انقلاب هوش مصنوعی فرا رسیده است و تقاضا برای فناوری های مبتنی بر هوش مصنوعی همچنان در حال افزایش است. تقاضا برای این فناوری‌ها، همانطور که توسط آمارهای مختلف نشان داده شده است، ثابت می‌کند که هوش مصنوعی دیگر فقط یک کلمه کلیدی نیست:
تا سال ۲۰۲۵، بازار جهانی هوش مصنوعی به ۶۰ میلیارد دلار خواهد رسید.
هوش مصنوعی به رشد تولید ناخالص داخلی جهانی کمک خواهد کرد که انتظار می رود تا سال ۲۰۳۰ به ۱۵.۷ تریلیون دلار برسد.
80 درصد از فناوری‌های جدید مبتنی بر هوش مصنوعی خواهند بود.
انتظار می‌رود هوش مصنوعی سودآوری را تا ۳۸ درصد افزایش دهد و تا سال ۲۰۳۵ به منبع درآمد اضافی ۱۴ تریلیون دلاری تبدیل شود.
80 درصد از شرکت‌ها موافق هستند که باید یک استراتژی هوش مصنوعی قوی داشته باشند تا در بازار مرتبط باقی بمانند.
فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی با تأثیر فزاینده بر صنایع مختلف به توسعه خود ادامه خواهند داد. بیایید نگاهی دقیق‌تر به ۱۵ فناوری مبتنی بر هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۰ بیندازیم، و اینکه چگونه این فناوری‌ها صنایع مختلف را تغییر خواهند داد.
در حوزه پزشکی و مراقبت های بهداشتی
۱. تصویربرداری پزشکی
هوش مصنوعی تأثیر بسیار زیادی بر مراقبت های بهداشتی دارد و انتظار می رود این تأثیر به ویژه در زمینه درمان و پیشگیری از سرطان افزایش یابد.
آخرین فناوری مبتنی بر هوش مصنوعی که انتظار می‌رود در سال ۲۰۲۰ به جریان اصلی تبدیل شود، تصویربرداری پزشکی مبتنی بر هوش مصنوعی است که به عنوان یک ابزار تشخیصی برای تشخیص انواع مختلف سرطان از جمله سرطان سینه و سرطان تخمدان استفاده می‌شود.
فناوری های تصویربرداری پزشکی معمولاً شامل تصویربرداری اولتراسوند، ام آر آی، سی تی، ماموگرافی و انواع مختلف اشعه ایکس است. با ظهور هوش مصنوعی، این فناوری ها به یادگیری ماشینی معرفی شدند و امکان ایجاد تشخیص دقیق را فراهم کردند.
امروزه تصویربرداری پزشکی مبتنی بر هوش مصنوعی هنوز یک فناوری در حال ظهور است. چند شرکت، مانند Therapixel، راه حل های مبتنی بر هوش مصنوعی را ارائه می دهند که برای تصویربرداری پزشکی استفاده می شود. راه حل Therapixel، MammoScreen، یک نرم افزار یادگیری ماشینی است که بر روی یک فناوری تصویربرداری پزشکی اعمال می شود که به پزشکان اجازه می دهد نتایج هزاران معاینه قبلی را تجزیه و تحلیل کنند و بنابراین به خواندن صحیح ماموگرافی برای ایجاد تشخیص صحیح کمک می کند.
۲. ارزیابی ژنتیکی
ارزیابی ژنتیکی یکی دیگر از فناوری‌های در حال توسعه مبتنی بر هوش مصنوعی است که برای کمک به تشخیص و پیشگیری از سرطان و بیماری‌های ارثی تنظیم شده است. این فناوری به کاهش قابل ملاحظه میزان خطا در هنگام ایجاد تشخیص کمک می کند.
