Главные тренды в применении искусственного интеллекта | Первый творческий форум ЦРТП

Улучшайзер

Модератор
Регистрация
9 Окт 2016
Сообщения
440
Реакции
1851
Мировой ИИ-рынок продолжает расти — по оценкам экспертов, к 2025 году его стоимость достигнет почти $60 млрд. В медицине, ритейле, транспорте, финансах, играх и других отраслях в 2019-2020 годах ожидается преобладание следующих способов применения искусственного интеллекта.

Технологии, работающие с помощью ИИ

Интернет вещей

Интернет вещей может использовать искусственный интеллект как для обработки данных в реальном времени, так и постфактум. При этом в первом случае ИИ способен быстро реагировать на изменение условий и принимать решения — например, так работает видеокамера, фиксирующая автомобильные номера для оплаты парковки.

Блокчейн

Блокчейн с ИИ предоставляет такие преимущества, как улучшенные транзакции, высококачественные данные, децентрализованный интеллект, более низкий порог входа на рынок, повышенная прозрачность и тому подобное. Однако пока появление действительно прорывных продуктов в этой области лишь ожидается.

Дополненная реальность

ИИ может обнаруживать вертикальные и горизонтальные плоскости, оценивать глубину и сегментировать изображения для большей реалистичности. Именно благодаря этому он заменит некоторые традиционные технологии, сдерживающие развитие дополненной реальности.

Медицина и здравоохранение

Медицинская визуализация и диагностика

Одним из способов применения искусственного интеллекта в здравоохранении является медицинская визуализация, которая позволяет изучить состояние внутренних органов без травматичных процедур. Усовершенствование смартфонов наряду с улучшением методов распознавания изображений сделает гаджеты универсальным инструментом для домашней диагностики.

Проведение клинических испытаний

ИИ может извлекать информацию из медицинских карт участников клинических испытаний, а затем сравнивать их с ходом исследования. В результате финальные выводы станут более актуальными и надежными.

Улучшенная биометрия

С помощью искусственного интеллекта ученые анализируют биометрические данные и делают выводы об изменениях сетчатки, кожи и так далее. Далее это поможет вычислять нетипичные факторы риска, которые было слишком сложно определить количественным методом.

Разработка новых лекарств

Надеясь полностью отказаться от длительного процесса запуска новых препаратов, традиционные фармацевтические организации стали обращать внимание на биотехнологические ИИ-стартапы. Многие из них привлекли лишь первоначальные инвестиции, но уже нашли множество клиентов.

Ритейл / ecommerce

Поисковые технологии

Хотя контекстуальное понимание поисковых запросов уже прошло экспериментальную стадию, до его глобального использования еще далеко. Тем не менее, многочисленные SaaS-разработчики уже начинают поставлять поисковые технологии ритейлерам.

Безналичный расчет

Компании Standard Cognition и AmazonGo первыми представили системы контроля для магазинов на основе ИИ, которые позволяют делать покупки без сканирования продуктов. Ожидается, что это поможет бороться с воровством и другими проблемами. По состоянию на середину 2019 года без кассовых операций работали 11 торговых точек AmazonGo.

Логистика для склада

Логистика считается перспективной отраслью для применения ИИ. Склады будущего будут разрабатываться не для людей, а для роботов, которые смогут трудиться в режиме 24/7 без использования даже базовых удобств наподобие освещения.

Сети peer-to-peer

Машинное обучение требует огромного количества данных, чтобы искусственный интеллект мог принимать обоснованные решения. Сети peer-to-peer предоставляют компаниям преимущество при запуске ИИ, перенаправляя мощности персональных компьютеров.

Правительство / госсектор

Распознавание лиц

Распознавание лиц стало доминирующей формой биометрической аутентификации, и благодаря обширным исследованиям в этой области его скорость и точность быстро улучшаются. Один из главных плюсов этой технологии для органов безопасности — возможность находить преступников.

Поиск киберугроз

Поиск киберугроз в сочетании с модернизацией защитных систем позволяет все эффективнее выявлять хакерские атаки. Одно из преимуществ ИИ в этой области заключается в том, что машинное обучение сделает обнаружение нарушений безопасности совсем не сложным делом.

Наблюдение через компьютерное зрение

Пример, наблюдения через компьютерное зрение — японский алгоритм AI Guardman, который обнаруживает подозрительное поведение покупателей и отправляет уведомление владельцу магазина. Точно так же можно следить за общественными местами, используя дроны.

Транспорт

Беспилотники

В отчете Allied Market Research говорится, что рынок технологий для беспилотного транспорта вырастет с $54 млрд в 2019 году до $556 млрд в 2026 году. Более того, ожидается, что к 2025 году ИИ позволит этой отрасли сэкономить до $173 млрд.

Управление движением

Прогнозируется и рост рынка программ, которые предсказывают ситуацию на дорогах — это стало возможным благодаря модернизации камер видеонаблюдения. Успешный пример применения такой технологии — Rapid Flow Technologies.

Умные рельсы

Эту технологию первым начал применять Китай, где она называется ART (Autonomous Rail Rapid Transit — автономные скоростные железнодорожные перевозки). Перемещение поезда не требует дополнительного контроля, поскольку он следует по виртуальной траектории. Ожидается, что в ближайшие годы умные рельсы начнут использоваться по всему миру.

