27 Utrolige Eksempler på AI og Maskinlæring i Praksis

det er så mange fantastiske måter kunstig intelligens og maskinlæring brukes bak kulissene for å påvirke hverdagen vår og informere forretningsbeslutninger og optimalisere driften for noen av verdens ledende selskaper. Her er 27 fantastiske praktiske eksempler PÅ AI og maskinlæring.Adobe Stock Forbruksvarer

Ved hjelp av naturlig språkbehandling, maskinlæring og avansert analyse lytter Og svarer Barbie på et barn. En mikrofon på barbie kjede registrerer hva som er sagt og overfører det til serverne På ToyTalk. Der analyseres opptaket for å bestemme riktig respons fra 8000 dialoglinjer. Servere sender riktig svar tilbake Til Barbie på under et sekund, slik at hun kan svare på barnet. Svar på spørsmål som hva deres favorittmat er, lagres slik at den kan brukes i samtale senere.Coca-Colas globale marked og omfattende produktliste—mer enn 500 drikkemerker solgt i mer enn 200 land—gjør Det til det største drikkevareselskapet i verden. Ikke bare skaper selskapet mye data, det har omfavnet ny teknologi og setter dataene i praksis for å støtte ny produktutvikling, kapitalisere på kunstig intelligensbots og til og med prøve utvidet virkelighet i flaskeanlegg.selv om Det nederlandske selskapet Heineken har vært en verdensomspennende bryggeleder de siste 150 årene, ser De ut til å katapulere deres suksess spesielt i Usa ved å utnytte den enorme mengden data de samler inn. Fra datadrevet markedsføring til Tingenes Internett for å forbedre driften gjennom dataanalyse, Ser Heineken TIL AI-styrking og data for å forbedre driften, markedsføringen, annonseringen og kundeservicen.

Kreativ Kunst

Kulinarisk kunst krever menneskelig berøring, ikke sant? Ja og nei. AI-aktivert Kokk Watson FRA IBM gir et glimt av hvordan kunstig intelligens kan bli en sous-kokk på kjøkkenet for å bidra til å utvikle oppskrifter og gi råd til sine menneskelige kolleger om matkombinasjoner for å skape helt unike smaker. Å jobbe SAMMEN, AI og mennesker kan skape mer på kjøkkenet enn å jobbe alene.EN annen måte AI og big data kan øke kreativiteten på er i kunst – og designverdenen. I ET eksempel ble IBMS maskinlæringssystem, Watson, matet hundrevis av bilder Av kunstneren Gaudis arbeid sammen med annet komplementært materiale for å hjelpe maskinen til å lære mulige påvirkninger for sitt arbeid, inkludert Barcelona, dets kultur, biografier, historiske artikler og sangtekster. Watson analyserte all informasjon og ga inspirasjon til de menneskelige kunstnere som ble belastet med å skape en skulptur» informert » Av Watson og I Stil Med Gaudi.

musikkgenererende algoritmer inspirerer nå nye sanger. Gitt nok innspill—millioner av samtaler, avisoverskrifter og taler-innsikt er hentet som kan bidra til å skape et tema for tekster. Det er maskiner Som Watson BEAT som kan komme opp med forskjellige musikalske elementer for å inspirere komponister. AI hjelper musikere å forstå hva publikum vil ha, og for å bestemme mer nøyaktig hvilke sanger som til slutt kan være treff.

Energi

BP Er den Globale energilederen OG er i forkant med å realisere mulighetene big data og kunstig intelligens har for energibransjen. De bruker teknologien til å drive nye nivåer av ytelse, forbedre bruken av ressurser og sikkerhet og pålitelighet av olje-og gassproduksjon og raffinering. FRA sensorer som videresender forholdene på hvert sted til BRUK AV AI-teknologi for å forbedre driften, LEGGER BP data til fingertuppene til ingeniører, forskere og beslutningstakere for å bidra til å drive høy ytelse.I et forsøk på å levere energi inn i det 21. århundre, BRUKER GE Power store data, maskinlæring og Internett av Ting (Iot) teknologi for å bygge et » internett av energi.»Avansert analyse og maskinlæring muliggjør prediktivt vedlikehold og kraft, drift og forretningsoptimalisering for Å hjelpe GE Power til å arbeide mot sin visjon om et «digitalt kraftverk».»

