Hur AI främjar födelsen av nya teknologier | AI i affärer #80

Hur kan artificiell intelligens bidra till skapandet av ny teknik?

Artificiell intelligens är inte bara en fascinerande ny teknik utan också ett kraftfullt verktyg för att skapa innovativa teknologiska lösningar. Hur kan AI bidra till detta?

1. Generera nya idéer och koncept. AI hjälper till att uppfinna helt ny teknik och prototyper av enheter. Artificiell intelligens kan kombinera fakta och koncept på ett okonventionellt sätt och hitta lösningar som kan undgå den mänskliga hjärnan.
2. Testa och förbättra prototyper. Tack vare datorsimuleringar är det möjligt att snabbt och kostnadseffektivt testa funktionaliteten hos en prototyp, utan att slösa tid och pengar på att bygga fysiska modeller. AI möjliggör också modellering av olika användningsscenarier och optimering av projektet för specifika mål.
3. Stödja produktionsprocessen. Intelligenta system kan analysera produktionsdata i realtid, upptäcka avvikelser och föreslå modifieringar av processer, vilket säkerställer högre effektivitet, lägre felprocent och bättre kvalitetskontroll.
4. Förbättra teknikhantering. AI underlättar övervakning av teknologiska system, diagnostisering och lösning av problem utan mänsklig intervention. Detta sparar tid och resurser, och den nya teknologin fungerar mer effektivt.

Källa: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

AI-programmering: GitHub Copilot

Ett av de mest intressanta exemplen på att använda AI för att assistera programmerare är GitHub Copilot (https://github.com/features/copilot). Det är ett verktyg baserat på avancerade språkmodeller som “kodar i samarbete” med människor.

Men hur fungerar GitHub Copilot? Copilot analyserar koden som skrivs av programmeraren och använder den som referens. Detta gör att den kan föreslå vad som bör finnas i nästa rader av programmet. Den är kapabel att:

• föreslå uttryck och till och med hela funktioner,
• generera kod för algoritmer baserat enbart på beskrivningen,
• skapa dokumentation baserat på koden själv,
• förklara kod,
• föreslå korrigeringar,
• delta i komplexa diskussioner med programmeraren,
• och mycket mer, allt på dussintals populära programmeringsspråk.

Källa: Github (https://github.com/features/copilot)

Allt en utvecklare behöver göra är att börja skriva en kodsnutt, och GitHub Copilot kommer att föreslå ett komplett förslag, baserat på analysen av miljontals offentliga arkiv och en djup förståelse av programmeringsspråkens semantik.

De främsta fördelarna för programmerare inkluderar:

• snabbare arbete med upp till 55%,
• ökat produktivitet och tillfredsställelse tack vare snabbt framväxande, effektiva lösningar,
• mindre frustration vid skapandet av repetitiv kod,
• snabbare problemlösning.

Molnteknologier: innovationer från Microsoft

Microsoft har utvecklat innovativa tillämpningar av naturliga språkmodeller för att hantera en vanlig utmaning för många företag som använder moln – frågor relaterade till att hantera sådan komplex infrastruktur och snabbt svara på fel.

Hur uppnåddes detta? Microsoft-specialister utnyttjade språkmodellernas kapabiliteter för att analysera incidentbeskrivningar och loggar. Baserat på detta kan modellerna föreslå de mest sannolika orsakerna till problem och optimala lösningar.

Viktigt är att ju mer data som matas in i artificiell intelligens, desto mer exakt blir den på att upptäcka och klassificera nya fel, vilket resulterar i snabbare svarstider och minskade förluster på grund av molnstörningar.

Att använda AI i automatisk hantering av molnincidenter ger en möjlighet för:

• snabbare diagnos av orsakerna till fel – AI analyserar data snabbare än en människa,
• automatiserade reparationer – artificiellt intelligensgenererade lösningar eliminerar behovet av mänsklig intervention,
• mindre stillestånd och bättre driftskontinuitet – snabbare svar minskar förluster för företag som använder ny molnteknik.

Detta är bara början på att använda AI i nya molnteknologier. Snart, kanske, kan majoriteten av administrativa processer och teknisk support automatiseras.

Siemens: testning av programvara med AI

Siemens-specialister har utnyttjat maskininlärningskapabiliteter för att automatisera en mycket tidskrävande aspekt av programvaruutveckling – testning.

De utvecklade ett system av ny teknik som, baserat på data från tidigare tester och kodversioner, kan förutsäga resultaten av nya tester med 78% noggrannhet.

Vad ger detta i praktiken? Den viktigaste aspekten är snabbare feedback för utvecklarna. Utvecklarna får preliminära förslag angående testresultat nästan omedelbart, utan att behöva vänta på den faktiska slutförandet av tester, vilket i stora projekt kan ta timmar eller dagar.

Detta möjliggör snabbare identifiering och eliminering av fel, utan att slösa tid på kontextbyten och att minnas detaljer från tidigare skriven kod.

Den andra betydande aspekten är optimering av testordningen. Förutsägelser angående deras resultat möjliggör att bestämma den optimala sekvensen för att köra individuella tester för att så snabbt som möjligt stöta på potentiella fel.

Detta sparar beräkningsresurser som behövs för att utföra en fullständig uppsättning tester. I studier har till och med en 10% minskning av den totala testtiden observerats.

Sammanfattning: nya AI-teknologier

Artificiell intelligens driver teknologisk framsteg på många sätt. Den främst:

• genererar nya idéer och enhetskoncept genom att kombinera fakta på okonventionella sätt,
• underlättar snabb och kostnadseffektiv prototypframställning, samt påskyndar lösningstestningsprocessen,
• optimerar design- och produktionsprocesser,
• automatiserar övervakning och underhåll av system,
• snabbar upp programmerarnas arbete,
• hjälper till att diagnostisera tekniska problem, och
• automatiserar programvarutestning.

Kanske snart kommer majoriteten av banbrytande uppfinningar att uppstå med stöd av artificiell intelligens. Därför är det värt att hålla sig informerad om dessa fascinerande förändringar och kontinuerligt lära sig att utnyttja ny teknik i sitt arbete.

Om du gillar vårt innehåll, gå med i vår aktiva bina-gemenskap på Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.