Impak van kunsmatige intelligensie in industriële outomatisering - NewGenApps - DeepTech, FinTech, Blockchain, Cloud, Mobile, Analytics
AI, Kunsmatige Intelligensie
Impak van kunsmatige intelligensie in industriële outomatisering
Wat is kunsmatige intelligensie?
Kunsmatige Intelligensie (ook na verwys as AI) kan op baie maniere gedefinieer word. Sommige mense definieer AI as machine learning. Die rede is dat machine learning tegnologie gaan eintlik oor die gebruik van wiskunde op rekenaars om patrone in data te vind. Hierdie data kan gestruktureerd of ongestruktureerd wees. Die enigste verskil tussen machine learning en die tegnologie wat voorheen benodig is om hierdie patrone en toestande met die hand op rekenaars te kan kodeer. Hulle kan hierdie patrone op hul eie vind deur wiskunde te gebruik. Daarom, Kunsmatige Intelligensie is 'n stel wiskundige algoritmes wat ons in staat stel om rekenaars baie diep patrone te vind wat ons nie eens weet bestaan ​​nie, sonder dat ons dit met die hand hoef te kodeer.
Bedrywe wat KI die meeste sal beïnvloed
KI dra die vermoë om ons perspektief van die gesondheidsorgbedryf. Met die vermoë om groot hoeveelhede data te verwerk en te ontleed, kan AI dokters help om patrone makliker en selfversekerd uit te vind op grond van 'n groot hoeveelheid mediese data wat in die gesondheidsorg bedryf (700,000 XNUMX artikels per jaar). AI-aangedrewe vooruitgang in spraak-tot-teks-tegnologie het intydse transkripsie 'n werklikheid gemaak. Op die gebied van medisyne help hierdie vordering byvoorbeeld pasiënte met Lou Gehrig -siekte om hul regte stem te herwin in plaas van 'n gerekenariseerde stem. Dit is te danke aan die vooruitgang in AI dat dit met behulp van rekenaarvisie-algoritmes kankeragtige mol in velbeelde opgemerk het of simptome op X-straal gevind het. MRI skanderings. Dit help dokters om tot meer akkurate voorlopige diagnoses te kom, mediese beelding te lees, en gepaste kliniese toetse vir pasiënte te vind. Dit is nie net om die pasiënt se uitkomste te beïnvloed nie, maar ook om operasionele prosesse goedkoper te maak.
'n Maatskappy in Kalifornië, genaamd Echo Devices, het 'n eenvoudige toestel geneem wat 'n stetoskoop is wat ons om die nek van elke dokter, verpleegster, sien, gesondheidsorg professioneel en hulle het daardie toestel geneem en dit omskep in eerstens, 'n digitale toestel deur die buis op stetoskoop te sny, digitizer daarin te plaas wat 'n analoog klank neem, dit omskep in 'n digitale sein, dit in die proses versterk, maak dit baie makliker vir mense om te hoor, die versterkte klank, die klank van 'n hart of longe wat werk. Maar wat dit ook toelaat, is om die digitale sein te neem en dit via Bluetooth na 'n slimfoon. Een keer op 'n slimfoon, is dit moontlik om die klank te teken wat die geneesheer in staat stel om beter te verstaan, nie net deur oudiodata nie, maar deur 'n werklike grafiek van hoe die hart werk. Noudat die inligting word in die digitale wêreld vasgelê, kan dit nou 'n sentrale masjienleer-algoritme wees. Hierdie algoritme vir masjienleer kan eintlik leer dat die vorige leerstellings van menslike dokters, kardioloë en dokters wat die toestel in hul huidige diagnose gebruik, toepas. Daarom vervang dit op geen manier enige geneesheer nie ondersteunende tegnologie wat leer uit vorige generasies menslike kardioloë en die diagnose in die huidige toestand help.
Ook AI -modelle soos Kunsmatige Intelligensie in Mediese Epidemiologie (AIME) kan gebruik word om vooraf die uitbreek van siektes in die algemeen en siektes wat deur die zika -virus veroorsaak word in die besonder te voorspel, met inagneming van veranderlike faktore, insluitend windrigting, humiditeit, temperatuur, bevolkingsdigtheid en tipe behuising. Hierdie model is in Maleisië en Brasilië beproef en gee afleidings met 'n akkuraatheid van 88% met 'n voorafwaarskuwing van tot drie maande.
