کاربرد هوش مصنوعی در حوزه های مختلف
هوش مصنوعی توسط فلسفه و ریاضیدانانی نظیر جرج بول که اقدام به ارائه قوانین و نظریه هایی در مورد منطق نمودند، مطرح شده بود. با اختراع رایانه های الکترونیکی در سال، ۱۹۴۳ هوش مصنوعی، دانشمندان آن زمان را به چالشی بزرگ فراخواند. در این شرایط، چنین به نظر می رسید که این فناوری قادر به شبیه سازی رفتارهای هوشمندانه خواهد بود.
با وجود مخالفت گروهی از متفکّرین با هوش مصنوعی که با تردید به کارآمدی آن مینگری ستند تنها پس از چهار دهه، شاهد تولد ماشین های شطرنج باز و دیگر سامانه های هوشمند در صنایع گوناگون شدیم هنوز تعریف دقیقی برای هوش مصنوعی که مورد توافق دانشمندان این علم باشد ارائه نشده است و این به هیچ وجه مایه تعجب نیست.
چرا که مقوله مادر و اساسیتر از آن، یعنی خود هوش هم هنوز به طور همه جانبه و فراگیر تن به تعریف نداده است. در واقع میتوان نسل هایی از دانشمندان را سراغ گرفت که تمام دوران زندگی خود را صرف مطالعه و تالش در راه یافتن جوابی به این سؤال عمده نموده اند که: هوش چیست؟ اما اکثر تعریفهایی که در این زمینه ارائه شدهاند بر پایه یکی از ۴ باور زیر قرار می گیرند.
- سامانه هایی که به طور منطقی فکر میکنند
- سامانه هایی که به طور منطقی عمل میکنند
- سامانه هایی که مانند انسان فکر میکنند
- سامانه هایی که مانند انسان عمل میکنند
شاید بتوان هوش مصنوعی را اینگونه توصیف کرد: هوش مصنوعی عبارت است از مطالعه این که چگونه رایانه ها را می توان وادار به کارهایی کرد که در حال حاضر انسان ها آنها را بهتر انجام میدهند. هوش مصنوعی به هوشی که یک ماشین از خود نشان میدهد یا به دانشی در کامپیوتر که سعی در ایجاد آن دارد گفته میشود.
بیشتر نوشته ها و مقاله های مربوط به هوش مصنوعی آن را دانش شناخت و طراحی عامل های هوشمند تعریف کرده اند. یک عامل هوشمند، ساماندهی است که با شناخت محیط اطراف خود، شانس موفقیت خود را بالا میبرد.
تکنیک ها و زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی
عملکرد اولیه برنامه نویسی هوش مصنوعی ایجاد ساختار کنترلی مورد لزوم برای محاسبه ٔ سمبلیک است. از مهمترین و پرکاربردترین زبان برای هوش مصنوعی میتوان از پایتون نام برد و در کنار آن زبان های برنامه نویسی لیسپ و پرولوگ علاوه بر اینکه از مهمترین زبان های مورد استفاده در هوش مصنوعی هستند خصوصیات نحوی و معنایی آنها باعث شده که آنها شیوه ها و راه حل های قوی برای حل مسئله ارائه کنند. تأثیر قابل توجه این زبان ها بر روی توسعه هوش مصنوعی از جمله توانایی های آنها به عنوان ابزارهای فکر کردن است.
در حقیقت همانطور که هوش مصنوعی مراحل رشد خود را طی میکند، زبانهای لیسپ و پرولوگ بیشتر مطرح میشوند که این زبانها کار خود را در محدوده توسعه سامانه های هوش مصنوعی در صنعت و دانشگاه ها دنبال میکنند و طبیعتاً اطلاعات در مورد این زبان ها به عنوان بخشی از مهارت هر برنامه نویس هوش مصنوعی است.
پرولوگ: یک زبان برنامه نویسی منطقی است. یک برنامه منطقی دارای یک سری ویژگی های قانون و منطق است. در حقیقت خود این نام از برنامه نویسی PRO در LOGIC می آید. در این زبان یک مفسر برنامه را بر اساس یک منطقه می نویسد. ایده استفاده توصیفی محاسبه اولیه برای بیان خصوصیات حل مسئله یکی از محوریت های پرولوگ است که برای علم کامپیوتر به طور کلی و به طور جزئی برای زبان برنامه نویسی هوشمند مورد استفاده قرار میگیرند.
