Wat kan AI voor mijn bedrijf betekenen?

In de snel evoluerende wereld van technologie staat Kunstmatige Intelligentie (AI) centraal in innovatie en transformatie. We horen en lezen er veel over. Maar wat betekenen al die termen die gebruikt worden? En nog veel belangrijker: wat betekent het voor mijn bedrijf; waar kan of moet ik gebruik maken van AI om mijn bedrijf vooruit te helpen? Dit artikel biedt een beknopt overzicht van wat AI inhoudt en belicht de potentie ervan voor onze klanten. AI, een tak van informatica die machines in staat stelt te leren en intelligent gedrag te vertonen, heeft het vermogen om onze dagelijkse interacties en bedrijfsprocessen te veranderen.

De termen

Binnen het uitgestrekte domein van kunstmatige intelligentie (AI) en geavanceerde technologieën worden we vaak geconfronteerd met een complex netwerk van termen. Met het doel helderheid te verschaffen en een dieper inzicht te bieden, focust dit hoofdstuk op vier fundamentele begrippen die de kern vormen van de AI-revolutie. We zullen gedetailleerd ingaan op de definities en onderlinge relaties van AI, generative AI, machine learning en neurale netwerken.

Artificial Intelligence

AI staat voor Artificial Intelligence of Kunstmatige Intelligentie, dat verwijst naar het brede veld van computerwetenschap dat zich richt op het ontwikkelen van computersystemen die taken kunnen uitvoeren die normaal gesproken menselijke intelligentie vereisen. Dit omvat verschillende technieken zoals machine learning, neurale netwerken, natuurlijke taalverwerking, computer vision en meer.

Generative AI

Generative AI is een subset van AI die specifiek gericht is op het genereren van nieuwe inhoud, zoals afbeeldingen, tekst, geluiden, enzovoort. Het verschil tussen algemene AI en generatieve AI ligt in het doel van de systemen: terwijl algemene AI vaak wordt ingezet om een breed scala aan taken uit te voeren, richt generatieve AI zich op het genereren van nieuwe, originele inhoud op basis van de gegevens die het heeft geleerd tijdens het trainingsproces.

Generatieve AI maakt vaak gebruik van technieken zoals generative adversarial networks (GANs), variational autoencoders (VAEs), reinforcement learning, en andere methoden om nieuwe inhoud te produceren die lijkt op de gegevens waarop het is getraind, maar die toch uniek en creatief is.

Machine learning

Machine learning (ML), of machinaal leren, is een tak van kunstmatige intelligentie (AI) die zich richt op het ontwikkelen van algoritmen en technieken waarmee computers kunnen leren van gegevens en patronen kunnen identificeren zonder expliciet geprogrammeerd te worden voor specifieke taken.

Het kernidee achter machine learning is dat computersystemen patronen in gegevens kunnen ontdekken en leren om voorspellingen te doen of taken uit te voeren op basis van die patronen.

In plaats van expliciete instructies te krijgen over hoe ze een specifieke taak moeten uitvoeren, krijgen machine learning-algoritmen datasets met voorbeelden waarvan ze kunnen leren. Deze voorbeelden worden gebruikt om een model te trainen dat vervolgens patronen in de gegevens kan identificeren en voorspellingen kan doen over nieuwe, nog niet eerder geziene gegevens.

Er zijn verschillende soorten machine learning-technieken, waaronder:

  • Supervised Learning: Hierbij worden algoritmen getraind op gelabelde gegevens, waarbij het algoritme wordt voorzien van invoer en de bijbehorende uitvoer. Het doel is om een voorspellend model te maken dat correcte uitvoer kan genereren voor nieuwe, ongeziene invoer.
  • Unsupervised Learning: Bij deze techniek worden algoritmen getraind op ongelabelde gegevens, waarbij het doel is om verborgen structuur of patronen in de gegevens te ontdekken zonder expliciete labels.
  • Reinforcement Learning: Hierbij leert een algoritme door interactie met zijn omgeving en het ontvangen van feedback in de vorm van beloningen of straffen. Het doel is om een beleid te ontwikkelen dat het totale beloningsrendement maximaliseert.

