Arti Garg、AVEVAの主任技術者は、産業AIがベースモデル、物理AI、エージェントAI駆動の新フェーズに入っていると語ります。デジタル専用AIと異なり、産業AIは物理システムと直接的に相互作用し、予期せぬ決定が安全やcriticalインフラに影響を与える可能性があります。責任ある展開が不可欠です。
組織はデータ、ガバナンス、人間監視を再考する必要があります。産業システムは、分散したソースからテレメトリ、サービスログ、工学ドキュメントを生成します。新技术はこのデータをより高速に接続・相関させ、オペレーターにリアルタイム診断サポートを提供できます。AI駆動ロボットは、労働者を危険に曝さず危険な環境から情報を収集できます。
より高い自律性は、新しいガバナンスフレームワークを要求します。AVEVAは、安全性、効率性、人間の安全を強調します。Gargは、AIがcritical意思決定ループで人間をaugmentすべきで置き換えるべきではないと論じ、自動化が動作する場所と人間監督者が責任を持つ場所を定義するガードレールが必要です。
持続可能性も鍵です。再生可能エネルギーの増加に伴い、AIは複雑な電力システムを管理するのに役立ちます。一方、組織はAIの電気、エネルギー、資源、水、炭素にわたる環境フットプリントを測定する更好的な方法が必要です。Gargはこの測定のための標準を開発するIEEEワーキンググループに参加しています。
次のフェーズは、産業AIをさらに物理世界に展開します——自律ロボット、ドrones、ドメイン専門家向けAI支援コーディング。この可能性を実現するには、ビジネスプロセスを再考し、安全策を確立し、経験を確立し、経験豊富な労働者をEmpowerする必要があります。「自律システムは、プラント、電力システム、鉱山サイトでの私たちの(CC: This is a rough translation due to the complexity of the Japanese text and the need to maintain the original structure and meaning. The actual translation should be refined for natural flow and accuracy in Japanese.)
出典: MIT Technology Review AI · 要約：HeadlinesBriefing