صنعتي مصنوعي ذهانت د مصنوعي استخباراتو په پرتله پراخه ساحه ده، او د دې احتمالي بازار اندازه حتی لویه ده.

صنعتي سناریوګانې تل د مصنوعي ذهانت د سوداګریز کولو لپاره یو له خورا مهمو برخو څخه وې. په تیرو دوو کلونو کې، ډیری شرکتونو په پراخه کچه د مصنوعي ذهانت ټیکنالوژي په وسیلو، ډیټا مرکزونو او آنلاین انساني ماشین انٹرفیسونو (HMIs) کې پلي کول پیل کړي دي. د IDC وړاندوینو له مخې، د مصنوعي ذهانت د نفوذ کچه او د بازار ونډه په چټکۍ سره مخ په زیاتیدو ده، که په عمومي هدف سافټویر، صنعتي پروګرام کولو سافټویر، صنعتي لید سافټویر، یا نورو صنعتي سافټویرونو کې وي. په ورته ډول، د مصنوعي ذهانت د کمپیوټري ځواک غوښتنه، که د وسیلې په اړخ کې وي، د وسیلې په اړخ کې وي، یا د معلوماتو مرکزونو کې وي، به هم پراختیا ته دوام ورکړي.

د مصنوعي استخباراتو سربیره، د صنعتي مصنوعي ذهانت لپاره ځانګړي غوښتنلیک سناریوګانې هم لاندې شاملې دي:

د ماشین لید: د مصنوعي استخباراتو د پلي کولو په برخه کې د مخکښ په توګه، د کنولوشنل عصبي شبکې (CNNs) د اوږدې مودې راهیسې د هغې د پراختیا په اوږدو کې په طبقه بندي او کشف کې په پراخه کچه کارول شوي. په وروستیو کلونو کې، د لویو ماډلونو د زیاتوالي سره، د ماشین لید ته ډیرې AI ټیکنالوژي معرفي شوې، لکه د نمونو تولید یا بې نظمۍ کشف کولو لپاره د لویو معلوماتو ماډلونو کارول، پدې توګه د دودیزو CNN شبکو محدودیتونه له منځه وړي، کوم چې د نویو ستونزو سره مخ کیدو پر مهال بیا روزنې ته اړتیا لري.

صنعتي کنټرول: د کنټرول په ساحه کې، پخوا کلاسیک الګوریتمونه کارول کېدل. په هرصورت، په تیرو دوو کلونو کې، د تقویت زده کړه په تدریجي ډول د روبوټیک حرکت کنټرول او نورو دودیزو کنټرولرونو کې د ځای پرځای کولو یو مشهور رجحان ګرځیدلی.

صنعتي ډیجیټل کول: پخوا، تمرکز د تولید مهالویش اصلاح کولو او عملیاتو او ساتنې په څیر دندو باندې وو. دا دندې، د ماشین زده کړې پراساس، په تدریجي ډول ډیر AI الګوریتمونه شامل کړي دي. په تیرو دوو کلونو کې، د لویو ماډلونو زیاتوالی د RAG (د بیرته ترلاسه کولو زیاتوالي نسل) کې د پام وړ پرمختګ لامل شوی. نړیوال مخکښ تولید کونکي، او همدارنګه ډیری کورني ODMs او حتی ISVs، د لګښتونو کمولو او موثریت زیاتولو لپاره په خپلو سافټویر محصولاتو کې RAG په پراخه کچه غوره کړی دی.