Технология Строительные организации разрабатывают систему искусственного интеллекта , которая прогнозирует несчастные случаи на рабочем месте - пример все более широкого использования систем наблюдения.
Строительная площадка - опасное место для работы , количество несчастных случаев со смертельным исходом в пять раз выше, чем на любом другом предприятии.
Сейчас ряд крупных строительных компаний испытывают технологии, которые могут спасти жизни и деньги, предсказывая, когда произойдут несчастные случаи.
Suffolk, строительный гигант, расположенный в Бостоне, более года разрабатывал машину в сотрудничестве со SmartVid, компанией, занимающейся компьютерным зрением, в том же городе. Ранее в этом сезоне компания убедила нескольких конкурентов объединиться.
Джит Ки Чин, директор по данным и исполнительный вице-президент Suffolk, обсудил проект и сотрудничество на EmTech Next, семинаре, организованном MIT Technology Review на этой неделе.
Машина использует алгоритм глубокого обучения, обученный на изображениях строительных площадок и записях о травмах. Его можно использовать для отслеживания ситуаций, которые могут привести к аварии, например, рабочий и строительная площадка или даже работа слишком близко к опасному механизму.
«Безопасность - это огромная проблема для строительства», - сказал Чин на сцене EmTech. «Типичный способ управления безопасностью сегодня - это попытка изменить поведение».
Проект демонстрирует возможность получить персональное компьютерное зрение с поддержкой ИИ для мониторинга и прогнозирования деятельности на рабочем месте. Это важно для строительной отрасли, которая страдает от сильного перерасхода средств и низкой производительности. На самом деле мир строительства принял другие технологии, машинное обучение и компьютерное зрение.
В марте этого года Саффолк и SmartVid создали Стратегический совет по прогнозной аналитике, чтобы организации могли предоставлять данные, которые могут улучшить функциональность системы.
Чин говорит, что конкурентам было разумно передавать свои данные, потому что у многих компаний не было бы достаточно данных. Алгоритмы глубокого обучения требуют значительных объемов данных для улучшения своих моделей. Повышение безопасности - тоже стимул. «Безопасность была хорошим местом для начала», - сказала она. «У большинства компаний этого нет»
Однако, хотя проект в основном предназначен для повышения безопасности сотрудников, это также еще один пример гораздо более широкой тенденции: использование ИИ для отслеживания, измерения и увеличения продолжительности работы. Организации находят способы отслеживать работу, которую делают люди, и в настоящее время используют алгоритмы для оптимизации своей работы.
Сейчас это основная часть некоторых рабочих мест, например, вождение в компании по обмену поездками или работа в технологических компаниях, таких как Amazon. И вряд ли на этом остановимся - мы можем обнаружить, что работаем над алгоритмами.
Мэри Грей, антрополог из Microsoft, которая анализирует труд, который стоит за многими технологическими продуктами, сказала аудитории EmTech, что все большее число сотрудников тратят свое время на поддержку алгоритмов и реагирование на них. «Это больше, чем просто работа, которую мы обычно принимаем во внимание, когда говорим об автоматизации», - пояснил Грей.
Предприятие Искусственный интеллект захватил все отрасли и теперь играет жизненно важную роль в бизнес-процессах. Давно прошли те времена, когда ИИ был всего лишь научной фантастикой, которая была известна разработчикам, пытающимся превратить ее в реальность. Решения в области искусственного интеллекта являются одной из характерных частей, включающих последние достижения, которые упростили настоящую жизнь. В 1956 году существование ИИ стало шоком для людей, но со временем он стал неотъемлемой частью делового мира. Теперь, по прошествии времени, ИИ занял широкое место в современной технической реальности.
Что такое искусственный интеллект?
Чтобы начать промышленное воздействие искусственного интеллекта, мы должны знать, что это такое на самом деле. ИИ оказывает такое огромное влияние на множество технологий, что важно знать его в целом и в широком смысле. Итак, прежде чем использовать более широкий подход, ИИ - это компьютерное программное обеспечение, способное выполнять действия в среде, похожей на человека, с аналогичным мышлением. Однако у него нет возможности скрыть специфику ИИ, которая все еще технически правильна. Это более глубокое понимание рабочего процесса искусственного интеллекта, который отличает его.
Глубокое обучение - это побочный аспект развития искусственного интеллекта, который имеет дело с имитацией аналогичного подхода к обучению, который используется человеком для получения определенного типа передовых знаний. Глубокое обучение предназначено для автоматизации прогнозного анализа, в то время как машинное обучение больше в линейном плане, аналог глубокого обучения больше в направлении иерархии сложности в порядке возрастания абстракции.
