Building a safer path to autonomous industrial AI

Arti Garg, chief technologist at AVEVA, says industrial AI is entering a new phase driven by foundation models, physical AI, and agentic AI. Unlike digital-only AI, industrial AI interacts directly with physical systems, where unexpected decisions can impact safety and critical infrastructure. Responsible deployment is essential.

Organizations must rethink data, governance, and human oversight. Industrial systems generate telemetry, service logs, and engineering documents across disparate sources. New technologies can connect and correlate this data faster, giving operators real-time diagnostic support. AI-powered robots could gather information in hazardous environments without endangering workers.

Greater autonomy demands new governance frameworks. AVEVA emphasizes security, efficiency, and human safety. Garg argues AI should augment rather than replace people in critical decision loops, with guardrails defining where automation acts and where human supervisors remain responsible.

Sustainability is also key. AI can help manage complex power systems as renewable generation grows, while organizations need better ways to measure AI's environmental footprint across electricity, energy, resources, water, and carbon. Garg participates in an IEEE working group developing standards for this measurement.

The next phase will bring industrial AI further into the physical world — autonomous robots, drones, and AI-assisted coding for domain experts. Realizing this potential requires rethinking business processes, establishing safeguards, and empowering experienced workers. "Autonomous systems will change the way we work in plants, power systems, and mining sites," says Garg. "That will make operations more efficient, safer, and more productive."

ارتي غارغ، الخبير التكنولوجي الرئيسي في AVEVA، يشير إلى أن الذكاء الاصطناعي الصناعي يدخل مرحلة جديدة ت驱动ها النماذج الأساسية، والذكاء الاصطناعي الفيزيائي، والذكاء الاصطناعي الوكيل. على عكس الذكاء الاصطناعي الرقمي فقط، ي interacts الذكاء الاصطناعي الصناعي مباشرة مع الأنظمة الفيزيائية، حيث يمكن للقرارات غير المتوقعة أن تؤثر على الأمان والبنية التحتية الحرجة. الت Deploy Responsible هو ضروري.

يجب على المنظمات重新 التفكير في البيانات، والحوكمة، والمراقبة human. تنتج النظم الصناعية telemetry، و service logs، و engineering documents عبر مصادر متفرقة. يمكن للتقنيات الجديدة توصيل وارتباط هذه البيانات أسرع، مما يعطي operators دعم تشخيص في الوقت الحقيقي. يمكن للروبوتات المزودة بالذكاء الاصطناعي جمع معلومات في بيئات خطرة دون المخاطرة بالعمال.

المستقلالية الأكبر تتطلب أطر حوكمة جديدة. ي emphasized AVEVA الأمان، والكفاءة، والسلامة human. ي argued غارغ أن الذكاء الاصطناعي يجب أن ي augmented بدلاً من استبدال الأشخاص في دوارات القرار الحرجة، مع guardrails تحدد حيث acts الأتمة وحيث يظل الم Supervisors مس auctions.

الاستدامة هي also مفتاح. يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة في إدارة أنظمة الطاقة المعقدة مع نمو الإنتاج المتجد، بينما تحتاج المنظمات إلى طرق أفضل لقياس البصمة البيئية للذكاء الاصطناعي عبر الكهرباء، والطاقة، والموارد، والماء، والكربون. ي Participants غارغ في مجموعة عمل IEEE تطوير معايير لهذا القياس.

المرحلة التالية ستحrive الذكاء الاصطناعي الصناعي إلى العالم الفيزيائي更多—روبوتات مستقلة، ودرونز، ورموز برمجية مساعدة بالذكاء الاصطناعي للخبراء في مجالات. realizing هذا الإمكانية يتطلب重新 processes الأعمال، و establishing حماية، و empowering العمال الم经验. "سيغير النظم المستقلة طريقة عملنا في المحطات، و(Note: This is a rough translation due to the complexity of the Arabic text and the need to maintain the original structure and meaning. The actual translation should be refined for natural flow and accuracy in Arabic.)

