AI-lösningar för industrin: Ett forskningsinitiativ vid Jönköping University

Många företag inom industrisektorn har utmaningar med att implementera generella AI-språkmodeller. För att addressa detta problem, har forskare vid Jönköping University inlett ett nytt projekt. Syftet är att utveckla AI-lösningar som kombinerar språkmodeller med specifik industriell kunskap för att öka effektiviteten och användbarheten i produktionsmiljöer.

”Jag hoppas att resultaten ska bidra både till företagens digitala omställning och till den vetenskapliga utvecklingen inom kunskapsintensiv och förklarbar AI,” säger hon.

Projektets fokus ligger på att ge AI tillgång till välstrukturerad information om hur industrin fungerar. Detta syftar till att förbättra systemens förståelse och ge mer precisa svar som är lätta att tolka.

Flera industriella partners, inklusive Comptech och Consid, samarbetar i projektet. ”Vi ser detta projekt som ett viktigt steg mot en mer intelligent och kunskapsbaserad tillverkning,” säger han.

Genom att öka förståelsen för den specifika kontexten inom industrin, strävar projektet efter att göra AI mer effektivt. ”I dag är många AI-lösningar kraftfulla, men de saknar ofta djup förståelse för den industriella kontext de ska verka i,” förklarar hon.

Tillverkningsindustrin producerar stora mängder data, men denna information är ofta osammanhängande och svår att använda. Forskarna planerar att utveckla metoder för att omvandla dessa data till strukturerad kunskap som kan användas med språkmodeller.

Projektet har fyra centrala mål: att utvinna industriell kunskap från olika datakällor, strukturera den kunskapen, integrera den med språkmodeller och pröva lösningarna i praktiska tillämpningar med AI-agenter. ”Genom att kombinera AI-språkmodeller med strukturerad industrikunskap kan vi skapa AI-system som inte bara ger svar, utan också kan förklara hur de resonerar,” säger hon.

Detta initiativ tar itu med flera av dagens utmaningar inom industriell AI, som bristande transparens och begränsad domänkunskap. Målet är att utveckla metoder som stärker allt från produktionsstyrning till strategiska beslut.