ઔદ્યોગિક કૃત્રિમ બુદ્ધિ એ મૂર્ત બુદ્ધિ કરતાં વધુ વ્યાપક ક્ષેત્ર છે, અને તેનું સંભવિત બજાર કદ પણ મોટું છે.

ઔદ્યોગિક પરિદૃશ્ય હંમેશા AI ના વ્યાપારીકરણ માટે સૌથી મહત્વપૂર્ણ ક્ષેત્રોમાંનું એક રહ્યું છે. છેલ્લા બે વર્ષમાં, ઘણી કંપનીઓએ ઉપકરણો પર, ડેટા સેન્ટરોમાં અને ઓનલાઈન માનવ-મશીન ઇન્ટરફેસ (HMIs) માં AI ટેકનોલોજીનો વ્યાપકપણે ઉપયોગ કરવાનું શરૂ કર્યું છે. IDC ની આગાહી મુજબ, AI નો પ્રવેશ દર અને બજાર હિસ્સો ઝડપથી વધી રહ્યો છે, પછી ભલે તે સામાન્ય હેતુવાળા સોફ્ટવેરમાં હોય, ઔદ્યોગિક પ્રોગ્રામિંગ સોફ્ટવેરમાં હોય, ઔદ્યોગિક વિઝન સોફ્ટવેરમાં હોય કે અન્ય ઉદ્યોગ સોફ્ટવેરમાં હોય. તે જ રીતે, AI કમ્પ્યુટિંગ પાવરની માંગ, પછી ભલે તે ઉપકરણ બાજુ પર હોય, ઉપકરણ બાજુ પર હોય કે ડેટા સેન્ટરોમાં હોય, તે પણ વિસ્તરતી રહેશે.

મૂર્ત બુદ્ધિ ઉપરાંત, ઔદ્યોગિક AI માટેના ચોક્કસ એપ્લિકેશન દૃશ્યોમાં નીચેનાનો પણ સમાવેશ થાય છે:

મશીન વિઝન: કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તાના અમલીકરણમાં અગ્રણી તરીકે, કન્વોલ્યુશનલ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ (CNNs) લાંબા સમયથી તેના વિકાસ દરમિયાન વર્ગીકરણ અને શોધમાં વ્યાપકપણે ઉપયોગમાં લેવાય છે. તાજેતરના વર્ષોમાં, મોટા મોડેલોના ઉદય સાથે, મશીન વિઝનમાં વધુ AI તકનીકો રજૂ કરવામાં આવી છે, જેમ કે નમૂનાઓ જનરેટ કરવા અથવા વિસંગતતાઓ શોધવા માટે મોટા ડેટા મોડેલોનો ઉપયોગ કરવો, આમ પરંપરાગત CNN નેટવર્ક્સની મર્યાદાઓને દૂર કરવી, જેને નવી સમસ્યાઓનો સામનો કરતી વખતે ફરીથી તાલીમની જરૂર પડે છે.

ઔદ્યોગિક નિયંત્રણ: નિયંત્રણ ક્ષેત્રમાં, ક્લાસિક અલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ અગાઉ થતો હતો. જો કે, છેલ્લા બે વર્ષોમાં, રોબોટિક ગતિ નિયંત્રણ અને અન્ય પરંપરાગત નિયંત્રકો બંનેમાં, મજબૂતીકરણ શિક્ષણ ધીમે ધીમે એક લોકપ્રિય ડિપ્લોયમેન્ટ ટ્રેન્ડ બની ગયું છે.

ઔદ્યોગિક ડિજિટલાઇઝેશન: પહેલાં, ઉત્પાદન સમયપત્રક ઑપ્ટિમાઇઝેશન અને કામગીરી અને જાળવણી જેવા કાર્યો પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવામાં આવતું હતું. મશીન લર્નિંગ પર આધારિત આ કાર્યોમાં ધીમે ધીમે વધુ AI અલ્ગોરિધમ્સનો સમાવેશ થયો છે. છેલ્લા બે વર્ષમાં, મોટા મોડેલોના ઉદયને કારણે RAG (રીટ્રીવલ ઓગમેન્ટેશન જનરેશન) માં નોંધપાત્ર પ્રગતિ થઈ છે. વૈશ્વિક અગ્રણી ઉત્પાદકો, તેમજ ઘણા સ્થાનિક ODM અને ISV એ પણ ખર્ચ ઘટાડવા અને કાર્યક્ષમતા વધારવા માટે તેમના સોફ્ટવેર ઉત્પાદનોમાં RAG ને વ્યાપકપણે અપનાવ્યું છે.