Nếu ở lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) tổng quát, châu Âu có phần tụt lại phía sau, thì trong mảng AI phục vụ công nghiệp, cơ hội lại khả quan hơn. Tập đoàn Siemens hiện đang bắt tay với nhiều doanh nghiệp chế tạo máy để thúc đẩy lĩnh vực này.

 

Trong cuộc đua phát triển AI công nghiệp tương lai, Siemens đã tìm được các đối tác trong ngành chế tạo máy châu Âu. Theo thông báo ngày 23/9 của tập đoàn có trụ sở tại Munich, liên minh dữ liệu mới thành lập quy tụ nhiều tên tuổi như các nhà sản xuất máy công cụ Grob, Trumpf, Chiron, Renishaw, Heller, phòng thí nghiệm máy công cụ của Đại học RWTH Aachen và Tập đoàn Voith. Trọng tâm của sự hợp tác này là chia sẻ dữ liệu máy móc đã được ẩn danh.

Ý tưởng cốt lõi của sự liên kết này là: AI càng hiệu quả khi được huấn luyện bằng dữ liệu có chất lượng và số lượng càng lớn. Siemens nhận thấy đây là một lợi thế cho doanh nghiệp châu Âu. Trong khi lục địa này còn tụt hậu so với Mỹ và Trung Quốc về AI tổng quát, thì ở mảng công nghiệp, vị thế lại khá vững chắc.

Giám đốc điều hành Siemens, Roland Busch, phát biểu: “Cùng với khách hàng và đối tác, hôm nay chúng tôi thực hiện một bước đi quan trọng để mở rộng quy mô AI công nghiệp. Tôi nhìn thấy cơ hội lớn cho kinh tế châu Âu với nền tảng công nghiệp mạnh mẽ của mình. Bằng cách đưa kho dữ liệu độc nhất của doanh nghiệp chúng ta vào phục vụ các mô hình AI tạo sinh, chúng ta có thể đạt tới những cấp độ năng suất hoàn toàn mới”.

Về lâu dài, liên minh dữ liệu này đặt mục tiêu thiết lập một tiêu chuẩn mở cho việc trao đổi dữ liệu máy móc. Một khác biệt quan trọng so với các mô hình AI tổng quát như ChatGPT là AI công nghiệp phải có độ tin cậy cao hơn nhiều, vì sai sót có thể dẫn đến hậu quả tốn kém hoặc nguy hiểm. Cách tiếp cận là huấn luyện AI bằng nguồn dữ liệu chính xác, đáng tin cậy từ thực tiễn công nghiệp.

Ông Busch nói: “Với liên minh này, chúng ta có thể phát triển các hệ thống AI hiểu được độ phức tạp trong phát triển và sản xuất, qua đó trở thành đối tác mạnh mẽ cho lực lượng lao động chuyên môn”.

Siemens lấy ví dụ ứng dụng cụ thể như xây dựng các chương trình cho máy móc, nhờ đó tiến độ nhanh hơn, tỷ lệ lỗi giảm, đồng thời lập trình viên bớt gánh nặng các nhiệm vụ cơ bản. Những lĩnh vực khác bao gồm bảo trì dự đoán dựa trên dữ liệu riêng của từng máy, quy trình sản xuất có khả năng tự điều chỉnh theo điều kiện thay đổi trong thời gian thực, cũng như nâng cao hiệu quả sử dụng năng lượng.