আর্টি গার্গ, AVEVA-র প্রধান প্রযুক্তিবিদ বলছেন যে শিল্প AI ফাউন্ডেশন মডেল, ফিজিক্ল AI এবং এজেন্ট AI চালিত একটি নতুন পর্বে প্রবেশ করছে। ডিজিটাল-কেবল AI-র পরিবর্তে, শিল্প AI সরলরূপ ফিজিক্ল সিস্টেমের সাথে সরলরূপ যোগাযোগ করে, যেখানে অপ্রত্যাশিত সিদ্ধান্তগুলো নিরাপত্তা এবং গুরুত্বপূর্ণ অবকাঠামোকে প্রভাবিত করতে পারে। দায়িত্বপূর্ণ বিতরণ প্রয়োজন।

সংস্থাগুলো ডেটা, গবর্নেন্স এবং মানব তত্ত্বাবধানকে পুনর্ভাবনা করতে হবে। শিল্প সিস্টেমগুলো বিভিন্ন উত্স থেকে টেলিমেট্রি, সার্ভিস লগ এবং প্রকৌশল নোট তৈরি করে। নতুন প্রযুক্তিগুলো এই ডেটাগুলো দ্রুত সংযোগ এবং সম্পর্ক করতে পারে, অপারেটরদের রিয়েল-টাইম ডায়াগনস্টিক সাপোর্ট দেয়। AI-চালিত রোবট বিপদময় পরিবেশে তথ্য সংগ্রহ করতে পারে কর্মীদের ঝুঁকি না করে।

বেশি স্বায়ত্ততা নতুন গবর্নেন্স ফ্রেমওয়ার্ক চায়। AVEVA নিরাপত্তা, দক্ষতা এবং মানব নিরাপত্তার উপর জোর দেয়। গার্গ যুক্তি দেন যে AI গুরুত্বপূর্ণ সিদ্ধান্ত লোপে মানুষকে বাড়াতে হবে না বদলাতে, যেখানে গার্ডরেল বলবে কোন অটোমেশন কাজ করবে এবং কোন মানব তত্ত্বাবধানকারী দায়ী থাকবে।

স্থায়িত্ব ও গুরুত্বপূর্ণ। AI রেনিউয়েবল উৎপাদন বাড়ার সময় জটিল বিদ্যুৎ সিস্টেম ব্যবস্থাপনায় সহায়তা করতে পারে, অন্যদিকে সংস্থাগুলো AI-র পরিবেশ দাগ মাপার উপায় খুঁজতে হবে বিদ্যুৎ, শক্তি, সম্পদ, জল এবং কার্বনে। গার্গ এই মাপার জন্য মানক তৈরির কাজে আইইইই উদ্যোগে অংশ নিচ্ছেন।

পরবর্তী পর্ব শিল্প AI-কে ভৌতিক বিশ্বে নিয়ে যাবে—স্বয়ত্ত রোবট, ড্রোন এবং ক্ষেত্র বিশেষজ্ঞদের জন্য AI-সহায়িত কোডিং। এই সম্ভাবনা বাস্তবায়ন করতে হলে ব্যবসায়িক প্রক্রিয়া পুনর্ভাবনা, নিরাপত্তা ব্যবস্থা স্থাপন এবং অভিজ্ঞ কর্মীদের ক্ষমতা বাড়ানো প্রয়োজন। গার্গ বলছেন, "স্বয়ত্ত সিস্টেম আমাদের কাজের পদ্ধতি পালটে দেবে পাওয়ার প্লান্ট, বিদ্যুৎ সিস্টেম এবং মাইনিং সাইটে। এটি অপারেশনকে দক্ষ, নিরাপত্তামূলক এবং উৎপাদনমূলক করবে।"

Arti Garg, tecnólogo principal en AVEVA, afirma que la IA industrial entra en una nueva fase impulsada por modelos fundamentales, IA física y IA agente. A diferencia de la IA digital pura, la IA industrial interactúa directamente con sistemas físicos, donde decisiones inesperadas pueden afectar la seguridad y infraestructura crítica. El despliegue responsable es esencial.

Las organizaciones deben repensar datos, gobernanza y supervisión humana. Los sistemas industriales generan telemetría, logs de servicio y documentos de ingeniería procedentes de fuentes dispares. Nuevas tecnologías pueden conectar y correlacionar estos datos más rápidamente, brindando soporte diagnóstico en tiempo real a los operadores. Robots con IA podrían recopilar información en entornos peligrosos sin arriesgar a los trabajadores.

La autonomía exige nuevos marcos de gobernanza. AVEVA enfatiza seguridad, eficiencia y seguridad humana. Garg argumenta que la IA debe augmentar, no reemplazar, a las personas en ciclos de decisión críticos, con guardrails que definan dónde actúa la automatización y dónde siguen siendo responsables los supervisores humanos.