Цифровые номерные знаки

Цифровые номерные знаки, созданные с использованием ИИ, помогут транспортным службам разного уровня — как для оповещения в случае аварии, так и для определения местоположения машины по GPS.

Производство

Прогнозирующие алгоритмы

Искусственный интеллект поможет производителям лучше прогнозировать поломки машин — специальные алгоритмы будут следить за работой устройств и сообщать о возможных неполадках еще до их возникновения.

Компьютерное зрение для обнаружения дефектов

Компьютерное зрение позволит контролировать производственные процессы и обнаруживать даже самые незначительные дефекты, которые мог бы не заметить работник — например, если их размер не превышает половину толщины человеческого волоса.

Сотрудничество людей и роботов

Это звучит очень футуристично, но на самом деле не так уж далеко от реальности. По некоторым прогнозам, к 2020 году на заводах по всему миру появится более 1,7 млн роботов. Они будут выполнять рутинные обязанности, а люди — более сложные задачи в области проектирования, программирования и техобслуживания.

Появление качества 4.0

Качество 4.0 — это результат интеграции ИИ в обрабатывающую промышленность. Он включает в себя алгоритмы для уведомления о сбоях: отклонениях от заданных температур, изменениях в работе устройств, сырье и так далее. Получив сообщение о неисправности, рабочие смогут вовремя остановить производство бракованной продукции.

Игры

Улучшенная технология визуализации

С помощью глубокого изучения и постоянно растущих данных, находящихся в распоряжении ИИ, возможно улучшение визуального качества видеоигр. В частности, искусственный интеллект способен сделать игровую среду и персонажей более реалистичными и естественными.

Внедрение голосовых помощников

Голосовые помощники начали появляться в играх — так, в Destiny 2 с помощью ассистента можно открывать определенные функции и при этом не заходить в меню. В интерактивных играх используются и другие возможности этой технологии.

Персонализация игр

ИИ анализирует информацию об определенных игроках и позволяет разработчикам создавать персонализированные миры, реагирующие на их поведение. В частности, в MMORPG технология направляет к наиболее подходящим квестам и другим игрокам с похожим стилем.

Бизнес

Повышение качества обслуживания

В 2019-2020 годах работа с клиентами продолжит улучшаться за счет использования чат-ботов, круглосуточной поддержки, виртуальной помощи и систем виртуальной реальности с самообслуживанием.

Продвинутый процесс найма

Такие ИИ-решения, как X.ai и ClearFit, помогают рекрутерам планировать собеседования и подбирать наиболее подходящих кандидатов. При этом алгоритмы не будут работать механически — они, как и люди, начнут учитывать эмпатию и другие личные качества претендента на должность.

Трансформация бизнес-моделей

Преобразования в бизнесе в основном сводятся к интеграции в процессы функций ИИ: анализа данных, прогнозирования производительности, компьютерного зрения и тому подобного.

Финансы

Оценка кредитного риска

В финансовом секторе крайне важно вести учет данных клиентов — неудивительно, что сейчас этим все активнее будет заниматься ИИ, который и станет делать выводы о возможностях людей гасить кредиты.

Простое обнаружение мошенничества

ИИ способен отслеживать нетипичные операции. Например, если кредитная карта использовалась в одной стране, но внезапно произошла транзакция в другой, то алгоритм предупредит об этом. Кроме того, его можно обучить, что считать мошенничеством, а что нет.

Безопасная торговля с прогнозированием

Благодаря анализу рыночных условий от ИИ компании и частные лица смогут избежать непредвиденных рисков при продаже и покупке акций.

Автоматическая обработка претензий

Для борьбы с мошенничеством при получении страховки компании все больше будут использовать ИИ — алгоритм изучит обстоятельства аварии и решит, достоверно ли заявление водителя.

Соцсети

Улучшение соцсетей

ИИ играет ключевую роль в преобразовании соцсетей — он формирует индустрию с тех пор, как Facebook начал применять его в 2013 году. Теперь эта технология участвует во множестве процессов, будь то поиск друга, распознавание лиц на фотографиях или вычисление фейковых новостей.

Расширение возможностей маркетологов

Маркетологи используют ИИ в соцсетях, чтобы понять поведение покупателя и его предпочтения — это помогает им персонализировать предложения продуктов.

Эффективный таргетинг

Еще один плюс ИИ для маркетологов: получение дополнительной аудитории, похожей на текущую клиентскую базу. Использование технологии позволяет специалистам получить полезную для таргетинга информацию об использовании соцсетей, поведении в интернете и тому подобном.

Проектирование контента

С помощью инструментов ИИ, изучающих структуру размещения контента, можно предположить, какой его вид сейчас требуется и как его следует оптимизировать.

ИИ-чипы

Процессоры будут производиться для выполнения ИИ-функций, которые пока требуют отдельных устройств. Новые чипы начнут использоваться для работы с такими ИИ-инструментами, как компьютерное зрение, распознавание речи и обработка естественного языка.

 
Сверху Снизу