမှန်တကယ် ပြဿနာများကို မဖြေရှင်းနိုင်သော ကုန်ကျစရိတ်များသော ထိန်းသိမ်းမှုအလုပ်များကို ရှောင်ရှားနိုင်သည်။

ရှင်းလင်းနိုင်သော AI နှင့် ဉာဏ်ရည်မြင့် ဓာတုအင်ဂျင်နီယာလုပ်ငန်း ဖြေရှင်းချက်များတွင် ယုံကြည်မှု

နေ့စဉ် ပိုမို ဉာဏ်ရည်မြင့်လာနေသော ဓာတုအင်ဂျင်နီယာစနစ်များတွင် AI က ဘာကို တွေးနေသည်ကို လူများ မြင်နိုင်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ ထိုသို့ဖြစ်မှသာ လည်ပတ်သူများအား ယုံကြည်မှုရရှိစေပြီး စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းများနှင့် ကိုက်ညီမှုရှိမည်ဖြစ်သည်။ ၂၀၂၄ ခုနှစ်တွင် Springer မှ ထုတ်ဝေသော လုပ်ငန်းအစီရင်ခံစာအရ လုပ်ငန်းစဉ်အင်ဂျင်နီယာများ၏ နှစ်ပုံတစ်ပုံခန့်သည် ပိုမိုတိကျသော်လည်း ရှင်းလင်းချက်မရှိသည့် မှောင်မဲသော ဘောက်စ်စနစ်များထက် နားလည်နိုင်သော မော်ဒယ်များကို ပိုမိုနှစ်သက်ကြသည်။ အန္တရာယ်ရှိသော တုံ့ပြန်မှုများ သို့မဟုတ် ရှုပ်ထွေးသော ကက်တလစ် လုပ်ငန်းစဉ်များကို ကိုင်တွယ်ရာတွင် ဤသို့သော ကွာခြားမှုများက အရေးပါသည်။ XAI နည်းလမ်းများဖြစ်သော အရေးပါသည့် အင်္ဂါရပ်များကို ကြည့်ခြင်း သို့မဟုတ် ဆုံးဖြတ်ချက်များ မည်သို့ချမှတ်သည်ကို ပုံဖြင့်ပြခြင်းတို့သည် စက်ရုံလည်ပတ်သူများအား AI မှ ဖိအားချိန်ညှိမှုများ ပြောင်းလဲခြင်း သို့မဟုတ် ကက်တလစ်ကို အစားထိုးခြင်းကဲ့သို့ အကြံပြုချက်များကို အဘယ်ကြောင့် ပေးသည်ကို နားလည်ရန် ကူညီပေးသည်။ ဤကဲ့သို့သော ပွင့်လင်းမြင်သာမှုမျိုးသည် လိုချင်သည့်အရာတစ်ခုတည်းသာမဟုတ်ဘဲ ISO 9001 အသိအမှတ်ပြုမှုစံနှုန်းများအတွက် ရည်ရွယ်သော စက်ရုံတိုင်းတွင် လိုအပ်သည့် အရာဖြစ်သည်။

အင်ဂျင်နီယာများနှင့် လည်ပတ်သူများအတွက် AI ဆုံးဖြတ်ချက်များကို ပွင့်လင်းမြင်သာစေခြင်း

ယနေ့ခေတ်စက်မှုဇုန်များတွင် ရူပဗေဒသဘောတရားများဖြင့် လမ်းညွှန်ပေးထားသော AI မော်ဒယ်များကို အသုံးပြုလာကြပါသည်။ ဤစနစ်များသည် အပူချိန်ပြောင်းလဲမှုကဲ့သို့သော အချက်များက မော်ဒယ်က နောက်တစ်ဆင့်ဖြစ်ပွားလာမည့်အရာကို မည်သို့ခန့်မှန်းထားသည်ကို ထင်ဟပ်စေပါသည်။ စက်မှုလုပ်ငန်းများတွင် ရှင်းလင်းချက်ပေးနိုင်သော AI အပေါ် ၂၀၂၄ ခုနှစ်က ထုတ်ပြန်ခဲ့သည့် အစီရင်ခံစာအရ အလုပ်သမားများသည် AI က ဆုံးဖြတ်ချက်များချမှတ်ရသည့် အကြောင်းရင်းကို မြင်တွေ့နိုင်ပါက ပြဿနာများကို ယခင်ကထက် ၄၂ ရာခိုင်နှုန်းခန့် ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ ဖြေရှင်းနိုင်ကြောင်း တွေ့ရှိခဲ့ပါသည်။ စက်ရုံအချို့တွင် စီမံခန့်ခွဲသူများသည် အယ်လဂိုရီသမ်သည် လုံခြုံရေးကန့်သတ်ချက်များနှင့် ထုတ်လုပ်မှုပန်းတိုင်များကို မည်သို့မျှတအောင် ထိန်ညှိနေသည်ကို တိုက်ရိုက်ကြည့်ရှုနိုင်သည့် အပြန်အလှန်အလုပ်လုပ်နိုင်သော မျက်နှာပြင်များ ရှိပါသည်။ ဤသည်မှာ ဤမော်ဒယ်များကို တည်ဆောက်သည့် နည်းပညာကျွမ်းကျင်သူများနှင့် ကွင်းဆင်းတွင် စက်ကိရိယာများကို လည်ပတ်နေသည့် အင်ဂျင်နီယာများကြား ကွာဟချက်ကို ဖြည့်ဆည်းပေးပါသည်။

