機(jī)器學(xué)習(xí)，是指計(jì)算機(jī)程序通過經(jīng)驗(yàn)來提高任務(wù)處理性能的行為。讓機(jī)器能夠?qū)W習(xí)模仿人類大腦并自動(dòng)處理與分析海量數(shù)據(jù)，這對于人類來說可不是輕而易舉的事情。那么機(jī)器學(xué)習(xí)是如何幫助我們解決實(shí)際問題的呢？

傳統(tǒng)工業(yè)時(shí)代，人類在生產(chǎn)過程中會(huì)通過手動(dòng)運(yùn)行機(jī)器并觀察其運(yùn)作模式總結(jié)經(jīng)驗(yàn)，而進(jìn)入工業(yè)4.0時(shí)代，機(jī)器開始學(xué)習(xí)模型，代替人工進(jìn)行重復(fù)而復(fù)雜的工作。據(jù)統(tǒng)計(jì)，目前全球已經(jīng)有150億臺(tái)機(jī)器連接了互聯(lián)網(wǎng)，到 2020 年，這一數(shù)值將超過 500億臺(tái)。麥肯錫預(yù)測，隨著智能機(jī)器設(shè)備的普及，到 2025 年，“智能工廠”的產(chǎn)值將高達(dá) 3.7 萬億美元。

產(chǎn)值提高的同時(shí)，伴隨而來的是工業(yè)設(shè)備產(chǎn)生的“鋪天蓋地”的數(shù)據(jù)，只有“會(huì)學(xué)習(xí)”的智能機(jī)器，才能從大量數(shù)據(jù)中挖掘出價(jià)值。機(jī)器學(xué)習(xí)看似是一成不變的在反復(fù)收集、存儲(chǔ)和分析數(shù)據(jù)，但相比傳統(tǒng)生產(chǎn)方式，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)算法和計(jì)算能力的提高，它可以濾除不必要數(shù)據(jù)，識(shí)別不一致數(shù)據(jù)，并找到新的數(shù)據(jù)支持。在易于管理的同時(shí)，也為工業(yè)生產(chǎn)帶來了重要價(jià)值。

從框架到流程 機(jī)器學(xué)習(xí)著眼未來預(yù)測

英特爾利用標(biāo)準(zhǔn)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）框架區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)與邏輯，讓機(jī)器學(xué)習(xí)可以基于三個(gè)主要組成部分實(shí)現(xiàn)預(yù)測分析。

●連通性：機(jī)器學(xué)習(xí)對現(xiàn)有傳感器中的可用數(shù)據(jù)，以及可以通過集成新的傳感器收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別，根據(jù)數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)類型將信息結(jié)構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)化，最終能夠簡化數(shù)據(jù)集成。服務(wù)導(dǎo)向架構(gòu)（SOA）可以使未來變化造成的影響降到最低，還能根據(jù)當(dāng)前環(huán)境實(shí)現(xiàn)快速更新。

●數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：為了通過第三方工具和開源工具實(shí)現(xiàn)可視化分析，英特爾提供了標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)保留了獨(dú)有的數(shù)據(jù)源及其他識(shí)別元素，確保我們能夠追溯結(jié)構(gòu)的信息來源，利用標(biāo)準(zhǔn)信息結(jié)構(gòu)簡化數(shù)據(jù)集成。

●建立數(shù)據(jù)等級：最開始英特爾通過單一工具來識(shí)別機(jī)器行為，之后不斷在框架中加入相同類型的其他工具，用來了解這些工具在不同情境中的行為，并通過數(shù)據(jù)挖掘建立了工具、流程和產(chǎn)品之間的聯(lián)系，構(gòu)成了自動(dòng)化模型。

在生產(chǎn)制造領(lǐng)域，任何延遲、故障或錯(cuò)誤都可能導(dǎo)致生產(chǎn)“單元”中斷。工廠里有成千上萬臺(tái)機(jī)器，僅僅靠人工去檢查和修復(fù)，勢必需要耗損大量的人力資源。通過機(jī)器學(xué)習(xí)，設(shè)備能夠更好地理解數(shù)據(jù)，提前自我修復(fù)，并進(jìn)行預(yù)防性的維護(hù)。英特爾致力于利用機(jī)器學(xué)習(xí)來幫助判斷設(shè)備的健康狀態(tài)以及預(yù)測芯片質(zhì)量，最大限度地提高生產(chǎn)效率。

從數(shù)據(jù)到價(jià)值 機(jī)器學(xué)習(xí)簡化分析過程

在數(shù)據(jù)處理中，基于單一數(shù)據(jù)進(jìn)行分析往往容易出現(xiàn)偏差，所以在處理過程中需要考慮具體的情景。比如，在測量發(fā)動(dòng)機(jī)排氣管的內(nèi)部壓力時(shí)需要考慮啟動(dòng)發(fā)動(dòng)機(jī)，以及水流經(jīng)排氣管所需的時(shí)間、溫度以及狀況發(fā)生時(shí)發(fā)動(dòng)機(jī)的狀態(tài)等因素。

英特爾在機(jī)器學(xué)習(xí)過程中會(huì)不斷結(jié)合其他數(shù)據(jù)源，加強(qiáng)對于工具和流程狀態(tài)的理解，增強(qiáng)超量值和流程中其他情境之間的關(guān)系，最大化數(shù)據(jù)應(yīng)用的價(jià)值。

機(jī)器學(xué)習(xí)現(xiàn)在已廣泛應(yīng)用于多個(gè)行業(yè)，汽車、航空和石油天然氣等行業(yè)都是主要受益者。它能夠基于計(jì)算機(jī)程序?qū)W習(xí)數(shù)據(jù)，無需進(jìn)行編程就可根據(jù)經(jīng)驗(yàn)自主改進(jìn)。探索永無止境，對于機(jī)器學(xué)習(xí)，英特爾將繼續(xù)深化見解并致力于為智能制造帶來更大的利益。