27 hihetetlen példák az AI-re és a gépi tanulásra a gyakorlatban

a mesterséges intelligenciát és a gépi tanulást a színfalak mögött használják arra, hogy befolyásolják mindennapi életünket, tájékoztassák az üzleti döntéseket és optimalizálják a működést a világ néhány vezető vállalata számára. Íme 27 csodálatos gyakorlati példa az AI – re és a gépi tanulásra.

fogyasztási cikkek

a természetes nyelvi feldolgozás, a gépi tanulás és a fejlett analitika segítségével a Hello Barbie figyel és reagál a gyermekre. Barbie nyakláncán egy mikrofon rögzíti az elhangzottakat, és továbbítja a ToyTalk szervereire. Ott elemzik a felvételt, hogy meghatározzák a megfelelő választ 8000 párbeszédsorból. A szerverek egy másodperc alatt továbbítják a helyes választ Barbie-nak, hogy válaszolhasson a gyermekre. Az olyan kérdésekre adott válaszokat, mint például a kedvenc ételük, úgy tárolják, hogy később felhasználhassák a beszélgetésben.

a Coca-Cola globális piaca és kiterjedt terméklistája—több mint 500 italmárka, amelyet több mint 200 országban értékesítenek—a világ legnagyobb italgyártó cégévé teszi. A vállalat nemcsak sok adatot hoz létre, hanem az új technológiát is magáévá tette, és ezeket az adatokat a gyakorlatba helyezte, hogy támogassa az új termékfejlesztést, kihasználja a mesterséges intelligencia botokat, sőt kipróbálja a kibővített valóságot a palackozó üzemekben.

annak ellenére, hogy a Holland Heineken vállalat az elmúlt 150 évben világszerte vezető szerepet töltött be a sörfőzésben, arra törekszenek, hogy az általuk gyűjtött hatalmas mennyiségű adat felhasználásával katapultálják sikereiket az Egyesült Államokban. Az adatközpontú marketingtől a tárgyak internetén át a műveletek Adatelemzés révén történő javításáig a Heineken az AI-bővítésre és az adatokra törekszik, hogy javítsa működését, marketingjét, reklámozását és ügyfélszolgálatát.

kreatív művészet

a kulináris művészet emberi érintést igényel, igaz? Igen és nem. Az IBM mesterséges intelligenciával rendelkező séfje, Watson bepillantást enged abba, hogy a mesterséges intelligencia hogyan válhat sous-séfré a konyhában, hogy segítsen recepteket kidolgozni, és tanácsot adjon emberi társainak az élelmiszer-kombinációkkal kapcsolatban, hogy teljesen egyedi ízeket hozzanak létre. A mesterséges intelligencia és az emberek együtt többet tudnak létrehozni a konyhában, mint egyedül dolgozni.

Az AI és a big data egy másik módja a kreativitás növelésének a művészet és a design világában. Az egyik példában az IBM gépi tanulási rendszere, Watson, több száz képet táplált Gaudi művész munkájáról, valamint más kiegészítő anyagokat, hogy segítsen a gépnek megtanulni a munkájának lehetséges hatásait, beleértve a Barcelonát, annak kultúráját, életrajzait, történelmi cikkeit és dalszövegeit. Watson elemezte az összes információt, és inspirációt adott azoknak az emberi művészeknek, akiket Watson által “informált” szobor készítésével bíztak meg Gaudi stílusában.

a Zenegeneráló algoritmusok most új dalokat inspirálnak. Mivel elegendő bemenet—több millió beszélgetés, újságcímek és beszédek-betekintést gyűjtenek, amelyek segíthetnek a dalszövegek témájának létrehozásában. Vannak olyan gépek, mint a Watson BEAT, amelyek különböző zenei elemekkel állhatnak elő, hogy inspirálják a zeneszerzőket. Az AI segít a zenészeknek megérteni, hogy mit akarnak a közönségük, és segít pontosabban meghatározni, hogy mely dalok lehetnek végül slágerek.

