English
Trí tuệ nhân tạo trong thị trường sản xuất được định giá 2,3 tỷ USD vào năm 2022 và dự đoán là 16,3 tỷ USD vào năm 2027; tăng trưởng với tốc độ tăng trưởng hàng năm kép là 47,9% từ năm 2022 đến năm 2027
Ứng dụng ngày càng rộng rãi của AI là động lực mới của các nhà sản xuất chipset bán dẫn
Nhu cầu ngày càng tăng của các yếu tố như cải thiện khả năng tính toán của chipset AI dự kiến sẽ thúc đẩy sự phát triển thị trường với tốc độ dự báo trên. Ứng dụng ngày càng rộng rãi của AI được cho là động lực mới của các nhà sản xuất chipset bán dẫn trong vài năm qua.
Các nhà sản xuất GPU / CPU, chẳng hạn như NVIDIA, AMD, Intel, Qualcomm, Huawei và Samsung, đã đầu tư đáng kể vào phần cứng AI để phát triển các chipset tương thích với các giải pháp và công nghệ dựa trên AI.
Ngoài CPU và GPU, các mạch tích hợp dành riêng cho ứng dụng (ASIC) và mảng cổng lập trình trường (FPGA) đang được phát triển cho các ứng dụng AI. Ví dụ: Google đã xây dựng một ASIC mới được gọi là “đơn vị xử lý tensor” (TPU).
Chipset chuyên sâu về máy tính là một trong những thông số quan trọng để xử lý các thuật toán AI; chipset càng nhanh thì càng có thể nhanh chóng xử lý dữ liệu cần thiết để tạo ra một hệ thống AI
Hiện tại, chipset AI chủ yếu được triển khai trong các trung tâm dữ liệu/ máy chủ cao cấp vì các máy tính cuối hiện không có khả năng xử lý khối lượng công việc khổng lồ như vậy và không có đủ năng lượng và khung thời gian.
NVIDIA có một loạt các GPU cung cấp băng thông bộ nhớ GPU dựa trên ứng dụng AI. Ví dụ, GeForce GTX Titan X cung cấp băng thông bộ nhớ 336,5 GB/giây và chủ yếu được triển khai trên máy tính để bàn, trong khi Tesla V100 16 GB cung cấp băng thông bộ nhớ 900 GB/giây và được sử dụng trong các ứng dụng AI.
Ứng dụng AI cho các quy trình kinh doanh thông minh
Phần mềm dựa trên quy tắc hiện đang quản lý phần lớn các quy trình kinh doanh trong các tổ chức, doanh nghiệp, mang đến khả năng xử lý các vấn đề quan trọng. Các quy trình này thường tốn nhiều thời gian và cần nhân viên làm những công việc lặp đi lặp lại, cản trở năng suất của nhân viên và hiệu quả hoạt động chung của tổ chức.
Các công cụ Học máy (Machine Learning) và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NPL) được tạo trên nền tảng AI có thể giúp doanh nghiệp vượt qua những thách thức như vậy bằng các thuật toán tự học, có thể cung cấp các mô hình và giải pháp mới. Hầu hết các tổ chức sử dụng phần mềm doanh nghiệp, sử dụng quy trình xử lý dựa trên quy tắc để tự động hóa các quy trình kinh doanh.
Tự động hóa dựa trên nhiệm vụ này đã giúp các tổ chức, doanh nghiệp cải thiện năng suất trong một số quy trình cụ thể nhưng phần mềm dựa trên quy tắc như vậy không thể tự học hỏi và cải thiện bằng kinh nghiệm. Việc tích hợp các công cụ AI, chẳng hạn như NLP và ML, được tạo trên nền tảng AI cho các hệ thống phần mềm doanh nghiệp, cho phép phần mềm đạt được khả năng làm chủ trong khi giải quyết các quy trình riêng lẻ.
Phần mềm này sẽ có thể cung cấp hiệu suất và năng suất được cải thiện cho các doanh nghiệp theo thời gian, thay vì cung cấp một lần. Tất cả những yếu tố này được tin là đã thúc đẩy nhu cầu về các quy trình kinh doanh thông minh và đóng vai trò là cơ hội cho sự phát triển của AI trong thị trường sản xuất.
Nhu cầu ngày càng tăng về năng lượng và điện đang ảnh hưởng đến các công ty năng lượng và điện áp dụng các giải pháp dựa trên AI để có thể giúp tăng sản lượng sản xuất với mức bảo trì tối thiểu và giảm thời gian ngừng hoạt động. Bảo dưỡng và kiểm tra là những vấn đề chính, cùng với việc vận chuyển vật liệu, trong nhà máy nhiệt điện vì vật liệu cần di chuyển một quãng đường dài bên trong nhà máy.
Bên cạnh đó, các thiết bị được sử dụng trong ngành này, chẳng hạn như tuabin, dây đai băng tải, lưới điện và máy biến điện áp, có giá thành cao. Ngoài ra, còn có các vấn đề liên quan đến hỗn hợp nhiên liệu, nhiệt độ môi trường, chất lượng không khí, độ ẩm, tải trọng, các mô hình dự báo thời tiết và giá cả thị trường trong ngành điện.
Bằng cách sử dụng các công nghệ dựa trên AI, những vấn đề này có thể được giải quyết và dự đoán trong giai đoạn đầu. Các công nghệ dựa trên AI được sử dụng trong các nhà máy năng lượng bao gồm kiến thức vật lý, kiến thức thiết kế kỹ thuật và công nghệ kiểm tra mới, lý tưởng cho việc bảo trì dự đoán và kiểm tra máy móc.
Nguồn: globenewswire.com
Ảnh: freepik.com
Xem thêm:
10 ứng dụng hàng đầu của Trí tuệ nhân tạo (AI) năm 2022
7 kỹ năng thiết yếu nhân sự ngành Trí tuệ nhân tạo (AI) cần sở hữu
Trí tuệ nhân tạo là gì? Cơ hội việc làm khi học trí tuệ nhân tạo ra sao?
Bật mí mức thu nhập ngành Trí tuệ nhân tạo (AI)
