27 otroliga exempel på AI och maskininlärning i praktiken

det finns så många fantastiska sätt artificiell intelligens och maskininlärning används bakom kulisserna för att påverka vår vardag och informera affärsbeslut och optimera verksamheten för några av världens ledande företag. Här är 27 fantastiska praktiska exempel på AI och maskininlärning.

konsumtionsvaror

med hjälp av naturligt språkbehandling, maskininlärning och avancerad analys lyssnar Hello Barbie och svarar på ett barn. En mikrofon på Barbies halsband registrerar vad som sägs och överför det till servrarna på ToyTalk. Där analyseras inspelningen för att bestämma lämpligt svar från 8 000 dialoglinjer. Servrar överför rätt svar tillbaka till Barbie på under en sekund så att hon kan svara på barnet. Svar på frågor som vad deras favoritmat är lagras så att den kan användas i konversation senare.

Coca-Colas globala marknad och omfattande produktlista—mer än 500 dryckesvarumärken som säljs i mer än 200 länder—gör det till det största dryckesföretaget i världen. Företaget skapar inte bara mycket data, Det har anammat ny teknik och omsätter dessa data i praktiken för att stödja ny produktutveckling, dra nytta av artificiell intelligensbots och till och med testa förstärkt verklighet i tappningsanläggningar.trots att det nederländska företaget Heineken har varit en världsomspännande bryggningsledare under de senaste 150 åren, vill de katapultera sin framgång specifikt i USA genom att utnyttja den stora mängd data de samlar in. Från datadriven marknadsföring till Internet of Things att förbättra verksamheten genom dataanalys, Heineken ser till AI augmentation och data för att förbättra sin verksamhet, marknadsföring, reklam och kundservice.

kreativ konst

kulinarisk konst kräver mänsklig beröring, eller hur? Ja och nej. AI-aktiverad kock Watson från IBM ger en glimt av hur artificiell intelligens kan bli en sous-kock i köket för att hjälpa till att utveckla recept och ge råd till sina mänskliga motsvarigheter om matkombinationer för att skapa helt unika smaker. Att arbeta tillsammans kan AI och människor skapa mer i köket än att arbeta ensam.

ett annat sätt som AI och big data kan öka kreativiteten är i konst – och designvärlden. I ett exempel matades IBM: s maskininlärningssystem, Watson, hundratals bilder av konstnären Gaudis arbete tillsammans med annat kompletterande material för att hjälpa maskinen att lära sig möjliga influenser för hans arbete, inklusive Barcelona, dess kultur, biografier, historiska artiklar och sångtexter. Watson analyserade all information och levererade inspiration till de mänskliga konstnärerna som anklagades för att skapa en skulptur ”informerad” av Watson och i stil med Gaudi.

musikgenererande algoritmer inspirerar nu nya låtar. Med tanke på tillräckligt med input-miljontals samtal, tidningsrubriker och tal—inhämtas insikter som kan hjälpa till att skapa ett tema för texter. Det finns maskiner som Watson BEAT som kan komma med olika musikaliska element för att inspirera Kompositörer. AI hjälper musiker att förstå vad deras publik vill ha och hjälpa till att bestämma mer exakt vilka låtar som i slutändan kan vara hits.

energi

Global energiledare, BP Ligger i framkant för att förverkliga de möjligheter som big data och artificiell intelligens har för energibranschen. De använder tekniken för att driva nya prestandanivåer, förbättra användningen av resurser och säkerhet och tillförlitlighet för olje-och gasproduktion och raffinering. Från sensorer som förmedlar förhållandena på varje plats till att använda AI-teknik för att förbättra verksamheten, sätter BP data till hands för ingenjörer, forskare och beslutsfattare för att driva hög prestanda.i ett försök att leverera energi till det 21: a århundradet använder GE Power big data, maskininlärning och Internet of Things (IoT) – teknik för att bygga ett ”internet of energy.”Avancerad analys och maskininlärning möjliggör förutsägbart underhåll och kraft, drift och affärsoptimering för att hjälpa GE Power att arbeta mot sin vision om ett ”digitalt kraftverk.”

finansiella tjänster

med cirka 3,6 petabyte data (och växande) om individer runt om i världen får kreditreferensbyrån Experian sin extraordinära mängd data från marknadsföringsdatabaser, transaktionsposter och offentliga informationsposter. De bäddar aktivt in maskininlärning i sina produkter för att möjliggöra snabbare och effektivare beslutsfattande. Med tiden kan maskinerna lära sig att skilja vilka datapunkter som är viktiga från de som inte är det. insikt extraherad från maskinerna gör det möjligt för Experian att optimera sina processer.

