AI

Ai
110 mld $ na sztuczną inteligencję
Gartner zapowiada „kompozytowe” firmy
Digital identity scanner
Uczenie maszynowe w firmowym systemie bezpieczeństwa
sztuczna inteligencja
Ipsos zbadał, ile polskich i europejskich firm używa na co dzień AI
skydio
Drony z AI do inspekcji terenów zakładowych i wnętrz budynków
pracownicy przy ciężarówce
Polscy specjaliści pracują nad AI dla branży transportowej
wieża telekomunikacyjna
Sztuczna inteligencja i drony poprawią wydajność sieci 5G
Politechnika Gdańska
Naukowcy z Politechniki Gdańskiej pracują nad rozwojem AIoT i 5G
symboliczne przedstawienie sztucznej inteligencji
Konsultacje w sprawie białej księgi AI przedłużone do 14 czerwca

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 informacji. Za 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.