ЗАСТОСУВАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДЛЯ РОЗВ'ЯЗАННЯ ІНЖЕНЕРНИХ ЗАДАЧ. ПЕРЕВАГИ ТА ВИКЛИКИ
DOI:
https://doi.org/10.34185/1991-7848.itmm.2024.01.080Ключові слова:
штучний інтелект, інженерія, автоматизація, безпека, індустрія EPC, впровадження.Анотація
Штучний інтелект (ШІ) стає невід'ємною частиною сучасної інженерії, обіцяючи трансформувати способи проектування, виробництва та управління системами. Його застосування варіюється від автоматизації процесів до оптимізації виробничих циклів, підвищуючи ефективність та надійність. Проте, незважаючи на переваги, існують виклики, такі як інтеграція ШІ в етап проектування, вимоги до безпеки та конфіденційності даних. Особливо в індустрії EPC, де кожен проект має унікальні вимоги, а високі стандарти безпеки ускладнюють впровадження ШІ. Також необхідність у кваліфікованих фахівцях та ефективних механізмах збору даних створюють додаткові перешкоди. Успішне впровадження ШІ вимагає інтеграції досвіду компаній, стратегічного підходу та підтримки вищого керівництва.
Посилання
Massimo Bertolini, Davide Mezzogori, Mattia Neroni, Francesco Zammori, 2021. “Machine Learning for industrial applications: A comprehensive literature review, Expert Systems with Applications”, Volume 175, 2021, 114820, ISSN 0957-4174, https://doi.org/ 10.1016/j.eswa.2021.114820.
(https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S095741742100261X).
Dmitry Koroteev, Zeljko Tekic, Artificial intelligence in oil and gas upstream: Trends, challenges, and scenarios for the future, Energy and AI, Volume 3, 2021, 100041, ISSN 2666-5468, https://doi.org/10.1016/ j.egyai.2020.100041, (https://www.sciencedirect.com/science/article/ pii/S2666546820300410).
Andrei Paleyes, Raoul-Gabriel Urma, Neil D. Lawrence “Challenges in Deploying Machine Learning: a Survey of Case Studies”, Cornell University, The ML-Retrospectives, Surveys & Meta-Analyses Workshop, NeurIPS 2020; v2, January 18, 2021, https://arxiv.org/abs/2011.09926v2.
Gartner, Stamford, Conn., January 21, 2019, Press Release STAMFORD, Conn., Gartner Survey Shows 37 Percent of Organizations Have Implemented AI in Some Form, https://www.gartner.com/en/ newsroom/press-releases/2019-01-21-gartner-survey-shows-37-percent-of-organizations-have.
VentureBeat, July 8, 2019, “IDC: For 1 in 4 companies, half of all AI projects fail”, https://venturebeat.com/2019/07/08/idc-for-1-in-4-companies-half-of-all-ai-projects-fail/, based on IDC’s Artificial Intelligence Global Adoption Trends & Strategies report, July 2019.
Dotscience, “The State of Development and Operations of AI Applications 2019”, https://dotscience.com/assets/downloads/ Dotscience_Survey-Report-2019.pdf.
Dimensional research (supported by ALEGION), “Artificial Intelligence and Machine Learning Projects Are Obstructed by Data Issues Global Survey of Data Scientists, AI Experts and Stakeholders”, May 2019, https://telecomreseller.com/wp-content/uploads/2019/05/ EMBARGOED-UNTIL-800-AM-ET-0523-Dimensional-Research-Machine-Learning-PPT-Report-FINAL.pdf?__cf_chl_captcha_tk__= pmd_AwcVShnc7Fkq4MiTuEeql0ljYQZkMULLHaNC0H4mIc0-1633021250-0-gqNtZGzNA5CjcnBszQdl.
Aiswarya Raj, Jan Bosch, Helena Holmström Olsson, Anders Arpteg, Björn Brinne, Raj, Aiswarya. (2020). “Data Management Challenges for Deep Learning”.
Robert Feldt & Ana Magazinius, 2010. “Validity Threats in Empirical Software Engineering Research - An Initial Survey”. SEKE, (pp. 374-379)