American Express bearbetar $ 1 biljoner i transaktion och har 110 miljoner AmEx-kort i drift. De är starkt beroende av dataanalys och maskininlärningsalgoritmer för att upptäcka bedrägerier i nära realtid, vilket sparar miljoner i förluster. Dessutom utnyttjar AmEx sina dataflöden för att utveckla appar som kan ansluta en kortinnehavare med produkter eller tjänster och specialerbjudanden. De ger också handlare online business trend Analys och bransch peer benchmarking.

Healthcare

AI och djupt lärande används för att rädda liv genom Infervision. I Kina, där det inte finns tillräckligt med radiologer för att hålla jämna steg med efterfrågan på att granska 1,4 miljarder CT-skanningar varje år för att leta efter tidiga tecken på lungcancer. Radiologer behöver granska hundratals skanningar varje dag vilket inte bara är tråkigt, men mänsklig trötthet kan leda till fel. Infervision utbildade och lärde algoritmer för att öka radiologernas arbete så att de kan diagnostisera cancer mer exakt och effektivt.

neurovetenskap är inspirationen och grunden för Googles DeepMind, vilket skapar en maskin som kan efterlikna tankeprocesserna i våra egna hjärnor. Medan DeepMind framgångsrikt har slagit människor på spel, är det som verkligen är spännande möjligheterna för hälso-och sjukvårdsapplikationer som att minska tiden det tar att planera behandlingar och använda maskiner för att diagnostisera sjukdomar.

tillverkning

bilar kopplas alltmer upp och genererar data som kan användas på ett antal sätt. Volvo använder data för att hjälpa till att förutsäga när delar skulle misslyckas eller när fordon behöver service, upprätthålla sin imponerande säkerhetsrekord genom att övervaka fordonets prestanda under farliga situationer och förbättra förarens och passagerarnas bekvämlighet. Volvo bedriver också egen forskning och utveckling av självkörande fordon.

BMW har big data-relaterad teknik i hjärtat av sin affärsmodell och data styr beslut i hela verksamheten från design och teknik till försäljning och eftervård. Företaget är också ledande inom förarlös teknik och planerar för sina bilar att leverera nivå 5—autonomi—fordonet kan köra själv utan någon mänsklig intervention-år 2021.

ai-teknikrevolutionen har också drabbat jordbruket, och John Deere får datadrivna analysverktyg och automatisering i händerna på jordbrukare. De förvärvade Blue River Technology för sin lösning för att använda avancerade maskininlärningsalgoritmer för att tillåta robotar att fatta beslut baserat på visuella data om huruvida en plan är ett skadedjur att behandla det med ett bekämpningsmedel. Företaget erbjuder redan automatiserade jordbruksfordon för att ploga och så med exakt GPS-system och dess Farmsight-system är utformat för att hjälpa jordbrukets beslutsfattande.

Media

BBC-projektet, Talking with Machines är ett ljuddrama som gör att lyssnare kan delta och ha en tvåvägssamtal via sin smarta högtalare. Lyssnare får vara en del av berättelsen eftersom det uppmanar dem att svara på frågor och infoga sina egna linjer i berättelsen. Skapat speciellt för smarta högtalare Amazon Echo och Google Home, räknar BBC med att expandera till andra röstaktiverade enheter i framtiden.

UK news agency Press Association (PA) hoppas robotar och artificiell intelligens skulle kunna spara lokala nyheter. De samarbetade med nyhetsautomationsspecialisten Urbs Media för att få robotar att skriva 30 000 lokala nyheter varje månad i ett projekt som heter RADAR (reportrar och Data och robotar). Matas med en mängd olika data från myndigheter, offentliga tjänster och lokala myndigheter, maskinen använder naturligt språk generation teknik för att skriva lokala nyheter. Dessa robotar fyller ett gap i nyhetsdekning som inte fylldes av människor.

Big data analytics hjälper Netflix att förutsäga vad kunderna kommer att njuta av att titta på. De är också alltmer en innehållsskapare, inte bara en distributör, och använder data för att driva vilket innehåll det kommer att investera i att skapa. På grund av det förtroende de har i dataresultaten, de är villiga att buck konvention och provision flera säsonger av en ny show snarare än bara en pilotavsnitt.

