德国制造和技术公司博世今天宣布，它将使用由位于英国剑桥市的人工智能实验室 Fetch.ai 构建的去中心化机器学习网络来预测制造机械中的潜在故障。
新闻快讯
- 根据与 Forkast.News 分享的公司声明，博世研究团队将在 Fetch.ai 集体学习网络上启动机器学习试验。 这些试验旨在评估该系统用于预测性维护的可行性和有效性——在发生之前预测机器中的潜在故障——以提高博世制造运营的效率。
- Fetch.ai 集体学习网络是一种工具，使各方能够共同合作训练机器学习模型，而无需共享基础数据或信任任何个体参与者。 据 Fetch.ai 称，该工具利用区块链技术和人工智能学习能力来训练网络从私人数据中学习，而无需访问它。
- 博世研究院——专注于创新新技术的研究和实施——于 2019 年与 Fetch.ai 进行了首次合作，并于 2021 年初在 Fetch 测试网络上部署了一个节点。
- 由机器故障引起的维护问题会对制造过程产生重大影响。 根据德勤的研究，计划外停机每年给工业制造商造成的损失估计为 500 亿美元。
- “使用机器学习来识别设备故障是一个难以解决的问题，因为这些事件很少发生，”Fetch.ai 的 CTO Jonathan Ward 说。 “集体学习系统使使用博世设备的不同制造商能够在不共享原始数据的情况下相互共享信息，从而大大提高他们发现故障的能力，从而提高[ing] 他们的运营效率。”
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