Energy

a globális energiaügyi vezető, a BP élen jár abban, hogy felismerje a big data és a mesterséges intelligencia lehetőségeit az energiaipar számára. A technológiát arra használják, hogy új teljesítményszinteket hajtsanak végre, javítsák az erőforrások felhasználását, valamint az olaj-és gáztermelés és-finomítás biztonságát és megbízhatóságát. Az egyes helyszínek körülményeit továbbító érzékelőktől az AI technológia használatáig a műveletek javítása érdekében a BP a mérnökök, tudósok és döntéshozók kezébe helyezi az adatokat, hogy elősegítse a nagy teljesítmény elérését.

annak érdekében, hogy energiát szállítson a 21.századba, a GE Power a big data, a gépi tanulás és a tárgyak internete (IoT) technológiát használja az “energia internetének” felépítéséhez.”A fejlett analitika és a gépi tanulás lehetővé teszi a prediktív karbantartást és energiát, a műveleteket és az üzleti optimalizálást, hogy segítse a GE Power munkáját a “digitális erőmű” jövőképe felé.”

Pénzügyi Szolgáltatások

körülbelül 3,6 petabájtnyi adat (és növekvő) az egyénekről a világ minden tájáról, az Experian hitelreferencia ügynökség rendkívüli mennyiségű adatot kap a marketing adatbázisokból, tranzakciós nyilvántartásokból és nyilvános információs nyilvántartásokból. Aktívan beágyazzák a gépi tanulást termékeikbe, hogy gyorsabb és hatékonyabb döntéshozatalt tegyenek lehetővé. Idővel a gépek megtanulhatják megkülönböztetni, hogy mely adatpontok fontosak azoktól, amelyek nem. a gépekből kinyert betekintés lehetővé teszi az Experian számára, hogy optimalizálja folyamatait.

Az American Express 1 billió dolláros tranzakciót dolgoz fel, és 110 millió AmEx kártyával rendelkezik. Nagymértékben támaszkodnak az adatelemzésre és a gépi tanulási algoritmusokra, hogy segítsék a csalások észlelését közel valós időben, így milliókat takarítanak meg a veszteségekben. Ezenkívül az AmEx az adatfolyamait kihasználva olyan alkalmazásokat fejleszt, amelyek összekapcsolhatják a kártyabirtokost termékekkel vagy szolgáltatásokkal és különleges ajánlatokkal. Ők is ad kereskedők online üzleti trend elemzés és iparági peer benchmarking.

Healthcare

az AI-t és a mély tanulást az Infervision életmentésére használják. Kínában, ahol nincs elég radiológus ahhoz, hogy lépést tartson azzal a követeléssel, hogy évente 1,4 milliárd CT-vizsgálatot vizsgáljanak meg a tüdőrák korai jeleinek felkutatására. A radiológusoknak naponta több száz vizsgálatot kell áttekinteniük, ami nemcsak unalmas, de az emberi fáradtság hibákhoz vezethet. Az Infervision algoritmusokat képzett és tanított a radiológusok munkájának növelésére, hogy lehetővé tegyék számukra a rák pontosabb és hatékonyabb diagnosztizálását.

a Neuroscience a Google DeepMind inspirációja és alapja, amely olyan gépet hoz létre, amely képes utánozni saját agyunk gondolkodási folyamatait. Míg a DeepMind sikeresen legyőzte az embereket a játékokban, az igazán érdekes az egészségügyi alkalmazások lehetőségei, mint például a kezelések megtervezéséhez szükséges idő csökkentése és a betegségek diagnosztizálásához szükséges gépek használata.

gyártás

az autók egyre inkább összekapcsolódnak, és számos módon felhasználható adatokat generálnak. A Volvo az adatokat arra használja, hogy előre jelezze, mikor sérülnek meg az alkatrészek, vagy mikor kell szervizelni a járműveket, megőrizze lenyűgöző biztonsági rekordját, figyelemmel kísérve a jármű teljesítményét veszélyes helyzetekben, és javítsa a vezető és az utasok kényelmét. A Volvo emellett saját kutatást és fejlesztést végez az autonóm járművekkel kapcsolatban.

a BMW üzleti modelljének középpontjában a big data technológia áll, és az adatok irányítják a döntéseket az egész üzletágban a tervezéstől és a tervezéstől az értékesítésig és az utógondozásig. A vállalat vezető szerepet tölt be a vezető nélküli technológiák terén is, és azt tervezi, hogy autóinak 5.szintű autonómiát biztosítanak—a jármű emberi beavatkozás nélkül is képes vezetni magát—2021-re.

