Artificial Intelligence & Intelligent algorithms

Artificial intelligence

Artificial Intelligence (AI) is een tak van de computerwetenschappen die zich bezighoudt met het creëren van systemen en machines die taken kunnen uitvoeren waarvoor doorgaans menselijke intelligentie nodig is, zoals visuele perceptie, spraakherkenning, besluitvorming en taalvertaling. AI-systemen kunnen leren van data, zich aanpassen aan nieuwe input en taken autonoom uitvoeren. Er zijn verschillende soorten AI, waaronder beperkte AI, die is ontworpen voor een specifieke taak, en algemene AI, die tot doel heeft de menselijke intelligentie na te bootsen voor een breed scala aan taken.

Intelligent algorithms

Een Intelligent algortihm is een stappenplan bestaande uit een set regels en formules in een bepaalde volgorde om tot een oplossing te komen voor een probleemstelling. Wij gebruiken algoritmen o.a. voor het berekenen van emissie uitstoot van fabrieken, bepalen van sluitingstijden van veiligheidskleppen, vast leggen van batches, operations en fases (baken van een brood bestaat uit inwegen, mixen, rijzen, bakken), valideren van ruwe data en het totaliseren van actuele waarden tot dag, maand, jaar totalen.

Kunstmatige intelligentie in de praktijk

Kunstmatige intelligentie (AI) is een tak van de computerwetenschappen die zich bezighoudt met het creëren van systemen en machines die taken kunnen uitvoeren waarvoor doorgaans menselijke intelligentie nodig is, zoals visuele perceptie, spraakherkenning, besluitvorming en taalvertaling. AI-systemen kunnen leren van data, zich aanpassen aan nieuwe input en taken autonoom uitvoeren. Er zijn verschillende soorten AI, waaronder beperkte AI, die is ontworpen voor een specifieke taak, en algemene AI, die tot doel heeft de menselijke intelligentie na te bootsen voor een breed scala aan taken.

Bij kunstmatige intelligentie (AI) zijn er verschillende belangrijke componenten en methodes die vaak worden gebruikt:

1. Machine Learning: Dit is een subset van AI waarbij machines worden getraind om van gegevens te leren en beslissingen of voorspellingen te doen zonder dat ze expliciet zijn geprogrammeerd. Het omvat technieken zoals leren onder toezicht, leren zonder toezicht en versterkend leren.

2. Natural Language Processing (NLP): NLP richt zich op de interactie tussen computers en mensen via natuurlijke taal. Het omvat taken zoals taalvertaling, sentimentanalyse en spraakherkenning.

3. Computer Vision: Dit gebied van AI houdt zich bezig met het mogelijk maken van computers om de visuele wereld te interpreteren en te begrijpen door middel van digitale afbeeldingen, video's en deep learning-modellen.

4. Neural Networks: Neurale netwerken zijn een belangrijk onderdeel van deep learning, een subset van machine learning die algoritmen gebruikt die zijn geïnspireerd op de structuur van het menselijk brein om patronen in gegevens te herkennen.

5. Robotics: AI-aangedreven robots zijn ontworpen om taken uit te voeren of te communiceren met de fysieke wereld, waarbij ze vaak gebruik maken van sensorgegevens en machine learning-algoritmen om beslissingen te nemen.

6. Expert Systems: Dit zijn AI-systemen die het besluitvormingsvermogen van een menselijke expert in een specifiek domein nabootsen, vaak met behulp van regels en logica.

Dit zijn slechts enkele componenten van AI, en het vakgebied evolueert voortdurend en er worden nieuwe technieken en benaderingen ontwikkeld. Door AI te combineren met algoritmen in AVEVA PI Asset Framework, ontstaat een krachtige synergie die de efficiëntie en effectiviteit van industriële processen verder verbetert.