در حال حاضر، تنها چند فن‌آوری ارزیابی ژنتیکی موجود است که سال آینده تعداد بیشتری از آنها ظاهر خواهند شد. SophiA Genetics راه حلی برای تجزیه و تحلیل ژنومی و رادیومیک مبتنی بر هوش مصنوعی به بیمارستان های سراسر جهان ارائه می دهد. این یک راه حل درجه بالینی است که به پزشکان کمک می کند تا به طور دقیق ژن های مرتبط با سرطان و اختلالات ارثی را حتی در مرحله پیشگیری از بیماری شناسایی و مشخص کنند.
نرم‌افزار ارزیابی ژنتیکی مبتنی بر هوش مصنوعی برای کمک به تجزیه و تحلیل سلول‌ها با میکروسکوپ، انجام شمارش خودکار سلول‌ها و مشاهده تغییرات در نشانگرهای زیستی برای ایجاد تشخیص و تعیین درمان استفاده می‌شود.
در حوزه ساخت و تولید
۳. همکاری انسان و ربات
صنعت بعدی که به شدت تحت تاثیر فناوری های مبتنی بر هوش مصنوعی قرار گرفته، تولید است. در تولید، لجستیک شاخه ای است که به دلیل توسعه سریع هوش مصنوعی، در سال آینده تغییرات عمده ای را پشت سر خواهد گذاشت.
در تولید، روبات‌ها اکثر وظایف مربوط به تولید را بر عهده گرفته‌اند. در حال حاضر، زنجیره تامین یکی از حوزه های اصلی سرمایه گذاری هوش مصنوعی است. با این حال، در لجستیک، سازندگان هنوز به لیفتراک‌هایی که توسط انسان کار می‌کنند تکیه می‌کنند که اغلب باعث ایجاد گلوگاه و ضایعات حرکتی می‌شوند.
با این حال، در سال‌های بعد، سازندگان قصد دارند لجستیک را خودکار کنند و لیفتراک‌های رباتیک و وسایل نقلیه هدایت‌شونده خودکار (AGVs) را به منظور افزایش بهره‌وری و بهینه‌سازی ذخیره‌سازی انبار معرفی کنند.
۴. سنسورهای تحلیلی برای پیش بینی
جلوگیری از خرابی دارایی ها و ماشین آلات هنوز یکی از چالش های اصلی در تولید باقی مانده است. خرابی ماشین و دارایی منجر به مشکلات تولید می شود که گاهی منجر به توقف کامل فرآیندهای تولید می شود.
حسگرهای آنالیز پیش‌بینی، فناوری مبتنی بر هوش مصنوعی هستند که برای حل مشکل خرابی دارایی ایجاد شده‌اند. بر اساس یادگیری ماشینی، حسگرهای تحلیل پیش‌بینی‌کننده ، داده‌های تولید را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا الگوهایی را که می‌توانند منجر به مشکلاتی شوند، شناسایی کنند و در نتیجه از وقوع آنها جلوگیری شود.
حسگرهای تحلیل پیشگویانه بر اساس ۵ جزء اصلی مبتنی بر هوش مصنوعی کار می کنند:
حسگرها – سخت افزار نصب شده در محل تولید
ارتباطات داده – نرم افزاری که حسگرها را نیرو می دهد و جریان اطلاعات بین سنسور و پایگاه داده مرکزی را ایمن می کند
پایگاه داده مرکزی – مرکز داده که اطلاعات را جمع آوری و ذخیره می کند
تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده – مجموعه ای از الگوریتم ها برای شناسایی الگوهایی اعمال می شود که منجر به خرابی شد ه و باعث توقف تولید می شود.
تجزیه و تحلیل علت – تابعی که از الگوریتم های تحلیل پیش بینی برای ثبت و ذخیره داده ها و یادگیری ماشین برای یافتن راه حل استفاده می کند.
این فناوری جدید نیست، با این حال، توسعه نیافته است و به کندی وارد تولید می شود. با این حال، در آینده نزدیک، از آنجایی که تقاضا برای اتوماسیون و دیجیتالی کردن سایت‌های تولیدی همچنان در حال رشد است، حسگرهای تحلیل پیش‌بینی‌کننده نیز برای یک سایت تولیدی با عملکرد روان بسیار مهم خواهند بود.
