27 Exemple incredibile de AI și Machine Learning în practică

bunuri de consum

folosind procesarea limbajului natural, învățarea automată și analiza avansată, Bună ziua Barbie ascultă și răspunde unui copil. Un microfon de pe Colierul lui Barbie înregistrează ceea ce se spune și îl transmite serverelor de la ToyTalk. Acolo, înregistrarea este analizată pentru a determina răspunsul adecvat din 8.000 de linii de dialog. Serverele transmit răspunsul corect înapoi la Barbie în mai puțin de o secundă, astfel încât să poată răspunde copilului. Răspunsurile la întrebări precum care este mâncarea lor preferată sunt stocate astfel încât să poată fi folosite în conversație mai târziu.piața globală a Coca-Cola și lista extinsă de produse—peste 500 de mărci de băuturi vândute în peste 200 de țări—o fac cea mai mare companie de băuturi din lume. Nu numai că compania creează o mulțime de date, dar a îmbrățișat noile tehnologii și pune aceste date în practică pentru a sprijini dezvoltarea de noi produse, pentru a valorifica roboții de inteligență artificială și chiar pentru a încerca realitatea augmentată în fabricile de îmbuteliere.chiar dacă compania olandeză Heineken a fost lider mondial în fabricarea berii în ultimii 150 de ani, ei caută să-și catapulteze succesul în special în Statele Unite, valorificând cantitatea mare de date pe care le colectează. De la marketingul bazat pe date la Internet of Things și până la îmbunătățirea operațiunilor prin analiza datelor, Heineken se axează pe augmentarea inteligenței artificiale și a datelor pentru a-și îmbunătăți operațiunile, marketingul, publicitatea și serviciul pentru clienți.

artele Creative

artele culinare necesită atingerea umană, nu? Da și nu. Chef Watson de la IBM oferă o privire asupra modului în care inteligența artificială poate deveni un sous-chef în bucătărie pentru a ajuta la dezvoltarea rețetelor și a sfătui omologii lor umani cu privire la combinațiile alimentare pentru a crea arome complet unice. Lucrând împreună, AI și oamenii pot crea mai mult în bucătărie decât să lucreze singuri.un alt mod în care AI și big data pot spori creativitatea este în lumea artei și a designului. Într-un exemplu, sistemul IBM de învățare automată, Watson, a fost alimentat cu sute de imagini ale operei artistului Gaudi împreună cu alte materiale complementare pentru a ajuta mașina să învețe posibile influențe pentru opera sa, inclusiv Barcelona, cultura sa, biografii, articole istorice și versuri de melodii. Watson a analizat toate informațiile și a oferit inspirație artiștilor umani care au fost însărcinați cu crearea unei sculpturi” informate ” de Watson și în stilul lui Gaudi.

algoritmii care generează muzică inspiră acum melodii noi. Având în vedere suficient de intrare-milioane de conversații, titluri de ziare și discursuri—intuiții sunt spicuite, care pot ajuta la crearea unei teme pentru Versuri. Există mașini precum Watson BEAT care pot veni cu diferite elemente muzicale pentru a inspira compozitorii. AI îi ajută pe muzicieni să înțeleagă ce își doresc publicul lor și să ajute la determinarea mai precisă a melodiilor care ar putea fi în cele din urmă hituri.

energie

lider global în domeniul energiei, BP se află în fruntea realizării oportunităților pe care datele mari și inteligența artificială le au pentru industria energetică. Ei folosesc tehnologia pentru a conduce noi niveluri de performanță, pentru a îmbunătăți utilizarea resurselor și siguranța și fiabilitatea producției de petrol și gaze și rafinare. De la senzori care transmit condițiile de la fiecare locație până la utilizarea tehnologiei AI pentru a îmbunătăți operațiunile, BP pune datele la îndemâna inginerilor, oamenilor de știință și factorilor de decizie pentru a ajuta la creșterea performanței.în încercarea de a livra energie în secolul 21, GE Power folosește tehnologia big data, machine learning și Internet of Things (IoT) pentru a construi un „internet al energiei”.”Analiza avansată și învățarea automată permit întreținerea predictivă și puterea, operațiunile și optimizarea afacerii pentru a ajuta GE Power să lucreze spre viziunea sa despre o „centrală electrică digitală.”

Servicii Financiare

cu aproximativ 3,6 petabytes de date (și în creștere) despre persoane din întreaga lume, Agenția de referință de credit Experian își obține cantitatea extraordinară de date din bazele de date de marketing, înregistrările tranzacționale și înregistrările de informații publice. Ei încorporează în mod activ învățarea automată în produsele lor pentru a permite luarea deciziilor mai rapide și mai eficiente. De-a lungul timpului, mașinile pot învăța să distingă ce puncte de date sunt importante de cele care nu sunt. Insight extrase din mașini vor permite Experian să-și optimizeze procesele.