Retail

När du först tänker på Burberry, anser du sannolikt sitt lyxiga Mode och inte först betrakta dem som en digital verksamhet. De har dock varit upptagna med att uppfinna sig själva och använda big data och AI för att bekämpa förfalskade produkter och förbättra försäljning och kundrelationer. Företagets strategi för att öka försäljningen är att vårda djupa, personliga kontakter med sina kunder. Som en del av det har de belönings-och lojalitetsprogram som skapar data för att hjälpa dem att anpassa shoppingupplevelsen för varje kund. Faktum är att de gör shoppingupplevelsen i sina tegel-och murbruksbutiker lika innovativ som en onlineupplevelse.

som världens näst största återförsäljare är Walmart i framkant när det gäller att hitta sätt att omvandla detaljhandeln och ge bättre service till sina kunder. De använder big data, maskininlärning, AI och IoT för att säkerställa en sömlös upplevelse mellan online-kundupplevelsen och butiksupplevelsen (med 11 000 tegel-och murbruksbutiker, något rivaliserande Amazon inte kan göra. Förbättringar inkluderar att använda Scan and Go-funktionen i appen, Pick-up-torn och de experimenterar med ansiktsigenkänningsteknik för att avgöra om kunderna är glada eller ledsna.

Service

centralt för allt Microsoft gör är att utnyttja smarta maskiner. Microsoft har Cortana, en virtuell assistent; chatbots som kör Skype och svarar på kundtjänstfrågor eller levererar information som väder-eller reseuppdateringar och företaget har rullat ut intelligenta funktioner inom sitt kontorsföretag. Andra företag kan använda Microsoft AI-plattformen för att skapa sina egna intelligenta verktyg. I framtiden vill Microsoft se intelligenta maskiner med generaliserade AI-funktioner som gör att de kan slutföra alla uppgifter.

När du samlar cloud computing, geo-mapping och maskininlärning kan några riktigt intressanta saker hända. Google använder AI och satellitdata för att förhindra olagligt fiske. Varje dag skapas 22 miljoner datapunkter som visar var fartyg befinner sig i världens vattenvägar. Googles ingenjörer fann att när de tillämpade maskininlärning på data kunde de identifiera varför ett fartyg var till sjöss. De skapade slutligen Global Fishing Watch som visar var fisket händer och kan sedan identifiera när fisket skedde olagligt.

alltid på toppen av leveransen extraordinär service, Disney blir ännu bättre tack vare big data. Varje besökare får sin egen MagicBand armband som fungerar som ID, hotellrum nyckel, biljetter, FastPasses och betalningssystem. Medan gäst nog bekvämligheten, Disney får en hel del data som hjälper dem att förutse gästernas behov och leverera en fantastisk, personlig upplevelse. De kan lösa trafikstockningar, ge extra tjänster till gäster som kan ha varit obekväma av en stängd attraktion och data gör det möjligt för företaget att schemalägga personal mer effektivt.

Google är en av pionjärerna inom djupt lärande från sin första razzia med Google Brain project 2011. Google använde först deep learning för bildigenkänning och kan nu använda den för bildförbättring. Google har också tillämpat djupinlärning på språkbehandling och för att ge bättre videorekommendationer på YouTube, eftersom det studerar tittarnas vanor och preferenser när de strömmar innehåll. Därefter utnyttjar Googles självkörande bilavdelning också djupt lärande. Google använde också maskininlärning för att hjälpa det att räkna ut rätt konfiguration av hårdvara och kylare i sina datacenter för att minska mängden energi som används för att hålla dem i drift. AI och maskininlärning har hjälpt Google att låsa upp nya sätt att hållbarhet.

sociala medier

från vilka tweets att rekommendera för att bekämpa olämpligt eller rasistiskt innehåll och förbättra användarupplevelsen har Twitter börjat använda artificiell intelligens bakom kulisserna för att förbättra sin produkt. De bearbetar massor av data genom djupa neurala nätverk för att lära sig över tiden vad användarnas preferenser är.Deep learning hjälper Facebook att dra värde från en större del av sina ostrukturerade datamängder skapade av nästan 2 miljarder människor som uppdaterar sina statuser 293 000 gånger per minut. Det mesta av sin djupa inlärningsteknik bygger på Torch-plattformen som fokuserar på djupinlärningsteknik och neurala nätverk.