Сферы применения искусственного интеллекта: от медицины до сельского хозяйства

Применение ИИ в сфере дорожного движения

Таким образом, ИИ в производственном секторе обеспечивает контроль качества. Умные ИИ-решения мониторят производительность оборудования, отслеживают его работу, находят дефекты, улучшают производительность и снижают затраты на обслуживание. Поэтому большинство производственных компаний используют автоматизацию ИИ в своих производственных процессах.

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.

Однако компанией LG уже запланировано открытие завода, где вся организация будет доверена искусственному интеллекту: вопросы снабжения расходными материалами, контроль за работой станков, качеством продукции и выполнением плановых показателей, работа склада и т.д. Понятно, что количество работающих там будет минимальное.

Это вторая по значимости причина увеличения спроса на ИИ в производственном секторе. Используя возможности ИИ, ML и технологий предсказательной аналитики, компании по разработке ИИ создают первоклассные роботизированные решения и системы предсказательного обслуживания, которые заранее предупреждают о повреждениях оборудования и предотвращают аварийные остановки машин.

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.

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.

Это один из лучших примеров использования ИИ в производственном секторе. Внутренние дефекты оборудования сложно обнаружить. Иногда даже эксперты не могут выявить недостатки в продуктах, наблюдая за их функционированием. Но технологии искусственного интеллекта и машинного обучения могут делать это эффективно. Системы ИИ могут легко обнаруживать даже незначительные дефекты в оборудовании.

Также облачные технологии и датчики Интернета вещей (IoT) играют важную роль в модернизации производственной отрасли. Системы и приложения ИИ обучены анализировать данные о производительности устройств, собранные с подключенных IoT датчиков. Эти данные помогают производителям понимать производительность каждого устройства. Такие данные позволяют компаниям предсказывать будущие поломки оборудования.

Применение искусственного интеллекта в медицине

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.

Это еще одно важное применение ИИ в производственном секторе. Самое распространенное использование ИИ и ML в производстве — улучшение эффективности оборудования. Производители сталкиваются с проблемами внезапных поломок машин. Продукт может выглядеть идеально снаружи, но показывать низкую производительность при использовании, что влияет на производительность.

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.

На сегодняшний день перед сферой образования поставлены задачи в направлении развития адаптивного обучения и прокторинга . С помощью ИИ планируется автоматизировать работу по подбору учебного материала и способа преподавания, подходящих конкретному ученику, чтобы облегчить процесс усвоения материала всем категориям учащихся.

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.

Сельское хозяйство также относится к основным сферам применения искусственного интеллекта. Предприятия используют ИИ для обнаружения и удаления на полях сорняков, выявления заболеваний культур, распознавания вредных насекомых, экономного распределения на площадях пестицидов и удобрений в необходимых количествах. Кроме того, системы отслеживают изменения параметров окружающей среды – температуры воздуха, влажности воздуха и т.д.