Dostosuj preferencje dotyczące zgody

Używamy plików cookie, aby pomóc użytkownikom w sprawnej nawigacji i wykonywaniu określonych funkcji. Szczegółowe informacje na temat wszystkich plików cookie odpowiadających poszczególnym kategoriom zgody znajdują się poniżej.

Pliki cookie sklasyfikowane jako „niezbędne” są przechowywane w przeglądarce użytkownika, ponieważ są niezbędne do włączenia podstawowych funkcji witryny.... 

Zawsze aktywne

Niezbędne pliki cookie mają kluczowe znaczenie dla podstawowych funkcji witryny i witryna nie będzie działać w zamierzony sposób bez nich.Te pliki cookie nie przechowują żadnych danych umożliwiających identyfikację osoby.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Funkcjonalne pliki cookie pomagają wykonywać pewne funkcje, takie jak udostępnianie zawartości witryny na platformach mediów społecznościowych, zbieranie informacji zwrotnych i inne funkcje stron trzecich.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Analityczne pliki cookie służą do zrozumienia, w jaki sposób użytkownicy wchodzą w interakcję z witryną. Te pliki cookie pomagają dostarczać informacje o metrykach liczby odwiedzających, współczynniku odrzuceń, źródle ruchu itp.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Wydajnościowe pliki cookie służą do zrozumienia i analizy kluczowych wskaźników wydajności witryny, co pomaga zapewnić lepsze wrażenia użytkownika dla odwiedzających.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Reklamowe pliki cookie służą do dostarczania użytkownikom spersonalizowanych reklam w oparciu o strony, które odwiedzili wcześniej, oraz do analizowania skuteczności kampanii reklamowej.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Podczas gdy pracownicy odchodzą na emeryturę, Hitachi szkoli sztuczną inteligencję do zapamiętywania ich eksperckich umiejętności

Hitachi opracowuje system sztucznej inteligencji, którego zadaniem jest zapamiętywanie umiejętności pracowników odchodzących na emeryturę, aby mógł on szkolić nowych pracowników.

Jak informuje Nikkei Asia, japońska firma planuje wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję do uczenia się, a następnie przekazywania „umiejętności eksperckich” wymaganych do szeregu prac konserwacyjnych i produkcyjnych wykonywanych przez jej pracowników. Prace te obejmują różne branże, w tym koleje, elektrownie oraz cały szereg zakładów produkcyjnych i przetwórczych.

Przez umiejętności eksperckie Hitachi rozumie umiejętności, które trudno opisać w podręczniku, takie jak zauważanie drobnych nieprawidłowości w dźwięku, zapachu lub temperaturze maszyn. Innymi słowy, sytuacje, które mogą prowadzić do wypadku lub poważnej awarii i możliwość odpowiedniej reakcji, zanim staną się poważne.

Przedstawiciel Hitachi’s Advanced AI Innovation Center wyjaśnił, że celem jest „umożliwienie pracownikom doświadczenia wcześniejszych awarii i zauważenia ich w symulowany sposób, aby know-how mogło zostać przekazane następnemu pokoleniu”.

Rozwiązanie Hitachi do nauczania takich umiejętności polega na wyświetlaniu obrazów w pomieszczeniu w celu odtworzenia różnych środowisk pracy. Mogą to być tory kolejowe, pomieszczenie kontrolne elektrowni jądrowej, linia produkcyjna lub zakład obróbki metalu. Następnie sztuczna inteligencja wyświetla na obrazach odpowiednie usterki (dym, migające światła, zawał), aby zasymulować problem, a uczestnicy szkolenia mają za zadanie go rozwiązać. Ten sam system będzie również dostępny do użytku z goglami wirtualnej rzeczywistości.

Oprócz tego rodzaju szkoleń, opracowywana jest kolejna sztuczna inteligencja działająca w czasie rzeczywistym, która ma pomóc pracownikom w rozwiązywaniu pojawiających się problemów. Można to porównać do ChatGPT, ale dla bardzo specyficznych sytuacji w pracy Hitachi. Na przykład, jeśli światło miga w elektrowni, pracownik może poprosić sztuczną inteligencję o pomoc w określeniu przyczyny i odpowiednich działań, które należy podjąć, aby ją rozwiązać.

Coraz więcej firm korzysta ze sztucznej inteligencji, aby pomóc w rozwiązywaniu problemów. Oprócz chatbotów, sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do podsumowywania recenzji produktów, mapowania przyjaznych dla środowiska tras lotów, obniżania kosztów tworzenia filmów i obserwowania naszych zakupów, aby sugerować lepsze produkty.