AI thu nhỏ, tác động lớn đến sản xuất thông minh

Các mô hình AI nhỏ gọn và hiệu quả hơn thường là công cụ tốt hơn cho công việc

Sự thay đổi này diễn ra song song với quá trình chuyển đổi sang Công nghiệp 4.0 và mô hình nhà máy thông minh, nơi các hệ thống sản xuất ngày càng phụ thuộc vào dữ liệu và kết nối. Thay vì triển khai các mô hình AI khổng lồ trên nền tảng đám mây, nhiều doanh nghiệp đang chuyển sang sử dụng các mô hình nhỏ gọn nhưng hiệu quả cao, cho phép triển khai trực tiếp tại dây chuyền sản xuất hoặc trên các thiết bị biên.

Một minh chứng cho xu hướng này là bài kiểm tra Massive Multitask Language Understanding (MMLU) tiêu chuẩn đánh giá khả năng hiểu và suy luận đa lĩnh vực của AI. Bài kiểm tra gồm hơn 15.000 câu hỏi thuộc nhiều lĩnh vực như toán học, luật, lịch sử và y học. Trong thang đánh giá này, mức đoán ngẫu nhiên đạt khoảng 25%, người bình thường đạt khoảng 35%, trong khi chuyên gia có thể đạt khoảng 90%.

Năm 2020, mô hình GPT-3 với 175 tỷ tham số đạt khoảng 44% điểm MMLU. Tuy nhiên, chỉ sau vài năm, nhiều mô hình nhỏ hơn đáng kể đã vượt qua ngưỡng 60%, mức được coi là tương đương “chuyên gia tổng quát”. Các hệ thống như Llama 2, Mistral 7B hay Qwen 1.5 cho thấy hiệu suất ngày càng cao dù kích thước mô hình nhỏ hơn nhiều.

Đối với ngành sản xuất, xu hướng này mang lại những lợi ích chiến lược rõ rệt. Các mô hình nhỏ cho phép triển khai AI trực tiếp tại nhà máy, giảm phụ thuộc vào hạ tầng đám mây và cho phép xử lý dữ liệu ngay tại nguồn. Nhờ đó, các ứng dụng như tóm tắt báo cáo sản xuất, phân tích nhật ký bảo trì, kiểm soát chất lượng hay quản lý chuỗi cung ứng có thể được thực hiện với chi phí thấp hơn và tốc độ nhanh hơn.

Bên cạnh đó, các mô hình nhỏ đặc biệt phù hợp với môi trường điện toán biên, nơi hệ thống cần phản hồi theo thời gian thực. Trong các ứng dụng như bảo trì dự đoán, kiểm tra bằng thị giác máy tính hay trợ lý AI hỗ trợ kỹ thuật viên, khả năng xử lý nhanh và hoạt động ổn định tại chỗ là yếu tố quyết định.

Tuy nhiên, các mô hình lớn vẫn giữ vai trò quan trọng trong những nhiệm vụ phức tạp, chẳng hạn như phân tích đa tài liệu kỹ thuật, đánh giá tuân thủ tiêu chuẩn quốc tế hoặc điều phối hoạt động sản xuất toàn cầu. Do đó, nhiều doanh nghiệp đang hướng tới kiến trúc AI lai, kết hợp giữa các mô hình lớn trên đám mây và các mô hình nhỏ triển khai tại nhà máy.

Nhìn chung, sự phát triển của AI trong sản xuất không còn xoay quanh câu hỏi “mô hình lớn hay nhỏ”, mà là lựa chọn công cụ phù hợp cho từng nhiệm vụ. Trong kỷ nguyên của Công nghiệp 4.0, các hệ sinh thái AI linh hoạt, từ đám mây đến thiết bị biên sẽ đóng vai trò then chốt trong việc nâng cao năng suất, chất lượng và năng lực vận hành của các hệ thống sản xuất thông minh.

Theo automation.com