Zveme vás na přednášku prof. Wolfganga Wahlstera, zakládajícího ředitele Německého výzkumného centra pro umělou inteligenci (DFKI) a významného profesora informatiky a umělé inteligence. Přednáška „Hybrid technology LxM: AI as a Booster for Industrie 4.0“ se uskuteční 27. května v 10:00 v Červené posluchárně Českého institutu informatiky, robotiky a kybernetiky (CIIRC) ČVUT. Akce je organizována ve spolupráci centra RICAIP a CIIRC s podporou projektu INPACE a DFKI.
KDY: 27. května 2024, 10 hod
KDE: CIIRC ČVUT, Testbed Multimedia Room
Další informace a registrace:
Jednacím jazykem přednášky bude angličtina (bez tlumočení) a bude možná účast jak prezenčně, tak i online. Zájemci se mohou registrovat přes následující odkaz https://ricaip.eu/event/wwahlster-prague-2024/#register
O prof. Wahlsterovi
Profesor Wahlster je jednou z nejvýznačnějších osobností a průkopníkem v oblasti umělé inteligence (AI) v Německu a Evropě a také duchovním otcem Průmyslu 4.0. Wolfgang Wahlster je průkopníkem zcela nových oborů, které se nacházejí na rozhraní počítačových věd, průmyslového inženýrství a Internetu věcí (IoT). Zabývá se pamětí sémantických objektů – digitálním dvojčetem, kyberneticko-fyzickou výrobní architekturou a hybridními týmy robotů a dělníků pro průmysl budoucnosti. Spolu s profesorem Kagermannem a profesorem Lukasem již v roce 2011 vymysleli a publikovali tzv. „Industrie 4.0“ označující ucelenou koncepci pro čtvrtou průmyslovou revoluci. Výzkumné výsledky profesora Wahlstera v oblasti Průmyslu 4.0 představují skutečný průlom v konceptu průmyslu budoucnosti. Zcela nové pojetí výroby, založené na umělé inteligenci, položilo základy k synergické spolupráci lidí a robotů v chytrých továrnách budoucnosti. Tyto vize mění způsob uvažování nejen v průmyslu, ale i v dopravě, chytrých městech, distribučních sítích atd., a mohou být považovány za zásadní krok ke změně myšlení, která je zcela nezbytná pro společnost budoucnosti (Společnost 4.0).
Začátkem roku 2020 obdržel prof. Wahlster čestný doktorát ČVUT – přečtěte si více ZDE. Více informací o prof. Wahlsterovi a jeho práci je možní si přečíst ZDE.
Přednáška prof. Wahlstera bude streamována online přes tento odkaz:
Abstrakt přednášky:
In the next decade of Industrie 4.0 a new generation of AI technologies will take smart factories to a new level. Large Language Models (LLMs) will be complemented by Large Process Models (LPMs) and Large Action Models (LAMs), so that generative neural models not only predict what to say or visualize next, but also what to do next.
Because LPMs and LAMs are trained on data lakes of process specifications and action sequences, they can predict which plan to take based on a given task and thus can execute the task from start to completion, creating more agency and autonomy in smart factories. LxM technologies avoid the effort of manually coding active digital twins, but are able to code a significant portion of them automatically based on neural transformers.
Although deep learning is the most powerful learning method developed to date, it has already reached its inherent limits in many industrial application domains and must be combined with various symbolic approaches in new system architectures. This leads to hybrid LxM (x=L,P, or M) technologies that use holonic multiagent architectures for combining neural approaches with symbolic reasoning technologies such as constraint solving, physics-based simulation and terminological reasoning in knowledge graphs.
We present and discuss our new roadmap for the next decade of research and innovation for Industrie 4.0 from 2024 to 2034. Some self-appointed “experts” have proposed on the EU level the new term “Industry 5.0”. But this is neither necessary nor helpful as it wrongly suggests that the Fourth Industrial Revolution is complete. In addition, the suggested „new topics“ were already focus areas in the original specification of the goals of Industrie 4.0.
Before we conclude, we will present two examples of LxM applications: the recent DFKI spin-off company XPECT, which combines process mining with execution and compliance verification, and the latest version of AIQUAMA, which uses neuro-symbolic methods for zero-error assembly in hybrid robot-human teams.
