Razem: 0,00 zł
Czy Sztuczna Inteligencja zrewolucjonizuje przemysł? Sprawdzamy potencjał AI w różnych branżach
Z każdym kolejnym rokiem sztuczna inteligencja oraz możliwości, jakie za sobą niesie, zaskakują coraz bardziej. Zasilane danymi algorytmy już dziś zmieniają nasze codzienne życie i krajobraz biznesowy. Po AI sięga dziś niemal każda branża, gdyż w technologii tej dostrzega wymierne wartości – szansę na ograniczenie kosztów, zwiększenie przychodów, poprawę wydajności czy redukcję ryzyka. Jak sztuczna inteligencja jest dziś wykorzystywana przez poszczególne branże? Co zrobić, by zacząć korzystać z możliwości, oferowane przez AI?
Rola sztucznej inteligencji w sektorze przemysłowym
O ile jeszcze kilka lat temu biznes bardzo często pozostawał nieufny wobec rozwiązań opartych o AI, dziś sytuacja wygląda zupełnie inaczej. Co więcej, firmy są znacznie lepiej przygotowane do cyfrowej rewolucji. Posiadają odpowiednią kulturę danych, kompetentne zespoły oraz infrastrukturę systemową, która pozwala na procesowanie ogromnych ilości danych i wydobywanie z nich biznesowej wartości.
W stworzeniu odpowiedniego ekosystemu dla rozwoju AI w firmie pomóc może chociażby NVIDIA i oferowane przez nią rozwiązania – układy graficzne NVIDIA H100 i NVIDIA A30, superkomputery NVIDIA DGX czy kompleksowy pakiet oprogramowania NVIDIA AI Enterprise. Bez odpowiedniego sprzętu i mocy obliczeniowej wiele problemów biznesowych czy społecznych niestety nie uda się rozwiązać. Na szczęście w większości przypadków wdrożenie AI w firmie nie pociąga za sobą wydatków liczonych w setkach tysięcy. Na popularności zyskują też skalowalne modele subskrypcyjne.
Przykłady zastosowania AI w różnych branżach
Sztuczna inteligencja może wspierać procesy w różnych sektorach przemysłowych. Przyjrzyjmy się bliżej temu, jakie może być jej zastosowanie w poszczególnych branżach.
Finanse i ubezpieczenia
Branże finansowa i ubezpieczeniowa jako jedne z pierwszych upomniały się o sztuczną inteligencję, gdyż w ich przypadków pozwala ona wręcz rewolucjonizować dotychczasowe modele biznesowe. Wiele procesów w takich organizacjach jest manualnych, a przez to kosztownych i podatnych na ludzkie błędy. Odpowiednio przeszkolone algorytmy mogą skutecznie automatyzować wiele powtarzalnych zadań i w ten sposób generować znaczące korzyści. Mowa nie tylko o możliwej redukcji zatrudnienia, ale również poprawie jakości. Branża finansowa jest bardzo mocno regulowana, co pociąga za sobą ryzyko nałożenia ogromnych kar za nieterminowe lub błędne procesowanie operacji klientów, a także niedopełnienie innych obowiązków, wynikających z obowiązujących przepisów.
AI w świecie finansów i ubezpieczeń pozwala ponadto doskonalić ofertę, optymalizować skład portfeli inwestycyjnych, oferować klientów maksymalnie spersonalizowane strategie inwestycyjne oraz coraz popularniejsze robodoradztwo. Możliwość analizowania ogromnych wolumenów danych w czasie rzeczywistym – np. przy pomocy NVIDIA AI pozwala również efektywniej identyfikować przestępstwa finansowe oraz podejrzane transakcje na rachunkach klientów, które wymagają inwestygacji.
Ochrona zdrowia
Medycyna chętnie korzysta z nowoczesnej technologii i AI nie stanowi tu wyjątku. Uczenie maszynowe oraz zaawansowane modele predykcyjne pozwalają dziś nieustannie doskonalić metody leczenia, skuteczniej identyfikować jednostki chorobowe, monitorować w czasie rzeczywistym stan pacjentów czy analizować zdjęcia rentgenowskie, by doszukiwać się na nich zmian, które ludzkie oko może nie dostrzec lub pominąć.
Branża medyczna generuje ogromne wolumeny danych, których analizowanie tradycyjnymi metodami nie jest już możliwe. Z pomocą przychodzą jednak rozwiązania takie jak NVIDIA HPC i jej superkomputery, które skomplikowane obliczenia wykonują w ułamkach sekund. W rezultacie dzięki AI możemy cieszyć się nie tylko lepszą jakością obsługi pacjenta, szybszą detekcją schorzeń i skuteczniejszymi terapiami ich leczenia, ale również szybszym opracowywaniem nowych leków.
Lunit, południowokoreański startup zajmujący się obrazowaniem medycznym stworzył system sztucznej inteligencji, który w ciągu kilku sekund wykrywa zapalenie płuc, często występujące u pacjentów zakażonych wirusem COVID-19.