Работа основана на нелинейном преобразовании ввода и его использовании для создания статистического модуля в форме вывода до тех пор, пока он не достигнет максимального уровня приемлемой точности.
Теперь давайте разберемся, как это изменит многие вещи в 2019 году с разработкой приложений для Интернета вещей.
С 1970 года в результате стихийных бедствий погибло 1,3 миллиона человек, а к 2030 году эта цифра увеличится до 1,4 миллиарда. При таком сценарии использование климатической информатики будет благом. С помощью глубокого обучения мы можем обрабатывать спутниковые изображения, снятые ресурсами по всему миру, чтобы извлекать данные и затем сравнивать их.
С помощью этой созданной информации мы можем отслеживать не только изменение климата, но и влияние стихийных бедствий на определенное географическое положение. Глубокое обучение также может решить проблемы, связанные с идентификацией модулей, более точно бороться с изменением климата. С созданием компании по разработке приложений для Интернета вещей и последними достижениями это стало проще, чем мы можем предположить.
Даже с началом 21 - го - вечный самостоятельного вождения автомобилей до сих пор снится. С помощью глубокого обучения мы можем создать модель независимых автомобилей. Поскольку все мы знаем, что в основе глубокого обучения лежит анализ данных, он может быть в дальнейшем направлен на использование различных режимов и размеров камер и датчиков, что составляет идеальную комбинацию для среды глубокого обучения.
Прочтите блог - 10 планов действий, которые вы должны использовать, чтобы быть готовым к будущему для IoT
Мало того, глубокое обучение позволит легче и удобнее выявлять препятствия и принимать важные решения. Решения искусственного интеллекта с глубоким обучением имеют более широкое влияние на беспилотные автомобили, что делает их важной частью отрасли.
Медицина - одна из сфер, требующих постоянных инноваций. Искусственный интеллект и машинный заработок уже оставили свой след в области медицинских технологий. Глубокие исследования тоже могут сыграть важную роль в медицине в 2019 году в области передовых исследований. Это упрощает диагностику, поскольку инструменты исследования будут усовершенствованы с помощью глубокого обучения. Большой опыт хирургических операций, обогащенный машинами, скоро превзойдет специалистов в этой области. Кроме того, в области исследования лекарств глубокое обучение инициирует новую смену ролей. Развитие искусственного интеллекта прекрасно сочетается с прогрессом медицины, чтобы работать с большим удовольствием. Можно легко получить расширенный пользовательский интерфейс с гарантированной помощью.
Помимо этого, у искусственного интеллекта есть множество преимуществ, которые делают его отличным дополнением к рабочей нагрузке.
- Принятие решений с использованием более разумных технологий - теперь компании вкладывают средства в искусственный интеллект в когнитивные возможности программного обеспечения. Он имеет систематизированный поток для работы в реалистичной среде вместе с расширенными компьютерными алгоритмами. Это играет жизненно важную роль в деловом мире и может оставить след в будущем.
- Цепочка поставок - с вовлечением в уравнение разработки приложений IOT управление цепочкой поставок может многого добиться. У него есть возможность достичь огромного уровня с помощью совершенных решений AI и иметь машину, которая оснащает искусственный интеллект, что делает его необходимостью для делового мира.
- Мобильные технологии. С годами смартфоны стали неотъемлемой частью нашего мира. Ему удалось создать отличный имидж с привлечением ИИ, что делает его огромным достижением в мире бизнеса.
Заключение
Нет сомнений в том, что ИИ должен сосредоточиться на необходимых требованиях. Он работает над улучшением и дополнениями, чтобы быть в умном рабочем процессе. Этот процесс автоматизации оказывает огромное влияние на роботизированный процесс, в котором основное внимание уделяется компании, занимающейся разработкой Интернета вещей . Нет никаких сомнений в том, что ИИ скрывает важное требование сосредоточиться на эффективных инструментах.
Предприятие Искусственный интеллект - это не новая технология, которую нужно исследовать.
Предприятие Мобильные программы постоянно развиваются, и искусственный интеллект (ИИ) быстро расширяет возможности этой эволюции за счет увеличения числа интуитивно понятных приложений для различных секторов промышленности.
Предприятие Технология искусственного интеллекта, или более известная как технология искусственного интеллекта, значительно развивается во всем мире.
