Hitachi использует ИИ для обучения профессии

Генеративный ИИ хотят использовать для создания видеороликов, изображающих чрезвычайные происшествия или аварии на железных дорогах, электростанциях и производственных предприятиях. Вскоре они станут частью виртуального обучения сотрудников.

Hitachi уже разработала систему искусственного интеллекта, которая создает изображения на основе трехмерных данных заводов и инфраструктуры. Она проецирует возможные неисправности — задымление, обрушение, коробление рельса — на изображение реального железнодорожного пути. Это также можно сделать на изображениях производственных площадок, в том числе линий обработки металла и сборочных линий. Hitachi объединит эту технологию в программу виртуальных тренировок, которая сейчас находится в стадии разработки.

По оценкам токийской компании Persol Research and Consulting к 2030 году в Токио будет нехватка в 6,44 миллионоа рабочих рук.

При традиционной модели обучения, более опытные работники передают свои навыки молодым специалистам, когда работают вместе. Они учат интуитивно обнаруживать малейшие отклонения — например, изменения в звуке, температуре или запахе оборудования, которые могут привести к аварии или неисправности.

Очень часто с передачей таких неявных знаний возникают проблемы, поскольку количество квалифицированных инструкторов постоянно уменьшается. И Hitachi пытается заменить опыт живого общения, системой искусственного интеллекта.

Тренировочное пространство — это комната площадью десять квадратных метров. Стены, потолок и пол будут покрыты экранами, на которые проецируются изображения инфраструктуры и заводов, созданные генеративным искусственным интеллектом. Используя изображения реально существующих объектов, рабочие будут учиться контролировать их работоспособность.

В настоящее время ведутся разработки системы обучения для низового персонала железных дорог и атомных электростанций. Первоначально компания будет использовать систему внутри себя, а в будущем рассмотрит возможность предложения ее клиентам после проверки надежности сгенерированного ИИ.