Az AI tech forradalom a gazdálkodást is elérte, és John Deere adatvezérelt analitikai eszközöket és automatizálást kap a gazdák kezébe. Megszerezték a Blue River technológiát annak megoldására, hogy fejlett gépi tanulási algoritmusokat használjon, amelyek lehetővé teszik a robotok számára, hogy vizuális adatok alapján döntéseket hozzanak arról, hogy egy terv kártevő-e a növényvédőszer kezelésére. A vállalat már kínál automatizált mezőgazdasági járműveket szántáshoz és vetéshez pontos GPS-rendszerekkel, és Farmsight rendszerét úgy tervezték, hogy segítse a mezőgazdasági döntéshozatalt.

Media

a BBC Project, Talking with Machines egy audio dráma, amely lehetővé teszi a hallgatók számára, hogy csatlakozzanak és kétirányú beszélgetést folytassanak intelligens hangszórójukon keresztül. A hallgatók a történet részévé válnak, mivel arra készteti őket, hogy válaszoljanak a kérdésekre, és illesszék be saját soraikat a történetbe. Kifejezetten az intelligens hangszórók Amazon Echo és a Google Home, A BBC arra számít, hogy bővíteni más hang-aktivált eszközök a jövőben.

Az UK news agency Press Association (PA) reméli, hogy a robotok és a mesterséges intelligencia képes lesz megmenteni a helyi híreket. Együttműködtek az Urbs Media hírautomatizálási szakértővel, hogy a robotok havonta 30 000 helyi hírt írjanak a RADAR (riporterek, adatok és robotok) nevű projektben. A kormány, a közszolgáltatások és a helyi hatóságok különféle adataival táplálva a gép természetes nyelvgenerációs technológiát használ a helyi hírek megírásához. Ezek a robotok egy olyan rést töltenek be a hírekben, amelyet nem emberek töltöttek be.

A Big data analytics segít a Netflixnek megjósolni, hogy ügyfelei mit fognak élvezni. Ők is egyre inkább tartalomkészítők, nem csak forgalmazók, és az adatokat arra használják, hogy meghatározzák, milyen tartalmat fektetnek be a létrehozásba. Mivel a bizalom van az adatok megállapítások, hajlandóak buck egyezmény és a Bizottság több szezont egy új show helyett csak egy kísérleti epizód.

Retail

amikor először gondol a Burberry-re, valószínűleg a luxus divatját veszi figyelembe, nem pedig először digitális vállalkozásnak. Azonban elfoglaltak, hogy újra feltalálják magukat, és nagy adatokat és AI-t használnak a hamisított termékek leküzdésére, valamint az értékesítés és az ügyfélkapcsolatok javítására. A vállalat stratégiája az értékesítés növelésére az, hogy mély, személyes kapcsolatokat ápoljon ügyfeleivel. Ennek részeként jutalom – és hűségprogramokkal rendelkeznek, amelyek adatokat hoznak létre, hogy segítsenek nekik személyre szabni a vásárlási élményt minden ügyfél számára. Valójában ugyanolyan innovatívvá teszik a vásárlási élményt tégla-habarcs üzleteikben, mint egy online élmény.

mint a világ második legnagyobb kiskereskedője, a Walmart az élvonalban van a kiskereskedelem átalakításának és az ügyfelek jobb kiszolgálásának megtalálásában. A big data-t, a gépi tanulást, az AI-t és az IoT-t használják, hogy zökkenőmentes élményt biztosítsanak az online ügyfélélmény és a bolti élmény között (11 000 tégla-és habarcsüzlettel, amit a rivális Amazon nem képes megtenni. A fejlesztések közé tartozik a Scan and Go funkció használata az alkalmazásban, a Pick-up tornyok és az arcfelismerő technológiával kísérleteznek annak megállapítására, hogy az ügyfelek boldogok vagy szomorúak-e.

