AI

In dit artikel

» Wat is AI en hoe werkt het?
» Wat zijn de verschillende soorten AI en hun toepassingen?
» Hoe worden algoritmen getraind en geoptimaliseerd?
» Wat zijn de voordelen van AI?
» Wat zijn de ethische en sociale implicaties van kunstmatige intelligentie?
» Welke uitdagingen komen om de hoek kijken bij AI-technologieën?
» Hoe beïnvloedt AI de toekomst van industriële automatisering?
» AI en Ignition
» Zie wat je allemaal kan doen met Ignition

Wat is AI en hoe werkt het?

AI staat voor Artificial Intelligence (Kunstmatige Intelligentie), wat verwijst naar het vermogen van computers of machines om taken uit te voeren die normaal gesproken menselijke intelligentie vereisen, zoals leren, probleemoplossing, besluitvorming en patroonherkenning.

Kunstmatige Intelligentie wordt mogelijk gemaakt door het gebruik van algoritmen en wiskundige modellen die machines in staat stellen om patronen te herkennen en te leren van gegevens, waardoor ze na verloop van tijd hun prestaties kunnen verbeteren. AI-technologieën worden gebruikt in een breed scala aan toepassingen, zoals zelfrijdende auto’s, chatbots, beeld- en spraakherkenning en meer.

AI heeft het potentieel om onze samenleving op verschillende manieren te transformeren en te verbeteren, maar het brengt ook uitdagingen met zich mee, zoals de mogelijke impact op werkgelegenheid, de privacy van gegevens en de ethiek van het gebruik ervan.

Wat zijn de verschillende soorten AI en hun toepassingen?

Er zijn verschillende soorten AI, elk met hun eigen toepassingen en kenmerken. Hieronder staan enkele van de belangrijkste soorten AI beschreven, samen met voorbeelden van toepassingen.

Regelgebaseerde AI
Het maakt gebruik van een set van regels en logica om een probleem op te lossen of een beslissing te nemen. Regelgebaseerde AI gebruikt men in chatbots, waarbij het systeem reageertop basis van een vooraf gedefinieerde set van vragen en antwoorden.

Machine learning
Dit is een technologie die het mogelijk maakt om te leren van gegevens. Machine learning is terug te zien in toepassingen zoals beeld- en spraakherkenning, fraude-detectie, personalisatie en aanbevelingssystemen.

Deep learning
Dit is een subveld van machine learning dat gebruik maakt van complexe neurale netwerken om zeer grote en complexe datasets te analyseren en te leren van patronen. Deep learning zie je terug in toepassingen als gezichtsherkenning, automatische vertaling en spraakherkenning.

Natural Language Processing (NLP)
Dit is een tak van AI die zich richt op de interactie tussen computers en menselijke talen, zoals het begrijpen van spraak en tekst. De toepassing van NLP zie je veel terug in chatbots, spraakherkenning en automatische vertaling.

Computer Vision
Dit richt zich op het begrijpen en interpreteren van visuele informatie, zoals beelden en video’s. Computer Vision is toegepast in beeldherkenning, zelfrijdende auto’s en beveiligingscamera’s.

Robotics
Robotica richt zich op de ontwikkeling van robots die in staat zijn om taken uit te voeren zonder menselijke tussenkomst. Het een opkomende technologie in de industrie, bijvoorbeeld bij het assembleren van auto’s en het sorteren van pakketten.

AI wordt steeds meer geïntegreerd in ons dagelijks leven en zal naar verwachting een belangrijke rol spelen bij het transformeren van bedrijven en samenlevingen.

Hoe worden algoritmen getraind en geoptimaliseerd?

Algoritmen voeden zich door middel van machine learning en deep learning, een proces dat grote hoeveelheden gegevens vereist. Ze identificeren patronen en trends en leren om voorspellingen te doen en beslissingen te nemen. Het proces van het trainen van AI-algoritmen bestaat uit verschillende stappen:

Stap 1: Data preprocessing

Het voorbereiden en bewerken van de gegevens om de kwaliteit en bruikbaarheid te verbeteren. Dit omvat het opschonen en filteren van de gegevens, het identificeren van ontbrekende waarden en het omzetten van de gegevens in een geschikt formaat voor gebruik door de algoritmen.

Stap 2: Model selectie

Het kiezen van het juiste model of de juiste algoritmen om de gegevens te analyseren. Er zijn verschillende soorten modellen beschikbaar, zoals:

