De integratie van kunstmatige intelligentie (AI) in industriële omgevingen biedt aanzienlijke voordelen, zoals verhoogde efficiëntie, verbeterde kwaliteit en kostenreductie. Het succesvol implementeren van AI vereist echter een zorgvuldige evaluatie van de toepassingsmogelijkheden en -beperkingen. De vraag is alleen wel hoe je zo’n evaluatie het beste kunt aanpakken.
Om antwoord op die vraag te geven heeft Michael Sharp van het Amerikaanse National Institute of Standards and Technology (NIST) een checklist met tien vragen opgesteld die kunnen helpen bij het beoordelen van AI-toepassingen in de industrie. De vragen zijn ook zeer relevant voor de Nederlandse industrie.
10 belangrijke vragen
De checklist omvat de volgende vragen:
1. Waarom is AI nodig voor dit probleem? Het is essentieel om te bepalen of AI de meest geschikte oplossing is voor het specifieke probleem. Soms kunnen traditionele methoden effectiever en kostenefficiënter zijn.
2. Is deze technologie bewezen op een vergelijkbaar systeem of probleem? Het evalueren van eerdere succesvolle implementaties in vergelijkbare omgevingen kan inzicht geven in de haalbaarheid en effectiviteit van de AI-oplossing.
3. Zijn de trainingsgegevens relevant voor de taak? De kwaliteit en relevantie van de gegevens die worden gebruikt om het AI-model te trainen, zijn cruciaal voor de prestaties ervan.
4. Bieden de trainingsgegevens voldoende dekking van het probleem? Het is belangrijk dat de gegevens een breed scala aan scenario’s en variaties omvatten om het model robuust en betrouwbaar te maken.
5. Optimaliseert het model voor de aspecten die u denkt? Zorg ervoor dat het model daadwerkelijk de beoogde parameters en doelen optimaliseert, en niet per ongeluk andere, minder relevante aspecten.
6. Heeft het model voldoende training gehad? Onvoldoende training kan leiden tot slechte prestaties. Het is belangrijk om te controleren of het model voldoende is getraind met diverse en representatieve gegevens.
7. Worden er aannames gemaakt die niet kloppen? Elk model is gebaseerd op bepaalde aannames. Het is essentieel om te verifiëren of deze aannames geldig zijn in de specifieke industriële context.
8. Zijn de vastgelegde relaties logisch? Het model moet relaties en patronen identificeren die logisch en verklaarbaar zijn binnen de operationele context.
9. Is het model overfitting? Overfitting treedt op wanneer een model te nauwkeurig is afgestemd op de trainingsgegevens en daardoor slecht presteert op nieuwe, ongeziene data.
10. Kijkt u naar de juiste prestatie-indicatoren? Het is belangrijk om de juiste metrics te gebruiken om de prestaties van het AI-model te evalueren, zodat deze aansluiten bij de operationele doelen.
Door deze vragen in hun afweging mee te nemen, kunnen plant managers en specialisten in industriële automatisering en procestechnologie beter geïnformeerde beslissingen nemen over de implementatie van AI in hun processen. Het is van belang om te erkennen dat AI geen universele oplossing is en dat een zorgvuldige evaluatie noodzakelijk is om de gewenste resultaten te bereiken.