Как ИИ меняет производство

В этом видео мы выйдем за рамки заголовков и рассмотрим, как искусственный интеллект на самом деле внедряется на заводских площадках уже сегодня. Я переехал в Детройт два года назад, чтобы понять будущее производства, и оказалось, что правила игры полностью изменились. От программ LLM по разработке протоколов безопасности до «гибких нейронных сетей», позволяющих роботам адаптироваться к окружающей среде, мы разбираем разницу между машинным обучением, глубоким обучением и развивающейся областью физического ИИ. Мы также рассмотрим реальные примеры из таких компаний, как Landing AI, Atomic Industries и Hyundai, чтобы увидеть, как гибкое производство становится реальностью. По вопросам сотрудничества: futureinthemaking.media@gmail.com Редактировано: @carstenhigbie   / carstenhigbie   Временные метки: 0:00 - Почему я переехал в Детройт 0:48 - Определение терминов: ИИ, машинное обучение и глубокое обучение 1:19 - Что такое «физический ИИ»? 2:15 - Использование LLM для анализа безопасности работ (JSA) 3:05 - Генеративный дизайн: от эскиза на салфетке до CAD 3:54 - Автоматизированный контроль (Landing AI) 4:28 - Генеративная оснастка и каналы охлаждения (Atomic Industries) 4:56 - Жидкостные нейронные сети: роботы с интуицией 5:50 - Операционная система робота (Fleet Glue) 6:10 - Пошаговое формование листового металла (Machina Labs) 6:50 - Гибкие производственные ячейки (Hyundai Singapore) 7:38 - Узкое место в цепочке поставок 7:52 - Представляем Bloom: инфраструктуру, изначально разработанную для ИИ