Nhan đề chính: Advances in Artificial Intelligence in Manufacturing
Nhan đề dịch: Những tiến bộ của trí tuệ nhân tạo trong sản xuất
Tác giả: Achim Wagner, Kosmas Alexopoulos, Sotiris Makris
Nhà xuất bản: Springer Cham
Năm xuất bản: 2024
Số trang:  211 tr.
Ngôn ngữ: Tiếng Anh
ISBN: 978-3-031-57496-2
SpringerLink
  Lời giới thiệu: Cuốn sách bàn về những phát triển gần đây của các ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong ngành sản xuất. Tập hợp các công trình được trình bày cho Hội thảo chuyên đề châu Âu đầu tiên về Trí tuệ nhân tạo trong sản xuất, được tổ chức vào ngày 19 tháng 9 năm 2023, tại Kaiserslautern, Đức, cuốn sách đề cập đến các mô hình và thuật toán học máy phục vụ giám sát hệ thống và quản lý dữ liệu công nghiệp, những tiến bộ trong hợp tác giữa con người và robot, cũng như các ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong điều khiển công nghiệp và giám sát quy trình. Đặc biệt nhấn mạnh vào việc tích hợp trí tuệ nhân tạo vào các hệ thống và quy trình sản xuất, cuốn sách mang đến một cẩm nang thực tiễn, kịp thời dành cho đông đảo đối tượng độc giả đa ngành bao gồm các nhà nghiên cứu kỹ thuật, lập trình viên phần mềm và các nhà quản lý công nghiệp.
  Từ khóa: Bản sao kỹ thuật số, học máy, AI trong sản xuất, dữ liệu lớn
Nội dung cuốn sách gồm những phần sau:
- Trí tuệ nhân tạo ở cấp độ hệ thống sản xuất
- Mô hình học chủ động tích hợp cho triển khai các mô hình máy học phát hiện lỗi trong môi trường sản xuất
- Xử lý và giám sát dữ liệu lớn và phức tạp thông qua học máy hướng tới bản sao kỹ thuật số trong sản xuất có độ chính xác cao
- Hướng tới kiến trúc trí tuệ nhân tạo nâng cao quản lý tài sản và không gian dữ liệu công nghiệp
- Phương pháp học tăng cường sâu để lập kế hoạch sản xuất bằng quy tắc điều phối
- Xác định tham số trong hệ thống sản xuất bằng cách sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo vật lý
- Phát hiện các trường hợp lỗi hiếm gặp cho ứng dụng Robot di động
- Trí tuệ nhân tạo ở cấp độ thiết bị sản xuất
- Học máy không giám sát để kiểm tra chất lượng đinh tán mù
- Tăng cường hợp tác con người – Robot trong sản xuất bằng mô hình ngôn ngữ lớn
- Nâng cao hiệu suất nhận diện vật thể nhỏ bằng dữ liệu giả lập và kỹ thuật cân bằng lớp tỷ lệ: Nghiên cứu so sánh trong bối cảnh công nghiệp
- Xử lý bộ phận lớn bằng AI: Giám sát và điều khiển thể tích cho ưng dụng dán keo bằng Robot
-  Thúc đẩy tương tác giữa người và robot bằng cách sử dụng AI – Phương pháp tiếp cận mô hình ngôn ngữ lớn
………