Οι μηχανικοί προσπαθούν όλο και περισσότερο να ενσωματώσουν με επιτυχία την τεχνητή νοημοσύνη σε έργα και εφαρμογές, ενώ προσπαθούν να κυριαρχήσουν στη δική τους καμπύλη εκμάθησης τεχνητής νοημοσύνης. Ωστόσο, πολλά έργα τεχνητής νοημοσύνης απορρίπτονται μετά από λιγότερο ελπιδοφόρα αποτελέσματα. Γιατί αυτό? Η Johanna Pingel, Διευθύντρια μάρκετινγκ προϊόντων στο MathWorks, εξηγεί γιατί είναι σημαντικό για τους μηχανικούς να επικεντρώνονται σε ολόκληρη τη ροή εργασίας της τεχνητής νοημοσύνης και όχι μόνο στην ανάπτυξη μοντέλων:
Οι μηχανικοί που χρησιμοποιούν μηχανική μάθηση και βαθιά μάθηση αναμένουν συχνά να αφιερώσουν μεγάλο μέρος του χρόνου τους στην ανάπτυξη και τη βελτίωση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης. Ενώ η μοντελοποίηση είναι ένα σημαντικό βήμα στη ροή εργασίας, το μοντέλο δεν είναι ο μόνος στόχος. Το κλειδί της επιτυχίας στην πρακτική εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης είναι ο έγκαιρος εντοπισμός προβλημάτων. Είναι επίσης σημαντικό να κατανοήσετε σε ποιες πτυχές της ροής εργασίας πρέπει να επικεντρωθεί ο χρόνος και οι πόροι για τα καλύτερα αποτελέσματα. Αυτά δεν είναι πάντα τα πιο προφανή βήματα.
Η ροή εργασιών που ελέγχεται από AI
Τέσσερα βήματα μπορούν να διαφοροποιηθούν σε μια ελεγχόμενη από AI ροή εργασίας, με κάθε βήμα να παίζει τον δικό του ρόλο στην επιτυχή εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης σε ένα έργο.
Βήμα 1: προετοιμασία δεδομένων
Η προετοιμασία δεδομένων είναι αναμφισβήτητα το πιο σημαντικό βήμα στη ροή εργασιών AI: Χωρίς ισχυρά και ακριβή δεδομένα για την εκπαίδευση ενός μοντέλου, τα έργα είναι γρήγορα καταδικασμένα σε αποτυχία. Εάν οι μηχανικοί τροφοδοτήσουν το μοντέλο «κακά» δεδομένα, δεν θα λάβουν διορατικά αποτελέσματα – και πιθανότατα θα περάσουν ώρες προσπαθώντας να καταλάβουν γιατί το μοντέλο δεν λειτουργεί.
Για να εκπαιδεύσουν ένα μοντέλο, οι μηχανικοί θα πρέπει να ξεκινήσουν με καθαρά δεδομένα με ετικέτα και να ξεκινήσουν με όσο το δυνατόν περισσότερα δεδομένα. Αυτό μπορεί να είναι ένα από τα πιο χρονοβόρα βήματα στη ροή εργασίας. Όταν τα μοντέλα βαθιάς μάθησης δεν λειτουργούν όπως αναμένεται, πολλοί εστιάζουν στο πώς να βελτιώσουν το μοντέλο – τροποποιώντας τις παραμέτρους, βελτιστοποιώντας το μοντέλο και πραγματοποιώντας πολλαπλές επαναλήψεις εκπαίδευσης. Αλλά η προετοιμασία και η σωστή επισήμανση των δεδομένων εισόδου είναι ακόμη πιο σημαντική. Αυτό δεν πρέπει να παραμεληθεί για να διασφαλιστεί ότι τα δεδομένα μπορούν να γίνουν σωστά κατανοητά από το μοντέλο.
