Сараптамалық AI-дан өнеркәсіптік мәселелерді шешуге дейін
LG EXAONE платформасын жай ғана жалпы мақсаттағы AI жүйесі ретінде емес, нақты ғылыми, өндірістік және бизнес мәселелерін шешуге арналған салалық мамандандырылған модельдер жиынтығы ретінде ұсынып отыр.
2026 жылғы LG AI Talk Concert іс-шарасында LG AI Research нақты өнеркәсіптік деректермен көп жылдық жұмыс барысында әзірленген қолданбаларды таныстырды. Негізгі назар практикалық енгізуге аударылды: тәжірибелер санын азайтуға, күрделі процестік деректерді түсіндіруге, инспекцияны жеделдетуге және дәстүрлі түрде жоғары білікті инженерлердің тәжірибесіне сүйенетін шешімдерді қолдауға.
Бұл бағыт өнеркәсіптік автоматтандыру үшін аса өзекті, өйткені зауыттардағы көптеген мәселелер автоматтандыру жабдықтарының жетіспеуінен туындамайды. Көбіне басты қиындық — көлемді әрі біркелкі емес процестік деректерді түсіндіру және сол ақпаратты басқару немесе инженерлік шешімдерге айналдыру қабілеті.
AI көмегімен дәрі-дәрмек әзірлеуді жеделдету
Ғылыми зерттеулер саласында LG AI Research компаниясы LG H&H-пен бірлесіп, шамамен 420 000 үміткер затты бағалап, шаш түсуіне қарсы тиімділігі бар Rhamsidil үміткерін бір күн ішінде анықтағанын хабарлады.
Мұндағы маңыз тек іріктеу жылдамдығында емес. AI зертханалық ресурстар жұмсалмай тұрып іздеу ауқымын тарылту арқылы қажет физикалық тәжірибелер санын азайта алады. Бұл есептеу талдауы мен физикалық тәжірибелердің бір-біріне үздіксіз ықпал ететін кері байланыс циклін қалыптастырады.
LG сонымен қатар D&D Pharmatech компаниясымен жаңа буын ішілетін пептидтік дәрілерді әзірлеу бағытында жұмыс істеп жатыр. Бұған қоса, EXAONE 4.5 Кореяның Азық-түлік және дәрі-дәрмек қауіпсіздігі министрлігіндегі жаңа дәрілерді сараптауға арналған AI жүйесіне енгізілді.
Автономды зертханалар тұйық инженерлік цикл қалыптастырады
LG AI тәжірибе нәтижелерін талдайтын, келесіде нені сынау керегін анықтайтын және одан кейінгі тәжірибелерді жобалайтын автономды зертхана әзірлеп жатыр.
Инженерлік тұрғыдан бұл AI көмегімен жүргізілетін талдаудан тұйық циклді оңтайландыруға қарай жасалған қадамды білдіреді. Қатаң белгіленген тәжірибелер тізбегін орындаудың орнына, жүйе алдыңғы тәжірибелерден алынған ақпаратқа қарай келесі сынақты таңдауы мүмкін.
Дәл осы қағиданың өнеркәсіптік автоматтандыруға әсері зор. Болашақта өндірістік жүйе процестегі ауытқуларды талдап, ықтимал себептерді анықтап, түзету әрекетін таңдап және инженер әрбір аралық қадамды қолмен белгілемей-ақ нәтижені бағалай алады.
EXAONE Tabular күрделі зауыттық деректерге бағытталған
LG-дің өнеркәсіп саласындағы маңызды әзірлемелерінің бірі — өндіріс процесінің жағдайлары мен сапа туралы ақпарат арасындағы байланыстарды түсінуге арналған сараптамалық базалық модель EXAONE Tabular.
Өнеркәсіптік процестердің деректері сирек жағдайда таза болады. Датчик мәндері, өндіріс жағдайлары, өнім сипаттамалары және инспекция нәтижелері уақыт өте өзгеруі мүмкін. Өнімдердің визуалды сипаттамалары немесе өндіріс жағдайлары өзгерген кезде дәстүрлі машиналық оқыту жүйелерін қайта оқыту қажет болуы ықтимал.
