وجد تقرير ماكينزي الأخير أن 75 ٪ من الشركات الكبيرة تستثمر في التوائم الرقمية لتوسيع نطاق حلول الذكاء الاصطناعي. إن الجمع بين التوائم الرقمية وذو الذكاء الاصطناعى لديه القدرة على تعزيز فعالية نماذج اللغة الكبيرة وتمكين تطبيقات جديدة للمنظمة العفوية في المراقبة في الوقت الفعلي ، مما يوفر فوائد أعمال وتشغيلية كبيرة.
ما هي التوائم الرقمية؟
تطور التوائم الرقمية ، التي تم تطويرها في الأصل للمساعدة في تصميم الآلات المعقدة بشكل كبير خلال العقدين الماضيين. إنهم يتتبعون ويحلولون الأنظمة الحية في الوقت الفعلي من خلال معالجة القياس عن بُعد الأجهزة ، واكتشاف الظروف المتغيرة ، وتعزيز الوعي الظرفي للمديرين التشغيليين. مدعوم من الحوسبة في الذاكرة ، فإنها تتيح تنبيهات سريعة وقابلة للتنفيذ. إلى جانب المراقبة في الوقت الفعلي ، يمكن للتوائم الرقمية أيضًا محاكاة أنظمة معقدة مثل تلك الخاصة بالاستخدام في شركات الطيران والخدمات اللوجستية ، ودعمان التخطيط الاستراتيجي والقرارات التشغيلية من خلال التحليلات التنبؤية.
يؤدي دمج التوائم الرقمية مع الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى خلق فرص جديدة لكلا التقنيين: يمكن أن يعزز التآزر دقة التنبؤ في الذكاء الاصطناعى التوليدي ، ويمكن أن يعزز قيمة التوائم الرقمية لمراقبة النظام وتطويره.
تحديد الحالات الشاذة بشكل استباقي مع التوائم الرقمية التي تعمل الذكاء الاصطناعي
تعد المراقبة المستمرة في الوقت الفعلي ضرورة استراتيجية للمؤسسات التي تدير الأنظمة الحية المعقدة ، مثل شبكات النقل وأنظمة الأمن السيبراني والمدن الذكية. يجب أبدًا تجاهل المشكلات الناشئة لأن الاستجابات المتأخرة يمكن أن تتسبب في أن تصبح مشاكل صغيرة.
يعزز تعزيز التوائم الرقمية مع AI التوليدي كيف تفسر المراقبة في الوقت الفعلي كميات هائلة من البيانات الحية ، مما يتيح اكتشاف الحالات الشاذة الموثوقة والفورية التي تؤثر على العمليات. يمكن أن تدرس الذكاء الاصطناعى التوليدي بشكل مستمر نتائج التحليلات التي تنتجها التوائم الرقمية للكشف عن الاتجاهات الناشئة وتخفيف الاضطرابات قبل تصاعدها. على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي يعزز الوعي الظرفي للمديرين ، إلا أنه يمكن أن يحدد أيضًا فرصًا جديدة لتحسين العمليات وزيادة الكفاءة.
في الوقت نفسه ، فإن البيانات في الوقت الفعلي المقدم من التوائم الرقمية تقيد إخراج الذكاء الاصطناعي التوليدي لتجنب النتائج الخاطئة ، مثل الهلوسة. في عملية تسمى الجيل المعزز للاسترجاع ، تستخدم الذكاء الاصطناعى دائمًا أحدث المعلومات حول النظام المباشر لتحليل السلوك وإنشاء توصيات.
تحويل تفاعل البيانات مع التصورات التي تحركها AI
يجب أن تكون فتح رؤى من التحليلات التوأم الرقمية بديهية وليست تقنية. تعيد الذكاء الاصطناعي التوليدي تعريف كيفية تفاعل الفرق مع مجموعات البيانات الضخمة من خلال تمكين الاستعلامات والتصورات التي تعتمد على اللغة الطبيعية. بدلاً من بناء استعلامات معقدة يدويًا ، يمكن للمستخدمين ببساطة وصف احتياجاتهم ، وتصور الذكاء الاصطناعي التوليدي على الفور المخططات ذات الصلة ونتائج الاستعلام التي توفر رؤى جديدة. تعمل هذه القدرة على تبسيط التفاعلات وتمنح صانعي القرار البيانات التي يحتاجونها. بينما تتعامل المؤسسات مع الأنظمة الحية المعقدة بشكل متزايد ، تتيح لهم الذكاء الذي يعمل بذات الأذواق البحث بكفاءة من خلال تجمعات بيانات شاسعة ، واستخراج اتجاهات ذات معنى ، وتحسين العمليات بدقة أكبر. إنه يلغي الحواجز التقنية ، مما يتيح القرارات الأسرع التي تعتمد على البيانات والتي لها تأثير استراتيجي.
دمج التعلم الآلي مع إعادة التدريب التلقائي
يمكن أن يتتبع التوائم الرقمية العديد من تدفقات البيانات الفردية والبحث عن مشكلات مع مصادر البيانات المادية المقابلة. من خلال العمل معًا ، يمكن لآلاف أو حتى ملايين التوائم الرقمية مراقبة أنظمة كبيرة ومعقدة للغاية. مع تدفق الرسائل ، يجمع كل توأم رقمي مع معلومات معروفة حول مصدر بيانات معين وتحليل البيانات في بضعة ميلي ثانية. يمكن أن تتضمن خوارزمية التعلم الآلي للمساعدة في التحليل وإيجاد مشكلات خفية يصعب وصفها في الخوارزميات المشفرة يدويًا. بعد التدريب مع البيانات من العمليات الحية ، يمكن لخوارزميات ML تحديد الحالات الشاذة وتوليد تنبيهات للمديرين التشغيليين على الفور.
بمجرد نشرها لتحليل القياس عن بعد المباشر ، من المحتمل أن تواجه خوارزمية ML مواقف جديدة لا تغطيها مجموعة التدريب الأولية. قد يفشل إما في اكتشاف الحالات الشاذة أو توليد إيجابيات كاذبة. يتيح إعادة التدريب التلقائي للخوارزمية أن تتعلم لأنها تكتسب الخبرة حتى تتمكن من تحسين أدائها والتكيف مع الظروف المتغيرة. يمكن أن يعمل التوائم الرقمية معًا لاكتشاف استجابات ML غير صالحة وبناء مجموعات تدريب جديدة تغذي إعادة التدريب التلقائي. من خلال دمج إعادة التدريب التلقائي ، تكتسب الشركات ميزة تنافسية مع مراقبة في الوقت الفعلي والتي توفر بشكل موثوق رؤى قابلة للتنفيذ من حيث يتعلمها بمرور الوقت.
نتطلع
يمكن أن يؤدي دمج التكنولوجيا التوأم الرقمية مع AI و ML التوليدي إلى تحويل كيفية مراقبة الصناعات المعقدة والأنظمة الحية من خلال تمكين رؤى في الوقت الفعلي بشكل أفضل وتمكين المديرين من اتخاذ قرارات أسرع وأكثر استنارة. يضيف Digital Twins ™ الذي تم إصداره حديثًا من Twins ™ الذي تم إصداره حديثًا الإصدار 4 من الذكاء الاصطناعي باستخدام نموذج اللغة الكبير في Openai وإعادة تدريب ML التلقائي لنقل المراقبة في الوقت الفعلي نحو هدف العمليات ذات الاستقلال الكامل.
(مصدر الصورة: UNSPLASH)