Сферы применения искусственного интеллекта: от медицины до сельского хозяйства

Как технология ИИ может помочь организациям

Аналитики Energias Market Research прогнозируют рост рынка ИИ в сельском хозяйстве на 24,3 процента. Наиболее активно будут применять автоматизацию в Соединенных Штатах и странах Азиатско-Тихоокеанского региона. Основными игроками здесь являются Agworld, Farmlogs, Cropx, Microsoft, AGCO и некоторые другие.

Оснащение логистической сферы устройствами с ИИ значительно снизит затраты времени на обработку гигантского объема данных. Система может объединить все внешние устройства, например, светофоры и отслеживать погодные условия, плотность автомобильного потока, количество и местоположение ДТП. На основе анализа данных о текущей обстановке ИИ сможет регулировать движение в городе, чтобы водители вовремя объезжали пробки, места ремонта и т.п.

ИИ стал универсальным термином для приложений, которые выполняют сложные задачи, которые когда-то требовали участия человека, например, общение с клиентами в Интернете или игра в шахматы. Этот термин часто используется взаимозаменяемо с его подобластями, которые включают машинное обучение (ML) и глубокое обучение.

Появление решений и средств на основе ИИ означает, что все больше компаний могут воспользоваться преимуществами этой технологии для экономии средств и времени. Готовые решения, средства и ПО на основе ИИ включают в себя встроенные средства ИИ или помогают автоматизировать процесс принятия решений на основе алгоритмов.

ИИ дает возможность воспроизводить и улучшать то, как мы воспринимаем окружающий мир и реагируем на него. Это свойство ИИ лежит в основе инноваций. ИИ основан на различных технологиях машинного обучения, которые распознают шаблоны в данных и формируют прогнозы. Он создает прибавочную стоимость для бизнеса благодаря следующим возможностям

науки об искусственном интеллекте и имеют свою специфик Например, машинное обучение фокусируется на создании систем, которые обучаются и развиваются путем обработки и анализа данных. Разница состоит в том, что машинное обучение всегда подразумевает использование ИИ, однако ИИ не всегда подразумевает машинное обучение.

Помощь в освоении ИИ

Возможно, Ваша компания является исключением из правил, однако большинство предприятий не имеют собственных специалистов по изучению данных и необходимых ресурсов для создания экосистемы и разработки приложений, которые помогут поставить возможности ИИ себе на службу.

У некоторых имеется функция голосового общения, которая позволяет опрашивать пациентов о наблюдаемых симптомах и давать ответ либо в виде рекомендации каких-либо методов лечения, либо в виде направления на прием к специалисту. Мобильные версии программ Ada и Your.MD можно скачать в интернете.

Собственники крупных промышленных предприятий Японии, КНР, Соединенных Штатов, Германии, Швейцарии вкладывают огромные суммы в переоборудование заводов и фабрик. Многие профессии, даже связанные с интеллектуальным трудом, устаревают в угоду увеличения компьютерного парка.

Использование чат-ботов для общения с покупателями. Чат-боты используют лингвистическую обработку, чтобы анализировать вопросы покупателей и предоставлять ответы и информацию. Чат-боты умеют обучаться и со временем начинают приносить все большие преимущества.

ИИ является стратегической необходимостью для любой компании, которая хочет повысить производительность, открыть новые возможности для получения прибыли и укрепить лояльность заказчиков. Эта технология уже помогла многим компаниям добиться конкурентного преимущества. Благодаря ИИ можно делать больше за меньшие сроки, обеспечивать эффективное персонализированное обслуживание и прогнозировать результаты, а значит — получать большую прибыль.

Разработчики применяют искусственный интеллект, чтобы эффективнее выполнять задачи, которые в ином случае пришлось бы делать вручную, взаимодействовать с заказчиками, выявлять закономерности и решать проблемы. Для начала работы с ИИ разработчикам потребуются математические знания и умение пользоваться алгоритмами.

Автоматизация скоро затронет множество специальностей, включая личных помощников, кассиров, дальнобойщиков, официантов. К примеру, ИИ успешно внедрен на линейном заводе H&H в виде технологии, отслеживающей направление взгляда работника. Благодаря этому за 1 год на процесс обучения новых рабочих было затрачено на 400 часов меньше и снизился риск несчастных случаев.

ИИ становится неотъемлемой частью бизнеса. Рано или поздно все компании вынуждены будут использовать технологии ИИ, чтобы создать собственную экосистему и сохранить конкурентоспособность. Те, кто пренебрегает прогрессом, в следующие 10 лет рискуют остаться за бортом.

Применение искусственного интеллекта в промышленной сфере

Большинство компаний сделали изучение данных своим приоритетом и вкладывают в него значительные средства. Опрос McKinsey 2021 года по ИИ показал, что количество компаний, сообщивших о внедрении ИИ по крайней мере в одной функции, увеличилось до 56 % по сравнению с 50 % годом ранее. Кроме того, 27% респондентов сообщили, что по крайней мере 5% доходов могут быть связаны с искусственным интеллектом, по сравнению с 22% годом ранее.

Автоматизация проникает в такую сферу, как вождение автомобилей. Уже многие говорят о том, что нас ждет массовый переход на машины автономного типа, которым не нужен водитель. Сегодня в некоторых странах уже можно воспользоваться роботизированными парковками, на которых машина размещается роботом.

Тем не менее внедрение ИИ связано с определенными трудностями. Лишь немногие компании задействуют полный потенциал ИИ, и тому есть несколько причин. Например, если они не используют облачные вычисления, проекты машинного обучения часто требуют больших вычислительных ресурсов. Они также сложны в создании и требуют опыта, который пользуется большим спросом, но его не хватает. Знание того, когда и где включать эти проекты, а также когда обращаться к третьей стороне, поможет свести к минимуму эти трудности.

В чем отличие ИИ от обычных алгоритмов обработки информации, созданных человеком? Главное здесь то, что они могут обучаться и совершенствоваться по мере выполнения поставленных задач. Иначе говоря, чем интенсивнее используется технология, тем лучше она «понимает» запросы заказчика. В работе обычной системы со временем ничего не меняется.

В скором времени с домом можно будет взаимодействовать, как с полноценным членом семьи. Он сможет приготовить утром костюм, разбудить, сделать заказ доставки продуктов, следить за микроклиматом в помещении, напоминать о времени стирки и уборки. Все это позволит меньше беспокоиться о бытовых вещах и рутинных обязанностях.

Технологии на основе ИИ помогают повысить эффективность и производительность труда за счет автоматизации процессов и задач, которые раньше выполнялись людьми. ИИ также умеет интерпретировать объемы данных, которые не под силу интерпретировать человеку. Это умение может приносить существенные преимущества для бизнеса. Например, Netflix использует машинное обучение для обеспечения уровня персонализации, что помогло компании увеличить свою клиентскую базу более чем на 25 процентов.

Для этой сферы применения технологий искусственного интеллекта особенно актуальны его способности собирать, анализировать информацию и делать логичные заключения. Благодаря этому ИИ можно использовать для постановки диагноза, регистрации данных, выполнения функции ассистента врача. Кроме этих обязанностей, ИИ можно поручить определение предрасположенности пациента к развитию конкретных патологий, прогнозирование течения заболеваний хронического типа, раннее выявление болезни.

Но даже среднестатистического учителя машина вряд ли заменит. По мнению Розы Лукин, профессора University College London, необходимо искать срединное решение. Задача не заключается в замене учителя компьютерной программой, а в улучшении процесса обучения. А это по плечу только человеку.