Machine learning wordt toegepast in verschillende domeinen, waaronder natuurlijke taalverwerking, beeldherkenning, medische diagnose, financiële voorspellingen, aanbevelingssystemen en nog veel meer. Het heeft een breed scala aan toepassingen en wordt steeds meer gebruikt in verschillende industrieën en disciplines.

Neurale netwerken

Neurale netwerken zijn een reeks algoritmen, geïnspireerd door de manier waarop het menselijk brein werkt, met als doel complexe patronen te identificeren in gegevens. Ze zijn een essentieel onderdeel van veel machine learning- en kunstmatige intelligentiesystemen vanwege hun vermogen om te leren en zichzelf aan te passen aan nieuwe gegevens.

Een neuraal netwerk bestaat uit een netwerk van verbonden “neuronen” of “knooppunten” die informatie doorgeven en verwerken. Elk neuron ontvangt input, voert een berekening uit op die input, en geeft vervolgens output door aan andere neuronen. De verbindingen tussen neuronen hebben gewichten die bepalen hoe sterk de input van een neuron wordt meegewogen in de berekening van een volgend neuron.

Neurale netwerken worden vaak georganiseerd in lagen:

  • Invoerlaag (Input Layer): Deze laag ontvangt de invoer van het systeem, zoals afbeeldingen, tekst of numerieke gegevens
  • Verborgen lagen (Hidden Layers): Dit zijn lagen tussen de invoer- en uitvoerlagen waarin berekeningen worden uitgevoerd. Elke laag kan meerdere neuronen bevatten, en de verbindingen tussen de neuronen worden gewogen op basis van trainingsgegevens.
  • Uitvoerlaag (Output Layer): Deze laag produceert de uiteindelijke uitvoer van het neurale netwerk, zoals een classificatie, voorspelling of beslissing.

Neurale netwerken worden getraind met behulp van een algoritme dat de gewichten van de verbindingen aanpast om de gewenste uitvoer te produceren voor een gegeven invoer. Dit trainingsproces omvat het presenteren van het netwerk met een set voorbeeldgegevens, het berekenen van de uitvoer van het netwerk, het vergelijken van de voorspelde uitvoer met de gewenste uitvoer, en het aanpassen van de gewichten dienovereenkomstig om de fout te minimaliseren.

Er zijn verschillende soorten neurale netwerken, waaronder feedforward neurale netwerken, recurrente neurale netwerken en convolutionele neurale netwerken, elk met hun eigen architectuur en toepassingen. Deze netwerken worden gebruikt in verschillende taken, zoals patroonherkenning, natuurlijke taalverwerking, beeldclassificatie, spraakherkenning en nog veel meer.

Wat kan AI betekenen voor mij en mijn bedrijf?

Als u een dynamisch proces heeft of beheert dan kan AI u zeker helpen om uw bedrijfsvoering efficiënter en effectiever te maken. Wij onderscheiden dan een aantal categorieën:

  • Industriële processen: voedingsmiddelen/chemie/staal/papier/energieopwekking OEM bv windturbines, gasturbines
  • Diensten voor industrie: industriële automatisering en installatie en onderhoud
  • Waterbeheer
  • Rioolwater
  • Drinkwater
  • Oppervlaktewater en rivieren
  • Infra
  • Bruggen, viaducten, waterkeringen en sluizen
  • Kademuren
  • Controle door beeldherkenning
  • Kwaliteitsbewaking

Algemeen

  • Ontwerpprocessen optimaliseren: Generatieve AI kan worden gebruikt om nieuwe ontwerpen te genereren voor producten, machines of componenten. Deze ontwerpen kunnen voldoen aan bepaalde specificaties en tegelijkertijd efficiënter zijn in termen van materiaalgebruik, energieverbruik, of productiekosten.
  • Procesverbetering: Generatieve AI kan helpen bij het verbeteren van processen door het genereren van optimalisatievoorstellen. Dit kan bijvoorbeeld betrekking hebben op optimalisatie van productieparameters, het verminderen van afval, het minimaliseren van uitvaltijd van machines, of het optimaliseren van logistieke routes.
  • Predictive Maintenance: Generatieve AI kan worden ingezet voor het voorspellen van het falen van apparatuur. Door gegevens van sensoren te analyseren, kan het systeem mogelijke storingen voorspellen voordat ze optreden, waardoor tijdig onderhoud mogelijk is en ongeplande stilstand wordt voorkomen.
  • Automatisering van processen: Generatieve AI kan worden gebruikt om automatiseringsoplossingen te genereren die processen efficiënter maken. Dit kan bijvoorbeeld bestaan uit het genereren van optimalisatie-algoritmen voor het regelen van machines of het automatiseren van complexe taken zoals beeldherkenning maar ook in productielijnen.
  • Ontdekken van verborgen patronen: Generatieve AI kan verborgen patronen en inzichten ontdekken in grote hoeveelheden gegevens. Door deze inzichten te gebruiken, kunnen bedrijven processen verder optimaliseren, bijvoorbeeld door het identificeren van inefficiënties, het verbeteren van kwaliteitscontroles of het optimaliseren van voorraadbeheer.