szolgáltatás

a Microsoft minden tevékenységének központi eleme az intelligens gépek kihasználása. A Microsoftnak van Cortana, egy virtuális asszisztens; a Skype-ot futtató chatbotok, amelyek válaszolnak az ügyfélszolgálati kérdésekre, vagy információkat szolgáltatnak, például időjárási vagy utazási frissítéseket, és a vállalat intelligens funkciókat vezetett be irodai vállalkozásán belül. Más vállalatok használhatják a Microsoft AI platformot saját intelligens eszközök létrehozásához. A jövőben a Microsoft olyan intelligens gépeket szeretne látni, amelyek általános AI képességekkel rendelkeznek, amelyek lehetővé teszik számukra bármilyen feladat elvégzését.

amikor összehozza a felhőalapú számítástechnikát, a földrajzi térképezést és a gépi tanulást, néhány igazán érdekes dolog történhet. A Google mesterséges intelligenciát és műholdas adatokat használ az illegális halászat megakadályozására. Egy adott napon 22 millió adatpont jön létre, amelyek megmutatják, hol vannak a hajók a világ vízi útjain. A Google mérnökei azt találták, hogy amikor gépi tanulást alkalmaztak az adatokra, meg tudták határozni, miért van egy hajó a tengeren. Végül létrehozták a Global Fishing Watch-ot, amely megmutatja, hol történik a halászat, majd azonosíthatja, mikor történik a halászat illegálisan.

mindig a szállítási rendkívüli szolgáltatás tetején a Disney még jobb lesz a big data-nak köszönhetően. Minden látogató megkapja a saját MagicBand karszalagját, amely személyi igazolványként, szállodai szobakulcsként, jegyként, Fastpassként és fizetési rendszerként szolgál. Míg a vendég elég a kényelem, Disney kap egy csomó adatot, amely segít nekik előre vendégek igényeit, és szállít egy csodálatos, személyre szabott élményt. Megoldhatják a forgalmi dugókat, extra szolgáltatásokat nyújthatnak azoknak a vendégeknek, akiket esetleg egy zárt vonzerő okozott, és az adatok lehetővé teszik a vállalat számára, hogy hatékonyabban ütemezze a személyzetet.

a Google a mély tanulás egyik úttörője a Google Brain projekt 2011-es kezdeti kísérlete óta. A Google először a mély tanulást használta a képfelismeréshez, most pedig képes használni a képjavításhoz. A Google a mély tanulást is alkalmazta a nyelvfeldolgozásban, és jobb videóajánlásokat nyújtott a YouTube-on, mivel tanulmányozza a nézők szokásait és preferenciáit A tartalom streamelésekor. Ezután a Google önvezető autó részlege a mély tanulást is kihasználja. A Google a gépi tanulást is használta, hogy segítsen kitalálni a hardverek és hűtők megfelelő konfigurációját az adatközpontokban, hogy csökkentse a működésükhöz felhasznált energia mennyiségét. Az AI és a gépi tanulás segített a Google-nak a fenntarthatóság új módjainak feltárásában.

közösségi média

attól kezdve, hogy milyen tweeteket ajánlunk a nem megfelelő vagy rasszista tartalmak elleni küzdelemhez és a felhasználói élmény fokozásához, a Twitter elkezdte használni a mesterséges intelligenciát a színfalak mögött, hogy fejlessze termékét. Rengeteg adatot dolgoznak fel mély neurális hálózatokon keresztül, hogy idővel megtudják, mi a felhasználók preferenciája.

a Deep learning segít a Facebook-nak abban, hogy a strukturálatlan adatkészletek nagyobb részéből értéket nyerjen, amelyet csaknem 2 milliárd ember hozott létre, percenként 293 000 alkalommal frissítve állapotukat. Deep learning technológiájának nagy része a Torch platformra épül, amely a deep learning technológiákra és a neurális hálózatokra összpontosít.