LG мәліметінше, EXAONE Tabular процестегі немесе өнімнің сыртқы көрінісіндегі өзгерістер жағдайында қайта оқытусыз жұмысын жалғастыра алады, ал қосымша бейімделген оқыту оның тиімділігін одан әрі арттырады.
Бұл — маңызды техникалық бағыт. Нақты зауыттарда модельге қызмет көрсету бастапқы AI енгізу жұмысының өзімен бірдей күрделі болуы мүмкін. Сондықтан қайта оқыту қажеттілігін азайту зертханалық эталондардағы нәтижені аздап жақсартудан да құндырақ болуы ықтимал.
Өндірістік AI өзгермелі процестік жағдайларға бейімделуі тиіс
EXAONE Tabular алғашында LG Innotek өндірістік нысанында қолданылды, қазір оған фармацевтикалық компаниялар мен ауруханалар да қызығушылық танытып отыр. LG сонымен қатар оның энергияны көп қажет ететін, соның ішінде атом және су электр нысандарындағы операцияларда қолданылу мүмкіндігін қарастырады.
Бұл салалардың барлығына ортақ негізгі мәселе бар: процестік жағдайлар динамикалық, ал өнеркәсіптік деректерді жинау мен таңбалау құны жоғары.
Автоматтандыру инженерлері үшін бұл ең пайдалы өнеркәсіптік AI модельдері міндетті түрде орасан зор деректер жиынтығын қажет ететін модельдер болмайтынын білдіреді. Нысанға тән шектеулі ақпараттан үйреніп, бұрыннан бар процестік білімді пайдалана алатын модельдерді бірнеше өндірістік ортада енгізу оңайырақ болуы мүмкін.
Көру арқылы инспекция автономды конфигурацияға көшуде
LG деректерді іріктеуді, таңбалауды және модельді оқытуды автономды түрде орындай алатын көру арқылы инспекциялау агентін де әзірлеп жатыр.
Дәстүрлі түрде өндірістік желіге жаңа өнім енгізу инспекция моделі өндіріске дайын болғанға дейін көп мөлшерде кескін жинауды және таңбалауды талап етуі мүмкін. LG өз тәсілі бұл дайындық кезеңін айтарлықтай қысқарта алатынын мәлімдейді.
Инженерлік тұрғыдан мұның құндылығы айқын: инспекция жүйелері өндіріс конфигурациясы өзгерген сайын машиналық көрудің бүкіл жұмыс процесін қайта бастамай-ақ өнім нұсқалары мен процестегі өзгерістерге бейімделуі тиіс.
Егер автономды дерек дайындау сәтті енгізілсе, ол өнеркәсіптік камералар мен жоғары деңгейлі өндірісті басқару жүйелерінің арасында орналасатын маңызды қабатқа айналуы мүмкін.
Жекелеген роботтардан автономды зауыттарға дейін
LG-дің ұзақ мерзімді мақсаты жекелеген машиналар мен роботтарды автоматтандырудан әлдеқайда ауқымды. Компания робототехникаға арналған базалық модельдер мен зауытты біртұтас интеллект ретінде жұмыс істете алатын архитектура құру бағытында жұмыс істеп жатыр.
Бұл — тұжырымдамалық тұрғыдан елеулі өзгеріс.
Дәстүрлі автоматтандыру зауытты PLC, жетектер, роботтар, көру жүйелері, SCADA, MES және басқа басқару қабаттарына бөледі, ал төменгі деңгейлерде детерминирленген басқару сақталады. Деректерді түсіндіру және операцияларды оңтайландыру үшін осы жүйелердің үстіне AI барған сайын жиі енгізілуде.
Келесі кезеңде AI осы қабаттар арасындағы ақпаратты үйлестіруі мүмкін, ал детерминирленген контроллерлер уақытқа сыни басқару функцияларын орындауды жалғастырады.