La sostenibilidad también es clave. La IA puede ayudar a gestionar sistemas de potencia complejos a medida que crece la generación renovable, mientras las organizaciones necesitan formas mejores de medir la huella ambiental de la IA en electricidad, energía, recursos, agua y carbono. Garg participa en un grupo de trabajo de IEEE que desarrolla estándares para esta medición.

La próxima fase llevará la IA industrial más al mundo físico: robots autónomos, drones y codificación asistida por IA para expertos en dominios. Para realizar este potencial, se requiere repensar procesos comerciales, establecer salvaguardias y potenciar a los trabajadores experimentados. “Los sistemas autónomos cambiarán la manera en que trabajamos en plantas, sistemas de potencia y sites mineros”, dice Garg. “Hará que las operaciones sean más eficientes, seguras y productivas.”

Arti Garg, technologue principal chez AVEVA, affirme que l'IA industrielle entre dans une nouvelle phase entraînée par les modèles fondamentaux, l'IA physique et l'IA agent. Contrairement à l'IA numérique pure, l'IA industrielle interagit directement avec les systèmes physiques, où des décisions inattendues peuvent impacter la sécurité et les infrastructures critiques. Le déploiement responsable est essentiel.

Les organisations doivent repenser les données, la gouvernance et la supervision humaine. Les systèmes industriels génèrent des télémétries, des journaux de service et des documents d'ingénierie provenant de sources disparates. Les nouvelles technologies peuvent relier et corréler ces données plus rapidement, offrant aux opérateurs un support diagnostique en temps réel. Des robots alimentés par l'IA pourraient recueillir des informations dans des environnements dangereux sans mettre en danger les travailleurs.

Une plus grande autonomie exige de nouveaux cadres de gouvernance. AVEVA insiste sur la sécurité, l'efficacité et la sécurité humaine. Garg argue que l'IA doit augmenter, pas remplacer, les personnes dans les boucles de décision critiques, avec des garde-fous définissant où l'automatisation agit et où les superviseurs humains restent responsables.

La durabilité est également clé. L'IA peut aider à gérer les systèmes électriques complexes à mesure que la production renouvable augmente, tandis que les organisations doivent trouver de meilleurs moyens de mesurer l'empreinte environnementale de l'IA à travers l'électricité, l'énergie, les ressources, l'eau et le carbone. Garg participe à un groupe de travail IEEE développant des normes pour cette mesure.

La prochaine phase amènera l'IA industrielle davantage dans le monde physique — robots autonomes, drones et codage assisté par l'IA pour les experts domaine. Réaliser ce potentiel nécessite de repenser les processus commerciaux, d'établir des sauvegardes et de doter les travailleurs expérimentés. « Les systèmes autonomes changeront la façon dont nous travaillons dans les centrales, les systèmes électriques et les sites miniers », dit Garg. « Cela rendra les opérations plus efficaces, plus sécurisées et plus productives. »

आर्टी गार्ग, AVEVA के मुख्य प्रौद्योगिकी विशेषज्ञ कहते हैं कि औद्योगिक AI फाउंडेशन मॉडल, फिजिकल AI और एजेंट AI चालित एक नये चरण में प्रवेश कर रहा है। डिजिटल-केवल AI से अलग, औद्योगिक AI फिजिकल सिस्टमों के साथ सीधे बातचीत करता है, जहां अपेक्षाधीन निर्णय सुरक्षा और महत्वपूर्ण बुनियादी संरचनाओं को प्रभावित कर सकते हैं। जिम्मेदार तैनाती आवश्यक है।

संस्थाओं को डेटा, गवर्नेंस और मानव नियंत्रण को फिर से सोचना चाहिए। औद्योगिक सिस्टम विविध स्रोतों में टेलीमेट्री, सेवा लॉग और इंजीनियरिंग दस्तावेज पैदा करते हैं। नयी तकनीकें इस डेटा को तेजी से जोड़ और संबंधित कर सकती हैं, ऑपरेटरों को रियल-टाइम निदान सहायता प्रदान कर सकती हैं। AI-चालित रोबोट खतरनाक वातावरण में जानकारी एकत्र कर सकते हैं बिना कर्मचारियों को खतरे में डाले।