۵. راه حل های ردیابی و کنترل دارایی و موجودی ها
یکی دیگر از راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی که انتظار می‌رود در سال‌های آینده افزایش یابد، فناوری‌های ردیابی دارایی، به‌ویژه RTLS است.
RTLS (راه حل ردیابی بلادرنگ یا سیستم مکان یابی بلادرنگ) برای مکان یابی و ردیابی خودکار اشیا یا افراد در زمان واقعی استفاده می شود. RTLS از سخت افزاری به نام تگ استفاده می کند که به یک دارایی متصل است و نرم افزاری که معمولاً از فناوری Ultra-Wideband برای ردیابی دارایی ها حتی از طریق دیوارهای بتنی و سایر موانع استفاده می کند.
انتظار می‌رود این فناوری در سال‌های آینده با استفاده از یادگیری ماشینی برای ساخت نمودارهای اسپاگتی توسعه یابد – الگویی که دارایی‌ها معمولاً در یک سایت تولیدی دنبال می‌شوند، که احتمالاً می‌تواند منجر به تنگناها و خرابی‌ها شود.
یکی از این راه حل های نوآورانه متعلق به شرکت Indoorway است که یک راه حل ردیابی دارایی را برای کمک به تولید کنندگان توسعه داده است:
کاهش تفاوت در بهره وری نوبتی
ضایعات حمل و نقل را به حداقل برسانید
به طور موثر لیفتراک ها و کارمندان را اختصاص دهید
کاهش حرکت اضافی
ROI و داده های استفاده از دارایی را محاسبه کنید
در پایان روز، راه حل های ردیابی دارایی مبتنی بر RTLS و مبتنی بر هوش مصنوعی به سازندگان کمک می کند تا استفاده از تجهیزات را بهتر درک کنند و زمان خرابی را به حداقل برسانند.
۶. AI Modeling مدل سازی هوش مصنوعی برای یادگیری ماشین
یادگیری ماشینی می تواند به تولیدکنندگان کمک کند تا تولید را با کمک به آنها یاد بگیرند که چگونه شکاف بین آنچه دارند و هدف تولیدشان را پر کنند، تولید کنند.
مدل سازی هوش مصنوعی راه حلی است که انتظار می رود در سال های آینده به بخشی جدایی ناپذیر از فرآیندهای تولید تبدیل شود. این فناوری در قالب یک کد ارائه می شود که نسخه کوچکی از یک قطعه خاص را که برای ساخت یک محصول استفاده می شود، به صورت تعاملی ارائه می دهد.
با این حال، سال آینده، برخی از شرکت‌ها مانند VEERUM و جنرال الکتریک می‌گویند که سیستم مدل‌سازی جدید مبتنی بر هوش مصنوعی را معرفی خواهند کرد که یک تصویر سه بعدی به کمک رایانه از تجهیزات با نمودارها و نمودارهای تعاملی که از این تصویر پشتیبانی می‌کنند، ایجاد می‌کند. این به تولیدکنندگان درک بهتری از آنچه باید برای بهبود محصول نهایی کار کنند، می دهد.
۷. کاربردهای جدید بیومتریک
یکی دیگر از نگرانی های بزرگ در تولید که فناوری های مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند به حل آن کمک کنند، امنیت است. در سال‌های اخیر، تولیدکنندگان مختلف تحت حملات سایبری متعدد قرار گرفتند، زیرا پایگاه داده آنها اغلب حاوی اطلاعات حساس و ارزشمند است.
بیومتریک، که در حال حاضر در کاربردهای مختلف فناوری (حتی سرگرمی) استفاده می‌شود، می‌تواند به تولیدکنندگان کمک کند تا تولید را از دو طریق ایمن‌تر کنند:
تأیید اثر انگشت – تولیدکنندگان می توانند از اسکنر اثر انگشت در یک سایت تولیدی برای ایمن کردن مناطق محرمانه استفاده کنند.