Finansielle Tjenester

Med omtrent 3,6 petabyte data (og voksende) om enkeltpersoner over hele verden, får Kredittopplysningsbyrået Experian sin ekstraordinære mengde data fra markedsføringsdatabaser, transaksjonsregistre og offentlige informasjonsregistre. De legger aktivt inn maskinlæring i sine produkter for å muliggjøre raskere og mer effektiv beslutningstaking. Over tid kan maskinene lære å skille hvilke datapunkter som er viktige fra de som ikke er Det. Innsikt hentet fra maskinene vil tillate Experian å optimalisere sine prosesser.American Express behandler $1 billion i transaksjon og har 110 millioner amex-kort i drift. De er avhengige av dataanalyse og maskinlæringsalgoritmer for å oppdage svindel i nær sanntid, og sparer derfor millioner i tap. I Tillegg utnytter AmEx sine datastrømmer for å utvikle apper som kan koble en kortinnehaver med produkter eller tjenester og spesialtilbud. De gir også selgere online business trend analyse og industri peer benchmarking.

Healthcare

AI og dyp læring blir tatt i bruk for å redde liv ved Infervision. I Kina, hvor det ikke er nok radiologer til å holde tritt med etterspørselen om å gjennomgå 1, 4 milliarder CT-skanninger hvert år for å se etter tidlige tegn på lungekreft. Radiologer må gjennomgå hundrevis av skanninger hver dag, noe som ikke bare er kjedelig, men menneskelig tretthet kan føre til feil. Infervision trente og lærte algoritmer for å øke arbeidet til radiologer for å tillate dem å diagnostisere kreft mer nøyaktig og effektivt.Nevrovitenskap er inspirasjonen og grunnlaget For Googles DeepMind, og skaper en maskin som kan etterligne tankeprosessene i våre egne hjerner. Mens DeepMind har lykkes med å slå mennesker på spill, er det virkelig spennende mulighetene for helsetjenester som å redusere tiden det tar å planlegge behandlinger og bruke maskiner for å diagnostisere plager.

Produksjon

Biler blir stadig mer tilkoblet og genererer data som kan brukes på en rekke måter. Volvo bruker data for å forutsi når deler vil svikte eller når kjøretøy trenger service, opprettholde sin imponerende sikkerhetshistorikk ved å overvåke kjøretøyets ytelse under farlige situasjoner og forbedre sjåførens og passasjerens bekvemmelighet. Volvo driver også egen forskning og utvikling på autonome kjøretøy.BMW har big data-relatert teknologi i hjertet av sin forretningsmodell og data guider beslutninger i hele virksomheten fra design og engineering til salg og ettervern. Selskapet er også ledende innen førerløs teknologi og planlegger at bilene skal levere Nivå 5 autonomi—kjøretøyet kan kjøre seg selv uten menneskelig inngrep—innen 2021.AI-teknologirevolusjonen har også rammet landbruket, Og John Deere får datadrevne analyseverktøy og automatisering i bøndenes hender. De kjøpte Blue River Technology for sin løsning for å bruke avanserte maskinlæringsalgoritmer for å tillate roboter å ta beslutninger basert på visuelle data om hvorvidt en plan er et skadedyr for å behandle det med et plantevernmiddel. Selskapet tilbyr allerede automatiserte gårdskjøretøy for å pløye OG så med nøyaktige GPS-systemer, Og Farmsight-systemet er utviklet for å hjelpe landbruksbeslutninger.Bbc-prosjektet, Talking with Machines, Er et lyddrama som lar lytterne delta i og ha en toveis samtale via sin smarte høyttaler. Lyttere kommer til å være en del av historien som det ber dem om å svare på spørsmål og sette sine egne linjer inn i historien. Laget spesielt For smarte høyttalere Amazon Echo Og Google Home, FORVENTER BBC å utvide til andre stemmeaktiverte enheter i fremtiden.DET BRITISKE nyhetsbyrået Press Association (PA) håper roboter og kunstig intelligens kan redde lokale nyheter. De samarbeidet med nyhetsautomatiseringsspesialisten Urbs Media for å få roboter til å skrive 30.000 lokale nyheter hver måned i et prosjekt kalt RADAR (Reportere Og Data og Roboter). Matet med en rekke data fra myndigheter, offentlige tjenester og lokale myndigheter, maskinen bruker naturlig språk generasjon teknologi for å skrive lokale nyheter. Disse robotene fyller et gap i nyhetsdekning som ikke ble fylt av mennesker.