Veiligheid en beveiliging

Het implementeren van AI in een bedrijf kan veel voordelen bieden, maar het brengt ook uitdagingen met zich mee op het gebied van beveiliging van systemen en gegevens. Hier zijn enkele belangrijke stappen die moeten worden afgewogen en geïmplementeerd: 

  • Gegevensversleuteling: Zorg ervoor dat alle gevoelige gegevens die worden gebruikt voor het trainen van AI-modellen of voor het maken van voorspellingen, worden versleuteld tijdens zowel de opslag als de overdracht. Dit helpt voorkomen dat onbevoegden toegang krijgen tot de gegevens, zelfs als ze worden onderschept.
  • Toegangscontrole: Implementeer strenge toegangscontroles voor systemen en gegevens die worden gebruikt voor AI. Beperk de toegang tot alleen geautoriseerde gebruikers en zorg ervoor dat elke gebruiker alleen toegang heeft tot de gegevens en functionaliteiten die strikt noodzakelijk zijn voor hun taken.
  • Netwerkbeveiliging: Zorg ervoor dat je netwerkinfrastructuur robuust is beveiligd met firewalls, intrusion detection/prevention systems (IDS/IPS), en encryptie van netwerkverkeer. Beperk ook de blootstelling van AI-systemen aan het internet door ze achter firewalls te plaatsen en alleen toegang te verlenen via veilige kanalen zoals VPN’s.
  • Patches en updates: Zorg ervoor dat alle software en systemen die worden gebruikt voor AI regelmatig worden bijgewerkt met de nieuwste patches en updates om bekende kwetsbaarheden te verhelpen. Dit geldt ook voor de AI-frameworks en bibliotheken die worden gebruikt voor het ontwikkelen van de modellen.
  • Monitoring en logging: Implementeer uitgebreide monitoring- en logging-oplossingen om verdachte activiteiten te detecteren en te loggen. Dit kan helpen bij het identificeren van potentiële beveiligingsincidenten en het bijhouden van wie toegang heeft gehad tot welke gegevens.
  • Security Awareness Training: Zorg ervoor dat alle medewerkers die betrokken zijn bij het gebruik en beheer van AI-systemen en gegevens op de hoogte zijn van de best practices voor informatiebeveiliging. Dit omvat training over het herkennen van phishing-aanvallen, het gebruik van sterke wachtwoorden en het vermijden van het delen van gevoelige informatie. De training kan door DOTX medewerkers worden gegeven.
  • Beleid voor gegevensbeheer: Stel duidelijke beleidsregels op voor het beheer en de bescherming van gegevens die worden gebruikt voor AI, inclusief richtlijnen voor gegevensopslag, -toegang en -verwijdering. Zorg ervoor dat deze beleidsregels regelmatig worden gecontroleerd en bijgewerkt om te voldoen aan veranderende beveiligingsvereisten en wettelijke voorschriften.

Door deze maatregelen af te wegen en te implementeren, kun je de systemen en gegevens van je productiebedrijf goed beschermen tegen potentiële beveiligingsrisico’s bij het gebruik van AI.

Hoe nu verder?

Wij willen met deze informatie bijdragen aan het begrip over AI. Wilt u weten wat AI kan betekenen voor uw bedrijf dan kunt u contact opnemen met Leo den Brok.

E: l.denbrok@dotxcontrol.com

M: 06-52007300

Wij zullen u graag en natuurlijk geheel vrijblijvend adviseren.

Leave a Comment

en_USEnglish