В эпоху искусственного интеллекта среди компаний идет гонка вооружений за создание лучшего чипа. Доминирование Nvidia в этой сфере побудило Google, Amazon, OpenAI — и, совсем недавно, Anthropic — начать разработку собственных кастомных чипсетов, чтобы войти в бизнес предоставления вычислительных мощностей для индустрии, испытывающей в них острую потребность.
И все же, похоже, их всех переиграли. Наконец-то у нас есть идеальный чип, и это — Pringle. Согласно The Wall Street Journal, компания Kellanova, владеющая брендом Pringles, неустанно работала над совершенствованием технологии штабелируемых чипсов. Несколько лет и около 5 миллионов долларов спустя, благодаря инвестициям в ИИ и специализированное оборудование, компания считает, что наконец совершила квантовый скачок в производстве чипсов.
Как выяснилось, они этого добились, сначала создав «цифровой двойник» теста, которое компания использует для Pringles. Это позволило точно смоделировать процесс прохождения чипсов через производственную линию, чтобы выяснить, где и почему возникали узкие места — такие как разрывы теста и прилипание чипсов при жарке.
Затем, по-видимому, они оснастили всю линию по производству чипсов датчиками, собирающими данные о тесте в реальном времени, включая такие параметры, как размер частиц муки. Эта информация обрабатывается моделью ИИ, которая предлагает компании упреждающие решения потенциальных проблем, выявляя неожиданные отклонения и несоответствия до того, как они превратятся в «бутылочное горлышко». Согласно WSJ, компания теперь собирает около 200 различных точек данных со всей производственной линии.
Результат, по словам компании, — идеальный чипс каждый раз: «Та же хрусткость, тот же вкус и ощущение, когда открываешь банку», — рассказал The Wall Street Journal Ян Ланен, старший директор по инжинирингу Kellanova. Конечно, если вам не нравятся Pringles, то, возможно, вам все равно, насколько стабильно им удается воспроизводить тонкую изогнутую форму или равномерно наносить соль и ароматизатор.
Pringles — интересный пример производства с помощью ИИ, потому что это не совсем то, что ассоциируется с необходимостью точности. По данным WSJ, компания Siemens предложила аналогичный подход с «цифровым двойником» для улучшения производства таких вещей, как ракеты, батареи и микрочипы.
Но в целом картофельные чипсы не кажутся тем, что требует идеальной консистенции. Запустив руку в обычный пакет, вы достанете чипсы самой разной формы и размера — одни густо покрыты приправами, другие меньше. Pringles, по сути, сами создали проблему там, где ее не было, решив, что чипсы нужно штабелировать.
Как бы то ни было, это лишь еще одно доказательство того, что единственное место, где можно по-настоящему заработать на ИИ, — это чипсы.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – AJ Dellinger
