Neurala通过成立子公司在欧洲建立新的人工智能软件业务

总部位于波士顿的人工智能软件公司 Neurala 最近宣布在意大利成立其欧洲子公司 Neurala Europe。随着人工智能和自动化越来越成为工业 4.0 计划的一部分. Neurala 首席执行官兼联合创始人 Max Versace 在接受 EEWeb 采访时表示，这一新阶段将通过将 AI 引入整个生产线，提供与行业更密切互动的机会。范思哲在这次机会中展现了他的快乐，他看到了回归本源的机会，并有机会在意大利和美国之间架起一座桥梁。工业4的开始。0 促使制造商通过实施新的解决方案变得更加开放以适应变化。范思哲强调了制造商如何意识到需要彻底改变质量检查和资源管理等流程以保持竞争力。

Neurala 的 Max Versace

人工智能和技能

在工业环境中实施人工智能的最大挑战之一是技能差距和成本。2020 年，欧盟委员会发布了第一份关于欧洲企业采用人工智能技术的定量概述。范思哲强调，该研究发现，企业采用 AI 的主要障碍之一是雇用具有适当技能的员工 (57%)，而略超过一半的受访者表示采用成本 (52%)。范思哲说：“人们的看法是，这将是困难和昂贵的——这将需要大量投资新设备和高昂的前期成本，并且需要花费太多时间和精力来启动和运行人工智能。” “长话短说：就投资回报率而言，这是不合理的。但这就是 Neurala 介入的地方。我们的产品为制造商提供了很大的优势：我们的VIA软件可以在各种硬件上运行，不需要昂贵的 GPU，而且非常易于使用，可以快速设置和训练。”

另一个需要考虑的挑战是需要大量的平衡数据。人工智能为设备提供了计算和数据分析能力，使其能够执行类似于人类所做的复杂“推理”。然而，这种智能不仅限于机器；它也适用于软件系统。从这个概念出发，机器人技术与机器学习或人工智能之间的边界出现了差异，其中主要组件是机器、软件和连接（云和大数据）。

范思哲补充说：“另一个挑战是需要大量的平衡数据。人工智能和深度学习都需要好的和坏的数据才能成功运行。以质量检查为例——需要不良数据，这样算法才能了解什么被认为是“不正确的”或“不良的”。当然，这对主要生产高质量产品的制造商来说是一个障碍。”

瓶盖检测

面向工业 4.0 的人工智能

制造业是一个非常传统的行业，但范思哲指出，2020 年改变了这一切：“在大流行的每个阶段，我们都看到了多重挑战——从供应链的重大中断和波动的需求到维持运营的需要。面对 Covid-19 感染。在这些挑战中，社交距离和封锁特别限制了工厂车间的人数，员工、系统集成商和客户难以进入工厂。2020 年，该行业深刻地意识到，传统的生产方式无法适应新的、更严格的大流行病的社会距离要求。

“其次是预算和成本问题，”他补充说。“制造商——就像任何企业一样——需要赚钱。但保持工厂正常运转并非易事。为了满足他们严格的预算，制造商正在寻求投资于提高效率和成本效益的产品。以质检为例。这是一项相对繁琐且耗时的任务，可以在正确的 AI 解决方案的帮助下实现自动化。如果利用得当，视觉 AI 软件可用于改善质量检查并最终降低行业的间接成本。”

范思哲指出，人工智能对每个人来说都是一个机会，不仅是工业运营商，也是整个自动化领域的机会。“在以前随机零星或百分比进行检查的情况下，制造商现在可以实现 100% 的检查率。例如，威盛等解决方案可用于自动识别生产线上的产品或包装缺陷。通过使生产设施能够及早发现缺陷，他们能够减少浪费和停机时间。威盛还解决了技能差距问题，因为它使以前没有使用过人工智能的制造商能够训练和使用视觉人工智能。威盛能够直接在工厂车间的现有硬件上运行，让那些不愿依赖互联网访问或云连接的工业自动化用户可以访问人工智能。”

当人工智能遇到物联网（也称为 AIoT）时，人工智能在增强人类工作者方面具有巨大的潜力。今天的制造车间和工业机器配备了数十个廉价传感器和摄像头，用于收集产品数据以及工业设备的基本诊断。范思哲说：“制造商有机会利用人类级别的人工智能从计算边缘的数据中提取可操作的见解，直接在工业机器内部。” “在这种情况下，人工智能通过了解给定机器的‘正常生产运行’是什么样的，与人类操作员协同工作。这使操作员可以管理多台机器并发现生产中的问题，在人工智能出现之前，这些问题需要大量的人工监督，否则会导致生产停工。”

人工智能的使用提供了无数的好处——这是不可否认的。对于企业来说，人工智能技术提供了自动化的礼物，它可以提高生产力和效率，从而增加利润和就业机会。同样，它通过自动化重复过程帮助人们更多地关注重要问题。这些和其他原因是公司越来越多地使用人工智能系统来增强其流程的原因。

审核编辑 黄昊宇