Промышленное производство
Промышленный Интернет вещей | Промышленные материалы | Техническое обслуживание и ремонт оборудования | Промышленное программирование |
home  MfgRobots >> Промышленное производство >  >> Техническое обслуживание и ремонт оборудования

Использование ИИ для поддержки экспертов

"Искусственный интеллект может повысить наши аналитические способности и способность принимать решения, предоставляя нужную информацию в нужное время".

Collaborative Intelligence:Humans and AI Are Join Forces, Harvard Business Review, июль 2018 г.

Независимо от того, применяются ли они в сельском хозяйстве, здравоохранении или коммуникациях, технологии поддерживают и улучшают человеческую задачу или опыт. Используя вычислительную мощность для обработки огромных объемов данных, технологии могут предоставить огромный анализ и понимание в сроки, практически недоступные для людей, что позволяет экспертам выявлять и фокусироваться на приоритетных случаях. Здесь мы рассмотрим примеры и то, как этот подход к машинному обучению используется сегодня.

Случаи ИИ на рассмотрении

Существуют захватывающие примеры использования ИИ и передовых аналитических инструментов для повышения производительности и эффективности в самых разных отраслях. Давайте рассмотрим два примера:

1. Здравоохранение:

В рамках пятилетнего партнерства между Moorfields Eye Hospital NHS Foundation Trust и DeepMind Health исследователи из Moorfields и Института офтальмологии UCL успешно использовали машинное обучение для выявления признаков заболевания глаз и выдачи соответствующих направлений. Опубликовано на веб-сайте Nature Medicine, это было достигнуто за счет использования технологии для анализа тысяч исторических сканирований глаз для выявления и изучения закономерностей и алгоритмов. Благодаря точности 94 % в решениях о направлении (соответствует рекомендациям ведущих мировых экспертов-офтальмологов) технология считается будущим проверки зрения, обеспечивая более раннюю диагностику и более точное определение приоритетов пациентов.

2. Финансы

Одни из самых больших убытков от мошенничества приходятся на телекоммуникационную отрасль:согласно последним оценкам Ассоциации по борьбе с мошенничеством в сфере связи (CFCA), ежегодные потери оцениваются почти в 30 миллиардов долларов. Чем быстрее удастся обнаружить мошенничество, тем быстрее его можно будет пресечь, сведя к минимуму финансовые и репутационные потери. Программное обеспечение для обнаружения мошенничества может обрабатывать и обнаруживать сложные закономерности в огромных объемах данных для выявления отклонений или подозрительных данных, требующих дополнительного расследования. Это освобождает следователей от поиска данных и позволяет им сосредоточиться на квалифицированных случаях, что дает возможность своевременно обнаруживать мошенничество и минимизировать ущерб, финансовый или иной.

Случаи ИИ в Senseye PdM

Обращения, создаваемые автоматически в Senseye PdM, ведущем продукте Senseye для профилактического обслуживания (PdM), предоставляют всю информацию для проведения расследования возможного отказа оборудования в будущем, позволяя устранить его до того, как он станет проблемой и нарушит производственную линию. Технологические возможности Senseye PdM используются для мониторинга огромных объемов активов, выполнения расчетов, связанных с проблемой, и представления пользователям дела для расследования. Дело состоит из деталей потенциальной проблемы, включая то, что привело к выявлению потенциальной проблемы, в чем заключается проблема и почему она должна быть расследована. Масштабируемость:серебряная подкладка.

ИИ способен обрабатывать данные и выполнять вычисления быстрее и точнее, чем люди, но именно доступность размещения этих данных в облаке открывает другую большую возможность:масштабируемость. Для людей увеличение объемов данных означало бы набор персонала, но с облачными вычислениями вы можете практически мгновенно масштабироваться, когда это необходимо. Кроме того, как люди учатся на собственном опыте, так и ИИ. Когда объем задач программы ИИ расширяется, расширяется и возможность учиться, совершенствоваться и улучшать результаты.

Дело закрыто

Будь то Alexa или Siri, сообщающие вам текущее расписание поездов и прогноз погоды, ваш банк замораживает ваш счет за необычное поведение платежа для защиты ваших активов, ваше зрение оценивается машиной или Senseye PdM создает дело для оповещения о необычном поведении машины. мы окружены технологиями, призванными лучше защищать нас и служить нам.


Техническое обслуживание и ремонт оборудования

  1. Использование SaaS и облака требует осторожного обращения с данными
  2. 10 преимуществ использования облачного хранилища
  3. С# с использованием
  4. 5 вопросов по аналитике данных, которые задают производственные специалисты
  5. Потоковая передача данных датчика с пластины PPDAQC Pi с использованием InitialState
  6. Робот, управляемый жестами, использующий Raspberry Pi
  7. Как подготовиться к использованию ИИ с помощью Интернета вещей
  8. Использование аналитики данных для уменьшения углеродного следа
  9. Использование искусственного интеллекта и машинного обучения для извлечения полезной информации в погранич…
  10. Использование нейронных сетей для более быстрой рентгенографии