Nessan Clearly omawia, w jaki sposób sztuczna inteligencja w druku opiera się na dopasowywaniu wzorców danych, co już ulepsza oprogramowanie dla dostawców wielkoformatowych.
Przewiduje, że doprowadzi to do zwiększonej integracji sztucznej inteligencji w planowaniu przepływu pracy, zarządzaniu kolejką zadań, korekcji kolorów, skalowaniu obrazu i konserwacji predykcyjnej za pomocą czujników i systemów wizyjnych, co ostatecznie usprawni operacje i zapewni większą elastyczność.
Sądząc po nagłówkach gazet z całego świata, obecnie istnieje duże zainteresowanie sztuczną inteligencją, czyli AI, ponieważ korporacje międzynarodowe i rządy otwarcie mówią o wykorzystaniu tej technologii do optymalizacji swoich wyników i generowania większych dochodów. Ale w jaki sposób przeniknie to do branży poligraficznej, a w szczególności do wielu dostawców usług druku wielkoformatowego, którzy obsługują rynek oznakowań i ekspozycji?
Ironicznie, w AI nie ma zbyt wiele inteligencji. Inteligencja zazwyczaj oznacza pewien poziom rozumowania poznawczego w celu rozwiązywania problemów. Ale AI po prostu pochłania duże ilości danych, w tym wcześniejsze przykłady rozumowania, i dopasowuje je do wzorców, które wyłaniają się z tych danych. W każdej sytuacji większość systemów AI po prostu podejmuje najlepsze przypuszczenia na podstawie dostępnych danych (i czasami generuje to fałsz). Wcześniej używaliśmy algorytmów do robienia czegoś podobnego, ale tym, co naprawdę wyróżnia AI, są ogromne zbiory danych surowych informacji, które te systemy wchłaniają. To samo stało się możliwe dzięki postępom w surowej mocy obliczeniowej.
Większość obecnego szumu wokół generatywnej AI opiera się na generatywnej AI, która może tworzyć rozwiązania na podstawie podpowiedzi wprowadzanych do systemu. Jednak takie systemy muszą być wstępnie wytrenowane na istniejących danych, aby były bardziej precyzyjnie znane jako Generative Pre-Trained lub GPT. Najbardziej znanym z nich jest prawdopodobnie ChatGPT.
Ogólnie rzecz biorąc, systemy te można wykorzystywać w praktyce, np. do tworzenia wstępnych wersji roboczych listów towarzyszących wycenom lub nawet całych prezentacji sprzedażowych. Ponieważ sztuczna inteligencja nie jest doskonała, najlepiej używać jej do wstępnych wersji roboczych, a nie do ostatecznych kopii, ale mimo to wystarcza, aby użytkownicy mogli zrobić więcej w krótszym czasie.
Niektóre odmiany AI są bardziej skoncentrowane na tworzeniu obrazów i są już wystarczająco dobre, aby umożliwić osobom z pewnym poziomem wiedzy tworzenie prac, które w przeciwnym razie mogłyby być dla nich nieosiągalne. Znacznie obniża to koszty związane z produkcją dzieł sztuki, nawet jeśli chodzi o szybkie tworzenie makiet przed zatrudnieniem profesjonalnego projektanta. Może to obejmować takie rzeczy, jak grafika na stoisko wystawowe lub wzory na ubrania drukowane cyfrowo… więcej na WWW.
Źródło: FESPA
