大模型助力工業(yè)智能化發(fā)展
“大模型結(jié)合仿真技術(shù),就成為了生成式仿真技術(shù),生成式仿真可以做一些有效的平滑處理,給我們帶來非常大的機會。
比如車輛撞擊,未來的仿真應(yīng)該是現(xiàn)場的真實數(shù)據(jù)、來自于Altair這種小模型的機理的仿真數(shù)據(jù)以及工業(yè)的大模型仿真數(shù)據(jù),三者融合在一起。有可能讓工業(yè)仿真得到一個極大的推動,升級到另外一個新的高度?!?/span>
——上海數(shù)據(jù)科學(xué)重點實驗室主任 肖仰華教授 在Altair “AI FOR ENGINEERS”線下研討會的精彩演講
為了與全球優(yōu)秀工程師共同探索人工智能(AI)在工業(yè)發(fā)展中的變革力量,6月20日,Altair 將舉辦面向廣大工程師的全球線上會議“AI for Engineers”。會議邀請全球知名設(shè)計、仿真和制造領(lǐng)域的專家與權(quán)威學(xué)者,共同探討生成式人工智能(GenAI) 如何助力工業(yè)變革、產(chǎn)品研發(fā),歡迎關(guān)注公眾號“Altair RapidMiner”或者點擊鏈接立即免費報名https://hubs.ly/Q02BgDjZ0,與全球工程師共享人工智能前沿技術(shù)。
現(xiàn)在整個世界的不確定性日益增大,導(dǎo)致工業(yè)系統(tǒng)前所未有的復(fù)雜。很多大型基層裝備,涉及到成千上萬個零件,每一個零件又要經(jīng)過一道涉及到上萬個零起元器件組成的生產(chǎn)線加工過程,這樣的加工程序可能有幾百道工序,使整個系統(tǒng)的復(fù)雜性達到了當年錢學(xué)森所說的復(fù)雜巨系統(tǒng)的狀態(tài)。
基于當前的復(fù)雜情況,我們一定要把來自專家的認知能力一定程度讓度給機器,未來發(fā)展成為人機協(xié)同的認知,共同應(yīng)對工業(yè)中的巨大挑戰(zhàn)。
很顯然,當下大模型想要助力工業(yè)智能化發(fā)展,在工業(yè)認知系統(tǒng)以及能力的實踐方面,都遇到了非常多挑戰(zhàn):
缺乏海量的應(yīng)用模式
當我們把數(shù)據(jù)科學(xué)、數(shù)據(jù)智能、人工智能的很多能力和技術(shù)方案遷移到工業(yè)場景的時候,會發(fā)現(xiàn)以往比較成熟的應(yīng)用場景大多是在消費互聯(lián)網(wǎng),但是這些技術(shù)一旦遷移到工業(yè)場景,就會面臨著非常多的挑戰(zhàn)。因為在工業(yè)場景,沒有像消費互聯(lián)網(wǎng)那么海量的應(yīng)用模式,而且認知復(fù)雜性遠遠超過消費互聯(lián)網(wǎng)。
數(shù)據(jù)復(fù)雜,治理困難
數(shù)據(jù)來源非常多樣,例如Mac系統(tǒng)、ERP系統(tǒng)等等,各種各樣的系統(tǒng)都在產(chǎn)生不同的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)治理很困難。面對這些復(fù)雜的數(shù)據(jù),要加工、關(guān)聯(lián)、融合、清洗都非常困難。所以工業(yè)的數(shù)據(jù)治理,恐怕是所有行業(yè)里面最困難的。
知識屬于隱形經(jīng)驗,機器難以學(xué)習(xí)
工業(yè)知識有個很大的特點,很多知識屬于師傅的經(jīng)驗,往往自己也說不清,很難顯性化的表達,所以很多知識是一種隱性經(jīng)驗,是一種直覺,師傅很難講的明白,機器也無法學(xué)習(xí)。另外工業(yè)的知識體系龐雜、類型多樣,涉及到幾乎所有我們熟知的學(xué)科,機械的物理的化學(xué)的流程的工藝的光電的。這都會給人工智能解決工業(yè)領(lǐng)域的問題帶來非常大的挑戰(zhàn)。
在面對這些挑戰(zhàn)的情況下,大模型給工業(yè)帶來哪些機會呢?
