Nowatorskie podejście: wzrost efektywności produkcji dzięki AI i systemowi multiagentowemu z UVA
WarsawNaukowcy z Uniwersytetu Wirginii opracowali nowy system sztucznej inteligencji oparty na Wieloagentowym Uczeniu Zespołowym (MARL) w celu usprawnienia procesów produkcyjnych. Technologia ta ma na celu przyspieszenie pracy, poprawę jakości oraz ograniczenie marnotrawstwa. System wykorzystuje agentów AI do zarządzania zadaniami w czasie rzeczywistym, co umożliwia mu automatyczne dostosowywanie się i ciągłe uczenie się.
Oto, co technologia ma do zaoferowania:
- Zwiększenie szybkości i wydajności produkcji
- Znaczące ograniczenie marnotrawstwa
- Lepsza jakość i spójność produktów
- Elastyczne dostosowywanie się do nieoczekiwanych zmian
- Możliwość szerokiego zastosowania w różnych branżach
Nowy system wykorzystuje zaawansowane algorytmy, takie jak C-MAAC i P-MAAC, które uwzględniają ograniczenia maszyn i nieprzewidziane problemy podczas produkcji. W przeciwieństwie do starszych metod, które koncentrują się na usprawnianiu pojedynczych etapów, system UVA skupia się na optymalizacji całego procesu produkcji, aby uczynić go bardziej wydajnym i elastycznym.
18 października 2024 · 02:11
Sztuczna inteligencja przyspiesza wykrywanie oporności na antybiotyki dzięki GPT-4 od OpenAI
Nowe rozwiązania otwierają możliwości ulepszenia działalności przemysłowej. Różne branże, takie jak produkcja samochodów i elektroniki, mogą skorzystać z tych innowacji. Firmy mogą liczyć na większą wydajność oraz uczynić swoje procesy bardziej ekologicznymi poprzez zmniejszenie emisji dwutlenku węgla. System automatycznie zarządza problemami, takimi jak awarie maszyn czy zmiany w harmonogramach produkcji, co pomaga zredukować przestoje i oszczędzać energię.
Współpraca z General Motors odegrała kluczową rolę w zapewnieniu, że system będzie działał skutecznie w rzeczywistych warunkach. Dzięki wiedzy tak dużego producenta, badacze upewnili się, że ich technologia rozwiązuje rzeczywiste problemy branżowe. W rezultacie system jest na tyle solidny, że zwiększa wydajność nawet w skomplikowanych środowiskach produkcyjnych.
Ten system AI ma na celu poprawę procesów produkcyjnych poprzez połączenie wydajności przemysłowej z troską o środowisko. W obecnych realiach rynkowych kluczowe jest, by osiągać ekonomiczną efektywność przy jednoczesnej odpowiedzialności ekologicznej. Nowe rozwiązanie wspiera zrównoważoną produkcję, tworząc fundamenty na przyszłość.
Badanie jest publikowane tutaj:
http://dx.doi.org/10.1016/j.jmsy.2024.08.021i jego oficjalne cytowanie - w tym autorzy i czasopismo - to
Chen Li, Qing Chang, Hua-Tzu Fan. Multi-agent reinforcement learning for integrated manufacturing system-process control. Journal of Manufacturing Systems, 2024; 76: 585 DOI: 10.1016/j.jmsy.2024.08.02118 października 2024 · 02:11
Sztuczna inteligencja przyspiesza wykrywanie oporności na antybiotyki dzięki GPT-4 od OpenAI
16 października 2024 · 21:47
Przełom w odkrywaniu leków: precyzyjna edycja atomowa z użyciem fotokatalizatorów od KAIST.
12 października 2024 · 16:42
Wpływ zmiany struktury OpenAI na jej status non-profit
Udostępnij ten artykuł