American Express procesează 1 trilion de dolari în tranzacție și are 110 milioane de carduri AmEx în funcțiune. Ei se bazează foarte mult pe analiza datelor și algoritmii de învățare automată pentru a ajuta la detectarea fraudei în timp aproape real, economisind astfel milioane de pierderi. În plus, AmEx își valorifică fluxurile de date pentru a dezvolta aplicații care pot conecta un deținător de card cu produse sau servicii și oferte speciale. De asemenea, oferă comercianților analiza tendințelor de afaceri online și analiza comparativă a industriei.

asistența medicală

ia și învățarea profundă sunt folosite pentru a salva vieți prin Infervision. În China, unde nu există suficienți radiologi pentru a ține pasul cu cererea de revizuire a 1,4 miliarde de scanări CT în fiecare an pentru a căuta semne timpurii ale cancerului pulmonar. Radiologii trebuie să revizuiască sute de scanări în fiecare zi, ceea ce nu este doar obositor, dar oboseala umană poate duce la erori. Infervision a instruit și a învățat algoritmi pentru a spori activitatea radiologilor pentru a le permite să diagnosticheze cancerul mai precis și mai eficient.

neuroștiința este inspirația și fundamentul DeepMind-ului Google, creând o mașină care poate imita procesele de gândire ale propriilor noastre creiere. În timp ce DeepMind a bătut cu succes oamenii la jocuri, ceea ce este cu adevărat interesant sunt posibilitățile pentru aplicațiile de asistență medicală, cum ar fi reducerea timpului necesar pentru planificarea tratamentelor și utilizarea mașinilor pentru a ajuta la diagnosticarea afecțiunilor.

fabricarea

mașinile sunt din ce în ce mai conectate și generează date care pot fi utilizate în mai multe moduri. Volvo utilizează date pentru a anticipa momentul în care piesele se defectează sau când vehiculele au nevoie de service, pentru a-și menține recordul impresionant de siguranță prin monitorizarea performanței vehiculului în situații periculoase și pentru a îmbunătăți confortul șoferului și al pasagerilor. Volvo își desfășoară, de asemenea, propria cercetare și dezvoltare pe vehicule autonome.

BMW are tehnologia big data în centrul modelului său de afaceri, iar datele ghidează deciziile în întreaga afacere, de la proiectare și inginerie până la vânzări și îngrijire ulterioară. Compania este, de asemenea, lider în tehnologia fără șofer și intenționează ca mașinile sale să ofere autonomie de nivel 5—vehiculul se poate conduce singur fără nicio intervenție umană—până în 2021.

Revoluția tehnologiei AI a lovit și agricultura, iar John Deere primește instrumente analitice și automatizări bazate pe date în mâinile fermierilor. Ei au achiziționat tehnologia Blue River pentru soluția sa de a utiliza algoritmi avansați de învățare automată pentru a permite roboților să ia decizii pe baza datelor vizuale despre dacă un plan este sau nu un dăunător pentru a-l trata cu un pesticid. Compania oferă deja vehicule agricole automate pentru arat și semănat cu sisteme GPS precise, iar sistemul său Farmsight este conceput pentru a ajuta la luarea deciziilor agricole.proiectul BBC, Talking with Machines este o dramă audio care permite ascultătorilor să se alăture și să aibă o conversație bidirecțională prin intermediul difuzorului lor inteligent. Ascultătorii ajung să facă parte din poveste, deoarece îi determină să răspundă la întrebări și să introducă propriile linii în poveste. Creat special pentru difuzoarele inteligente Amazon Echo și Google Home, BBC se așteaptă să se extindă și la alte dispozitive activate prin voce în viitor.Agenția de știri din Marea Britanie Press Association (PA) speră că roboții și inteligența artificială ar putea salva știrile locale. Ei au colaborat cu specialistul în automatizarea știrilor Urbs Media pentru ca roboții să scrie 30.000 de știri locale în fiecare lună într-un proiect numit RADAR (reporteri și date și roboți). Alimentată cu o varietate de date de la guvern, servicii publice și autorități locale, mașina folosește tehnologia de generare a limbajului natural pentru a scrie știri locale. Acești roboți umple un gol în acoperirea știrilor care nu a fost umplut de oameni.

analiza Big data ajută Netflix să prezică ce se vor bucura clienții săi. De asemenea, sunt din ce în ce mai mult un creator de conținut, nu doar un distribuitor, și folosesc date pentru a determina ce conținut va investi în crearea. Datorită încrederii pe care o au în rezultatele datelor, sunt dispuși să accepte Convenția și să comande mai multe sezoane ale unui nou spectacol, mai degrabă decât doar un episod pilot.