在講大模型之前,先看小模型,Altair的小模型RapidMiner在這方面做得很好,可以把傳統(tǒng)的非常封閉場景的經(jīng)驗,通過數(shù)據(jù)擬合表達。在可控可編輯可理解可解釋方面,小模型和智能突破仍然比大模型有優(yōu)勢。很多工業(yè)場景是嚴肅的應(yīng)用場景,需要可編輯可控制可理解可解釋。
其次是大模型,對于工業(yè)而言,大模型最重要的意義在于又一次有力的推動了數(shù)實融合,把數(shù)據(jù)和實體產(chǎn)業(yè)相結(jié)合。
對于工業(yè)來說,大模型有非常重要的價值:
1、可以對語言模型進行統(tǒng)一的建模和理解
工業(yè)里面的語言主要是日志,我們通過日志了解設(shè)備的運行狀態(tài),以往都是小模型,小模型換一個新任務(wù),模型就失效了,換一個廠商的日志,模型就又失效了。現(xiàn)在我們已經(jīng)可以用大模型技術(shù)訓(xùn)練日志大模型,把行業(yè)的知識注入到語言模型里,模擬實現(xiàn)日志統(tǒng)一理解處理。
工業(yè)里另外一個語言是腳本。我們經(jīng)常要配置很多腳本,以前一旦是新手配置這些腳本就會容易出錯,現(xiàn)在可以用機器統(tǒng)一理解,做一個生成式腳本模型,自動生成配置各種不同設(shè)備。
大模型也可以幫大家理解日志,把看不懂的日志變成自然語言表達,這樣的話普通人也可以做一些運維的工作。
2、幫我們理解行業(yè)數(shù)據(jù)
現(xiàn)在各行各業(yè)都想激活數(shù)據(jù)要素的價值,甚至把數(shù)據(jù)變成資產(chǎn)去流通去交易,但是這里面很關(guān)鍵的問題在于數(shù)據(jù)治理。目前數(shù)據(jù)治理還是要靠行業(yè)專家寫規(guī)則,然后做治理。但是代價極大,有幾個行業(yè)專家能把幾萬張表全看一遍,所以現(xiàn)在要靠大模型實現(xiàn)數(shù)據(jù)治理的agent。如果能練就自己的工業(yè)大模型,一定程度能夠識別工業(yè)數(shù)據(jù)的錯誤,從而幫我們做數(shù)據(jù)治理。
現(xiàn)在還有不少企業(yè)在使用大模型研發(fā)各種各樣專業(yè)模型,比如醫(yī)藥研發(fā)的企業(yè)對大蛋白質(zhì)的語言模型特別關(guān)注,蛋白質(zhì)的語言模型可以幫新藥的研發(fā)周期從2到3個月縮短到一周。很多制造業(yè)企業(yè)設(shè)備要檢驗,都可以借助大模型這種自動駕駛實驗室的技術(shù)提效,實現(xiàn)將6個月的實驗量縮短到5天。
3、賦能工業(yè)制造文檔
所有的企業(yè)生產(chǎn)制造過程始終是由文檔驅(qū)動的,每個環(huán)節(jié)要向下一個環(huán)節(jié)交付很多文檔,目前圍繞文檔智能化也有很多方案,比如合同的審查檢驗、審圖讀圖。這里展示的demo是用文檔回答問題,幫我們做運維。
這些技術(shù)現(xiàn)在已經(jīng)越來越成熟了,可以做多模態(tài)的、多來源的、可溯源的,而且有自知之明的理解,都是用大模型驅(qū)動和實現(xiàn)的。
用大模型理解自然語言的能力驅(qū)動設(shè)備的交互,不再需要寫各種各樣專業(yè)的腳本。還可以利用大模型檢查實現(xiàn)更新定位,在網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的自動診斷里,已經(jīng)有越來越多的案例,效果很不錯。很多故障的排查、復(fù)雜的編排規(guī)劃,最后做出診斷,就叫agent技術(shù),也是現(xiàn)在大家摸索特別多的技術(shù)。目前在有些案例場景下已經(jīng)能夠做到不錯的效果,尤其在網(wǎng)絡(luò)以及工業(yè)質(zhì)檢等方向。
4、用自然語言對私有的數(shù)據(jù)庫進行查詢,做大數(shù)據(jù)智能分析
現(xiàn)代企業(yè)有很多私有數(shù)據(jù)庫,把私有的知識全放到一個提示庫里,利用通用大模型的自然語言轉(zhuǎn)成SQL的能力,就可以實現(xiàn)大數(shù)據(jù)智能分析。
我們都知道,仿真技術(shù)在工業(yè)制造中非常重要,Altair的仿真技術(shù)在全球領(lǐng)先,現(xiàn)今也融入了大模型。大模型結(jié)合仿真技術(shù),就成為了生成式仿真技術(shù)。Sora本質(zhì)上就是生成式技術(shù),結(jié)合仿真技術(shù),可以彰顯出非常大的應(yīng)用潛力。
那么,生成式仿真跟基于傳統(tǒng)的仿真根本差別在哪呢?
第一:生成仿真是在海量數(shù)據(jù)中訓(xùn)練的,有現(xiàn)實世界復(fù)雜的建模和模擬能力,是可以高度泛化的。
第二:生成仿真可以針對很多復(fù)雜的場景進行模擬
現(xiàn)在很多仿真把場景理想化了,比如碰撞場景不單單只是碰撞,可能還有些電子系統(tǒng)發(fā)生作用,所以里面實際是很多個機理融合在一起。
以前的仿真只能做某一個側(cè)面,但是未來能不能把多學(xué)科的不同場景或者來自于不同機理的模型融合在一起仿真呢?這個都是生成仿真可能帶給我們的價值
第三:生成仿真可以解決一些樣本少的數(shù)據(jù)缺失的場景
生成仿真可以做一些有效的平滑處理,可能給我們帶來非常大的機會。但是未來機理的仿真仍然非常重要,Altair的很多仿真模型本質(zhì)上是基于機理的,是基于人類對于很多物理現(xiàn)象的理解建立起來的模型。
比如車輛撞擊,未來的仿真應(yīng)該是現(xiàn)場的真實數(shù)據(jù)加上來自于像Altair這種小模型的機理的仿真數(shù)據(jù),再加上工業(yè)的大模型仿真數(shù)據(jù),三者融合在一起。有可能讓工業(yè)仿真得到一個極大的推動,升級到另外一個新的高度。
從本質(zhì)上來講,我們做的一切技術(shù)實踐和努力,實際上是為了緩解專家資源稀缺的困境。工業(yè)尤其如此,老師傅一旦流失了,有經(jīng)驗的專家一旦離開了,很多問題就解決不了了。
所以大模型對工業(yè)最大的意義就是沉淀工業(yè)專家的經(jīng)驗,解決專家資源稀缺的問題。
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