fr.wedoany.com Rapport : Le modèle de base d'IA développé en interne par SK Telecom sera appliqué pour la première fois dans l'industrie manufacturière, en partenariat avec l'entreprise sidérurgique KG Steel et le fabricant de pièces automobiles Konex. SK Telecom a annoncé le 25 avoir signé des accords stratégiques avec ces deux entreprises pour promouvoir la mise en œuvre et la validation d'agents d'IA basés sur son modèle de base d'IA dans les usines.
Depuis avril, SK Telecom a collecté des données de haute qualité, notamment les rapports d'analyse des erreurs de processus et des accidents passés, les manuels d'équipement et les journaux de KG Steel et Konex. Sur la base de son modèle de base d'IA A.X K1, l'entreprise a développé une version de démonstration d'un « agent d'IA spécialisé dans l'industrie manufacturière ». A.X K1 est un modèle de langage de très grande taille comptant 519 milliards de paramètres, capable d'exécuter des tâches complexes, mais n'activant qu'environ 33 milliards de paramètres lors du raisonnement. Cette structure, où le modèle global est volumineux mais seules les parties nécessaires sont activées, lui permet de fonctionner efficacement dans les environnements industriels.
SK Telecom, KG Steel et Konex prévoient d'appliquer cette version de démonstration au second semestre de cette année sur la ligne de laminage à froid de l'usine de Dangjin de KG Steel ainsi que sur les processus de fonderie et d'usinage de Konex pour une validation sur le terrain. Pendant cette phase de validation, KG Steel et Konex partageront en temps réel davantage de données de haute qualité sur les processus de fabrication avec SK Telecom. SK Telecom, quant à elle, améliorera les performances, la vitesse de raisonnement et étendra les fonctionnalités de l'agent d'IA en se basant sur ces données et les retours du terrain. De plus, les données de fabrication collectées lors de la validation serviront à entraîner le modèle A.X K2 en cours de développement. Une fois la validation terminée, les trois parties envisageront la commercialisation et l'introduction de cet « agent d'IA spécialisé dans l'industrie manufacturière », et étudieront, si nécessaire, la possibilité de remplacer le modèle par les versions ultérieures du modèle de base d'IA développé en interne par SK Telecom.
L'industrie manufacturière a longtemps été considérée comme un domaine difficile à intégrer l'IA. La numérisation des données de fabrication progresse lentement, et les données sont souvent générées et gérées séparément par processus ou par département, ce qui rend leur exploitation par l'IA difficile. Par ailleurs, les méthodes de travail des opérateurs varient selon leur niveau de compétence et leur expérience, et les savoir-faire essentiels sont souvent détenus uniquement par certains travailleurs qualifiés, un phénomène d'« isolement des connaissances » qui constitue un défi typique. SK Telecom a indiqué qu'en numérisant et en transformant en actifs les données dispersées et les connaissances des travailleurs expérimentés, et en introduisant sur le terrain des agents d'IA capables d'apprendre ces connaissances, il serait possible de répondre rapidement aux erreurs de processus, de réduire les temps de traitement et d'améliorer l'efficacité.
Jung Seok-geun, responsable du centre AI CIC de SK Telecom, a déclaré que pour les sites de fabrication où la sécurité est primordiale, le modèle de base d'IA développé en interne, qui peut être utilisé sans avoir à externaliser les données, constitue une solution efficace. Il a ajouté que le partenariat avec KG Steel et Konex servira de point de départ pour accélérer la transformation de l'industrie manufacturière par l'IA et élargir les cas d'application du modèle de base d'IA développé en interne. Bae Seon-woo, directeur de l'Institut de recherche technique de KG Steel, a souligné que cette collaboration jette les bases de l'introduction de l'IA basée sur les données de terrain, ce qui permettra d'améliorer encore la compétitivité de la fabrication. Lee Gwang-pyo, représentant directeur de Konex, a quant à lui souligné que répondre rapidement aux problèmes de qualité récurrents sur le terrain est un défi de longue date pour l'industrie manufacturière, et que l'IA contribuera à améliorer l'efficacité du travail sur les sites de production.
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