Retail

când te gândești prima dată la Burberry, probabil că iei în considerare moda sa de lux și nu le consideri mai întâi o afacere digitală. Cu toate acestea, au fost ocupați să se reinventeze și să utilizeze date mari și AI pentru a combate produsele contrafăcute și pentru a îmbunătăți vânzările și relațiile cu clienții. Strategia companiei pentru creșterea vânzărilor este de a dezvolta conexiuni profunde și personale cu clienții săi. Ca parte a acestui fapt, au programe de recompensă și loialitate care creează date pentru a-i ajuta să personalizeze experiența de cumpărături pentru fiecare client. De fapt, ei fac experiența de cumpărături la magazinele lor de cărămidă și mortar la fel de inovatoare ca o experiență online.

ca al doilea mare retailer din lume, Walmart este pe marginea de taiere de a gasi modalitati de a transforma retailul si de a oferi servicii mai bune clientilor sai. Ei folosesc big data, machine learning, AI și IoT pentru a asigura o experiență perfectă între experiența clienților online și experiența din Magazin (cu 11.000 de magazine de cărămidă și mortar, ceva rival Amazon nu este capabil să facă. Îmbunătățirile includ utilizarea funcției Scan and Go din aplicație, Pick-up Towers și experimentează tehnologia de recunoaștere facială pentru a determina dacă clienții sunt fericiți sau triști.

serviciul

Central pentru tot ceea ce face Microsoft este folosirea mașinilor inteligente. Microsoft are Cortana, un asistent virtual; chatbots care rulează Skype și răspund la întrebările serviciului pentru clienți sau oferă informații precum actualizări meteo sau de călătorie, iar compania a lansat funcții inteligente în cadrul întreprinderii sale de birou. Alte companii pot utiliza platforma Microsoft AI pentru a-și crea propriile instrumente inteligente. În viitor, Microsoft dorește să vadă mașini inteligente cu capacități AI generalizate care să le permită să finalizeze orice sarcină.

când reuniți cloud computing, geo-mapping și machine learning, se pot întâmpla unele lucruri cu adevărat interesante. Google folosește AI și date din satelit pentru a preveni pescuitul ilegal. În fiecare zi, sunt create 22 de milioane de puncte de date care arată unde se află navele pe căile navigabile ale lumii. Inginerii Google au descoperit că atunci când au aplicat învățarea automată la date, au putut identifica de ce o navă se afla pe mare. În cele din urmă, au creat Global Fishing Watch care arată unde se întâmplă pescuitul și apoi ar putea identifica când pescuitul se întâmplă ilegal.

întotdeauna în partea de sus a serviciului extraordinar de livrare, Disney devine și mai bună datorită datelor mari. Fiecare vizitator primește propria brățară MagicBand care servește ca ID, cheie de cameră de hotel, bilete, FastPasses și sistem de plată. În timp ce oaspeții au suficient confort, Disney primește o mulțime de date care îi ajută să anticipeze nevoile oaspeților și să ofere o experiență uimitoare și personalizată. Acestea pot rezolva blocajele de trafic, pot oferi servicii suplimentare oaspeților care ar fi putut fi deranjați de o atracție închisă, iar datele permit chiar companiei să programeze personalul mai eficient.

Google este unul dintre pionierii învățării profunde de la incursiunea sa inițială cu proiectul Google Brain în 2011. Google a folosit mai întâi învățarea profundă pentru recunoașterea imaginilor și acum o poate folosi pentru îmbunătățirea imaginii. Google a aplicat, de asemenea, învățarea profundă pentru procesarea limbajului și pentru a oferi recomandări video mai bune pe YouTube, deoarece studiază obiceiurile și Preferințele spectatorilor atunci când transmit conținut. În continuare, Divizia de mașini autonome Google utilizează, de asemenea, învățarea profundă. Google a folosit, de asemenea, învățarea automată pentru a-l ajuta să-și dea seama de configurația corectă a hardware-ului și a răcitoarelor din centrele lor de date pentru a reduce cantitatea de energie consumată pentru a le menține operaționale. AI și machine learning au ajutat Google să deblocheze noi modalități de sustenabilitate.

Social Media

Din ceea ce tweet-uri pentru a recomanda combaterea conținut inadecvat sau rasist și îmbunătățirea experienței utilizatorului, Twitter a început să folosească inteligența artificială în spatele scenei pentru a spori produsul lor. Ei procesează o mulțime de date prin rețele neuronale profunde pentru a afla în timp care sunt preferințele utilizatorilor.

învățarea profundă ajută Facebook să atragă valoare dintr-o porțiune mai mare a seturilor sale de date nestructurate create de aproape 2 miliarde de oameni care își actualizează statutele de 293.000 de ori pe minut. Cea mai mare parte a tehnologiei sale de învățare profundă este construită pe platforma Torch care se concentrează pe tehnologiile de învățare profundă și rețelele neuronale.