لیسپ: اصولا یک زبان کامل است که دارای عملکردها و لیستهای الذمه برای توصیف عملکردهای جدید، تشخیص تناسب و ارزیابی معانی است. لیساا به برنامه نویس قدرت کامل برای اتصال به ساختارهای اطلاعاتی را میدهد. گر چه لیسپ یکی از قدیمیترین زبان های محاسباتی است که هنوز فعال است ولی دقت کافی در برنامه نویسی و طراحی توسعه باعث شده است که این یک زبان برنامه نویسی فعال باقی بماند.
در حقیقت این مدل برنامه نویسی طوری موثر بوده است که تعدادی از دیگر زبان ها مانند اف پی، امال و اسکیم براساس عملکرد برنامه نویسی آن بنا شده اند. یکی از مهمترین برنامه های مرتبط با لیست برنامه اسکیم است که یک تفکر دوباره در باره زبان در آن وجود دارد که به وسیله توسعه هوش مصنوعی و برای آموزش و اصول علم کامپیوتر مورد استفاده قرار میگیرد.
عامل ها به انگلیسی Agents: قادر به شناسایی الگوها و تصمیم گیری بر اساس قوانین فکر کردن خود هستند. قوانین و چگونگی فکر کردن هر عامل در راستای دستیابی به هدفش، تعریف می شود. این سامانه ها بر اساس قوانین خاص خود فکر کرده و کار خود را به درستی انجام میدهند. پس عاقلانه رفتار می کنند، هر چند الزاماً مانند انسان فکر نمیکنند.
برنامه های هوشمند برای گسترش دانش هوش مصنوعی صنعتی میتواند در محصولات یا خدمات موجود تعبیه شود تا آنها را کارآمدتر، قابل اطمینان تر و ایمن تر کرده و همچنین طول عمر آنها را افزایش دهد. به عنوان مثال، صنعت خودرو برای جلوگیری از تصادفات و کمک به نگهداری وسیله نقلیه در چارچوب احتیاطی، از پردازش تصویر استفاده می کند و رانندگی ایمن تر می شود.
در ساخت قطعات به عنوان مثال در تخمین و پیش بینی عمر مفید تیغه اره دستگاه برش آهن خودکار به جای تجربه ی شخصی بر مدل سازی تکیه می شود. به این ترتیب گذشته از امنیت بیشتر، نه تنها عمر تیغه را افزایش می دهد بلکه در انتخاب نوع تیغه نیز کمک شایانی میکند.
بررسی هوش مصنوعی در حوزه های مختلف
بررسی و تاثیر کاربرد هوش مصنوعی بر بانک ها
بررسی و تاثیر کاربرد هوش مصنوعی بر بانک ها خود، از درک افزایش یافته مصرف کنندگان استفاده می کنند به غیر از برنامه های کاربردی بانکداری مشتری، ممکن است از سیستم های تجزیه و تحلیل داده های بزرگ استفاده شود تا مدیران و مدیران بانکی بتوانند تصمیمات آگاهانه تری در موارد مختلف داخلی اتخاذ کنند.
برای فرآیندهای تجاری، عملیات، سرمایه گذاری ها، ریسک ها، استفاده از منابع و غیره سایر موارد استفاده قانع کننده از تجزیه و تحلیل داده های بزرگ و یادگیری ماشینی شامل تسهیل شناسایی تراکنشهای جاری، بهبود سیاست داخلی و انطباق قانونی یا نظارتی، ارائه تراکنش ها و پیشبینی نتایج آتی است.
بنابراین، فناوری هوش مصنوعی برای انضباط است که در آن به اندازه کافی مبلغ است بخش بانکی از آن برای ساده سازی فرآیندهای کسب و کار، بهینه سازی کارایی خدمات، ارتجاعی تجاری مشتری، ایجاد روابط قوی با مشتری، تقویت رشد و رقابت کسب و کار و واکنش سریع به تغییرات داخلی و خارجی استفاده میکنند با این حال، پذیرش سیاست های هوش مصنوعی توسط بانک ها چالش همراه است به طور کلی، سیاست های مبتنی بر هوش مصنوعی به طور گسترده به عنوان یک تهدید واقعی برای جوامع شناخته می شوند.
