Системы искусственного интеллекта применимы решения тех задач в которых

0
24

Искусственный Интеллект: Что это и какие задачи он выполняет

Руслан Ахметвалеев | Data Scientist, Специалист по анализу данных

Рекомендательная система поддержки принятия решений для назначения персонализированной терапии с использованием алгоритмов искусственного интеллекта поддержана Фондом содействия инноваций. АНО «Цифровая экономика» включила проект в базу эффективных кейсов для развития цифровой экономики в субъектах РФ.

В основе прогнозов лежат математические алгоритмы, которые достаточно просты, но при этом позволяют с высокой точностью (98-99%) прогнозировать развитие пандемии. В России всего несколько групп занимаются прогнозированием хода распространения вируса COVID-19, и мы горды тем, что наша компания принимает участие в этом важном деле.

Финансовая и банковская сферы. Искусственный интеллект используют в финансовой сфере, к примеру, при проведении торгов, оказании персональных финансовых консультаций, для онлайн-идентификации пользователей банковскими услугами, кредитного скоринга и т. п. Банки активно применяют чат-ботов и виртуальных помощников для информирования клиентов о предложениях и услугах, а также для обработки транзакций, где в участии человека нет необходимости.

Классическим примером таких задач выступает интеллектуальная система построения графика ремонтных работ на основе предсказания отказов технических систем и их элементов по информации, собранной в автоматическом режиме с датчиков, контроллеров и других исполнительных механизмов.

Технология искусственного интеллекта — важный ресурс для бизнеса. Интеграция ИИ в механизмы и системы позволяет автоматизировать рутинные, трудоемкие или сложные процессы, повысить их точность и производительность. В отличие от человека искусственный интеллект умеет не только обрабатывать, но и интерпретировать колоссальные объемы данных за очень короткое время. Кроме прочего, всевозможные системы и роботы на базе ИИ способны работать в режиме 24/7, не снижая эффективности. Их можно дообучать, совершенствовать и интегрировать с другими системами.

Бизнес-процессы. В абсолютно любой компании найдутся процессы, которые можно автоматизировать: отправка писем клиентам, автозаполнение документов и счетов, рассылка коммерческих предложений. Роботы подсказывают сотрудникам, когда у них встреча, какому клиенту и когда нужно отправить важный документ. Они уведомляют руководителей о невыполненных подчиненными задачах и сорванных дедлайнах. Алгоритмы машинного обучения активно используют в бизнес-аналитике и маркетинге для более полного понимания своей целевой аудитории и ее предпочтений.

Транспорт. Когда мы говорим об интеграции ИИ и транспорта, то подразумеваем автономные транспортные средства. К примеру, автомобили-беспилотники или беспилотные электропоезда. Управление таким автономным транспортным средством полностью автоматизировано и осуществляется без водителя/машиниста при помощи оптических датчиков, радиолокации и компьютерных алгоритмов. Также технологии искусственного интеллекта используют в сфере транспортного обслуживания. К примеру, чтобы эффективнее управлять трафиком, прогнозировать задержки рейсов, безопасно перевозить пассажиров и грузы.

Наш научный руководитель в области искусственного интеллекта — Лакман Ирина в сотрудничестве с нашими партнерами — компанией ISD разработали математическую модель по прогнозу развития пандемии Covid-19 по регионам и городам, на который ссылаются множество различных СМИ федерального масштаба.

ЧИТАТЬ ТАКЖЕ:  Когда произошло окончательное рождение искусственного интеллекта как научного направления

Понижение размерности выборки методом SVD разложения

Для быстрой и эффективной коммуникации с клиентами во всех каналах коммуникации используют чат-ботов на базе ИИ. Кстати, к таким системам, относится и омниканальная платформа AutoFAQ. Это чат-сервис для роботизации служб поддержки и баз знаний, основанный на технологиях искусственного интеллекта. Благодаря AI-алгоритмам платформа умеет распознавать естественную речь независимо от формулировок и опечаток. С помощью баз знаний быстро ищет и структурирует нужную информацию, сама отвечает на большинство типовых вопросов, а также дает подсказки операторам.

Существует много различных предметных областей, в которых очень важна роль эксперта. Эксперты в своих областях могут делать очень точные выводы, основываясь на входных данных и своих знаниях. Например, доктор, посмотрев на симптомы пациента, может поставить диагноз. А химик сказать, сколько и в каком количестве химических реагентов необходимо заложить в скважину, чтобы повысить ее дебит.

Сельское хозяйство. ИИ активно применяют и во многих отраслях сельского хозяйства, особенно роботизация набирает обороты в растениеводстве, животноводстве, рыбоводстве. С помощью искусственного интеллекта управляют полностью или частично автоматизированными вертикальными фермами и теплицами, выявляют заболевания растений на ранних стадиях. А еще алгоритмы машинного обучения, анализируя большие объемы данных, могут выявлять закономерности и делать прогнозы. Основываясь на этой информации, фермеры могут с точностью прогнозировать, какой объем урожая и в какие сроки они соберут, а также могут сразу просчитать его себестоимость.

В бизнесе может возникнуть необходимость в построении прогнозов экономических показателей или показателей технических систем. В этом могут помочь алгоритмы машинного обучения. Например, в видео рассматривается прогнозирование дохода компании по определенному направлению с помощью модели SARIMAX.

Производство. Промышленники одними из первых начали внедрять ИИ в свои производственные процессы задолго до того, как это стало мейнстримом. Автоматизированные производственные системы, промышленные роботы, коллаборативные роботы (коботы) — все они запрограммированы на выполнение определенных задач без участия (или с минимальным участием) человека. Любое роботизированное производство в разы производительнее и эффективнее, чем производство, где все операции выполняют люди. Также благодаря ИИ на производствах гораздо легче отслеживать качество выпускаемой продукции и выполняемых работ. К примеру, с помощью технологии компьютерного зрения специальные машины способны увидеть бракованный товар или посторонний предмет на производственной линии и тут же сообщить об этом оператору.

Образование. Искусственный интеллект способен снизить рутинную нагрузку на преподавателей и помочь учащимся в освоении учебного материала. К примеру, робот может проводить тестирование и тут же выдавать его результаты. Или генерировать задание для проверки языковой грамотности и понимания текста. С помощью ИИ в некоторых учебных заведениях уже реализуют предсказательную аналитику. Она помогает педагогам оценить, сколько времени ученики потратят на то или иное упражнение, домашнее задание или контрольную работу.

ОСТАВЬТЕ ОТВЕТ

Пожалуйста, введите ваш комментарий!
пожалуйста, введите ваше имя здесь