تشخیص چهره – اگرچه هنوز بسیار توسعه نیافته است، انتظار می رود این فناوری مبتنی بر هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۰ بزرگتر شود و به سازندگان کمک کند ایمنی و امنیت یک طبقه تولیدی را بهبود بخشند.
بیومتریک می‌تواند جایگزین مناسبی برای گذرواژه‌های هک آسان و تأیید دو مرحله‌ای به ظاهر امن باشد.
حوزه آموزش و تحصیلات
۸. فناوری تشخیص احساسات
همچنین انتظار می‌رود که آموزش به دلیل توسعه سریع فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی دستخوش تغییراتی شود. سیستم‌های آموزشی هوشمند (ITS) برنامه‌های مبتنی بر یادگیری ماشینی هستند که برای ایجاد یک فرآیند یادگیری طبیعی‌تر (برای آموزش از راه دور) تنظیم شده‌اند و یک محیط یادگیری مثبت را تسهیل می‌کنند.
اساس ITSها فناوری تشخیص احساسات است – راه حل مبتنی بر هوش مصنوعی که هنوز در دست توسعه است و نیاز به تحقیق و بهبود بیشتر دارد. با این حال، در سال‌های آینده، تأثیر این فناوری همچنان رو به رشد خواهد بود.
فناوری تشخیص احساسات از ۴ مرحله برای انجام تجزیه و تحلیل استفاده می کند:
گرفتن ورودی ویدیو
شکستن ویدیو به فریم
ماژول اندازه گیری سطح غلظت
تولید بازخورد
فناوری تشخیص احساسات، سطح تمرکز دانش‌آموز را با نظارت بر حرکت سر و چشم تشخیص می‌دهد و اگر دانش‌آموزی تمرکز خود را از دست داده باشد، ITS رویکرد تدریس را تغییر می‌دهد تا توجه دانش‌آموز را دوباره به خود جلب کند.
۹. فناوری یادگیری تطبیقی مبتنی بر هوش مصنوعی
در دهه ۲۰۲۰، اهمیت یادگیری تطبیقی همچنان رو به رشد خواهد بود، زیرا مربیان به دنبال راه حل های بیشتری برای درگیر نگه داشتن دانش آموزان خود خواهند بود. این نیز به دلیل افزایش تقاضا برای آموزش از راه دور پیچیده تر خواهد شد.
در سال‌های آینده، بسیاری از دانشگاه‌ها به سمت برنامه‌های درسی الکترونیکی خواهند رفت. برنامه‌هایی مانند Knewton یا Cognii به دانش‌آموزان کمک می‌کنند تا شکاف‌های دانش خود را شناسایی کنند، درس‌های مرتبط را به آنها ارائه دهند و به دانش‌آموزان کمک کنند روند تحصیلی خود را پیگیری کنند.
همچنین انتظار می‌رود این برنامه‌ها دستیاران یادگیری مجازی را معرفی کنند که دانش‌آموزان را برای بهبود عملکرد تحصیلی و حتی انجام دروس انفرادی راهنمایی می‌کنند.
۱۰. هوش مصنوعی و راه حل های آموزش فراگیر
آموزش فراگیر تعدادی از مسائل را ارائه می دهد که فناوری های مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند با آنها مقابله کنند. تشخیص گفتار، که در حال حاضر به طور گسترده در صنایع مختلف استفاده می شود، به راه حلی تبدیل خواهد شد که به کودکان با نیازهای ویژه کمک می کند تا کارآمدتر مطالعه کنند.
به عنوان مثال، کودکان مبتلا به نارساخوانی تشویق می شوند تا از نرم افزار تشخیص گفتار در محیط کلاس استفاده کنند. نیتان وایت، محقق در WriteScout می‌گوید: «این فرصتی برابر برای چنین کودکانی ایجاد می‌کند تا به آموزش با کیفیت بالا دسترسی داشته باشند». و از آنجایی که معلمان آموزش فراگیر همیشه به دنبال راه حل های نوآورانه برای بهبود کیفیت آموزش هستند، هوش مصنوعی ممکن است پاسخی به نیازهای آنها باشد.