မော်ဒယ်ရှင်းလင်းမှုမှတစ်ဆင့် သံသယကို ကျော်လွှားခြင်း

DevPro Journal ၏ မနှစ်က ဖော်ပြချက်အရ ဒီစနစ်သစ်တွေကို ပထမဆုံးစမ်းသုံးကြည့်သူများက AI က အကြံပြုလိုက်သည့်အရာကို ယုံကြည်မှု ၅၇% ခန့် တိုးလာကြောင်း သတိပြုမိကြသည်။ ဓာတုဗေဒစည်းမျဉ်းများနှင့် ဘေးအန္တရာယ်ကင်းရှင်းရေး နယ်နိမိတ်များ သတ်မှတ်ပေးခြင်းဖြင့် ရှုပ်ထွေးသော အာရုံကြောကွန်ယက်များကို ကန့်သတ်ပေးပါက စနစ်သည် REACH နှင့် အခြားစည်းမျဉ်းများကို လိုက်နာရန် အလိုအလျောက် မှတ်တမ်းများ ဖန်တီးပေးပါသည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုတွင် AI ထဲသို့ လက်တွေ့ကမ္ဘာ့အသိပညာများ ထည့်သွင်းခြင်းနှင့် ရလဒ်တစ်ခုခု ရရှိရခြင်း၏ အကြောင်းရင်းကို ရှင်းလင်းစွာ ဖော်ပြခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ ဤအရာက အရာရာကို ပြောင်းလဲစေပါသည်။ ဘာကြောင့်ဆိုသော် AI သည် လျှို့ဝှက်သော အမှောင်ဘောင် (black box) တစ်ခုအဖြစ်မဟုတ်ဘဲ လူတို့အတွက် ယုံကြည်စွာ အသုံးပြုနိုင်သော အရာတစ်ခု ဖြစ်လာသောကြောင့်ဖြစ်သည်။ အတွေ့အကြုံရှိသော အင်ဂျင်နီယာများသည် အကြံပြုချက်များ မည်သည့်နေရာမှ လာသည်ကို သိရှိထားသောကြောင့် သူတို့၏ ဆုံးဖြတ်ချက်များအပေါ် ပိုမိုသက်တောင့်သက်သာ ရှိလာပြီး ပိုမိုယုံကြည်စွာ အသုံးပြုနိုင်ကြပါသည်။

FAQ အပိုင်း

ဓာတုအင်ဂျင်နီယာပညာတွင် AI ၏ အခန်းကဏ္ဍမှာ အဘယ်နည်း

AI သည် စက်မှုအင်ဂျင်နီယာပညာရပ်တွင် လုပ်ငန်းစဉ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း၊ ပစ္စည်းကိရိယာများ ပျက်စီးမည့်အချိန်ကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းနှင့် စက်တွေ့သင်ယူမှု အယ်လ်ဂိုရီသမ်များနှင့် ကိုယ်ပိုင်လုပ်ဆောင်နိုင်သော ရိုဘော့များကဲ့သို့ ထိရောက်သော စနစ်များမှတစ်ဆင့် ဘေးကင်းလုံခြုံမှုကို မြှင့်တင်ပေးခြင်းဖြင့် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်နေပါသည်။

ဒစ်ဂျစ်တယ် တွိုင်း (Digital twins) သည် ဓာတုအင်ဂျင်နီယာပညာရပ်ကို မည်သို့အထောက်အကူပြုပါသလဲ။

ဒစ်ဂျစ်တယ်တွိုင်းများသည် ထုတ်လုပ်ရေးစက်ရုံများ၏ ဗားရှ်ရှ်ရယ်ပုံတူများတွင် ပြောင်းလဲမှုများကို အတုယူလေ့လာကာ ကျပ်တည်းမှုများကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းဖြင့် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ပေးခြင်းကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ထိုသို့ဖြင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ထိန်းသိမ်းပေးပါသည်။

ဓာတုစက်ရုံများတွင် ကြိုတင်ထိန်းသိမ်းရေး၏ အကျိုးကျေးဇူးများမှာ အဘယ်နည်း။

ကြိုတင်ထိန်းသိမ်းရေးသည် AI ကို အသုံးပြု၍ ပစ္စည်းကိရိယာများ ပျက်စီးမည့်အချိန်ကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းပေးပြီး ပြဿနာများ မဖြစ်မီ ဖြစ်ပေါ်လာမည့်အရာများကို ဖော်ထုတ်ခြင်းဖြင့် စက်ပိတ်ရမည့်အချိန်နှင့် ထိန်းသိမ်းရေးကုန်ကျစရိတ်များကို လျှော့ချပေးပါသည်။