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什麼是AI 人工智慧

讓機器設備變聰明的AI 人工智慧

人工智慧(英語:Artificial Intelligence,縮寫為AI)亦稱智械、機器智慧,指由人製造出來的機器所表現出來的智慧。通常人工智慧是指透過普通電腦程式來呈現人類智慧的技術。該詞也指出研究這樣的智慧系統是否能夠實現,以及如何實現。同時,通過醫學、神經科學、機器人學及統計學等的進步,有些預測則認為人類的無數職業也逐漸被其取代。人工智慧的研究是高度技術性和專業的,各分支領域都是深入且各不相通的,因而涉及範圍極廣。人工智慧的研究可以分為幾個技術問題。其分支領域主要集中在解決具體問題,其中之一是,如何使用各種不同的工具完成特定的應用程式。 資料來源:維基百科

AI 人工智慧

AI 人工智慧 的發展演進


人工智慧帶給人們生活便利,將應用延伸至各式不同的研究領域,如智慧城市、智慧農業、智慧交通、智慧製造、智慧居家等。而ai人工智慧又是如何發展的呢?在這裡我們將程序分為感測與控制、規範與推論、機器學習與深度學習。

人工智慧:感測與控制
感測與控制意指經由感測器及控制程式來進行機器反應,這是目前生活中最常見的項目,例如:電鍋煮完飯,開關閥會自動跳起;洗衣機洗完衣服會自動斷電及發出鳴響、冷氣機到預設溫度後,會自動切換舒適模式等。程式設計師或工程師需要考慮種種因素寫出控制程式,而機器設備完全是依照程式指令下動作。
人工智慧:規範與推論
規範與推論是指機器累積的數據再經由特殊演算法計算後的結果,再將這些結果分析歸類,制定規範、門檻或相似度。由於是由機器設備經由運算去做分析判斷,這裡面就蘊含了基礎的人工智慧。雖然還不具有演進的程式優化功能,但是是人工智慧最基本的基礎。
人工智慧:機器學習與深度學習
機器學習簡單的說也就是機器可以自行學習,利用大數據累積的資料再從中抓取特徵值,進行判斷。而不容易區分的特徵值則由機器自己學習而來的,則是深度學習。經由不斷一次又一次的過程中,機器能夠自動判別、自我優化,進一步進行執行動作或判斷,屬於人工智慧中最困難的癥結點。提供給AI人工智慧的資訊越多,就能讓機器設備越聰明,再加上IOT的技術發展,搜集數據的方式越來越容易,海量資料讓AI人工智慧的優化也就更加快速。


AI人工智慧的風潮與IOT物聯網帶動整個智能時代的來臨

固德的機器學習智能監控系統與 AI 人工智慧


人工智慧應用範圍廣且深,相信使用者都有使用過FACEBOOK臉書的標註功能,一開始的照片標註,之後演變成臉書會自動建議標註,只要學過這張臉,就會記住然後自動辨識,這也顯示臉書運用了AI人臉辨識功能。而以固德的VMS®-ML 機器學習智能監控系統中來舉例,人臉辨識換成針對設備振動或訊號的訊號特徵辨識就能夠了解。對於來自設備所傳達出來的訊號,VMS®-ML擁有的自動學習功能,能夠建立不同狀況的特徵模型。應用在製造業的加工,由此同理只要看到機台做同樣的加工行為,系統就能自動擷取,然後比對建立的模型辨識好壞,成為產線管理的工具。

AI 辨識原理以人臉辨識代替訊號舉例,AI能夠從不同特徵也能自動追蹤識別是同一組訊號。

AI 人工智慧辨識特徵
振動雖然依然是最大宗的感測方式,但根據每種製程不同,例如電焊,我們也可以選擇選取電流訊號。並且VMS®-ML並不會對設備產生侵入式影響,免去與各式機台對接的困難,實現真正plug in的方式,直接裝上感測器就能達到監測的效果。

對於複雜的設備動作,實現真正PLUG IN 的監測方式

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