Менің ойымша, бұл айырмашылық маңызды болып қала береді. AI болжау, оңтайландыру, жіктеу және шешім қабылдауды қолдау үшін өте қолайлы, алайда детерминирленген басқаруды ықтималдық моделіне ауыстыру автоматты түрде инженерлік жетілдіруді білдірмейді. Автономды зауыттар AI шешім қабылдауы мен қауіпсіздікке немесе уақытқа сыни басқару функциялары арасында нақты шекараны талап етеді.
Негізгі кедергі — деректер мен енгізу экономикасы
LG нақты нысандардан алынатын өндірістік деректердің көлемі үлкен әрі оларды ұйымдастыру қиын екенін мойындайды. GPU ресурстарының тұтынылуы мен AI енгізу арқылы қалыптасатын экономикалық құндылықты да ескеру қажет.
Бұл — хабарламадағы ең практикалық тұжырымдардың бірі. Өнеркәсіптік AI-ды енгізу тек модельдің ақылдылығымен анықталмайды. Инженерлер мен өндіріс операторлары деректерді жинауды, датчиктердің сапасын, желі архитектурасын, киберқауіпсіздікті, есептеу ресурстарын, модельге қызмет көрсетуді және өндірістік пайда көрсеткіштерін де ескеруі тиіс.
Сондықтан LG-дің EXAONE Tabular моделін ықшам етуге бағытталған жұмысы стратегиялық тұрғыдан маңызды. Есептеу инфрақұрылымын азырақ қажет ететін модельді өндірістік жабдыққа жақын орналастырып, көбірек нысанда қолдануға болады.
Өнеркәсіптік AI болжамнан әрекетке көшуде
LG-дің алты жылдық жұмысы 100-ден астам күрделі өнеркәсіптік мәселені қамтығаны хабарланды. Компанияның қазіргі бағыты өнеркәсіптік жағдайларды түсіндіретін AI-дан келесі қадамды анықтап, орындай алатын AI-ға көшуді көрсетеді.
Бұл ауысу үшін ауқымды базалық модельдер ғана жеткіліксіз. Ол PLC жүйелерімен, роботтармен, өнеркәсіптік желілермен, деректер мұрағаттарымен, MES платформаларымен, көру жүйелерімен және инженерлік дерекқорлармен интеграцияны талап етеді.
Сондықтан автономды өндіріске апаратын ең шынайы жол кезең-кезеңімен іске асуы мүмкін: алдымен AI бақылайды және талдайды, кейін ұсыныс береді, одан соң белгіленген шектерде жұмыс істейді, ақырында зауыт деңгейіндегі барған сайын күрделене түсетін шешімдерді үйлестіреді.
Қорытынды
LG-дің EXAONE әзірлемелері мамандандырылған AI-дың демонстрациялардан шығып, ғылыми зерттеулер мен өнеркәсіптік операцияларға еніп жатқанын көрсетеді. Дәрі-дәрмек әзірлеу, автономды зертханалар, кестелік процестік интеллект және көру арқылы инспекция — барлығы бір кеңірек тұжырымдаманың әртүрлі қолданылуы: күрделі жүйелерді түсінуге және келесі қадамды анықтауға қажет инженерлік күшті азайту үшін AI пайдалану.
Өнеркәсіптік автоматтандыру үшін ең маңызды даму толық автономды зауыттың пайда болуы емес шығар. Ең маңыздысы — өзгермелі процестік жағдайларды түсініп, бұрыннан қалыптасқан детерминирленген автоматтандырумен қатар жұмыс істей алатын AI қабатының біртіндеп қалыптасуы.
Осы екі тәсілді сәтті үйлестіретін компаниялар AI-ды қолданыстағы өнеркәсіптік басқару архитектурасының орнына қоятын компанияларға қарағанда көбірек практикалық құндылыққа ие болуы ықтимал.