AI napříč průmyslovými odvětvími - kde jsme, kam jdeme

Publikováno v: blogy | 0

HAL 9000 může být blíže, užitečnější a přívětivější, než si myslíme. Umělá inteligence (AI) možná ještě není v plné realizované podobě, ale už to rozvrací mnoho průmysl že pracujeme.

Protože naši zákazníci diskutují, zpochybňují a vyhodnocují způsoby, jak mohou využít AI k tomu, aby pomohly zefektivnit své pracovní postupy, myslel jsem si, že bych sdílel některé způsoby, jakými vedoucí pracovníci průmyslu využívají AI napříč média a vysílání, ropa a plyn a humanitní vědy.

Média a vysílání

Přizpůsobení krmení

Když se diváci chtějí a očekávají více osobních zkušeností při konzumaci obsahu, mediální a vysílací společnosti se obrátily na AI, aby jim pomohly poskytnout jedinečné zážitky ze sledování, přizpůsobené pro každého diváka.

Jeden skutečný příklad toho, jak AI personalizuje zážitek diváků, jsou přizpůsobené doporučení mezi mediálními platformami, jako jsou YouTube a Netflix. Tyto společnosti se spoléhají na algoritmy založené na algoritmech AI a vytvářejí na svých webových stránkách všechny osobní domovské stránky a stránky doporučení.

Uchovávání protokolu

AI také pracuje v zákulisí pro zjednodušení pracovních toků a maximalizaci návratnosti investic pro vysílací společnosti a jeden příklad AI ve výrobě je protokolování.

V současné době personál ručně prohlíží videoklipy a záznamy na základě samotného obsahu. Pro hokejovou hru by se klipy zaznamenávaly jako "cíl", "trest" a tak jeden, což usnadnilo vyhledávání a přístup k nejvýznamnějším. AI začíná tento úkol plnit a odstraňuje ruční požadavky. Není to dnes úplně tady, protože AI stále potřebuje "učit", co hledat. Ale čím více se používá, tím lépe to dostane.

Ropa a plyn

Hledání oleje s AI

Vzhledem k tomu, že zdroje se zpomalují a zbývající ložiska se stávají těžšími, společnosti ropy a plynu musí neustále inovovat a vyvíjet nové způsoby těžby ropy. AI začala pomáhat řešit tyto problémy tím, že dodává nové metody extrakce a jedná se o inteligentní roboty.

Nové inteligentní roboty dokáží identifikovat přírodní "průsaky" mezi skalami na oceánském podlaží a protože mohou být ovládány vzdáleně, odstraňuje potřebu riskovat bezpečnost vědců a geologů fyzicky zkoumat oceánskou podlahu. "Naším cílem je mít tyto ponorky ztělesněním úvah vědců, kteří je programují. Chcete, aby průzkumník udělal vědu bez vědce. " Profesor Brian Williams, MIT.

Life Sciences

Lepší angažovanost

Viděli jsme "chatbots" odpovědět na otázky zákazníků a nyní tento typ AI vstupuje do vědy o životě a pharma. Při zavádění strojního učení v obchodních odděleních může AI a strojové učení spolupracovat se zákazníky na přizpůsobené a osobní úrovni. Jak bylo řečeno Matthew Van Wingerden, vedoucí oddělení pro strojové učení společnosti Aktana uvedlo: "Strojové učení optimalizuje výkon pole tím, že předpovídá nejlepší zprávu, kanál a časování pro každého zákazníka."

Získejte konkrétní - segmentace

Velmi ruční proces zbývající v biologických vědách je segmentace - objednávání a segregace pacientů podle jejich potřeb, onemocnění apod. Jelikož je ruční proces, segmentace je omezena na lidské schopnosti, takže zůstává základní a otevřená lidské chybě.

Použitím AI může segmentace získat mnohem hlubší úrovně složitosti, což umožňuje neomezené možnosti. S AI přidáním hlubší granularity může segmentace dále osobně angažovat, protože může být segmentována podle svých specifických potřeb, bez ohledu na to, jak jedinečná nebo okrajová.

S inovací, přichází data

Ve všech výše uvedených odvětvích, a mnoho dalších, se objevením AI něco přinese s sebou: ještě více údajů. AI bude vícenásobné verze videoobsahu ve vysílání, data generovaná roboty prozkoumajícími oceán nebo bohatší profily pacientů. AI bude generovat ještě více dat, což znamená více dat pro analýzu, spolupráci a sdílení a potenciální pohyb. Navíc, protože efektivita je mantra AI, generuje tato data mnohem rychleji.

Je to stále nový svět, do kterého vstupujeme, ale těšíme se, že slyšíme od našich zákazníků víc inovativních způsobů, jak využívají AI a jak jim pomůžeme přesunout všechna nová data, která jsou generována těmito inovacemi.