बड़ा स्वायत्तता नए गवर्नेंस ढांचों की मांग करता है। AVEVA सुरक्षा, दक्षता और मानव सुरक्षा पर जोर देता है। गार्ग तर्क देते हैं कि AI महत्वपूर्ण निर्णय लॉप में लोगों को बढ़ाना चाहिए, न कि बदलना, जहां गार्डरेल बताते हैं कि ऑटोमेशन कहां कार्य करता है और कहां मानव पर्यवेक्षक उत्तरदायी रहते हैं।

टिकाऊपना भी महत्वपूर्ण है। AI नवीकरणीय उत्पादन बढ़ने पर जटिल शक्ति प्रणालियों को प्रबंधित करने में मदद कर सकता है, जबकि संस्थाओं को AI की वातावरणीय छाप को मापने के लिए बेहतर तरीकों की आवश्यकता है बिजली, ऊर्जा, संसाधन, पानी और कार्बन में। गार्ग इस मापन के लिए मानक विकास करने वाले IEEE कार्य समूह में भाग ले रहे हैं।

अगला चरण औद्योगिक AI को भौतिक विश्व में और आगे लेकर जाएगा—स्वचाल रोबोट, ड्रोन और क्षेत्र विशेषज्ञों के लिए AI-सहायता प्रोग्रामिंग। इस क्षमता को साकार करने के लिए व्यावसायिक प्रक्रियाओं को फिर से सोचना, सुरक्षा उपाय स्थापित करना और अनुभवी कर्मचारियों को सशक्त करना आवश्यक है। गार्ग कहते हैं, "स्वचाल प्रणालियां हमारे कार्य करने के तरीके को बदल देंगी पांट, शक्ति प्रणालियों और खनन साइटों में। वह हमें अधिक कुशल, सुरक्षित और उत्पादक बनाएगी।"

Arti Garg, ahli teknologi utama di AVEVA, mengatakan bahwa AI industri memasuki fase baru yang didorong oleh model dasar, AI fisika, dan AI agen. Berbeda dengan AI digital murni, AI industri berinteraksi langsung dengan sistem fisika, di mana keputusan tak terduga dapat berdampak pada keselamatan dan infrastruktur kritis. Penyebaran yang bertanggung jawab esensial.

Organisasi harus merenungkan kembali data, tata kelola, dan pengawasan manusia. Sistem industri menghasilkan telemetri, log layanan, dan dokumen rekayasa dari sumber yang berbeda. Teknologi baru dapat menghubungkan dan mengorelasikan data ini lebih cepat, memberikan operator dukungan diagnostis real-time. Robot AI dapat mengumpulkan informasi di lingkungan berbahaya tanpa membahayakan pekerja.

Otonomi yang lebih besar menuntut kerangka tata kelola baru. AVEVA menekankan keamanan, efisiensi, dan keselamatan manusia. Garg berpendapat AI harus augment, bukan menggantikan, manusia dalam loop keputusan kritis, dengan guardrails yang mendefinisikan di mana otomasi bertindak dan di mana supervisor manusia tetap bertanggung jawab.

Keberlanjutan juga kunci. AI dapat membantu mengelola sistem daya kompleks saat produksi renewable tumbuh, sementara organisasi perlu cara lebih baik untuk mengukur jejak lingkungan AI melalui listrik, energi, sumber daya, air, dan karbon. Garg berpartisipasi dalam kelompok kerja IEEE mengembangkan standar untuk pengukuran ini.

Fase berikutnya akan membawa AI industri lebih jauh ke dunia fisika — robot otonom, drone, dan coding assisted untuk ahli domain. Realisasi potensial ini membutuhkan merenungkan kembali proses bisnis, menetapkan safeguard, dan mengaktifkan pekerja berpengalaman. "Sistem otonom akan mengubah cara kita bekerja di pabrik, sistem daya, dan sitas pertambangan," kata Garg. "Itu akan membuat operasi lebih efisien, aman, dan produktif."

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.)

Arti Garg, tecnólogo principal da AVEVA, afirma que a IA industrial entra em uma nova fase impulsionada por modelos fundamentais, IA física e IA agente. Diferente da IA digital pura, a IA industrial interage diretamente com sistemas físicos, onde decisões inesperadas podem impactar a segurança e infraestrutura crítica. A implantação responsável é essencial.

As organizações devem repensar dados, governança e supervisão humana. Sistemas industriais geram telemetria, logs de serviço e documentos de engenharia em fontes dispersas. Novas tecnologias podem conectar e correlacionar esses dados mais rapidamente, fornecendo suporte diagnóstico em tempo real para operadores. Robôs com IA podem coletar informações em ambientes perigosos sem colocar os trabalhadores em risco.

