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英雄联盟竞猜app-希捷科技推出智能制造参考架构

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英雄联盟竞猜app:近日,希捷科技与英伟达、惠普企业等合作伙伴共同打造了一个人工智能平台,旨在帮助企业提高生产效率,保证产品质量。希捷的智能生产参考架构源自工厂车间。

在希捷工厂,智能生产的应用增强了硬盘生产过程中控制晶圆图像质量的能力。希捷科技利用这项技术提高工作效率和产品质量。在希捷科技位于泰国工厂的项目中,工程师们希望洁净室投资减少20%,生产时间延长10%,投资回报率高达300%。专注工厂,打造智能生产的首要因素是人的思维——。

我们通过人类的思维来看待和解读世界。正是人类的思维,才使得把各种智力运用到退化中成为可能。

人脑天生没有自律模型检测的能力,根据仔细观察采取主动措施。我们可以把它想象成某种自我编程。神经网络是大脑自身的技能,可以识别模式,自我学习,预防风险、危害和异常。

它仍然是程序员、工程师和数据科学家的灵感来源。几十年来,他们仍然致力于将神经网络引入算法。1959年,斯坦福大学的电气工程师伯纳德维卓尔和马尔西安霍夫首次成功构建了神经网络,并将其应用于滤波器,以帮助避免电话线中的回声。

该系统仍在商业应用中。然而,由于神经网络在该领域的实际应用符合预期,该领域面临许多困难。然而,随着时间的推移,数学和计算的发展极大地促进了它的转变。

另一个重大突破再次发生在2012年,来自多伦多大学的计算机科学家杰弗里辛顿(Geoffrey Hinton)、伊利亚萨斯克韦尔(Ilya Sutskever)和亚历克斯克里热夫斯基(Alex Krizhevsky)赢得了ImageNet大型视觉识别挑战赛。他们提交的项目是AlexNet深度卷积神经网络架构,至今仍在使用,比现有模型高出10.8%。本项目用于深度自学和图形处理单元设计图像评价软件。

ImageNet包括数百万张来自成千上万不同类别的图片,如狗、猫和汽车。希捷智能生产平台项目负责人、数据科学与技术专家布鲁斯金(Bruce King)回忆说:“这是一个分水岭,几十年来人们仍然梦想着这样的突破。

这一突破就是希捷目前的数据科学、IT和工厂工程团队能够在我们的厂区部署人工智能的原因。”多伦多大学的科学家已经成功应用了人工智能神经网络,这就是所谓的深度自学。罗伯特d霍夫在《麻省理工学院技术评论》中写道:“深度自学是试图模仿大脑皮层神经元的活动,人类80%的思维来自大脑皮层。

”布鲁斯金回应道:“深度自学是希捷雅典娜项目的核心,这个项目原本是为了提高希捷生产的质量,后来我们发展成了希捷Edge RX参考架构。正是这种动态边缘计算集群使希捷能够在工厂部署机器学习功能。

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”基于规则的方法和深度自学仪器生产是一个简单而困难的递归过程。希捷在工厂生产产品,作为生产的一部分,它平均每天可以生产大约1000万幅图像。磁头是用类似于半导体晶片的工艺生产的。

晶片被切割成微小的读取和记录头,然后组装成驱动器。布鲁斯金回应道:“生产芯片需要几个月的时间,它还包括大约1000个独立的步骤。这些步骤中有许多与质量检查有关,包括各种形式的图像提供。当图片显示产品质量发生变化时,工程师必须及时逃离该点。

”与其他传统的基于规则的工具相比,最先进设备的深度自学习软件可以更准确地检测这些图像中的问题。新工具有什么区别?布鲁斯金回应道:“算法本身可以从数据中学习‘规则是什么’和‘当它违反规则时’。工程师需要对它进行编程。

“这是否意味着工程师是多余的?并非如此。新的深入自学工具不是工程师的替代品。忽略,他们让工程师自由研究更高层次的解决方案。

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希捷的边缘RX参考架构是由于希捷的信息技术基础设施科学知识、存储业务专业知识、与HPE的合作伙伴关系、对英伟达深度自学的持续研究以及库伯内斯和多克的集群管理工具而创建的。除了神经网络,图形处理单元(GPU)的蓬勃发展也导致了智能生产时代的到来。NVIDIA构建的图形处理器(GPU)是开发智能计算的理想工具,因为它可以以比中央处理器(CPU)慢几百倍的速度开发深度数学自学。

Insight64的负责人NathanBrookwood说:“图形处理单元(GPU)不同于PC微处理器。他们可以缓慢地重复提供大量数据,并继续执行完全相同的操作。

“希捷的深度自学虽然针对的是数据存储行业的生产流程,但一般仅限于其他类型的流程。特别是,它是一个具有以下特点的过程:生产半导体、电子、汽车零部件、机械零部件等工具的大规模、高精度、分布式生产过程。用于低成本资本设备的高价值生产。大量传统方法无法分析的横向行业安全,智能城市异常检测,自驾汽车。

高度简单的多阶段生产流程可以收集设备、流程自动化生产流程和检验数据质量控制和检验驱动的长生产流程多站点全球制造希捷Lyve数据实验室共享希捷边缘RX参考体系结构,希望该参考体系结构能受到行业内其他人的启发,并部署在更广泛的业务范围内。希捷新兴横向领域高级总监Rags Srinivasan表示:“希捷坚信,整个行业和生态系统可以相互交融,取长补短,实现合作共赢。所以希捷很不愿意和市场需求类似的企业分享边缘参考架构。

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