Hoe AI de geboorte van nieuwe technologieën bevordert | AI in business #80

Hoe kan kunstmatige intelligentie bijdragen aan de creatie van nieuwe technologieën?

Kunstmatige intelligentie is niet alleen een fascinerende nieuwe technologie, maar ook een krachtig hulpmiddel voor het creëren van innovatieve technologische oplossingen. Hoe kan AI hieraan bijdragen?

1. Nieuwe ideeën en concepten genereren. AI helpt bij het uitvinden van geheel nieuwe technologieën en prototypes van apparaten. Kunstmatige intelligentie kan feiten en concepten op een onconventionele manier combineren, waardoor oplossingen worden gevonden die de menselijke geest kunnen ontglippen.
2. Prototypes testen en verbeteren. Dankzij computersimulaties is het mogelijk om snel en goedkoop de functionaliteit van een prototype te testen, zonder tijd en geld te verspillen aan het bouwen van fysieke modellen. AI maakt ook het modelleren van verschillende gebruiksscenario’s mogelijk en optimaliseert het project voor specifieke doelen.
3. De productieprocessen ondersteunen. Intelligente systemen kunnen productiedata in real-time analyseren, afwijkingen detecteren en wijzigingen in processen voorstellen, wat zorgt voor een hogere efficiëntie, lagere faalkansen en betere kwaliteitscontrole.
4. Het beheer van technologie verbeteren. AI vergemakkelijkt het monitoren van technologische systemen, het diagnosticeren en oplossen van problemen zonder menselijke tussenkomst. Dit bespaart tijd en middelen, en de nieuwe technologie werkt efficiënter.

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

AI-programmering: GitHub Copilot

Een van de meest interessante voorbeelden van het gebruik van AI om programmeurs te ondersteunen is GitHub Copilot (https://github.com/features/copilot). Het is een tool gebaseerd op geavanceerde taalmodellen die “samen met mensen codeert”.

Maar hoe werkt GitHub Copilot? Copilot analyseert de code die door de programmeur is geschreven en gebruikt deze als referentie. Dit stelt het in staat om voor te stellen wat er in de volgende regels van het programma zou moeten staan. Het is in staat om:

• uitdrukkingen en zelfs hele functies voor te stellen,
• code voor algoritmen te genereren op basis van alleen de beschrijving,
• documentatie te creëren op basis van de code zelf,
• code uit te leggen,
• correcties voor te stellen,
• deel te nemen aan complexe discussies met de programmeur,
• en nog veel meer, allemaal in tientallen populaire programmeertalen.

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

Alles wat een ontwikkelaar hoeft te doen, is beginnen met het schrijven van een codefragment, en GitHub Copilot zal een complete voorstel doen, gebaseerd op de analyse van miljoenen openbare repositories en een diep begrip van de semantiek van programmeertalen.

De belangrijkste voordelen voor programmeurs zijn onder andere:

• het versnellen van het werk met tot 55%,
• verhoogde productiviteit en tevredenheid dankzij snel opkomende, effectieve oplossingen,
• minder frustratie bij het creëren van repetitieve code,
• sneller probleemoplossend vermogen.

Cloud nieuwe technologieën: innovaties van Microsoft

Microsoft heeft innovatieve toepassingen van natuurlijke taalmodellen ontwikkeld om een veelvoorkomende uitdaging voor veel cloudgebruikende bedrijven aan te pakken – problemen met het beheren van zo’n complexe infrastructuur en snel reageren op storingen.

Hoe is dit bereikt? Microsoft-specialisten hebben de mogelijkheden van taalmodellen benut om incidentbeschrijvingen en logboeken te analyseren. Op basis hiervan kunnen de modellen de meest waarschijnlijke oorzaken van problemen en optimale oplossingen voorstellen.

Belangrijk is dat hoe meer data aan kunstmatige intelligentie wordt gevoed, hoe nauwkeuriger het wordt in het detecteren en classificeren van nieuwe fouten, wat resulteert in snellere responstijden en verminderde verliezen door cloudonderbrekingen.

Het gebruik van AI in automatisch cloudincidentbeheer biedt een kans voor:

• snellere diagnose van de oorzaken van storingen – AI analyseert data sneller dan een mens,
• geautomatiseerde reparaties – door kunstmatige intelligentie gegenereerde oplossingen elimineren de noodzaak voor menselijke tussenkomst,
• minder downtime en betere operationele continuïteit – snellere reacties verminderen verliezen voor bedrijven die nieuwe cloudtechnologieën gebruiken.

Dit is nog maar het begin van het gebruik van AI in nieuwe cloudcomputingtechnologieën. Misschien zullen binnenkort de meeste administratieve processen en technische ondersteuning geautomatiseerd worden.

Siemens: software testen met AI

Siemens-specialisten hebben de mogelijkheden van machine learning benut om een zeer tijdrovend aspect van softwareontwikkeling te automatiseren – testen.

Ze hebben een systeem van nieuwe technologieën ontwikkeld dat, op basis van gegevens van eerdere tests en codeversies, de resultaten van nieuwe tests met 78% nauwkeurigheid kan voorspellen.

Wat levert dit in de praktijk op? Het belangrijkste aspect is snellere feedback voor ontwikkelaars. Ontwikkelaars ontvangen bijna onmiddellijk voorlopige suggesties over testresultaten, zonder te wachten op de daadwerkelijke voltooiing van tests, die in grote projecten uren of dagen kunnen duren.

Dit maakt een snellere identificatie en eliminatie van fouten mogelijk, zonder tijd te verspillen aan contextwisseling en het herinneren van details van eerder geschreven code.

Het tweede belangrijke aspect is de optimalisatie van de testvolgorde. Voorspellingen over hun resultaten maken het mogelijk om de optimale volgorde voor het uitvoeren van individuele tests te bepalen om potentiële fouten zo snel mogelijk tegen te komen.

Dit bespaart rekenkracht die nodig is om een volledige set tests uit te voeren. In studies werd zelfs een vermindering van 10% van de totale testtijd waargenomen.

Samenvatting: nieuwe AI-technologieën

Kunstmatige intelligentie drijft technologische vooruitgang op vele manieren. Het genereert voornamelijk:

• nieuwe ideeën en apparaatconcepten door feiten op onconventionele manieren te combineren,
• versnelt snelle en kosteneffectieve prototyping, evenals het versnellen van het testproces van oplossingen,
• optimaliseert ontwerp- en productieprocessen,
• automatiseert het monitoren en onderhouden van systemen,
• versnelt het werk van programmeurs,
• helpt bij het diagnosticeren van technische problemen, en
• automatiseert softwaretesten.

Misschien zullen binnenkort de meeste baanbrekende uitvindingen ontstaan met de ondersteuning van kunstmatige intelligentie. Daarom is het de moeite waard om op de hoogte te blijven van deze fascinerende veranderingen en continu te leren om nieuwe technologieën in uw werk te benutten.

Als je onze inhoud leuk vindt, sluit je dan aan bij onze drukke bijengemeenschap op Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.