Βήμα 2: Μοντελοποίηση AI
Μόλις τα δεδομένα επισημανθούν σωστά και σωστά, μπορεί να ξεκινήσει η φάση μοντελοποίησης της ροής εργασίας. Τα δεδομένα χρησιμοποιούνται ως είσοδος και το μοντέλο μαθαίνει από αυτά τα δεδομένα. Ο στόχος μιας επιτυχημένης φάσης μοντελοποίησης είναι η δημιουργία ενός ισχυρού, ακριβούς μοντέλου που μπορεί να λάβει έξυπνες αποφάσεις με βάση τα δεδομένα. Αυτό είναι επίσης το σημείο στο οποίο η βαθιά μάθηση, η μηχανική μάθηση ή ένας συνδυασμός αυτών εισέρχονται στη ροή εργασίας. Εδώ οι μηχανικοί αποφασίζουν ποιες μέθοδοι παράγουν το πιο ακριβές και ισχυρό αποτέλεσμα.
Η μοντελοποίηση AI είναι ένα επαναληπτικό βήμα στη συνολική ροή εργασίας και οι μηχανικοί πρέπει να παρακολουθούν τις αλλαγές που κάνουν στο μοντέλο κατά τη διάρκεια αυτού του βήματος. Η παρακολούθηση αλλαγών και η καταγραφή των επαναλήψεων εκπαίδευσης χρησιμοποιώντας εργαλεία όπως το Experiment Manager του MathWorks είναι κρίσιμα, καθώς βοηθούν στην εξήγηση των παραμέτρων που οδηγούν στο πιο ακριβές μοντέλο και παράγουν αναπαραγώγιμα αποτελέσματα.
Βήμα 3: προσομοίωση και δοκιμή
Οι μηχανικοί πρέπει να γνωρίζουν ότι τα στοιχεία τεχνητής νοημοσύνης είναι ως επί το πλείστον μόνο ένα μικρό μέρος ενός μεγαλύτερου συστήματος. Πρέπει να λειτουργούν σωστά σε όλα τα σενάρια σε συνδυασμό με άλλα μέρη του τελικού προϊόντος, συμπεριλαμβανομένων άλλων αισθητήρων και αλγορίθμων όπως ο έλεγχος, η επεξεργασία σήματος και η σύντηξη αισθητήρων. Ένα παράδειγμα εδώ είναι ένα σενάριο για αυτοματοποιημένη οδήγηση: Αυτό δεν είναι απλώς ένα σύστημα αναγνώρισης αντικειμένων (πεζών, αυτοκινήτων, πινακίδων στάσης), αλλά αυτό το σύστημα πρέπει να ενσωματωθεί με άλλα συστήματα εντοπισμού, σχεδιασμού διαδρομής, ελέγχου και άλλα . Οι προσομοιώσεις και οι δοκιμές ακρίβειας είναι το κλειδί για τη διασφάλιση ότι το μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης λειτουργεί σωστά και ότι όλα λειτουργούν καλά με άλλα συστήματα προτού αναπτυχθεί ένα μοντέλο στον πραγματικό κόσμο.
Για να επιτευχθεί αυτό το επίπεδο ακρίβειας και στιβαρότητας πριν από την ανάπτυξη, οι μηχανικοί πρέπει να επικυρώσουν ότι το μοντέλο αντιδρά όπως θα έπρεπε σε κάθε περίπτωση. Θα πρέπει επίσης να ασχοληθείτε με τα ερωτήματα σχετικά με το πόσο ακριβές είναι το συνολικό μοντέλο και εάν καλύπτονται όλες οι ακραίες θήκες. Χρησιμοποιώντας εργαλεία όπως Simulink Οι μηχανικοί μπορούν να ελέγξουν εάν το μοντέλο λειτουργεί όπως είναι επιθυμητό για όλες τις αναμενόμενες περιπτώσεις χρήσης και έτσι να αποφύγουν δαπανηρές και χρονοβόρες αναθεωρήσεις.
Βήμα 4: ανάπτυξη
Όταν το μοντέλο είναι έτοιμο για ανάπτυξη, το επόμενο βήμα είναι η ανάπτυξη στο υλικό προορισμού – με άλλα λόγια, η ανάπτυξη του μοντέλου στην τελική γλώσσα στην οποία πρόκειται να εφαρμοστεί. Αυτό συνήθως απαιτεί από τους μηχανικούς ανάπτυξης να χρησιμοποιούν ένα μοντέλο που είναι έτοιμο για εφαρμογή, προκειμένου να το χωρέσει στο προβλεπόμενο περιβάλλον υλικού.