Dit is moontlik dat alles wat ons doen, alles wat ons aanraak deur AI verbeter sal word. Ons het groot voordele daarvan om enige toestel, enige masjien te neem en dit net 'n bietjie slimmer te maak. Hierdie voordele kom in die vorm van selfbestuurvoertuie as een aspek, dus outonomie vir selfbestuur wat baie KI benodig vir die visiestelsels, navigasie-intelligensie, beplannings- en beheeraspekte van 'n voertuig. 'N Ander aspek is samewerkende robotika of cobots. Dit is robotte wat ontwerp is om in en om met mense te werk. Ons gebruik AI elke keer as ons 'n soektog in 'n soekenjin invoer of as ons 'n soort stemherkenningstelsel gebruik.
AI kan ook help om ons gebruik van skoon en hernubare energie te maksimeer. Masjienleer algoritmes word gemaak om die produksie en vraag van energie intyds te monitor. Dit impliseer dat energie gestoor kan word gedurende die tye van die dag wanneer die vraag minder is en die oorskot op 'n tydstip (wat navorsing kan uitspreek) gelewer kan word wanneer daar meer behoefte is. Aangesien elektriese voertuie meer algemeen word en die nuwe gesig van môre sal wees, kan die tegnologie dit gebruik om energie op te slaan en menslike interaksie in hernubare elektrisiteitstoevoer te versag. Afgesien hiervan, is dit ook moontlik om die vraag wat ons toestelle op die netwerk produseer, te verminder. Yskaste kan byvoorbeeld gemodelleer word om op afstand deur AI beheer te word, sodat hulle slegs in die koue siklus kan ingaan wanneer die vraag laag is. Net soos om die vraag-aanbod-vergelyking in die mark vir hernubare energie te meet, is dit ook moontlik om voorraadstelsels te bestuur in maatskappye wat real-time vraag-aanbod voorspel.
KI kan gebruik word om herhalende take uit te voer. Soos in, is 'n eenvoudige algoritme voldoende om aan die behoeftes te voorsien, aangesien die stappe vooraf gedefinieerd is en die finale doelwit bekend is. As gevolg hiervan, tesame met ander sektore, is die vervaardigingsbedryf is ook beïnvloed deur AI. Dit sou impliseer dat masjiene outomaties foute in die funksie kan aanmeld, nuwe onderdele kan bestel en selfs self kan herstel. Die beplanning en voorspelling van die vraag na AI is nog 'n belangrike deel van die vervaardiging sektor. Dit kan die hele omwenteling verander voorraadbestuur stelsel en dus impliseer dit dat besighede in die nabye toekoms gretiger sal wees om hul AI -modelle te ontwikkel en te belê volgens hul behoeftes voorraadbestuur, verminder bedryfskoste en verhoog doeltreffendheid. In totaal is vraagbeplanning en voorspelling gekombineer met 'n outomatiese (kunsmatige) voorraadbestuur Die stelsel sal volledig in ooreenstemming wees en maatskappye aanmoedig om te belê vanweë die vlot en probleemvrye bestuur wat produktiwiteit verhoog.
Mens kan verwag dat die toekoms interessant sal wees met KI, wat binne 'n kort tydperk baie vinnig ontwikkel. Dit is omdat hierdie tegnologie nie net take verrig wat ons voorheen outomaties gesien het nie, maar ook voortgaan om hulself te leer en te verbeter. Soos ons dus jaar na jaar 'n stap neem, sal ons elke jaar 'n paar nuwe stelsels en ontplooiingstelsels sien en hulle sal met tyd aansienlik beter wees met die take wat hulle bedoel is om te doen. Byvoorbeeld, met selfbesturende motors en fietse in die rondte, sou ons nie met die hand hoef te ry nie en eerder werk of enigiets op pendel kon doen. Baie dinge sal uit die daaglikse taaklys uitgeskakel word, maar afgesien van alles, met die ontwikkeling van KI en mense wat besef die vermoë daarvan en die gemak waarmee dinge gedoen kan word, kan ons verwag om baie nywerhede te sien wat hulp van KI soek en die gebruik van KI vir talle dinge – dinge wat ons dalk nie eens weet of dit moontlik is of nie. Die nywerhede wat tans groot kanse toon om te bloei as gevolg van die gebruik van KI, is gesondheidsorg, besigheid, vervaardiging, bankwese en finansies. As gevolg van die onontginde en onontginde vermoëns van KI, is die ware potensiaal daarvan nog onbekend.