Źródło: https://blogs.nvidia.com/blog/2020/08/12/lunit-insight-cxr/
Branża produkcyjna
Z branżą produkcyjną kojarzą się przede wszystkim zaawansowane roboty oraz w pełni zautomatyzowane linie produkcyjne, które coraz częściej i skuteczniej zastępują człowieka. Automatyzacja procesów produkcyjnych niesie za sobą szereg korzyści, jednak trzeba być świadomym tego, że maszyny wymagają nieustannego nadzoru. Nawet krótkotrwałe zatrzymanie linii produkcyjnej generuje dla organizacji ogromne straty, dlatego podejmuje się szereg działań, które pozwalają tego uniknąć. AI pozwala chociażby wdrożyć predictive maintenance, czyli analityczne podejście do tematu konserwacji. Na podstawie dostępnych danych model może analizować historyczne usterki oraz problemy i na tej podstawie prognozować najlepszy czas na przeprowadzenie konserwacji czy wymianę poszczególnych elementów, by w ten sposób zapobiegać poważniejszym awariom i kosztownym przestojom.
Sztuczna inteligencja coraz częściej znajduje zastosowanie również obszarze kontroli jakości – w zakładach BMW stosuje się między innymi technik rozpoznawania obrazu, by w ten sposób weryfikować produkowane komponenty i alarmować w przypadku dostrzeżenia jakichkolwiek odstępstw od normy
Transport
O autonomicznych pojazdach mówi się już od lat, prowadzonych jest także wiele testów. Z każdym kolejnym jesteśmy o krok bliżej, by pewnego dnia bez zbędnego ryzyka móc przemieszczać się z punktu A do punktu B na tzw. autopilocie. Oczywiście nie jest to jedyny obszar wykorzystania AI przez branżę. Wspomnieć warto o aplikacjach i rozwiązaniach, które pozwalają optymalizować trasy przejazdu, minimalizować koszty czy skuteczniej szacować czas dotarcia na miejsce. Wszystko po to, by maksymalizować zysk przedsiębiorstwa i możliwie najefektywniej wykorzystywać posiadaną flotę.
NVIDIA DRIVE Constellation i NVIDIA DRIVE Sim tworzą wirtualny poligon doświadczalny dla autonomicznych pojazdów.
Źródło: https://blogs.nvidia.com/blog/2020/12/18/auto-industry-solve-robotaxi-problem/
Marketing
Zastosowanie sztucznej inteligencji w marketingu nie jest niczym nowym. Wykorzystuje się ją coraz częściej i nic nie wskazuje na to, by trend ten miał się zmienić. Często nawet nie jesteśmy świadomi tego, że każdego dnia korzystamy z udogodnień, które serwuje nam AI. Doskonale widać to na przykładzie najróżniejszych platform z muzyką czy filmami. Wybierane przez nas utwory czy produkcje są skrupulatnie analizowane przez algorytmy, łączone z naszą historyczną aktywnością w serwisie, by na tej podstawie rekomendować nam kolejne tytuły, które mają szansę spotkać się z naszym zainteresowaniem.
Silniki rekomendacyjne to jednak niejedyny przykład wykorzystania sztucznej inteligencji w obszarze marketingu. Ciekawym zagadnieniem jest również reklama kontekstowa – prezentowane nam w sieci banery i komunikaty reklamowe rzadko kiedy są przypadkowe. Wystarczy kliknąć w jedną z reklam, aby utwierdzić się w przekonaniu, że będzie ona przez dłuższą chwilę za nami podążać. Na wielu stronach internetowych natrafić można również na reklamy, które dopasowane są do kontekstu naszych wyszukiwań i odwiedzanych stron. Jeśli w danym momencie czytamy artykuł na temat największych atrakcji Majorki, model może wnioskować, że planujemy właśnie urlop. Wówczas największe szanse na konwersję mają reklamy linii lotniczych, ubezpieczeń turystycznych czy strojów kąpielowych i właśnie takie reklamy będą nam serwowane.
Cyberbezpieczeństwo
Jednym z największych wyzwań, z jakimi mierzyć się dziś muszą organizacje na całym świecie, jest utrzymanie bezpieczeństwa firmowych danych i systemów. Cyberataki zdarzają się w ostatnich latach niezwykle często i niestety tendencja ta będzie się jedynie nasilać. Sprawy nie ułatwia coraz powszechniejszy model pracy zdalnej oraz rozwój technologii 5G. Na szczęście z pomocą przychodzi sztuczna inteligencja, która pozwala wynieść firmowe systemy bezpieczeństwa na zupełnie nowy poziom. Dzięki możliwościom analizowania ogromnych zasobów danych AI może znacznie skuteczniej identyfikować podejrzane działania, odpowiednio je klasyfikować, a nawet identyfikować nowe zagrożenia.