人工智能的当前趋势

저자Johanna Pingel，2022年4月15日

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本文来自客座博主Paul Pilotte(产品营销、人工智能和数据科学)和David Willingham(产品营销、深度学习)

世界发生了巨大的变化自从我们追踪2021年的人工智能趋势。虽然一些行业在短期内减少了对人工智能的投资，但其他行业的投资却超出了预期，从而抵消了损失。许多人利用这段时间通过远程学习投资提高技能，人工智能主题课程是工程和科学界最受欢迎的课程之一。目标是确保他们在2022年准备好接受更多的人工智能项目。

以下是人工智能领域的4大趋势。

1	框架之间的协作

2022年将出现新趋势

TensorFlow, PyTorch和MATLAB是三种不同的深度学习框架，您可以使用它们来开发AI模型。在开发包含人工智能的大型系统时，工程团队可能会面临这样的问题:使用哪个框架?选择一个会变得很复杂，特别是如果没有一个框架可以满足正在开发的系统的所有要求:工程团队可能想要使用MATLAB中的数据预处理应用程序，以及重用在TensorFlow中创建的预训练AI模型。满足这些需求的解决方案是让框架彼此互操作。

在2021年之前，互操作相当复杂，并且通常涉及一定程度的时间密集型手动重新编码。然而，2021年见证了互操作性进步的成熟，例如直接TensorFlow Converter for MATLAB，这减少了人工重新编码的需要，开放更多的互操作性工作流。到2022年，我们预计TensorFlow、PyTorch和MATLAB之间将通过理解、采用和扩展对互操作性功能的支持，进行更多的协作。万博1manbetx

2	人工智能使工程和IT保持一致

2021年预测，2022年及以后继续预测

通过将人工智能模型投入生产来获得价值的需求是2021年的主要主题。这不仅证明了人工智能模型的潜力，也证明了人工智能模型的价值是作为工程系统的一部分在生产中的实现。这个领域的几乎所有分析师都赞同这一必要性。2021年也标志着将DevOps纳入人工智能模型的趋势日益增长，这样IT和OT团队就可以在运营系统中拥有人工智能模型的部署、监控和生命周期。我们预计，在许多企业数字化转型举措的推动下，这一趋势将在2022年继续加速。如果你还没有参与开发人工智能模型的研发团队和负责运营系统的生产团队之间的密切合作，那么你可能会在2022年参与其中。

请看这个趋势的例子:韩国能源研究院开发了基于人工智能的海上风电预测维护模型

3.	无代码/低代码

这一趋势在2021年成为现实;我们预计这一趋势将在2022年及以后继续下去

随着应用人工智能的好处越来越被认识到，许多常见的技术和工作流正在被供应商通过无代码、低代码和自动代码的人工智能建模工作流商品化。这样做的好处是巨大的，首先，它扩大了人工智能用户的社区，从少数数据科学和编码专家扩大到更多的人，这些人有领域知识，知道在哪里应用人工智能，但不一定是编码技能。其次，它通过自动化工作流程提高了效率和规模。

就像以数据为中心的人工智能运动一样，无代码/低代码/自动代码并不是一个新趋势。例如，20多年来，工程师们一直在使用MATLAB和Simulink来自动生成或自动编码嵌入式系统的生产质量代码。万博1manbetx

以下是工程师使用MATLAB和Simulink使用无代码/低代码、自动代码的重点:万博1manbetx

没有代码- - - - - -三井化学物质创建和部署了一个无代码应用程序用于生产生产线上板状产品的自动目视检查。s manbetx 845多名工程师现在都在使用这款应用程序，将目视检查时间缩短了80%。

自动代码-NXP埃因霍温自动生成HDL代码的一个神经网络来进行权力研究在asic上运行模型时。和Elektrobit自动生成用于部署a的C/ c++代码驾驶员疲劳监测系统使用目标检测。

没有代码/ low-code 在更广泛的编程社区中普及我们预计这种趋势只会在2022年在人工智能领域增长。

4	更多人工智能在工程和科学领域

2021年预测，2022年继续预测

我们预测，到2021年，人工智能将成为工程师和科学家在解决问题和构建应用程序时寻求创新解决方案的首批工具之一。万博尤文图斯

人工智能被用于完全取代或增强数学、物理和工程学科(如控制和信号处理)中的传统技术的例子很多。

随着发动机变得越来越复杂，需要分析的系统和部件数量大幅增加，大发转向使用人工智能来判断敲打声的水平，而以前只有熟练工人才能完成。他们需要一种可以结合深度学习和声学分析的工具。使用机器学习和特征提取，大发工程师可以轻松创建分类模型，从而可以在短时间内多次检查特征值。因此，大发公司开发了一种人工智能，可以像熟练工人一样准确地判断敲击声。

想了解更多关于这一趋势的信息，请阅读以下文章: 日本大发汽车公司利用人工智能对发动机声音进行分类。