پیاده سازی گسترده سیاست های هوش مصنوعی در بخش بانکی مستلزم افزایش اتوماسیون وظایف مختلف است در نتیجه، کارکنانی که تحت تأثیر تغییر وظایف و پایان کار قرار می گیرند، ممکن است با خصومت واکنش نشان دهنده است از طرف دیگر، کارکنان آسیب دیده ممکن است ناراضی و ناکارآمد شوند بررسی نشان می دهد، اگر در سال های اخیر تحقیقات متعددی در حوزه هوش مصنوعی انجام شده برای ملال، اما تحقیقات اندکی در خصوص موضوع پژوهش صورت گرفته است که نیاز به پژوهش در این حوزه را ضروری می سازد بنابراین ما از انجام تحلیل یه پیشرو بررسی و تاریر کاربرد هوش مصنوعی بر بانک ها می باشد.
مزایا
- می تواند اتوماسیون تمام فرآیندهای بانکی را فعال و تسریع کند
- فضای کمتری برای خطاهای انسانی
- می تواند هزینه خدمات بانکی را به میزان قابل توجهی کاهش دهد
- می تواند به تجزیه و تحلیل سیستماتیک الگوی رفتاری مشتریان کمک کند
- خدمات شخصی تری را برای رفع نیازهای آنها به آنها ارائه دهد
معایب
- استفاده از هوش مصنوعی در عملیات روزمره برای تمامی فرآیندهای بانکی مخل است
- اتوماسیون کامل فرایند منجر به عدم نظارت خواهد شد
- توانایی تصمیم گیری در شرایط خاص را ندارد
- برای ایجاد یک محیط خودکار ایم به پروتکل های امنیتی بیشتری نیاز دارد
هوش مصنوعی در پزشکی و حوزه سلامت
هوش مصنوعی می تواند به پردازش داده های پزشکی کمک کند و به متخصصان پزشکی بینش های مهمی بدهد، نتایج سالمتی و تجربیات بیمار را بهبود بخشد. هوش مصنوعی در پزشکی استفاده از مدل های یادگیری ماشینی برای جستجوی داده های پزشکی و کشف دیدگاها برای کمک به (AI) بهبود نتایج سلامت و تجربیات بیمار است.
به لطف پیشرفت های اخیر در علوم کامپیوتر و انفورماتیک، هوش مصنوعی به سرعت به بخشای جدایی ناپذیر از مراقبت های بهداشتی مدرن تبدیل می شود. الگوریتم های هوش مصنوعی و سایر برنامه های کاربردی مجهز به هوش مصنوعی برای حمایت از متخصصان پزشکی در محیطهای بالینی و تحقیقات در حال انجام، استفاده می شوند.
در حال حاضر، رایج ترین نقش های هوش مصنوعی در تنظیمات پزشکی، پشتیبانی تصمیم گیری بالینی و تجزیه و تحلیل تصویربرداری است. ابزارهای پشتیبانی تصمیم بالینی به ارائه دهندگان خدمات سلامت کمک میکنند تا با فراهم کردن دسترسی سریع به اطلاعات یا تحقیقات مرتبط با بیمار، درباره درمان ها، داروها، سلامت روان و سایر نیازهای بیمار تصمیم گیری کنند.
هوش مصنوعی در پزشکی را می توان به دو زیر گروه تقسیم کرد:
- مجازی
- فیزیکی
بخش مجازی از کاربردهایی مانند سیستم های پرونده الکترونیک سلامت تا راهنمایی مبتنی بر شبکه عصبی در تصمیم گیری های درمانی را شامل می شود.
بخش فیزیکی مربوط به ربات های است که در انجام جراحی ها، پروتزهای هوشمند برای افراد معلول و مراقبت از سالمندان کمک می کنند.
