AIはしばしば画面上で素晴らしいように見えます。しかし、工場、電力プロジェクト、生産室では、そのサイズはより困難です:それは時間を短縮し、リスクを減らし、本当に使用することができますか。
6月5日金曜日の中国日報の報告から引用され、中国の人工知能研究者は、業界でのAIの適用を加速するために、リアルワールドAIまたはRWAIのオープンソースフレームワークと実際のシナリオベースのコンペティションプラットフォームをリリースしました。
このイニシアチブは、清華大学の揚子江デルタ地域研究所のAIイノベーションセンターによって開発されました。重点は、AIモデルをよりスマートにすることではなく、技術能力と現場での使用の間のギャップを埋めることです。
研究チームのリーダーは、世界のAI業界が大きな問題に直面していると述べた。モデルとデバイスの能力は非常に急速に向上していますが、業界での採用は遅れています。
したがって、RWAIは、人間と機械がどのように協力するかを整理するように設計されています。このフレームワークには、役割の分割、ワークフロー、ヒューマンマシンインタラクション、ヒューマンフィードバック、およびチーム間のコラボレーションが含まれます。
実践的に、RWAIはAIが実際の仕事にどのように参入するかを再構築します。このシステムは、現実世界のタスク、直接的な相互作用からの人間のフィードバック、および人間とAIの関係における標準的なルールという3つの基本を使用します。
研究チームは、フィールドテストでは、RWAIが従来のソフトウェア開発モデルよりも効率的であることを示しました。通常、プロジェクトの初期検証時間は2〜3ヶ月で、2週間未満に短縮できます。
チームはまた、アリーナAIプラットフォームを立ち上げました。通常、モデルを比較するAIランキングボードとは異なり、このプラットフォームは実際のビジネスオペレーションにおけるAIソリューションを評価します。
使用されるサイズは、組織コスト、時間効率、計算コスト、規制順守など、企業のニーズに近いです。
プラットフォームは挑戦者チャンピオンのメカニズムを使用しています。競合するモデルは単一のモデルではなく、完全なソリューションです。その内容は、チームの構成、ワークフロー、AIエージェントの組み合わせ、コンテキストエンジニアリングを含みます。
AIエージェントは、特定のタスクをより自律的に実行できるシステムです。コンテキストエンジニアリングとは、AIが適切な結果を提供できるように、情報、命令、状況を構成する方法を意味します。
優勝したソリューションは、模倣および再利用可能なベストプラクティスとして公開されます。
中国日报报道称，中国南方电网的互联网服务子公司已经使用RWAI来处理电网基础设施项目的安全管理，从规划到现场工作。
これまで、手動の監督は、複雑なコンプライアンス規則のために効率性の限界に直面していました。RWAIを使用すると、企業は作業場所と下請け管理のためのスマートリスクコントロールシステムを開発できます。
その結果、隠されたリスク検出率は約40%増加しました。リスク警告の精度も92%に達しました。
同社のシニアエンジニアである胡瑞氏は、RWAIはAI技術と実際の適用を橋渡しし、試行錯誤のコストを削減するのに役立つと述べた。
胡氏は、このシステムは技術管理を問題に対応するだけのものから、より積極的なスマート制御に変えることができると述べた。
このプラットフォームは、これまでAIと古い業界知識を組み合わせることに苦労してきた石油化学会社である江蘇東部沈宏でも使用されています。
RWAIにより、Eastern Shenghongは30年間の生産プロセス知識を業界チェーン全体のデータと統合します。その目的は、企業のビジネスを完全に理解する大きな業界モデルを構築することです。
マルチモーダル障害の監視と予測を通じて、同社は主要な生産ラインの計画外のダウンタイムを削減することができます。システムはまた、より最適な生産スケジューリングの推奨事項を提供することができます。
マルチモーダルとは、テキスト、数字、画像、センサー信号など、複数の種類のデータを同時に読み取るシステムを意味します。
東部沈虹の副会長兼同社のAI事業ユニットのゼネラルマネージャーであるYang Tianwei氏は、RWAIの評価機能は、企業が内部モデルを再利用、再構成、請求可能な製品ライブラリに変えるのに役立つと述べた。
「これは、東部沈洪のスマートな開発を活性化するだけでなく、プロセス業界の大規模なモデルの実装のための実地で実証されたベストプラクティスのソリューションを提供します」と、中国日報が引用したように、ヤンは言いました。
現在、RWAIは、業界予測システム、ドキュメントレビュー、リスク管理、調査レポートの作成など、さまざまな用途をカバーしています。
その実装は、フォーチュングローバル500社のプロジェクトでも使用されています。
研究チームは、プラットフォームが大規模言語モデルの開発と学術研究をサポートするために、現実世界のヒューマンコンピュータインタラクションデータを提供すると述べた。
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