• Neuraal netwerk: Dit model is geïnspireerd op de werking van de hersenen. Het bestaat uit lagen van gegevensverwerkingseenheden (neuronen) die onderling zijn verbonden en te trainen zijn om patronen te herkennen en beslissingen te nemen op basis van inputgegevens.
• Beslisboom: Dit is een hiërarchische boomstructuur die men gebruikt om beslissingen te nemen op basis van verschillende criteria. Je ziet het veel bij classificatieproblemen waarbij er verschillende mogelijke uitkomsten zijn.
• K-nearest neighbors: Dit model gebruikt men voor patroonherkenning bij classificatieproblemen. Het werkt door te kijken naar de dichtstbijzijnde buren van een nieuw datapunt en te voorspellen tot welke klasse het datapunt waarschijnlijk behoort op basis van de meest voorkomende klasse onder deze buren.
• Support Vector Machine (SVM): Dit model gebruikt men voor classificatieproblemen. Het werkt door het vinden van de hyperplane in een n-dimensionale ruimte die de datapunten op de meest effectieve manier scheidt in verschillende klassen.
• Random Forest: Dit is een ensemble van beslisbomen die samenwerken om voorspellingen te doen over een bepaalde dataset. Het model werkt door het maken van verschillende beslisbomen en het combineren van hun voorspellingen om tot een meer accurate voorspelling te komen.
• Lineaire regressie: Dit model gebruikt men voor voorspellingen van continue variabelen op basis van inputgegevens. Het werkt door het zoeken naar de beste rechte lijn die past bij de data, zodat deze te gebruiken zijn om voorspellingen te doen over toekomstige waarden.

Stap 3: Training

Het voeden van de gegevens aan het gekozen model, zodat het in staat is te leren van patronen en trends. Het model wordt getraind op een deel van de gegevens en geëvalueerd op een ander deel om de nauwkeurigheid van het model te meten.

Stap 4: Validatie en testen

Het testen van het getrainde model op nieuwe gegevens om te zien hoe goed het presteert. Dit doet men om te bepalen of het model te gebruiken is voor de beoogde toepassing.

Door het continue trainen en optimaliseren van de algoritmen zijn bedrijven in staat betere beslissingen nemen, processen te automatiseren en nieuwe kansen te ontdekken.

Wat zijn de voordelen van AI?

• Efficiëntie: Het voert taken uit die normaal gesproken veel tijd en moeite zouden kosten voor menselijke operators. Dit leidt tot een verhoging van de efficiëntie van processen.
• Nauwkeurigheid: Ze zijn geprogrammeerd om patronen te herkennen en te leren van gegevens. Hierdoor zijn ze in staat om nauwkeurige voorspellingen te doen en beslissingen te nemen op basis van data.
• Veiligheid: Zet het in om risicovolle taken uit te voeren, zoals het inspecteren van gevaarlijke machines of het uitvoeren van gevaarlijke taken op afstand. Dit beschermt menselijke operators tegen potentieel gevaarlijke omgevingen.
• Schaalbaarheid: Het is in te zetten om complexe taken uit te voeren op grote schaal. Hierdoor zijn bedrijven in staat te groeien en uit te breiden zonder extra personeel in te huren.
• Kostenbesparingen: Het helpt om de kosten te verlagen door het optimaliseren van processen en het voorkomen van downtime. Hierdoor zijn bedrijven in staat efficiënter te werken en meer winst te maken.
• Personalisatie: Ontdek de individuele voorkeuren van klanten en biedt gepersonaliseerde producten en diensten aan. Dit leidt tot een hogere klanttevredenheid en loyaliteit.
• Innovatie: Het maakt het mogelijk om nieuwe producten en diensten te ontwikkelen die anders niet mogelijk zouden zijn geweest. Hierdoor zijn bedrijven in staat hun concurrentievoordeel te behouden en te vergroten.

Wat zijn de ethische en sociale implicaties van kunstmatige intelligentie?

Deze technologieën bieden enorme voordelen. Echter zijn er ook belangrijke ethische en sociale implicaties om rekening mee te houden bij het ontwikkelen en implementeren van AI-technologieën:

• Bias: De gebruikte gegevens om het algoritmen mee te trainen bevatten mogelijk onbedoeld bias. Wanneer dit het geval is, resulteert dit in een vooringenomenheid van de output van het algoritme.
• Privacy: Deze technologieën vereisen vaak grote hoeveelheden gegevens om te functioneren. Dit verhoogt het risico op het schenden van de privacy van individuen als gegevensverzameling gebeurt zonder hun toestemming. Of gegevens die niet openbaar hadden mogen komen, per ongeluk toch onthuld zijn.
• Werkgelegenheid: Het vermindert de behoefte aan menselijke arbeid door taken te automatiseren. Hoewel dit leidt tot meer efficiëntie, leidt het ook tot banenverlies en een vermindering van de vraag naar bepaalde vaardigheden.
• Autonomie en verantwoordelijkheid: Het is mogelijk voor deze technologieën om autonome beslissingen te nemen zonder menselijke tussenkomst. Dit leidt tot vragen over wie verantwoordelijk is voor de beslissingen die AI neemt en hoe men deze verantwoordelijkheid afdwingt.
• Veiligheid en beveiliging: Deze technologieën zijn kwetsbaar voor hacking en misbruik. Dat leidt tot schade aan eigendommen of zelfs letsel of schade aan mensen.

Welke uitdagingen komen om de hoek kijken bij AI-technologieën?