کاربردهای کنونی هوش مصنوعی در پزشکی در زمینه های مختلف قلبی
- تشخیص فیبریلاسیون دهلیزی
- پیش بینی ریسک بیماری های قلبی عروقی
- تست های عملکرد ریوی کنترل تست های قند خون و بیماری های کلیوی GFR
- پیش بینی کاهش تصویربرداری تشخیصی در مشکلات گوارشی نورولوژی مغز و اعصاب
- تشنج و مانیتور تشخیص صرع
- ارزیابی راه رفتن، وضعیت بدن و لرزش
- تشخیص سرطان در هیستوپاتولوژی
درمان بیماری های نادر
هوش مصنوعی در یافتن درمان مناسب برای بیماری هایی نظیر آلزایمر، پارکینسون و بیماری های نادر بسیار کمک کننده است. حدود ۹۵ درصد از بیماری های نادر، داروی تایید شده مشخصی ندارند. در گذشته سرمایه گذاری بر روی داروهای بیماری های نادر برای شرکت های دارویی صرفه اقتصادی نداشت. امروزه با هوش مصنوعی و صرفه جویی در هزینه و زمان، شرکت ها به سرمایه گذاری در این حوزه ها نیز علاقه مند شده اند.
کاربرد هوش مصنوعی در پارکینسون
با استفاده از هوش مصنوعی یک اپلیکیشن برای مبتلایان به پارکینسون طراحی کرده است Tencent هلدینگ این اپلیکیشن بر روی تلفن همراه نصب شده و با استفاده از دوربین گوشی، حرکات دست بیمار را ثبت میکند در صورت تغییر در رفتار، اپلیکیشن اطلاعات را برای پزشک ارسال می کند تا دوز داروهای مورد استفاده را متناسب شرایط جدید تغییر دهد. با استفاده از این اپلیکیشن مدت زمان تشخیص این ناهنجاریهای رفتاری از ۳۰ دقیقه، به ۳ دقیقه کاهش یافته است.
کاربرد هوش مصنوعی در آلزایمر
با جمع آوری و تجزیه و تحلیل خودکار داده ها با کمک هوش مصنوعی، به دنبال یافتن راه حل هایی Genomics Verge شرکت . برای آلزایمر است یکی از دلایل شکست در فرآیند کشف دارو، این است که در هر مطالعه فقط یکی از ژنهای دخیل در بیماری مورد هدف قرار . از تکنولوژی هایی نظیر آنچه در موتورهای جستجوی گوگل وجود دارد، استفاده میکند Verge میگیرد.
شرکت با بهره گیری از این تکنولوژی، به طور همزمان صدها ژن دخیل در بیماری بررسی شده و دارویی کشف میشود که بتواند همه این ژن ها را هدف قرار دهد این پلتفرم برای بیماری های عصبی طراحی شده و می تواند در کنار کاهش هزینه فرآیند کشف دارو، اثرات داروهای جدید بر روی بیمار را نیز پیشبینی کند.
هوش مصنوعی و کاربرد آن در صنعت داروسازی
شرکت داروسازی، طراحی و شناسایی مولکول های دارویی و ارزیابی مولکول های دارویی D&R هوش مصنوعی می تواند در واحد مورد استفاده قرار گیرد. انجام مطالعات بالینی برای هر مولکول دارویی برای شرکت بین ۱۶۱ میلیون تا ۲ میلیارد دلار هزینه به جا میگذارد. بنابراین استفاده از هوش مصنوعی در صنعت داروسازی کمک میکند تا در کنار افزایش میزان موفقیت، هزینه ها نیز کاهش میابد. صرفه جویی در زمان، امکان ارائه گزینه های درمانی بیشتر و تولید داروهای ارزان تر نیز از دیگر مزایای آن است.
هوش مصنوعی در مارکتینگ صنعت داروسازی مبتنی بر فروش محصولات دارویی است. هوش مصنوعی می تواند در اصلاح سبک بازاریابی و استراتژی های کسب و کار نیز موثر واقع شود. یافتن کارآمدترین شیوه مارکتینگ و بازاریابی، بهترین راه افزایش درآمد و سودآوری برای شرکت ها است.
با به کارگیری هوش مصنوعی، شرکت میتواند مسیر جذب مشتری های خود را ترسیم کند. این امر به به شرکت کمک میکند تا تکنیک بازاریابی که هر مشتری تحت تاثیر آن بوده را شناسایی کند و بتواند آنها را برای خرید، ترغیب کند شناسایی و بررسی نتایج این تکنیک ها برای تصمیم گیری در مورد ادامه یا تغییر در استراتژی ها ضروری است؛ بنابراین با تحلیل داده ها میتوان پربازده ترین استراتژی های بازاریابی را طراحی کرد.
