深度學(xué)習(xí)在工業(yè)4.0中的重要性

　　工業(yè)部門每天都面臨著新的挑戰(zhàn)和環(huán)境變化，所有的資源都是有限的，必須最大限度地利用這些資源，以實(shí)現(xiàn)事半功倍的效果。

　　基于數(shù)字化的新技術(shù)的出現(xiàn)，為該行業(yè)前所未有的優(yōu)化打開了一扇可能性和機(jī)會(huì)的窗口，被稱為工業(yè)4.0。為此，必須收集、理解和智能利用工業(yè)商業(yè)環(huán)境中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)：發(fā)票、生產(chǎn)、采購、人為因素、能源供應(yīng)等等。

　　在這種工廠數(shù)字化中，工業(yè)4.0使用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)作為數(shù)據(jù)連接和流動(dòng)的載體，并且可以使用結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)的管理和控制平臺(tái)，優(yōu)化基于人工智能學(xué)習(xí)流程。但在這條通往未來的道路上，一種新的方法已經(jīng)出現(xiàn)，它走得更遠(yuǎn)，那就是深度學(xué)習(xí)。

　　但什么是深度學(xué)習(xí)，它在工業(yè)4.0中有哪些應(yīng)用?在本文中，我們將解釋需要了解的關(guān)于這個(gè)革命性系統(tǒng)的所有信息，該系統(tǒng)在工業(yè)過程和決策的自動(dòng)化方面具有巨大的優(yōu)勢。

　　什么是深度學(xué)習(xí)?

　　深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一部分，通過發(fā)展機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，它又向前邁進(jìn)了一步。這一人工智能學(xué)科能夠生成自動(dòng)學(xué)習(xí)的算法，而無需操作員監(jiān)督學(xué)習(xí)，這在分析任何工業(yè)環(huán)境中生成的數(shù)百萬數(shù)據(jù)方面是一個(gè)巨大的進(jìn)步。

　　超越機(jī)器學(xué)習(xí)

　　深度學(xué)習(xí)使用類似于神經(jīng)系統(tǒng)組織的結(jié)構(gòu)，通過像人工神經(jīng)元一樣的處理單元層。換句話說，深度學(xué)習(xí)不是通過人類預(yù)定義的方程來組織數(shù)據(jù)，而是訓(xùn)練系統(tǒng)自己學(xué)習(xí)檢測感知元素的現(xiàn)有特征。

　　這種“無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)”的不同之處在于，機(jī)器學(xué)習(xí)依賴于人類提供的數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量來驗(yàn)證行為模式，而深度學(xué)習(xí)能夠自行檢測數(shù)據(jù)的質(zhì)量，無需任何事先配置。只需輸入數(shù)據(jù)和必要的培訓(xùn)，該系統(tǒng)就可以修改處理感知信息的網(wǎng)絡(luò)，以正確的方式得出自己的結(jié)論。

　　這種差異使其成為一個(gè)更快、更高效的系統(tǒng)，有助于在所有工業(yè)流程中做出更好的決策。

　　通過使用類似于神經(jīng)系統(tǒng)組織的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，深度學(xué)習(xí)能夠快速可靠地分析非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這在工業(yè)4.0中具有巨大的應(yīng)用。

　　深度學(xué)習(xí)在工業(yè)4.0中的應(yīng)用

　　深度學(xué)習(xí)在工業(yè)4.0中有很多應(yīng)用。這種工業(yè)過程的自動(dòng)化，在金融或醫(yī)療保健等眾多領(lǐng)域具有巨大的可能性，而且在化學(xué)、農(nóng)業(yè)食品、陶瓷、石油和天然氣行業(yè)等領(lǐng)域也具有巨大的潛力。

　　該系統(tǒng)目前被認(rèn)為是最好的數(shù)據(jù)分類器，這使得它成為一項(xiàng)非常有趣的技術(shù)，可以應(yīng)用于那些試圖將自己與競爭對手區(qū)分開來的工廠。

　　深度學(xué)習(xí)在工業(yè)4.0中的一些應(yīng)用是：

　　識(shí)別生產(chǎn)系統(tǒng)中的新零件：深度學(xué)習(xí)可以檢測以前沒有感知到的部分。多虧了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，系統(tǒng)從那些它已經(jīng)知道的圖像中學(xué)習(xí)，能夠檢測到它是一個(gè)新零件而無需指出它。

　　智能故障檢測：一旦該系統(tǒng)學(xué)習(xí)，它就能夠識(shí)別尺寸或形狀的缺陷，而無需對所有可能的變量進(jìn)行分類。通過深度學(xué)習(xí)，制造缺陷的檢測是完全自動(dòng)化的。

　　設(shè)施訪問的安全認(rèn)證：自動(dòng)生物特征識(shí)別，可確保建筑物、具有敏感數(shù)據(jù)的房間、工廠通道和設(shè)施其他區(qū)域的安全。

　　由于其先進(jìn)的識(shí)別系統(tǒng)和與生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)的互連，控制零件制造供應(yīng)鏈中的投入量。

    來源：千家網(wǎng)