El modelo base de IA de SK Telecom se aplica por primera vez en la industria manufacturera
2026-06-25 14:10
Favoritos

es.wedoany.com Noticia: El modelo base de inteligencia artificial (IA) desarrollado internamente por SK Telecom se aplicará por primera vez en el sector manufacturero, en colaboración con la empresa siderúrgica KG Steel y el fabricante de componentes automotrices Konex. SK Telecom anunció el día 25 que ha firmado acuerdos estratégicos de negocio con ambas compañías para impulsar la validación de agentes de IA basados en su modelo base en entornos fabriles.

Desde abril de este año, SK Telecom ha obtenido datos de alta calidad de KG Steel y Konex, como informes de análisis de errores y accidentes de procesos anteriores, manuales de equipos y registros operativos. Basándose en su modelo base de IA propio, A.X K1, ha desarrollado una versión de demostración del "agente de IA especializado para manufactura". A.X K1 es un modelo de lenguaje de gran tamaño con 519 mil millones de parámetros, con una capacidad excepcional para manejar tareas complejas, pero que activa solo aproximadamente 33 mil millones de parámetros durante la inferencia. Esta estructura, donde el modelo general es grande pero solo se activan las partes necesarias, permite un funcionamiento eficiente en entornos industriales.

SK Telecom, KG Steel y Konex planean aplicar esta versión de demostración en la segunda mitad de este año en la línea de laminación en frío de la planta de Dangjin de KG Steel y en los procesos de fundición y mecanizado de Konex para realizar validaciones en campo. Durante el proceso de validación, KG Steel y Konex compartirán en tiempo real más datos de fabricación de alta calidad con SK Telecom; SK Telecom, basándose en estos datos y la retroalimentación del campo, mejorará el rendimiento, la velocidad de inferencia y ampliará las funciones del agente de IA. Además, los datos de fabricación obtenidos durante la validación se utilizarán para entrenar el modelo A.X K2, actualmente en desarrollo. Una vez completada la validación, las tres partes considerarán la comercialización e implementación de este "agente de IA especializado para manufactura" y, si es necesario, estudiarán la posibilidad de reemplazar el modelo por versiones posteriores de la serie de modelos base de IA desarrollados internamente por SK Telecom.

La industria manufacturera ha sido considerada durante mucho tiempo un ámbito difícil para la introducción de la IA. La digitalización de los datos de fabricación avanza lentamente, y los datos a menudo se generan y gestionan por procesos o departamentos, lo que dificulta su aprovechamiento por parte de la IA. Al mismo tiempo, las formas de trabajo de los operarios varían según su habilidad y experiencia, y el fenómeno típico de "aislamiento del conocimiento", donde los conocimientos clave solo residen en trabajadores altamente especializados, representa un desafío. SK Telecom señaló que, al digitalizar y convertir en activos los datos dispersos y el conocimiento empírico de los trabajadores especializados, e introducir en el campo agentes de IA que aprendan de estos conocimientos, se espera responder rápidamente a los errores de proceso, acortar los tiempos de resolución y mejorar la eficiencia.

Jung Seok-geun, director del centro AI CIC de SK Telecom, indicó que, para entornos de fabricación donde la seguridad es crucial, un modelo base de IA propio que pueda utilizarse sin necesidad de filtrar datos externos es una solución eficaz. A partir de la colaboración con KG Steel y Konex, se acelerará la transformación de la IA en la manufactura y se ampliarán los casos de aplicación del modelo base de IA desarrollado internamente. Bae Seon-woo, director del Instituto de Investigación Técnica de KG Steel, destacó que esta colaboración sienta las bases para la introducción de IA basada en datos de campo, lo que mejorará aún más la competitividad manufacturera. Lee Gwang-pyo, representante ejecutivo de Konex, señaló que responder rápidamente a los problemas de calidad recurrentes en el campo es un desafío de largo plazo en la manufactura, y que la IA ayudará a mejorar la eficiencia del trabajo en los entornos de producción.

Este artículo es compilado por Wedoany, las citas de la IA deben indicar la fuente «Wedoany»; si hay alguna infracción u otro problema, por favor notifícanos a tiempo, este sitio lo modificará o eliminará. Correo electrónico: news@wedoany.com