پیش بینی های هوش مصنوعی در این زمینه قابل اعتماد هستند و باعث صرفه جویی در زمان و هزینه شرکت میشود؛ به این ترتیب صنعت داروسازی به کارآمدترین شیوه های مارکتینگ دست خواهد یافت. هوش مصنوعی کاربردهای فراوانی در صنعت داروسازی دارد.
این تکنولوژی می تواند در کاهش هزینه ها، صرفه جویی در زمان، تولید داروهای جدید و بهبود شرایط مطالعات بالینی مفید واقع شود در واقع هوش مصنوعی، آینده صنعت داروسازی است. شرکت هایی که روی این تکنولوژی سرمایه گذاری میکنند، در آینده یک مزیت رقابتی ویژه خواهند داشت.
هوش مصنوعی میتواند نرخ موفقیت در صنعت داروسازی را افزایش دهد و همچنین روند توسعه داروها را سرعت ببخشد که یکی از نتایج آن، صرفه جویی چندین میلیارد دلاری خواهد بود. انتظار می رود هوش مصنوعی بیشترین تاثیر را روی این صنعت در سال ۲۰۲۱ داشته باشد و بالاتر از سایر فناوری ها قرار بگیرد.
تحقیق و توسعه و کشف دارو: با کمک نرم افزارها و الگوریتم های مبتنی بر هوش مصنوعی، شرکت های دارویی می توانند هزینه های مربوط به آزمایشات بالینی و احتمال ناکارآمدی داروی طراحی شده را کاهش دهند و در وقت و هزینه صرفه جویی کنند.
به طور متوسط، یک دوره تحقیق و توسعه ۱۵-۱۰ سال به طول می انجامد. به طوری که احتمال یافتن یک مولکول دارویی مستعد، ۱ در ۱۰۰۰ پروژه است. ضمن اینکه مولکول به دست آمده با احتمال عدم موفقیت در مطالعات بالینی نیز روبرو است و در نهایت فقط ۱ مورد از ۱۰ کاندیدای بالقوه دارویی، پس از گذراندن آزمایشات بالینی مرحله اول، تا تصویب قانونی و انتهای مسیر می رسند. بنابراین ریسک سرمایه گذاری در تحقیق و توسعه شرکت های دارویی بسیار زیاد است.
کاربرد هوش مصنوعی در صنایع پتروشیمی
مواد شیمیایی و صنایع این حوزه دارای نقشی اساسی در زندگی و پیشرفت های جامعه بشری هستند. مواد شیمیایی بخش اعظمی از متریال های تشکیل دهنده در جهان امروزی را شامل میشوند و تقریبا میتوان در هر صنعتی و فرآیندی ردی از وابستگی آن صنعت و فرآیند به مواد شیمیایی در بخش های مختلف پیدا کرد. امروزه دو چالش عمده صنایع شیمیایی را میتوان در بهینه سازی صنعت و کسب و کارهای این حوزه و نگرانی ها در زمینه میزان آسیب رسانی صنایع، فرآیندها و مواد شیمیایی به محیط زیست و اکوسیستم سیاره زمین دانست.
در همین رابطه یکی از مواردی که بیشترین میزان حساسیت و نگرانی در زمینه آن وجود دارد بحث انتشار گاز های گلخانه ای در جو است که در ادامه باعث تسریع گرمایش زمین میشود. خوشبختانه فناوری های نسل جدید توانسته اند کمک های مناسبی به ارائه راهکارهای بهینه سازی صنایع و کاهش اثرات زیانبار آنها در کنار افزایش بهره وری وکاهش هزینه ها ارایه نمایند.
در حوزه صنایع شیمیایی هم یکی از جدیدترین فناوری هایی که توانسته کمک زیادی به بهبود فرآیند هایی مانند کنترل و مدیریت در این صنعت بکند را میتوان هوش مصنوعی به شمار آورد. هوش مصنوعی شاخه ای از علوم کامپیوتر است که متمرکز بر ساخت سیستم ها و فرآیندهایی است که قادر به انجام وظایفی هستند که معمولا به توانایی های شناختی انسان مانند یادگیری و حل مساله نیاز دارند.
