AI

ai
W ciągu roku co trzecia firma zainwestuje w AI
cyfrowa kłódka
Sztuczna inteligencja w cyberbezpieczeństwie
RFID i sztuczna inteligencja w firmach ubezpieczeniowych
Europejski Inspektor Ochrony Danych o rozpoznawaniu twarzy w miejscach publicznych przy użyciu AI
Rusza AI Tech, czyli studia z zakresu AI, ML i cyberbezpieczeństwa
Transformacja cyfrowa, finansowanie innowacji i AI na konferencji Akademii WSB
grafika; na monitorze wyświetla się mózg symbolizujący sztuczną inteligencję
State of Polish AI 2021: liczba ekspertów, wielkość zespołów, odsetek kobiet i otwarte dane
Silver: algorytmy obsłużą większość procesów w firmach
Skoncentrowana energia słoneczna sterowana AI zasili kopalnię odkrywkową

Sztuczną inteligencją określa się specjalizację informatyki zajmującą się badaniem tego, jak działają i myślą ludzie oraz naukę o maszynach umiejących wykonywać zadania, które do tej pory były domeną ludzi. W europejskiej Białej Księdze artificial intelligence jest opisywana jako zbiór technologii łączących dane, algorytmy i moc obliczeniową, których główna siła napędowa to coraz łatwiejsza dostępność informacjiZa ojca AI zwykło się uważać Alana Turinga, brytyjskiego matematyka i jednego z twórców informatyki, który pracował nad stworzeniem maszyny myślącej jak człowiek, a w 1950 roku przygotował tzw. test Turinga pozwalający ocenić, czy robot potrafi imitować ludzką logikę i zachowanie w takim stopniu, że nie sposób odróżnić obydwu reakcji. Terminu sztuczna inteligencja jako pierwszy użył amerykański informatyk, John McCarthy – według niego, SI to nauka i inżynieria tworzenia inteligentnych maszyn.

Technologię stosowaną w zakładach produkcyjnych nazywa się przemysłową AI. Industrial artificial intelligence umożliwia tworzenie innowacyjnych produktów i usług oraz ulepszanie procesów. Algorytmy analizujące dane z maszyn są w stanie z wyprzedzeniem informować o nieprawidłowościach i tym samym ułatwić konserwację zapobiegawczą, a także wskazywać, które etapy wytwarzania wymagają optymalizacji. Dodatkowo IAI przydaje się do automatycznego wykrywania uszkodzeń w produktach czy anomalii na nagraniach z kamer instalowanych w halach. Z kolei przetworzenie informacji dotyczących stanu surowców przez AI pozwala trafniej planować dostawy. Algorytmy mogą być też wsparciem przy projektowaniu nowych towarów, dzięki analizie kosztów związanych z produkcją i jej modelowaniu.