Развитието на потребителските инструменти с изкуствен интелект (AI) постави темата в центъра на общественото внимание. Докато едни приветстват технологията и възхваляват способността ѝ да ускорява определени процеси, да ги прави по-точни и по-креативни, други се опасяват за своите работни места и за бъдещето на цели индустрии. Въпреки че тази технология изглежда нова, тя съществува от десетилетия, а най-новите AI инструменти представляват еволюционен напредък в управлението на данни, машинното обучение и изкуствения интелект.

Още преди AI инструментите да станат масово достъпни за потребителите, TMD Friction използваше тази технология, за да подобри своите изследователски и развойни дейности (R&D) и да ускори разработването на нови материали за триене. В следващите редове ще откриете как компанията използва AI в R&D процесите си и защо тази технология допълва човешките умения, вместо да ги заменя.

AI в TMD Friction днес

TMD Friction използва разнообразни, усъвършенствани AI инструменти, разработени вътрешно, за да подобри създаването на нови формули за триене. Днес това включва прости линейни и нелинейни модели, дълбоки невронни мрежи и напреднали системи за машинно обучение. Всички тези инструменти могат да комуникират помежду си и да се обучават взаимно, като така непрекъснато повишават качеството на данните и точността на направените изводи.

„Използването на AI в нашите R&D процеси е доказателство, че TMD Friction винаги залага на модерните технологии, за да ускори иновациите и да предложи на клиентите си продукти с най-високо качество“, казва Кристиан Щолц, изпълнителен вицепрезидент „OE продажби и инженеринг“ в TMD Friction. „Комбинирани със знанията и опита на нашите специалисти, машинното обучение и другите AI решения ни спестяват време, средства и ресурси, което в крайна сметка ускорява процеса на разработка и носи ползи за клиентите ни.“

Дългогодишен опит в използването на AI в научно-развойната дейност

Още през 2004 г. TMD Friction използва първите предшественици на AI, за да прогнозира характеристиките на триене на определени смеси въз основа на резултати от предишни тестове. През 2015 г. се появява AI-подкрепеното формулиране, при което инструмент може да прогнозира влиянието на конкретни суровини върху свойствата на крайния продукт. За първи път тази технология не просто извличаше съществуващи резултати от база данни, а можеше да синтезира нови смеси, които дори специалистите не биха създали самостоятелно.

„Това беше първият инструмент, който можеше да прави предложения, за които нашите специалисти не бяха помислили“, казва Франк Маркс, анализатор данни в TMD Friction. „Разбрахме, че сме на прав път, когато колегите започнаха да казват: ‘Аз сам не бих се сетил за това, но звучи логично.’“

Друго значимо нововъведение беше разработката на „виртуално тестване“ – AI инструмент, способен да предсказва поведението на напълно нови смеси, които никога не са били физически тествани. Тъй като един тест може да отнеме до седмица и половина и да струва хиляди евро, виртуалните тестове спестяват значителни ресурси.

През 2020 г. компанията разви технологията още повече, обучавайки AI модел, който прогнозира как промените в концентрацията на дадена суровина влияят на специфични показатели за ефективност. Това позволи на специалистите да определят с висока точност колко трябва да се увеличи или намали дадена съставка, за да се постигне желаният резултат. По онова време никой друг доставчик в автомобилната индустрия не използваше подобна технология – TMD Friction стана първият, интегрирал AI на такова ниво в своите R&D процеси.

Перспективи за бъдещето

Бъдещето на AI в TMD Friction изглежда обещаващо. След десетилетие работа изключително с вътрешно разработени инструменти, компанията наскоро започна да интегрира предварително обучени AI модели и да ги адаптира към конкретни задачи. Те представляват допълнение към съществуващото портфолио от собствени решения.

Следващата стъпка е проучване на приложенията на генеративния AI, включително използването на усъвършенствани модели за работа с неструктурирани данни – например исторически документи – надхвърляйки традиционните бази данни. Това ще позволи бърз достъп до експертните знания на компанията и на практика ще „отключи“ значителен обем от исторически данни с висока бизнес стойност.

Извън научно-развойната дейност, TMD Friction проучва и възможности за интеграция на AI в други звена – като търговия, оперативна дейност и ценообразуване.

Допълване на човешкото знание

Чрез използването на AI инструменти за ранно отсяване на по-малко обещаващи смеси, TMD Friction оптимизира разхода на ресурси за тестване – пести време, пари и съкращава сроковете за доставка към клиентите. Въпреки това AI остава помощен инструмент за вземане на решения, а не заместител на човека. Извън лабораторните резултати, множество други фактори определят коя формула достига до серийно производство – пазарни, икономически и правни съображения, например. Никой AI инструмент не може да обхване всички тези аспекти – човешкият надзор остава незаменим.

„Не мисля, че изкуственият интелект е способен да разбере напълно изискванията на клиента“, казва Кристиан Щолц. „Някои неща изискват човешки подход.“