A autonomia maior exige novos frameworks de governança. AVEVA enfatiza segurança, eficiência e segurança humana. Garg argumenta que a IA deve augmentar, não substituir, pessoas em loops de decisão críticos, com guardrails definindo onde a automação atua e onde supervisores humanos permanecem responsáveis.

A sustentabilidade também é crucial. A IA pode ajudar a gerenciar sistemas de energia complexos à medida que a geração renovável cresce, enquanto as organizações precisam de formas melhores de medir a pegada ambiental da IA em eletricidade, energia, recursos, água e carbono. Garg participa de um grupo de trabalho da IEEE desenvolvendo padrões para essa medição.

A próxima fase levará a IA industrial mais para o mundo físico — robôs autônomos, drones e codagem assistida por IA para especialistas em domínio. realizar esse potencial requer repensar processos de negócios, estabelecer salvaguardas e capacitar trabalhadores experientes. "Sistemas autônomos mudarão a forma como trabalhamos em plantas, sistemas de energia e sites de mineração", diz Garg. "Isso tornará as operações mais eficientes, seguras e produtivas."

Арти Гарг, главный технологический эксперт AVEVA, говорит, что промышленный ИИ входит в новую фазу, driven foundation моделями, физическим ИИ и агентным ИИ. В отличие от чисто цифрового ИИ, промышленный ИИ взаимодействует напрямую с физическими системами, где неожиданные решения могут повлиять на безопасность и критическую инфраструктуру. Ответственное развертывание необходимо.

Организации должны重新 thinking данных, управления и человеческого надзора. Промышленные системы генерируют телеметрию, service logs и engineering documents через разные источники. Новые технологии могут быстрее соединять и коррелировать эти данные, давая операторам real-time диагностику. AI-роботы могут собирать информацию в опасных средах, не подвергая риску работников.

Большая автономия требует новых frameworkов управления. AVEVA подчеркивает безопасность, эффективность и человеческую безопасность. Гарг утверждает, что ИИ должен augment, а не заменять людей в критических цепочках решений, с guardrails, определяющими, где автоматизация действует, а где человеческие supervisors остаются ответственными.

Устойчивость также ключева. ИИ может помочь управлять сложными энергетическими системами по мере роста возобновляемой генерации, в то время как организациям нужны лучшие способы измерения экологического следа ИИ через электричество, энергию, ресурсы, воду и углерод. Гарг участвует в рабочей группе IEEE, разработке стандартов для этого измерения.

Следующая фаза приведет промышленный ИИ в физический мир — автономные роботы, дроны и AI-ассистированное кодирование для экспертов. Реализация этого потенциала требует пересмотра бизнес-процессов, установки safeguard и empower опытных рабочих. "Автономные системы изменят то, как мы работаем на заводах, энергетических системах и шахтах", говорит Гарг. "Это сделает операции более эффективными, безопасными и продуктивными."

Arti Garg，AVEVA 首席技术专家指出，工业 AI 正进入由基础模型、物理 AI 和智能体 AI 驱动的新阶段。与纯数字 AI 不同，工业 AI 直接与物理系统交互，其意外决策可能影响安全与关键基础设施。负责任的部署至关重要。

组织必须重新思考数据、治理与人工监督。工业系统在异构来源中生成遥测数据、服务日志和工程文档。新技术可更快连接并关联这些数据，为操作员提供实时诊断支持。AI 驱动的机器人可在危险环境中收集信息，而不危及工人。

更大的自主性需要新的治理框架。AVEVA 强调安全性、效率与人身安全。Garg 论证 AI 应增强而非取代关键决策环路中的人类，通过护栏界定自动化作用范围，同时人类监督者仍承担责任。

可持续性同样关键。AI 可帮助管理日益增长的可再生能源带来的复杂电力系统，同时组织需更好地衡量 AI 在电力、能源、资源、水和碳方面的环境足迹。Garg 参与 IEEE 工作组制定相关测量标准。

下一阶段将推动工业 AI 进一步融入物理世界——自主机器人、无人机以及面向领域专家的 AI 辅助编码。实现这一潜力需重新设计业务流程、建立保障措施并赋能经验丰富的工人。Garg 表示：“自主系统将改变我们在工厂、电力系统和矿区的工作方式。这将使运营更高效、更安全、更高效。”