با توجه به نیازهای صنایع نوین در زمینه هایی مانند کاهش هزینه های تولید محصولات، مدیریت مصرف انرژی، افزایش بهره وری و همچنین نیاز به پردازش های پیشرفته هوشمند در مراحل و فرآیندهای مورد استفاده در صنعت تولید مواد شیمیایی، استفاده از فناوری هایی نظیر هوش و AI مصنوعی در این صنایع مورد توجه کارشناسان و متخصصین این صنعت قرار گرفته است.
استفاده از راهکارها و ابزارهای مبتنی بر صنعت نسل ۴ میتواند تاثیرات مهمی بر فاکتورهای موثر بر کیفیت محیط زیست از جمله کاهش انتشار و کنترل دفع مواد آلاینده افزایش بازده مصرف انرژی و مدیریت بهینه منابع طبیعی داشته باشد. با توسعه استفاده از فناوری های هوشمند در فرآیندهای صنعتی شکل گرفته اند.
طی دهه گذشته، صنایع شیمیایی برای افزایش کارایی عملیاتی، کاهش هزینه ها و بهبود رضایت مشتری، هوش مصنوعی را بکار برده اند. به گفته دکتر یوان یائو، استادیار علوم و مهندسی پایداری در گروه مواد بیولوژیکی جنگل، در حال حاضر تعداد فرآیندهای از شرکتها از این فناوری برای کاهش انتشار گازهای گلخانه ای در فرایندهای تولید و بهبود بهره وری انرژی در حال استفاده در عملیات خود هستند.
تحقیقات نشان میدهد که صنعت شیمیایی حدود ۱۰ درصد کل مصرف نهایی انرژی در جهان و ۷ درصد انتشار گازهای گلخانه ای را تشکیل میدهد. طبق گزارش های آژانس حفاظت از محیط زیست ایالات متحده، صنایع شیمیایی از سال ۲۰۱۱ تاکنون بیش از ۸۰۰ میلیون تن گازهای گلخانه ای تولید کرده اند.
گازهای گلخانه ای تابش خورشید را در جو زمین به دام انداخته و سیاره زمین را به اندازه کافی گرم، میکنند تا زندگی را حفظ کند. با این وجود، از زمان انقلاب صنعتی در اواخر دهه ۱۷۰۰ و اوایل دهه ۱۸۰۰ کشورها غلظت بیشتری از این گازها را در اتمسفر آزاد میکنند که در ادامه منجر به افزایش درجه حرارت در سطح جهانی و تغییر آب و هوایی می شود کاهش مصرف انرژی و کاهش اثرات تخریبی محیط زیستی از جمله اثرات کاربردهای استفاده از هوش مصنوعی در صنایع پتروشیمی و شیمیایی هستند.
امروزه شرکت های زیادی دست به تحقیق و توسعه روش های جدید استفاده از هوش مصنوعی در صنایع شیمیایی، یک شرکت شیمیایی اتریشی که هشتمین تولیدکننده بزرگ پلی اتیلن و پلی پروپیلن در Borealis زده اند به عنوان مثال بورئالیس جهان است، یک برنامه هوش مصنوعی را برای توسعه استفاده بهینه از انرژی و تاسیسات و در نتیجه کاهش انتشار مواد زائد در محیط و کاهش هزینه ها مورد استفاده قرار داده است.
بسیاری از شرکت ها همچنین تلاش میکنند تا روش های ارزیابی مناسب و شاخصهای عملکرد را با کاربردهای مختلف و پیچیده هوش مصنوعی در صنایع شیمیایی مطابقت دهند. این موضوع در کوتاه مدت میتواند بر روی بازار سرمایه گذاری اولیه استفاده از هوش مصنوعی در صنایع شیمیایی اثراتی را بگذارد اما در دراز مدت کفه ترازو به نفع این فناوری سنگینی می کند و صنایع مختلف و به ویژه شیمیایی، هوش مصنوعی را در سازمان خود نه به عنوان یک ویژگی بلکه استاندارد عملیاتی ادغام خواهند کرد.