Nuance، که یک فناوری تشخیص گفتار است که برای اهداف آموزشی خاص توسعه یافته است، می تواند با سرعت ۱۶۰ در دقیقه رونویسی کند، که می تواند برای دانش آموزان نارساخوان یا دانش آموزان با تحرک محدود مفید باشد.
در حوزه بازاریابی و فروش
۱۱. مفاهیم جدید برای NLP
برنامه نویسی زبان طبیعی فناوری مبتنی بر هوش مصنوعی است که بازاریابان اطلاعات زیادی در مورد آن دارند و از قبل به نفع خود استفاده می کنند. این فناوری برای رمزگشایی و درک ساختار جملات و همچنین معنا و نیت پشت یک متن استفاده می شود.
NLP از یادگیری ماشینی برای پردازش کلمات نوشتاری و گفتاری استفاده می کند و محبوب ترین کاربرد آن چت بات است. چت بات ها به طور گسترده برای اهداف بازاریابی، پشتیبانی از مشتری و حتی سرگرمی (مانند چت ربات بازی تاج و تخت در فیس بوک) استفاده می شوند.
با این حال، در آینده، NLP برنامه های جدیدی دریافت خواهد کرد، از جمله:
تجزیه و تحلیل احساسات برای درک مشتریان – NLP برای استفاده از یادگیری ماشین و دانش عامیانه برای درک جنبه‌های قطبیت احساسات در حال توسعه است.
کپی‌نویسی تبلیغات هوش مصنوعی – در سال‌های آینده، NLP جایگزین کپی‌رایترهای تبلیغاتی خواهد شد و کلمات کلیدی، فهرست‌های محصولات و شعارهای تبلیغاتی را تولید خواهد کرد.
بهینه سازی سئوی هوش مصنوعی – NLP به طور گسترده برای خودکارسازی رونویسی ویدئو و صدا به منظور بهینه سازی سئو و کمک به نمایش محتوا در بالای نتایج جستجوی گوگل استفاده می شود.
این برنامه های کاربردی جدید NLP به بازاریابان کمک می کند تا بخش بزرگی از وظایف را برای راه اندازی یک کمپین بازاریابی موفق خودکار کنند.
۱۲. هوش مصنوعی و مدیریت کمپین
در سال‌های آینده، هوش مصنوعی با مجموعه‌ای از فناوری‌های جدید مبتنی بر هوش مصنوعی، تغییرات قابل‌توجهی در بازاریابی دیجیتال و مدیریت خودکار کمپین ایجاد خواهد کرد:
چت بات ها سرنخ ها را جذب می کنند – به دلیل تشخیص احساسات و تجزیه و تحلیل احساسات، ربات های چت می توانند بازخورد مشتریان را تجزیه و تحلیل کنند و با انتخاب کلمات کلیدی خاص، ارتباط ایجاد می کنند و سرنخ ها را جذب می کنند.
استفاده از جستجوی صوتی برای دستیابی به مخاطبان بزرگتر – از آنجایی که افراد زیادی از دستیارهای خانگی مانند الکسا و دستیار گوگل استفاده می کنند، استفاده از مجموعه ای از کلمات کلیدی برای جستجوی صوتی به شما این امکان را می دهد که به مخاطبان متنوع تری دسترسی پیدا کنید.
تجزیه و تحلیل روند – فناوری‌های هوش مصنوعی، مبتنی بر یادگیری ماشینی، به بازاریابان کمک می‌کند تا محتوای آنلاین، از جمله اخبار آنلاین، مقالات و محتوای رقبا را خلاصه و تجزیه و تحلیل کنند تا داده‌هایی درباره روندهای بازاریابی دیجیتال تولید کنند که می‌تواند در مدیریت کمپین استفاده شود.