Big data analytics hjelper Netflix med å forutsi hva Kundene vil like å se på. De er også i økende grad en innholdsskaper, ikke bare en distributør, og bruker data til å drive hvilket innhold det vil investere i å skape. På grunn av tilliten de har i datafunn, er de villige til å bukke konvensjon og kommisjon flere sesonger av et nytt show i stedet for bare en pilotepisode.Når Du først tenker På Burberry, du sannsynligvis vurdere sin luksus mote og ikke først vurdere dem en digital virksomhet. De har imidlertid vært opptatt av å gjenoppfinne seg selv og bruke big data og AI for å bekjempe forfalskede produkter og forbedre salg og kunderelasjoner. Selskapets strategi for å øke salget er å skape dype, personlige forbindelser med sine kunder. Som en del av det har de belønnings-og lojalitetsprogrammer som lager data for å hjelpe dem med å tilpasse shoppingopplevelsen for hver kunde. Faktisk gjør de shoppingopplevelsen på sine murstein og mørtel butikker like nyskapende som en online opplevelse.Som verdens nest største forhandler, Er Walmart i forkant av å finne måter å forvandle detaljhandel og gi bedre service til sine kunder. De bruker big data, maskinlæring, AI og IoT for å sikre en sømløs opplevelse mellom den elektroniske kundeopplevelsen og butikkopplevelsen (med 11 000 murstein og mørtel butikker, noe rival Amazon ikke kan gjøre. Forbedringer inkluderer Bruk Av Scan and Go-funksjonen på appen, Pick-Up Towers og de eksperimenterer med ansiktsgjenkjenningsteknologi for å avgjøre om kundene er glade eller triste.

Service

Sentralt I Alt Microsoft gjør er å utnytte smarte maskiner. Microsoft Har Cortana, en virtuell assistent; chatbots som kjører Skype og svarer på kundeserviceforespørsler eller leverer informasjon som vær-eller reiseoppdateringer, og selskapet har rullet ut intelligente funksjoner i Kontorvirksomheten. Andre selskaper kan bruke Microsoft AI-Plattformen til å lage sine egne intelligente verktøy. I fremtiden Vil Microsoft se intelligente maskiner med generaliserte AI-evner som gjør at De kan fullføre enhver oppgave.

når du samler cloud computing, geo-mapping og maskinlæring, kan noen virkelig interessante ting skje. Google bruker AI og satellittdata for å forhindre ulovlig fiske. På en gitt dag opprettes 22 millioner datapunkter som viser hvor skip er i verdens vannveier. Google-ingeniører fant at når de brukte maskinlæring til dataene, kunne de identifisere hvorfor et fartøy var til sjøs. De til slutt opprettet Global Fishing Watch som viser hvor fiske skjer og kunne deretter identifisere når fiske skjedde ulovlig.alltid på toppen av levering ekstraordinær service, Disney blir enda bedre takket være big data. Hver besøkende får sin Egen MagicBand armbånd som fungerer SOM ID, hotellrom nøkkel, billetter, FastPasses og betalingssystem. Mens gjest nok bekvemmeligheten, Får Disney mye data som hjelper dem med å forutse gjestenes behov og levere en fantastisk, personlig opplevelse. De kan løse trafikkorker, gi ekstra tjenester til gjester som kan ha vært inconvenienced av en lukket attraksjon og data tillater selv selskapet å planlegge ansatte mer effektivt.Google Er en av pionerene innen dyp læring fra Sin første forgang Med Google Brain project i 2011. Google brukte først dyp læring for bildegjenkjenning og kan nå bruke den til bildeforbedring. Google har også brukt dyp læring til språkbehandling og å gi bedre videoanbefalinger På YouTube, fordi den studerer seernes vaner og preferanser når de streamer innhold. Neste opp, Googles selvkjørende bil divisjon utnytter også dyp læring. Google brukte også maskinlæring for å finne ut riktig konfigurasjon av maskinvare og kjølere i datasentrene for å redusere mengden energi som brukes til å holde dem i drift. AI og maskinlæring har hjulpet Google med å finne nye måter å oppnå bærekraft på.Fra hva tweets å anbefale for å bekjempe upassende eller rasistisk innhold og forbedre brukeropplevelsen, Twitter har begynt å bruke kunstig intelligens bak kulissene for å forbedre sitt produkt. De behandler mye data gjennom dype nevrale nettverk for å lære over tid hva brukerens preferanser er.Deep learning hjelper Facebook med å trekke verdi fra en større del av sine ustrukturerte datasett opprettet av nesten 2 milliarder mennesker som oppdaterer statusene sine 293 000 ganger per minutt. Det meste av sin dype læringsteknologi er bygget på Torch-plattformen som fokuserer på dyp læringsteknologi og nevrale nettverk.