TOKYO, 18 giugno 2025 – Mitsubishi Electric Corporation (TOKYO: 6503) ha annunciato oggi di aver sviluppato un modello linguistico specifico per i processi di produzione operanti su dispositivi periferici. La tecnologia IA del marchio Maisart^®1 è stata preventivamente addestrata con dati provenienti dalle operazioni interne di Mitsubishi Electric e resa in grado di supportare un’ampia gamma di applicazioni in specifici settori manifatturieri. Il modello sfrutta inoltre una tecnica di data augmentation appositamente sviluppata per generare risposte ottimizzate per le applicazioni specifiche degli utenti.

L’adozione diffusa dell’IA generativa sta accelerando l’uso di modelli linguistici di grandi dimensioni (large language models, LLM). Tuttavia, i notevoli costi di calcolo ed energetici associati agli LLM sono motivo di preoccupazione, così come la crescente domanda di soluzioni di IA generativa in grado di operare in ambienti in loco² a causa dei requisiti di privacy dei dati e di gestione delle informazioni riservate.

Per rispondere a queste esigenze, Mitsubishi Electric ha sviluppato un modello linguistico specifico per settore, addestrando un modello base giapponese disponibile pubblicamente con i dati proprietari dell’azienda provenienti dai propri settori di attività, tra cui l’automazione industriale (factory automation, FA). L’utilizzo dei dati di formazione generati attraverso le tecniche di potenziamento originali dell’azienda ha consentito una messa a punto efficace e specifica per ogni attività, rendendo il modello finale sufficientemente compatto da poter essere eseguito su risorse hardware limitate, e quindi adatto ad ambienti con capacità di elaborazione ridotte, come i dispositivi periferici, nonché per operazioni in loco, come i call center che gestiscono informazioni sensibili dei clienti.

Il modello linguistico è stato sviluppato nell’ambito del programma AWS Japan Generative AI Accelerator³ fornito da Amazon Web Services Japan G.K. AWS Japan ha fornito supporto per lo sviluppo, includendo risorse di calcolo come GPU⁴ e AWS Trainium⁵ per l’addestramento del modello linguistico, assistenza nella creazione di ambienti di formazione distribuiti, crediti AWS e supporto scientifico da parte dell’Innovation Center dell’IA generativa AWS.⁶