Сферы применения искусственного интеллекта: от медицины до сельского хозяйства

Искусственный интеллект в сельском хозяйстве

Компании из различных отраслей используют искусственный интеллект (ИИ) для получения новых знаний и сценариев, которые позволяют оптимизировать процессы, изделия и производительность. Этот недавний бум в области приложений для ИИ во многом обусловлен двумя факторами: повсеместным распространением мощных и недорогих вычислительных возможностей благодаря облачным и граничным технологиям, а также постоянным совершенствованием алгоритмов ИИ и обработки данных. В этой статье описывается пять областей применения ИИ, меняющих процессы производства и бизнес-стратегию:

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.

Перемещение материала через фабрики и склады является фундаментальной составляющей эффективности обработки и прекрасной возможностью применения искусственного интеллекта. Наиболее яркий пример этого — внедрение автономных мобильных роботов (AMR). Фактически, использование AMR удвоилось за год и нет признаков того, что этот рост замедлится.

Благодаря ИИ время, затрачиваемое на построение молекулярной структуры и моделирование препарата, значительно сокращается с одновременным повышением качества. Первые суперкомпьютеры, способные решить эту задачу, начали создавать специалисты компаний Atomwise и Berg Health.

Услугами ИИ сегодня пользуются не только врачи и их пациенты, но и вполне здоровые люди, которые привыкли следить за своим самочувствием. На рынке уже представлен большой выбор тестеров, счетчиков, измерителей давления и других параметров, которыми можно пользоваться самостоятельно.

Для многих производителей отличное выполнение сервисного обслуживания стало ключевым конкурентным отличием. По мере того, как прогнозная и предписывающая аналитика становится нормой в различных отраслях промышленности, организациям, которые полагаются на эти новые технологии для быстрого и упреждающего решения проблем, потребуется, чтобы их поставщики были столь же гибкими в поставках запасных частей. Эта потребность в более оперативном обслуживании удовлетворяется за счет внедрения все более мощного искусственного интеллекта в системы планирования материалов, чтобы обеспечить доставку нужных деталей в нужное место и в нужное время.

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.

Такая способность распознавания сложных объектов и функций также является ключевым компонентом современных приложений дополненной реальности (AR). Включая компьютерное зрение на основе ИИ, такие приложения дополненной реальности, как Vuforia Expert Capture от PTC, предоставляют цифровые инструменты и информацию в контексте окружающей среды. Например, AR с функцией распознавания объектов может провести оператора через ряд сложных этапов сборки или раскрыть техническому специалисту местоположение неисправного компонента в отказавшем устройстве. Даже такие более простые приложения, как отображение данных IIoT в соответствующих местах производственной линии, облегчают работникам быструю идентификацию и реагирование на рабочее состояние. В своей недавней статье Forrester определила значительные преимущества, связанные с внедрением решений Vuforia, в том числе сокращение времени обучения на 50% и уменьшение затрат на сверхурочную работу на 10-12%.

Что такое искусственный интеллект

Развитие технического прогресса привело к образованию искусственного интеллекта (ИИ) – комплекса программ, способного к воспроизведению человеческих навыков: планированию, решению конкретных заданий, информированию, а также обучению и улучшению своего функционирования по мере накопления объема выполненной работы. К примеру, программы музыкальных сервисов, рекомендующих вам композиции, которые отвечают вашим предпочтениям, работают по принципу искусственного интеллекта.

С достижениями в области ИИ, в частности, в области алгоритмов машинного обучения, разнообразие, сложность и ценность приложений компьютерного зрения значительно возросли в областях контроля качества, а также обучения и производительности труда. Традиционные приложения компьютерного зрения для контроля качества в значительной степени основаны на обнаружении признаков, определении краев, углов и цветов и сравнении их с предварительно заданными пороговыми значениями. В приложениях, основанных на искусственном интеллекте, критерии «пройдено/не пройдено» больше не программируются в системах контроля качества, а выявляются системой, основанной на усиленном обучении с использованием заведомо хороших и плохих образцов. В результате, современные системы могут, с высокой точностью, реагировать на множество различных и гораздо более тонких качественных характеристик.

Технологии ИИ сегодня внедряются почти повсеместно. Автоматизация функционирования любого бизнеса, государственного органа, производственной или торговой структуры, логистики, образовательного и медицинского учреждения и одного человека – все это сферы применения искусственного интеллекта. Эффективность применения ИИ постепенно растет благодаря постоянному увеличению объема памяти и укреплению внутренних связей нейросети.

Больших успехов в плане разработки ИИ достигают даже неизвестные большинству компании, например, BotsCrew, которая разрабатывает чат-боты для Telegram и других сервисов. А такие фирмы, как InData Labs, nexocode создают программы для выполнения аналитических задач, обработки данных, статистических отчетов по запросам компаний-заказчиков.

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.

В отличие от автоматически управляемых тележек (AGV), для роботам не требуется встраивать в окружение систему управления. Вместо этого, современные решения по транспортировке материалов основаны на технологии пространственных вычислений для определения их местоположения на заводе или складе, а также на усовершенствованном ИИ для навигации по окружающей среде, включая трафик, создаваемый людьми и другими роботами. Благодаря свободе безопасного перемещения без ограничений и возможности искусственного интеллекта определять оптимальные маршруты, полчища AMR могут быть включены в новую или меняющуюся рабочую среду и показывать невероятную эффективность. Это та же самая технология, которая позволила Amazon повысить эффективность работы центров реализации и сортировки.