Премия NSF CAREER продвигает работу британских исследователей по интеграции искусственного интеллекта в производство

ЛЕКСИНГТОН, Кентукки (7 августа 2023 г.) —Пока отраслевые эксперты борются с волнениями и опасениями, связанными с использованием искусственного интеллекта (ИИ), один исследователь из Университета Кентукки изучает его потенциальную интеграцию в производство с помощью премии Национального научного фонда (NSF) за развитие ранней карьеры (CAREER) факультета.

Пэн «Эдвард» Ван, доктор философии, является научным сотрудником факультета Робли Д. Эванса и доцентом, работающим по совместительству на кафедрах электротехники и вычислительной техники, а также на факультетах машиностроения и аэрокосмической техники в британском инженерном колледже Стэнли и Карен Пигман. Поступил в университет в 2019 году.

«В центре внимания моей премии NSF CAREER Award будет разработка первой крупномасштабной обобщаемой модели машинного обучения, специально адаптированной для производственных приложений, таких как сварка. Мы стремимся разработать революционное решение для машинного обучения на базе искусственного интеллекта, которое можно сравнить с производственным аналогом ChatGPT», — сказал Ван.

ChatGPT — это языковая модель искусственного интеллекта, которая обрабатывает язык для генерации соответствующих ответов, но имеет свои ограничения, в том числе неспособность обрабатывать производственные данные на основе изображений.

NSF поддержит Вана 567 930 долларов в течение пяти лет на его исследования в области искусственного интеллекта и машинного обучения (ML), где он будет использовать реальные производственные данные для разработки системы, которая может широко применяться к производственным системам для повышения автономности, эффективности производства и т. д. контроль качества и устойчивость.

Эта награда является одной из «самых престижных наград в поддержку раннего карьерного роста преподавателей и ученых, которые наиболее эффективно интегрируют образование и исследования в контексте миссии своей организации», согласно веб-сайту NSF.

«Я уже несколько лет работаю в области искусственного интеллекта и машинного обучения, разрабатывая решения, специально предназначенные для производственных приложений», — сказал Ван. «Однако я обратил внимание на то, что большинство решений AI/ML в настоящее время разрабатываются в контролируемых лабораторных условиях. Существуют значительные расхождения между данными, полученными в лабораториях, и реальными производственными данными, полученными на заводах-изготовителях».

Несоответствия в данных заметны в таких областях, как разнообразие данных, качество и маркировка. Для таких исследователей, как Ван, это мешает применять решения AI/ML в практических производственных условиях.

В течение следующих пяти лет Ван и его команда будут работать над решением этих проблем и устранением разрыва между исследованиями искусственного интеллекта и машинного обучения в контролируемых средах и реальными производственными предприятиями. Решающее значение для этой работы имеет доступ к сложным данным о реальных производственных предприятиях.

«Я думаю, все люди, работающие в области искусственного интеллекта и машинного обучения, знают, что правда в том, что если у вас нет данных, у вас нет ничего для разработки успешной модели», — сказал Ван.

Исследовательская группа сотрудничает с отраслевыми компаниями General Motors (GM) и General Electric (GE), чтобы предоставить данные, необходимые для этой работы. GM поделилась данными своей сварочной установки и лабораторных данных, которые служат необходимой основой для проекта Ванга.

«Сотрудничество с GM и GE не только предоставляет нам бесценные ресурсы, но также дает нам возможность протестировать и усовершенствовать наши модели искусственного интеллекта и машинного обучения в реальных производственных условиях», — сказал Ван. «Тесно сотрудничая с этими лидерами отрасли, мы можем гарантировать, что наши решения будут надежными, практичными и соответствующими потребностям производственного сектора».

В рамках этой работы Ван также будет сотрудничать с Ассоциацией производителей Кентукки (KAM), чтобы делиться знаниями и предоставлять рекомендации малым и средним производителям по переходу от традиционных производственных методов к интеллектуальной производственной модели, которая может удовлетворить их уникальные потребности.

Этот проект, финансируемый NSF, также позволит наладить партнерство с Центром математических наук и технологий (MSTC) в средней школе Пола Лоуренса Данбара в Лексингтоне. До четырех студентов будут иметь возможность работать над специально разработанным исследовательским проектом, например, по использованию или разработке интеллектуального модуля роботизированной сварки для проектирования механических деталей с конкретными характеристиками.