ملانی سووان، متخصص بازاریابی محتوا در Studyker می‌گوید: «فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی جریانی بی‌درنگ از داده‌ها را تولید می‌کنند و آنها را به‌روز نگه می‌دارند تا به بازاریابان کمک کند کمپین‌ها را تجزیه و تحلیل کنند و ROI را دقیق‌تر محاسبه کنند».
۱۳. راه حل های تجزیه و تحلیل داده های مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی
خدمات مشتری حوزه دیگری است که شرکت ها پول بیشتری در آن سرمایه گذاری خواهند کرد. در حال حاضر، شرکت ها سالانه بیش از ۶۲ میلیارد دلار را به دلیل خدمات ضعیف به مشتریان از دست می دهند. بنابراین، کسب و کارها دائماً به دنبال راه حل های جدید هستند.
در آینده ای نزدیک، فناوری های مبتنی بر هوش مصنوعی فرصت های جدیدی را برای بهبود خدمات به مشتریان به ارمغان خواهند آورد:
هوش مصنوعی به طور گسترده برای خودکارسازی کارهای ساده مانند ایجاد پاسخ، رزرو، تنظیم قرار و حتی ایجاد صفحات پرسش و پاسخ استفاده خواهد شد.
چت ربات های مبتنی بر هوش مصنوعی یکی از ضروریات خواهند بود زیرا مشتریان بیشتری از طریق رسانه های اجتماعی با شرکت ها تماس می گیرند.
شرکت‌ها خدمات نگهبانی مبتنی بر هوش مصنوعی ایجاد خواهند کرد – خدمات شخص ثالثی که با هرگونه شکایت مشتری رسیدگی می‌کنند.
انتظار می رود همه این راه حل ها خدمات مشتری را سرعت بخشد و آن را مؤثرتر کند.
در حوزه ارزهای دیجیتال و امنیت سایبری
۱۴. راه حل های دفاع سایبری مبتنی بر هوش مصنوعی
در سال های اخیر، تعداد حملات سایبری به طور چشمگیری افزایش یافته است. شرکت ها و موسسات دولتی میلیاردها دلار را به دلیل نشت داده های حساس و فیشینگ از دست داده اند.
در حال حاضر، شرکت های مختلف امنیت سایبری در حال کار بر روی ایجاد فناوری مبتنی بر هوش مصنوعی هستند که تجزیه و تحلیل رفتاری و یادگیری ماشینی را برای کمک به شناسایی فعالیت های مشکوک کاربر و رفتارهای غیرعادی ترکیب می کند. شرکت هایی مانند Darktrace و Webroot در حال برنامه ریزی برای ارائه راه حل های امنیت سایبری مبتنی بر هوش مصنوعی در سال آینده هستند که از الگوریتم های هوش مصنوعی برای متوقف کردن بدافزارها و محافظت از داده های حساس استفاده می کنند.
۱۵. هوش مصنوعی در ارز دیجیتال
در نهایت، یکی از بزرگ‌ترین حوزه‌هایی که فناوری‌های هوش مصنوعی روی آن تأثیر خواهند گذاشت، بلاک چین و ارزهای دیجیتال است. در سال‌های آینده، کار بیشتری برای استفاده از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی نوسانات ارزهای دیجیتال و تحلیل قراردادهای هوشمند انجام خواهد شد. استارت‌آپ‌های مختلفی مانند AdHive و CryptoAngel نیز روی دستیارهای مجازی کار می‌کنند که از یادگیری ماشینی برای کمک به مردم برای درک و استفاده از فناوری بلاک چین به نفع خود استفاده می‌کنند.
از آنجایی که فناوری بلاک چین به شدت به شبکه همتا به همتا متکی است، راه حل های مبتنی بر هوش مصنوعی برای ایمن تر و همه کاره تر کردن آن استفاده خواهد شد.
منبع : CMG