Το επιδιωκόμενο περιβάλλον υλικού μπορεί να κυμαίνεται από την επιφάνεια εργασίας έως το σύννεφο έως τα FPGA. Με τη βοήθεια ευέλικτων εργαλείων όπως το MATLAB, μπορεί να δημιουργηθεί ο τελικός κώδικας για όλα τα σενάρια. Αυτό δίνει στους μηχανικούς την ελευθερία να χρησιμοποιούν το μοντέλο τους σε διάφορα περιβάλλοντα χωρίς να χρειάζεται να ξαναγράψουν τον αρχικό κώδικα. Η ανάπτυξη ενός μοντέλου απευθείας σε μια GPU μπορεί να χρησιμεύσει ως παράδειγμα εδώ: Η αυτόματη δημιουργία κώδικα εξαλείφει τα σφάλματα κωδικοποίησης που θα μπορούσαν να προκύψουν από τη μη αυτόματη μετάφραση και παρέχει εξαιρετικά βελτιστοποιημένο κώδικα CUDA που εκτελείται αποτελεσματικά στη GPU.
Πιο δυνατοί μαζί
Οι μηχανικοί δεν χρειάζεται να γίνουν επιστήμονες δεδομένων ή ακόμα και ειδικοί στην τεχνητή νοημοσύνη για να έχουν επιτυχία με την τεχνητή νοημοσύνη. Με εργαλεία για την προετοιμασία δεδομένων, εφαρμογές για την ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης στις διαδικασίες εργασίας σας και με διαθέσιμους ειδικούς * που απαντούν σε ερωτήσεις σχετικά με την ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης, μπορείτε να βάλετε μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης στον δρόμο της επιτυχίας. Σε κάθε ένα από αυτά τα βήματα στη ροή εργασίας, οι μηχανικοί έχουν την ευκαιρία να συνεισφέρουν ευέλικτα τις γνώσεις τους στον τομέα. Αυτό είναι ένα σημαντικό θεμέλιο πάνω στο οποίο μπορούν να χτίσουν με τους σωστούς πόρους και το οποίο μπορούν να συμπληρώσουν με την τεχνητή νοημοσύνη.
Σχετικά με το MathWorks
Η MathWorks είναι η κορυφαία εταιρεία ανάπτυξης λογισμικού για μαθηματικούς υπολογισμούς. Το MATLAB, η γλώσσα προγραμματισμού για τη μηχανική και την επιστήμη, είναι ένα περιβάλλον προγραμματισμού για την ανάπτυξη αλγορίθμων, την ανάλυση και οπτικοποίηση δεδομένων και για αριθμητικούς υπολογισμούς. Το Simulink είναι ένα περιβάλλον ανάπτυξης βασισμένο σε μπλοκ διαγράμματα για την προσομοίωση και το σχεδιασμό βασισμένο σε μοντέλα τεχνικών συστημάτων πολλαπλών τομέων και ενσωματωμένων συστημάτων. Μηχανικοί και επιστήμονες σε όλο τον κόσμο χρησιμοποιούν αυτές τις οικογένειες προϊόντων για να επιταχύνουν την έρευνα, τις καινοτομίες και τις εξελίξεις στους κλάδους της αυτοκινητοβιομηχανίας, της αεροδιαστημικής, της ηλεκτρονικής, της χρηματοδότησης, της βιοτεχνολογίας και άλλων βιομηχανιών. Το MATLAB και το Simulink είναι επίσης σημαντικά εργαλεία διδασκαλίας και έρευνας σε πανεπιστήμια και ερευνητικά ιδρύματα σε όλο τον κόσμο. Η MathWorks ιδρύθηκε το 1984 και έχει περισσότερους από 5000 υπαλλήλους σε 16 χώρες. Η εταιρεία έχει την έδρα της στο Natick, Μασαχουσέτη, ΗΠΑ. Τοπικά υποκαταστήματα στην περιοχή DA-CH βρίσκονται στο Άαχεν, στο Μόναχο, στο Paderborn, στη Στουτγάρδη και στη Βέρνη. Για περισσότερες πληροφορίες, βλ mathworks.com.