Er zijn verschillende uitdagingen bij het ontwikkelen van AI-technologieën. Zo zijn AI-systemen afhankelijk van de kwaliteit van de data die ze gebruiken voor training en optimalisatie. Het verzamelen, labelen en verwerken van grote hoeveelheden data is mogelijk een uitdaging, vooral als de data van slechte kwaliteit is of vooroordelen bevat.

Veel AI-algoritmen zijn complex en moeilijk te begrijpen, waardoor het moeilijk is om hun beslissingen te interpreteren en te vertrouwen op hun uitkomsten. Dit is problematisch als deze beslissingen belangrijke gevolgen hebben, bijvoorbeeld in de gezondheidszorg of het rechtssysteem.

AI-technologieën hebben ingrijpende gevolgen voor individuen en de samenleving als geheel, en daarom is het belangrijk om de ethische implicaties van deze technologieën zorgvuldig te overwegen. Bijvoorbeeld, hoe zorgen we ervoor dat AI-systemen niet discrimineren op basis van ras of gender en wie is er verantwoordelijk als er iets misgaat?

De snelle ontwikkeling van AI-technologieën heeft geleid tot een groeiend debat over de noodzaak van regelgeving. Hoewel sommige landen al richtlijnen hebben opgesteld voor de ontwikkeling en het gebruik van AI, zijn er nog geen wereldwijde normen vastgesteld.

AI-technologieën vereisen een multidisciplinaire aanpak en samenwerking tussen verschillende sectoren, waaronder wetenschap, technologie, ethiek en beleid. Het is ook belangrijk om het publiek te informeren en onderwijzen over de mogelijkheden en beperkingen van AI-technologieën, om misvattingen te verminderen en vertrouwen te vergroten.

Hoe beïnvloedt AI de toekomst van industriële automatisering?

AI heeft de potentie om de toekomst van industriële automatisering ingrijpend te veranderen en te verbeteren. Zo helpt kunstmatige intelligentie bij het optimaliseren van productieprocessen, het voorspellen van storingen en het verbeteren van onderhoudsplanningen. Dit leidt tot een hogere efficiëntie, minder downtime en lagere kosten.

Identificeer en verminder risico’s op de werkvloer, door sensoren te monitoren en afwijkingen te detecteren. Dit helpt om ongevallen te voorkomen en de veiligheid van werknemers te verbeteren. Of verbeter de kwaliteit van producten door productieprocessen te monitoren en defecten te detecteren. Dit leidt tot een hogere klanttevredenheid en minder afval.

Gebruik kunstmatige intelligentie om productieprocessen te optimaliseren voor verschillende producten. Dit zorgt voor meer flexibiliteit en aanpassingsvermogen. Bijvoorbeeld slimme robots die zo te programmeren zijn dat ze verschillende taken uitvoeren.

Kortom, AI heeft de potentie om de productiviteit, efficiëntie, veiligheid en kwaliteit van industriële automatisering te verbeteren, wat leidt tot een meer duurzame en winstgevende productie.

AI en Ignition

Ignition is een softwareplatform voor industriële automatisering voor het verzamelen en analyseren van gegevens, visualisatie van processen, het aansturen van apparatuur en het automatiseren van workflows. Ignition is ook te gebruiken in combinatie met AI-technologieën om de prestaties van industriële processen te verbeteren. Hieronder volgen enkele voorbeelden van hoe AI kan worden geïntegreerd met Ignition:

• Predictive maintenance: Verzamel en analyseer gegevens uit machines en apparatuur om voorspellingen te doen over wanneer onderhoud nodig is. Plan op basis van deze voorspellingen het onderhoud efficiënter in en minimaliseer stilstandtijden.
• Kwaliteitscontrole: Gebruik beeldherkenningstechnologieën om afwijkingen in het productieproces te detecteren. Dit helpt bij het voorkomen van productieproblemen en het verbeteren van de kwaliteit van de geproduceerde goederen.
• Procesoptimalisatie: Gebruik de verzamelde gegevens uit sensoren en andere apparatuur om processen te optimaliseren. Bijvoorbeeld om patronen te herkennen in gegevens en voorspellingen te doen over hoe je de processen verbetert of de efficiëntie verhoogt.
• Machine learning: Gebruik Ignition om gegevens te verzamelen en op te slaan voor machine learning-algoritmen te trainen. Pas de algoritmen vervolgens toe om complexe problemen op te lossen en voorspellingen te doen over toekomstige gebeurtenissen.

Zie wat je allemaal kan doen met Ignition

Ga zelf op ontdekkingstocht in dit online demo project waarin de meeste functies van het Ignition platform verwerkt zijn, zoals: realtime status & controle, historische trending, rapportage, alarming, beveiliging en meer. 

• Je hoeft niks te downloaden om toegang te krijgen tot de demo
• Pas waardes aan en zie het realtime veranderen
• Inclusief meerdere demo applicaties voor verschillende branches, waaronder automotive, food, water, olie en gas en gebouwbeheersysteem

Of start met het bouwen van jouw eigen Ignition applicatie

Andere kennisbank artikelen

» PLC
» SCADA
» Webbased
» MES
» IIoT
» […]