أمثلة على استخدامات الذكاء الاصطناعي
النماذج التنبؤية في القطاع العام
بدون مساعدة الذكاء الاصطناعي ، تعد إدارة البنية التحتية والخدمات العامة مهمة معقدة وتستغرق وقتًا طويلاً. يتطلب كل قرار العديد من العوامل التي يجب أخذها في الاعتبار. إذا قرر المجلس المحلي تجديد محطة ، على سبيل المثال ، فسوف يحتاجون إلى التعامل مع قضايا متنوعة مثل تحديد أولويات العمل الذي سيتم تنفيذه وفقًا للميزانية المخطط لها ، ودراسة تدفقات المرور لتقديم طرق بديلة ، وتحسين خدمات النقل البديلة ، وأكثر بكثير.
من خلال تدريب الذكاء الاصطناعي (AI) لالتقاط ومعالجة وتحليل البيانات المتاحة ، يمكننا عمل توقعات أكثر دقة. كما أنه يمكّن المستخدمين من تطوير أشجار قرارات تحدد تكاليف وفوائد كل خيار. ثم يتم استخدام هذه التنبؤات كأدوات لصنع القرار (ذكاء الأعمال).
يعد الذكاء الاصطناعي حلاً شائعًا لتخطيط العمليات – وهذا ينطبق على جميع الإدارات والخدمات العامة.
البحث والتطوير في مجال الرعاية الصحية
يعتبر الذكاء الاصطناعي في صميم العديد من برامج البحث والتطوير في مجال الرعاية الصحية (R&D). هذا المجال هو المكان الذي يقدم فيه أفضل النتائج الواعدة.
على سبيل المثال ، يعد الكشف المبكر عن السرطانات والأمراض الخطيرة تحديًا كبيرًا للقطاع الطبي. بعد اختبارات التعرف البصري الناجحة ، تم دمج خوارزميات الذكاء الاصطناعي في برامج الكشف المبكر عن الأورام. بالمقارنة مع فريق من جراحي الأعصاب ، فإن خوارزمية التعرف على التصوير بالرنين المغناطيسي هي بالفعل أسرع بعشر مرات وأكثر فاعلية في فحص أورام الدماغ. يقارن كل صورة دماغية جديدة بآلاف قواعد البيانات.
يمكن أن يساعد استخدام التحليل التنبئي والتعرف على الصور في إنقاذ حياة المرضى ، حتى قبل تفشي المرض – لذلك فهو يغير قواعد اللعبة في المجال الطبي.
من خلال استخراج المعرفة من آلاف التقارير العلمية ، يُمكّن التنقيب عن البيانات العلماء من:
- فهم أفضل لأسباب بعض الأمراض
- الكشف عن موانع الاستعمال المحتملة بين الأدوية المختلفة
- تسريع البحث العلمي على نطاق واسع
أمن تكنولوجيا المعلومات وحماية البيانات
حماية البيانات وحوكمتها من القضايا الحاسمة. يعد الوصول إلى المعلومات ومشاركتها واستخدامها أمرًا ضروريًا لكل من مراكز الأبحاث الكبيرة والشركات الصغيرة.
يمكن لبرامج الأمن السيبراني والبيئات القائمة على الذكاء الاصطناعي اكتشاف نقاط الضعف المحتملة في الشبكة. يمكنهم أيضًا حظر البرامج الضارة التي تحاكي سلوك المستخدم البشري.
ترجمة آلية في الوقت الفعلي
تعد إدارة علاقات العملاء تحديًا رئيسيًا لجميع الشركات الملتزمة بتقديم جودة خدمة متميزة. باستخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ، يعمل الذكاء الاصطناعي على مركزية الطلبات الواردة من العملاء الدوليين. ثم يتم ترجمتها على الفور إلى لغة ممثل خدمة العملاء ، بأسلوب المترجم.
يمكن للممثل تقديم إجابة معدلة ، والتي يتم كتابتها بشكل مثالي وترجمتها إلى لغة المستخدم. يتم توفير قوالب الإجابات أيضًا بواسطة chatbot ، بناءً على عمليات التبادل السابقة.
التخطيط وتتبع المخزون وإدارة التدفق
تعد إدارة السلع والتنبؤ بالطلب وإدارة المخزون في الوقت الفعلي تحديات حيوية للتوزيع الأساسي والعاملين في التجارة الإلكترونية.
باستخدام الخوارزميات التنبؤية لتوقع المبيعات ، يمكنك طلب الكمية المناسبة من المنتجات من الشركة المصنعة. حتى وقت قريب ، بدا هذا شبه مستحيل. بفضل أرقام المبيعات والبيانات من السنوات السابقة ، يمكن للمحترفين الآن تدريب الذكاء الاصطناعي لإدارة تدفقات عدد كبير من العناصر في الوقت الفعلي. يمكن لبرنامج ذكاء الأعمال تحديد أفضل المبيعات بسرعة لفترة محددة. بمساعدة النماذج التنبؤية وخوارزميات التحكم وتصور البيانات ، يمكن للمشترين طلب العدد الصحيح من العناصر في الوقت المناسب – تجنب الهدر واضطراب المخزون نتيجة لذلك.
الروبوتات والذكاء المدمج
الروبوتات هي شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي تتمحور حول الذكاء المعرفي. يحتاج المطورون إلى تصميم ما هو أكثر بكثير من مجرد جهاز كمبيوتر ذكي متصل بشبكة: جهاز مستقل.
تم تجهيز الروبوتات بأجهزة استشعار (الكاميرات الموجودة على متن الطائرة ، والميكروفونات ، والرادارات ، وشبكات الأجهزة المتصلة ، وما إلى ذلك) لتوفير الاستجابة الصحيحة لبيئتها. كما أنها تحدد ردود الفعل المعرفية التي تتكيف مع كل موقف.
