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谷歌与西门子合作开发工业AI解决方案;亚马逊推出基于ML的工业设备预测性维护服务

www.cechina.cn2022.02.15阅读 1116

  
       西门子与Google Cloud合作开发工业AI解决方案
  Google Cloud 日前表示,它正在与西门子展开合作,旨在使针对工业制造的基于AI的解决方案得以大规模部署。
       
  西门子打算将Google Cloud领先的数据云和人工智能/机器学习(AI / ML)技术与其工厂自动化解决方案相集成,以帮助制造商为未来进行创新。
  这种整合将使制造商更容易管理工厂数据www.cechina.cn,在其上运行基于云的AI和机器学习模型以及在网络边缘部署算法。 
  Google Cloud制造与工业执行董事Dominik Wee表示:"西门子是推动工业自动化和软件发展的领导者,而Google Cloud是数据分析和AI / ML的领导者。这项合作将结合两全其美,并将AI / ML大规模地带入制造业。通过简化在工业用例中的AI部署,我们正在帮助员工扩大车间的关键工作。"
  Unity发布合成数据集,可大幅削减人工智能训练时间和成本
  实时3D内容创作和运营平台Unity日前宣布发布Unity计算机视觉数据集。该数据集将有效降低计算机视觉应用的开发成本,加快为制造业、零售业和安防行业训练人工智能的速度。计算机视觉方案提供商现在可以为其AI训练需求购买定制化的数据集,同时保证符合严格的隐私和监管标准。
       
  Unity人工智能和机器学习高级副总裁Danny Lange博士表示:"通过提供符合隐私规定且如实反映真实世界的合成数据,我们能够让这些具有开创性的数据集为更多创新者所用。根本上来说,这些数据集能帮助企业规划和模拟尚未出现过的场景,甚至能够模拟真实世界的用户增长来不断调整训练数据。因此,随着客户应用领域的扩展,我们将能看到更智能的室内环境,比如全自助无人零售店等等。"
  Unity使用"域随机化"(domain randomization)技术来创建各种计算机视觉数据集,以此来提高数据质量并控制实际应用中的偏差值。在合成数据的过程中,该技术将对目标物体的位置和朝向进行各种排列组合,还有光照和摄像机角度的变化,以及可能实现的Unity环境的无数变量配置等。
  而且,Unity的合成数据集还可以避免真实数据获取过程中可能存在的隐私违规或不可控的人工偏差。比如有些包含真实的人或地点的图像是直接从互联网上非法抓取的,或是花费大量人力从真实世界中拍摄获得。
  全球AI产业地图发布 中国AI企业数量全球第二
  中国信息通信研究院日前发布了《2020年全球人工智能产业地图》。《产业地图》显示,中国AI企业数量全球排名第二,中美两国在人工智能领域占绝对竞争优势。
  中国信息通信研究院副院长魏亮在现场介绍说,2020年,美国人工智能企业占据全球总数38.3%,中国紧随其后,占24.66%。中美两国AI企业数量占据全球半数以上,保持绝对竞争优势。美、中、英、加等名列前10名国家的AI企业数量排名连续四年无明显变化。尽管俄罗斯2020年AI产业迎来发展热潮,但对AI产业整体格局并未产生决定性影响。
  《产业地图》显示,2020年,在疫情防控和复工复产中,人工智能技术发挥着重要作用,资本市场对于人工智能的热度升温CONTROL ENGINEERING China版权所有,全球AI投资金额基本止跌,中国国内AI投资金额转降为升。全球人工智能产业规模达到1565亿美元控制工程网版权所有,同比增长12.3%,但由于疫情影响CONTROL ENGINEERING China版权所有,增速低于2019年。中国人工智能产业规模为434亿美元,同比增长13.75%,超过全球增速。
  亚马逊云科技推出基于机器学习的工业设备预测性维护服务
  4月20日消息,亚马逊云科技宣布Amazon Lookout for Equipment正式可用,该服务使用亚马逊云科技开发的机器学习模型帮助客户对其设施中的设备进行预测性维护。该服务现已在美国西部(俄勒冈)、欧洲(爱尔兰)和亚太地区(首尔)区域正式推出,其他区域也将很快推出。
       
  据悉,Amazon Lookout for Equipment从企业工业设备中获取传感器数据(如压力、流量、转速、温度和功率),训练一个专有的机器学习模型控制工程网版权所有,进而基于客户设备的实时数据流来准确预测机器故障或性能欠佳的早期预警信号。
  有了Amazon Lookout for Equipment,企业客户就可以快速、精准地检测设备异常,快速诊断问题,减少错误警报,并在机器发生故障之前采取行动而避免昂贵的停机损失。
  另外,亚马逊云科技方面也强调,Amazon Lookout for Equipment没有预付费用或最低承诺费用,用户只需根据所摄入的数据量、训练定制模型所需的计算时间和推理时间付费。
       
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