Haberler

Stratejik bir dönüm noktasında, yeni teknolojiyi benimsemek mi yoksa reddetmek mi gerektiğine karar vermeniz gereken bir an gelir. Bu karar ilk başta kolay gibi görünse de gerçekte çok daha karmaşık olabilir. Devrimler her zaman bir gecede gerçekleşmez; yıllar içinde gelişebilir ve ilerlemenin çoğu, bir atılım herkesin görmesi için gün yüzüne çıkana kadar gizli kalabilir.

1986 yılında Carnegie Mellon Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri Fakültesi, yapay zekanın potansiyelini gösteren Navlab projesini başlattı. Bir Chevrolet panelvanın otonom olarak sürüş yapmasını sağlayan bir sistem geliştirdiler. Bu, günümüzde birçok uygulamada yaygın olarak kullanılan bilgisayar görüşü ve makine öğrenimi algoritmalarının geliştirilmesinin erken aşamalarında gerçekleşti.

Geliştirme aşamasında çığır açıcı olarak kabul edildi ancak henüz günlük hayatın bir parçası olmaya hazır değildi. Bununla birlikte, günümüz dünyasında, çeşitli şirketlerin geliştirdiği ve kurumsal sektöre sattığı, yakın gelecekte ise bu teknolojiyi genel halka pazarlamayı hedefleyen sürücüsüz otomobilleri duymaya ve hatta zaman zaman görmeye alışkınız.

Otonom sürüş, çoğu yapay zeka uygulaması gibi, gerçek zamanlı olarak çok büyük veri kümeleri üzerinde çalışabilen algoritmalar ve işlemciler gerektirir. Örneğin, OpenAI'nin ChatGPT'sinde, Microsoft'un Copilot'unda veya Meta LLM Llama 3 kullanan diğer uygulamalarda kullanılan büyük dil modelleri (LLM'ler), insan tarafından yazılan cümleleri oluşturan kalıpları tanımak için büyük veri kümelerine ihtiyaç duyar. Bu nedenle, makine öğreniminin özünde, bu sistemlerle çalışmak için hem veri hem de veriyi hızlı bir şekilde işleme yeteneğinin gerekli olduğunu göreceksiniz.

Fabrikanızın saatte 1000 adet üretim yapması gerektiğini varsayalım. Tam kapasiteyle çalışırken, makinelerinizden biri arızalanırsa, saatte 1000 adetlik hedefi karşılayamazsınız. Böyle bir durumda, en önemli önceliklerden biri, etkilenen makinenin bakım döngüsünü hızlandırmaktır. Bu üretim durdurma senaryosunu önlemek için, bir bakım planınız olabilir ve en iyi uygulamaları takip ediyorsanız, koşullara dayalı bir bakım metodolojisi uyguluyor olabilirsiniz. Bu, sensörler kullanarak bir makinedeki sıcaklık ve titreşim gibi farklı değişkenleri ölçmeyi içerir. Belirli bir sınır aşıldığında, uyarılar gönderilir ve ekipman arızasından önce belirli bir parçanın değiştirilmesi gerektiğini bilirsiniz.

Önleyici bakım için, kritik öneme sahip değişkenleri toplamak ve bir bilgisayarda depolamak üzere bir veri toplama sistemine ihtiyacınız olacaktır. Toplandıktan sonra, bakımın ne zaman gerekli olduğunu belirlemek için bu veri noktalarını belirlenmiş eşiklerle karşılaştırabilirsiniz. Bu noktaya kadar, nispeten basit görünüyor. Ancak, yedek parçalar entegre edildikçe, makine yaşlandıkça farklı davranışlar sergileyebilir ve bu da yanlış pozitiflere ve öngörülemeyen operasyonel sorunlara yol açabilir. İşte bu noktada, son ürün için kalite kontrol verileri de dahil olmak üzere önemli miktarda veriye sahip olduğunuzu fark edersiniz. Bu aşamada, tüm bu verileri etkili bir şekilde analiz etmek ve çapraz referanslamak için bir makine öğrenme algoritması uygulayabilir ve sisteminizin daha iyi bakım kararları almasını sağlayabilirsiniz.

En güzel yanı, öğrenme modellerinin ölçeklenebilir olmasıdır çünkü her yinelemede daha fazla veri elde ederler ve zamanla genel makine öğrenme algoritmaları gelişir. Ancak bu, hikayenin tamamı değil. Artık gelişen bir algoritmanız olduğuna göre, onu otonom olarak karar veren ve zamanla gelişen sistemlerde uygulama yeteneğine sahipsiniz.

Farklı mimari seçenekleri değerlendirilirken, yaklaşımlardan biri de aşağıdakiler gibi veri kaydedicilerin kullanılmasıdır. CONPROSYS Contec'ten veri toplayan ve ardından gönderen aile verileri bir sunucuya İşleme için. Bu yaklaşımın avantajı, ağır veri işlemenin merkezi bir sunucuya aktarılmasıdır. Bununla birlikte, önemli bir dezavantajı, verilerin gönderilmesi sırasında büyük miktarda ağ trafiği oluşturma potansiyelidir. İşlemlerin ölçeği arttıkça, bu durum bant genişliği sınırlamaları nedeniyle sorunlara ve daha yüksek işletme maliyetlerine yol açabilir. Ayrıca, sunucuya giden ve sunucudan gelen ağ gecikmeleri, kritik görevlere gerçek zamanlı olarak yanıt verme yeteneğini engellemektedir.

Öte yandan, şunu da devreye alabiliriz: PC tabanlı veri toplama sistemi Contec'ten. Bu sistem, makine öğrenimine dayalı çıkarım gibi ağır algoritmaları yerel olarak çalıştırmanıza ve aynı anda verileri doğrudan aynı sistemde elde etmenize olanak tanır. Bu özellik, işlemeyi uç noktaya taşır ve sunucular etrafında altyapı kurmak zorunda kalmadan gerektiği gibi ölçeklendirme yapmanıza olanak tanır. Bu PC tabanlı veri toplama sisteminin ilginç bir yönü, hibrit bir platform mimarisi oluşturmak için Conprosys ürünleri gibi uzaktan veri kaydedicileri entegre edebilmenizdir.

Herhangi bir yapay zeka veya makine öğrenimi algoritmasının kullanışlı olması için her zaman verilere ihtiyacı vardır. İşte bu noktada veri toplama konusunda bilgi sahibi olmak önem kazanır ve bu devrimde başarılı olmak için Contec gibi doğru ortağı bulmak çok önemlidir. Seçeneklerinizi bilmek ve veri toplamanın en iyi uygulamalarını uygulamak, yapay zekadan en iyi şekilde yararlanmanın temelini oluşturur.