«Загрязненные» данные тормозят внедрение алгоритмов ИИ в промышленности
Одним из главных барьеров на пути адаптации технологий «Индустрии 4.0» промышленными компаниями является недостаток или низкое качество данных, рассказал «Профилю» директор по развитию бизнеса компании «Цифра» Александр Смоленский.
Нейросети обучаются на базе собранных данных, но сегодня на многих предприятиях эта база либо слишком мала, либо нерепрезентативна (съемка в условиях плохой видимости, некорректная работа устройств – «загрязненные» данные дают ошибочные ориентиры), либо неправильно используется, говорит эксперт.
Периодически как на российском, так и на мировом уровне провозглашается цель создать единый фонд промышленных данных – чтобы, обмениваясь ими, промышленники помогли друг другу быстрее перейти на автономные системы. Однако Смоленский считает эту идею альтруистической.
«Никто не готов выносить данные за периметр предприятия, ведь это конкурентная ценность, – уверен он. – Представьте: корейские и российские металлурги делят рынок, стараясь как можно быстрее исполнять заказы. Если одна компания узнает, что у конкурента производство некой детали занимает неделю, то предложит заказчику поставить ее за пять дней и, разумеется, выиграет тендер».
Подробнее читайте в материале «Пролетарии всех стран, оцифруйтесь!» на profile.ru.
Подписывайтесь на PROFILE.RU в Яндекс.Новости или в Яндекс.Дзен. Все важные новости — в telegram-канале «PROFILE-NEWS».
