استخدام الذكاء الاصطناعي الذي له قيمة تجارية محتملة

من المتوقع أن ينمو استخدام سوق الذكاء الاصطناعي إلى 390.9 مليار دولار بحلول عام 2025 ، وتُظهر الصناعات داخل الفضاء اتجاهًا مشابهًا وهو الذكاء الاصطناعي للسيارات
استخدام الذكاء الاصطناعي للقيمة التجارية المحتملة
استخدام سوق الذكاء الاصطناعي

استخدام الذكاء الاصطناعي الذي له قيمة تجارية محتملة

كيف يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي للقيمة التجارية المحتملة.

من المتوقع أن ينمو استخدام سوق الذكاء الاصطناعي إلى 390.9 مليار دولار بحلول عام 2025 ، وتُظهر الصناعات داخل الفضاء اتجاهًا مشابهًا وهو الذكاء الاصطناعي للسيارات ، على سبيل المثال ، من المتوقع أن ينمو بنسبة 35 ٪ على أساس سنوي ، ومن المرجح أن تصنيع الذكاء الاصطناعي زيادة قدرها 7.22 مليار دولار بحلول عام 2023. ومع ذلك ، وفقًا لكبار محللي الصناعة ، فإن معظم مشاريع الذكاء الاصطناعي (حوالي 80٪) تتعطل في المرحلة التجريبية أو مرحلة إثبات المفهوم ، ولا تصل إلى الإنتاج أبدًا. في كثير من الحالات ، يرجع ذلك إلى نقص البيانات عالية الجودة. لا يزال الذكاء الاصطناعي الأخلاقي والمسؤول يمثل عقبات أمام العديد من الشركات ، والتي غالبًا ما تفتقر إلى الموارد أو المواهب الداخلية لبناء نماذج غير متحيزة في وقت يتخذ فيه الذكاء الاصطناعي قرارات مؤثرة بشكل متزايد. تواجه الشركات أيضًا معركة شاقة مع التوسع والأتمتة.

آمن ببياناتك

العامل الرئيسي لاستخدام الذكاء الاصطناعي بثقة في الأعمال التجارية هو فهم قيمة البيانات. يحتاج الناس إلى بيانات تدريب عالية الجودة لإطلاق نماذج فعالة. لذا ، فإن تحديد إستراتيجية البيانات مقدمًا ، بما في ذلك الشكل الذي سيبدو عليه مسار البيانات ، سيكون أمرًا حاسمًا لتحقيق النجاح. يقول العديد من علماء البيانات ومهندسي التعلم الآلي إن حوالي 80٪ من وقتهم يقضي في مناقشة البيانات.

• الخطوة الأولى في العملية هي جمع البيانات. يجب على المرء أن يبدأ باستراتيجية واضحة لجمع البيانات. يجب أن يفكروا في حالات الاستخدام التي يستهدفونها والتأكد من أن مجموعات البيانات الخاصة بهم تمثل كل واحد منهم. يجب أن يكون لديهم خطة واضحة لجمع مجموعات البيانات المتنوعة. يتطلب تنفيذ عملية التعليق التوضيحي للبيانات حشدًا متنوعًا من المعلقين من البشر. كلما كانت تسمياتهم أكثر دقة ، زادت دقة توقعات نموذجهم في النهاية. ستمكن وجهات النظر المختلفة المستخدم من تغطية مجموعة أوسع من حالات الاستخدام والحافة. في مرحلة جمع البيانات والتعليق التوضيحي ، من الأهمية بمكان أن يكون لديك الخطة الصحيحة للأدوات. تأكد من دمج فحوصات ضمان الجودة في عملياتك أيضًا. نظرًا لأن هذه الخطوة تستغرق معظم الوقت المستغرق في مشروع الذكاء الاصطناعي ، فمن المفيد بشكل خاص العمل مع شريك البيانات في هذا المجال.

• الخطوة التالية من العملية هي تدريب البيانات. يعد تغذية آلة ML بالبيانات الصحيحة خطوة حيوية. إنه يؤثر على خصائص الآلات بالإضافة إلى تحقيق الدقة في النتيجة.

• بمجرد وصول النموذج إلى مستويات الدقة المطلوبة ، يصبح جاهزًا للتشغيل. بعد النشر ، سيبدأ النموذج في مواجهة بيانات العالم الحقيقي. يجب على المستخدم الاستمرار في تقييم مخرجات النموذج ؛ إذا فشلت في إخراج البيانات الصحيحة ، قم بتكرار تلك البيانات خلال مراحل التحقق من الصحة. من المفيد الاحتفاظ بشخص في الحلقة للتحقق يدويًا من دقة النموذج وتقديم ملاحظات مصححة في حالة التنبؤات أو الأخطاء منخفضة الثقة.

 أولئك الذين حاولوا وفازوا

في عام 2017 ، استحوذ John Deere على Blue River Technologies ، واستعدا معًا لإحداث ثورة في استخدام مبيدات الآفات. تستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بهما طائرات بدون طيار وخوارزميات رؤية الكمبيوتر لتحديد الأعشاب الضارة في المزارع. يتيح القيام بذلك رش مبيدات الآفات على الأعشاب الضارة فقط ، بدلاً من رش جميع المحاصيل في الحقل. بلغ الإنفاق على مبيدات الآفات حوالي 20 مليار دولار سنويًا ، ولكن من المتوقع أن تؤدي هذه الجهود إلى خفض تكاليف المبيدات بنسبة 90٪. منهجية مشروع الذكاء الاصطناعي هذا هي تجزئة الصور بدقة. تتطلب هذه الطريقة تسمية البيانات على مستوى البكسل لتحديد أي مكون من الصورة هو الحشائش مقابل المحاصيل. كما قد يتخيل المرء ، فإن عملية التعليق التوضيحي معقدة للغاية ومتضمنة. يتطلب واجهة أدوات شاملة ومستويات بشرية بمستوى عميق من الخبرة في التجزئة.

استخدام الذكاء الاصطناعي في أعمال أخرى

تستخدم الصناعة التحويلية الذكاء الاصطناعي لأتمتة سلاسل التوريد واللوجستيات. نوكيا ، على سبيل المثال ، تستخدم التعلم الآلي لتنبيه مشغل التجميع عندما تنحرف الجودة. على وجه التحديد ، إذا كان هناك تناقضات في عملية الإنتاج. قد يقوم الذكاء الاصطناعي أيضًا بمراقبة وتتبع الحزم كجزء من نظام مراقبة المصنع الذكي ، مما يقلل من وقت التسليم ويمنع الإفراط في التخزين ، أو يمكنه مراقبة الإنتاجية ووقت التوقف عن العمل ، والعوامل المؤثرة للغاية من منظور التكلفة. هناك العديد من اتجاهات الذكاء الاصطناعي في السيارات التي تستحق تسليط الضوء عليها ، بما في ذلك الأتمتة والسلامة ، والمساعدة الصوتية ، والتخصيص ، من بين أمور أخرى. ربما تحظى السيارات ذاتية القيادة بأكبر قدر من الضجة ، حيث تتمتع هذه السيارات بالقدرة على إحداث تغيير جذري في حياتنا اليومية.

اقرأ أيضا: 5 وظائف مستقلة لمحترفي الذكاء الاصطناعي

:شارك هذا

اترك ردّاً