Towards Industrial Revolution 5.0 and Explainable Artificial Intelligence: Challenges and Opportunities
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Technological growth is changing our everyday living, making it smarter and more convenient day by day; Smart society 5.0, Healthcare 5.0, Agriculture 5.0 are only a few examples indicative of our fast-evolving lifestyle.The Industrial Revolution 5.0 (IR 5.0) encapsulates future industry development trends to achieve prosperity beyond jobs by incorporating more intelligence in our everyday living with the help of cutting-edge technologies such as Explainable Artificial Intelligence.This paper reviews the enabling technologies for Industry 5.0 and suggests some pertinent research areas requiring more focus.The transition of manufacturing processes from mass production to mass personalization, the anticipated reliance on Cyber-Physical Systems (CPS) and digital twins is visualized, to identify the gaps in fully realizing the revolution.The operations of smart factories to enhance the overall productivity, modern workforce comprising of human-machine collaboration, means of heterogeneous data transmission & data interoperability, and security & privacy issues are reviewed to identify hot research spots, that will eventually fill in the gaps within societal domains to realize Industry 5.0.The potential of the new domain of Explainable Artificial intelligence to understand the application of right tools in a data connected Industry 5.0 compliant smart society is explored.Altogether, this research explores several research challenges and opportunities linked with IR 5.0.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle