AI Across Industries - Chúng tôi đang ở đâu, chúng tôi sẽ đi đâu

được đăng tại: blog | 0

HAL 9000 có thể gần gũi hơn, hữu ích hơn và thân thiện hơn chúng ta nghĩ. Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể không có ở đây trong một hình thức hoàn toàn nhận ra được, nhưng nó đã phá vỡ rất nhiều các ngành công nghiệp mà chúng tôi làm việc.

Khi khách hàng của chúng tôi thảo luận, đặt câu hỏi và đánh giá những cách họ có thể tận dụng AI để giúp hợp lý hóa luồng công việc của họ, tôi nghĩ rằng tôi muốn chia sẻ một số cách lãnh đạo ngành công nghiệp tận dụng AI trên phương tiện và phát sóng, dâu khikhoa học đời sống.

Truyền thông và phát sóng

Cá nhân hóa cho ăn

Khi người xem đến với mong muốn và mong đợi nhiều trải nghiệm được cá nhân hóa hơn khi tiêu thụ nội dung, truyền thông và công ty phát sóng đã chuyển sang AI để giúp mang lại trải nghiệm xem độc đáo, phù hợp cho từng người xem.

Một ví dụ thực tế về cách AI đang cá nhân hóa trải nghiệm của người xem là các đề xuất được tùy chỉnh trên các nền tảng truyền thông như YouTube và Netflix. Các công ty này dựa vào các thuật toán dựa trên AI để tạo tất cả các trang chủ và trang đề xuất được cá nhân hóa trên các trang web của họ.

Giữ nhật ký

AI cũng hoạt động đằng sau hậu trường để hợp lý hóa luồng công việc và tối đa hóa ROI cho các công ty phát sóng và một ví dụ về AI trong sản xuất là ghi nhật ký.

Hiện tại, nhân viên xem các cảnh quay và đoạn phim theo cách thủ công dựa trên nội dung của chính nó. Đối với một trò chơi khúc côn cầu, clip sẽ được ghi lại là "mục tiêu", "hình phạt" và do đó, clip sẽ giúp bạn dễ dàng tìm kiếm và truy cập các mục nổi bật hơn. AI đang bắt đầu thực hiện tác vụ này, xóa các yêu cầu thủ công. Nó không phải là khá ở đây ngày hôm nay, như AI vẫn cần phải được "dạy" những gì cần tìm kiếm. Nhưng càng được sử dụng càng nhiều thì càng tốt.

Dầu khí

Tìm dầu với AI

Khi các nguồn tài nguyên trở nên khan hiếm và các khoản tiền gửi còn lại trở nên khó chiết xuất hơn, các công ty dầu khí phải liên tục đổi mới và phát triển các phương pháp mới để chiết xuất dầu. AI đã bắt đầu giúp giải quyết những vấn đề này bằng cách cung cấp các phương pháp khai thác mới, và một cách là thông qua các rô bốt thông minh.

Các rô bốt thông minh mới có thể xác định "thấm" tự nhiên giữa các tảng đá trên đáy đại dương, và vì chúng có thể được điều khiển từ xa, nó loại bỏ sự cần thiết phải mạo hiểm sự an toàn của các nhà khoa học và địa chất khám phá đáy đại dương. “Mục tiêu của chúng tôi là có những cái chìm này thể hiện lý do của các nhà khoa học lập trình chúng. Bạn muốn nhà thám hiểm làm khoa học mà không có nhà khoa học ở đó ”- Giáo sư Brian Williams, MIT.

Khoa học đời sống

Cam kết tốt hơn

Chúng tôi đã thấy "chatbots" trả lời các câu hỏi của khách hàng, và bây giờ loại AI này đang bước vào khoa học đời sống và dược phẩm. Khi triển khai học máy qua các bộ phận thương mại, AI và học máy có thể thu hút khách hàng với mức độ tùy chỉnh và cá nhân hơn. Như đã nói Matthew Van Wingerden, người đứng đầu các dịch vụ học máy tại Aktana đã nói, "Máy học tối ưu hóa việc thực hiện trường bằng cách dự đoán thông điệp, kênh và thời gian tốt nhất cho từng khách hàng."

Nhận cụ thể - Phân đoạn

Một quá trình thủ công còn lại trong khoa học đời sống là phân đoạn - sắp xếp và phân biệt bệnh nhân theo nhu cầu, bệnh tật của họ vv. Là một quy trình thủ công, phân đoạn được giới hạn ở khả năng của con người, vì vậy nó vẫn cơ bản và mở ra lỗi của con người.

Bằng cách sử dụng AI, phân đoạn có thể đạt được mức độ phức tạp sâu hơn, cho phép khả năng vô hạn. Với AI thêm chi tiết hơn, phân đoạn có thể tiếp tục tương tác cá nhân vì chúng có thể được phân đoạn theo nhu cầu cụ thể của họ, bất kể độc đáo hay cận biên.

Với sự đổi mới, Comes Data

Trên tất cả các ngành công nghiệp trên, và nhiều hơn nữa, sự xuất hiện của AI sẽ mang lại một cái gì đó với nó: thậm chí nhiều dữ liệu hơn. Có thể là nhiều phiên bản nội dung video phát sóng, dữ liệu được tạo bởi rô bốt khám phá đại dương hoặc hồ sơ bệnh nhân phong phú hơn, AI sẽ tạo ra nhiều dữ liệu hơn, nghĩa là có nhiều dữ liệu hơn để phân tích, cộng tác và chia sẻ và có khả năng di chuyển. Hơn nữa, vì hiệu quả là một câu thần chú của AI, nó sẽ tạo ra dữ liệu này nhanh hơn nhiều.

Nó vẫn là một thế giới mới mà chúng ta đang bước vào, nhưng chúng tôi mong muốn được nghe nhiều hơn từ khách hàng về những cách sáng tạo mà họ tận dụng AI và cách chúng tôi có thể giúp họ di chuyển tất cả các dữ liệu mới được tạo ra thông qua những đổi mới này.