کاربرد هوش مصنوعی در کشاورزی
- سیستم پیش بینی آب و هوا با هوش مصنوعی
- سیستم هوشمند پایش سلامت خاک و محصول
- هوش مصنوعی در پایش خاک
- کشاورزی دقیق و تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده با هوش مصنوعی
- رباتیک در کشاورزی
- سیستم مجهز به هوش مصنوعی برای تشخیص آفات
- سیستم پیش بینی آب و هوا
با هوش مصنوعی به دنبال تغییر شرایط اقلیمی و افزایش آلودگی های زیست محیطی، تعیین زمان مناسب برای کاشت بذر برای کشاورزان دشوارتر از گذشته شده است. با کاربرد هوش مصنوعی در کشاورزی می توان شرایط آب و هوایی را به راحتی پیش بینی و تجزیه و تحلیل کرد. این موضوع به کشاورزان کمک می کند تا زمان کاشت بذرها و نوع محصول را به درستی برنامه ریزی کنند.
سیستم هوشمند پایش سلامت خاک و محصول
این فناوری یکی دیگر از مصداق های بارز کاربرد هوش مصنوعی در کشاورزی است. نوع خاک و تغذیه خاک عامل مهمی در نوع کشت و کیفیت محصول است. با توجه به افزایش فعالیت های کشاورزی و جنگل زدایی کیفیت خاک کاهش می یابد و تعیین کیفیت خاک دشوارتر از قبل می شود. خوشبختانه یک استارتاپ فناوری آلمانی به نام PEAT برنامه ای کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی به نام Plantix را توسعه داده است که با قابلیت شناسایی کمبود مواد مغذی در خاک و وجود آفات و بیماریهای گیاهی، به بهبود کیفیت برداشت محصولات کمک می کند.
این برنامه که دارای فناوری تشخیص تصویر است به کشاورزان این امکان را می دهد تا با استفاده از گوشی های هوشمند از گیاهان عکس بگیرند و به آسانی مقدار و نوع کود مورد نیاز خاک را تشخیص بدهند. علاوه بر این با استفاده از این اپلیکیشن می توان ویدیوهای آموزشی کوتاه و سودمندی را در زمینه تکنیک های احیای خاک و نکات و راه حل های کاربردی مشاهده کر.
در اقدامی مشابه، Track Genomics که یکی دیگر از شرکت های مبتنی بر یادگیری ماشینی است و اهداف و برنامه های آن در راستای کمک به کشاورزان است. با تجزیه و تحلیل و کنترل کیفیت خاک، به کشاورزان این امکان را می دهد تا بتوانند محصولات را در بالاترین سطح کیفیت تولید کنند. این سیستم در زمینه کاربرد هوش مصنوعی در کشاورزی، با نظارت بر وضعیت سلامت خاک و محصول، کشاورزان را به سوی صنعت کشاورزی نوین با حداکثر میزان بهره وری سوق می دهد.
هوش مصنوعی در پایش خاک
یکی از جدیدترین روش های سودمند در راستای کاربرد هوش مصنوعی در کشاورزی، تجزیه و تحلیل سلامت محصول توسط هواپیماهای بدون سرنشین Sky Squirrel Technologies است. این سیستم با ارائه راه حل های تصویربرداری Ariel با استفاده از پهپاد، کار نظارت بر سلامت محصولات را انجام می دهد.
در این تکنیک، پهپاد داده ها را از مزارع جمع آوری میکند و پس از انتقال اطلاعات از طریق درایو USB از پهپاد به رایانه، کارشناسان آنالیز داده ها را انجام می دهند. این شرکت از الگوریتم های م شخ صی برای تجزیه و تحلیل تصاویر گرفته شده پیروی می کند و در پایان گزارش مفصلی حاوی سالمت فعلی مزرعه ارائه می دهد. این تکنولوژی با این هدف مهیا شده است تا کشاورزان بتواند آفات و باکتری ها را شناسایی کنند و با انجام به موقع اقدامات الزم و سایر روش ها آن ها را ریشه کن کنند.
هوش مصنوعی در کامپیوتر
به گفته پدر هوش مصنوعی، جان مک کارتی، هوش مصنوعی علم و مهندسی ساخت ماشین های هوشمند، به ویژه برنامه های کامپیوتری هوشمند است. هوش مصنوعی راهی است برای ایجاد تفکر هوشمندانه از یک کامپیوتر به روشی که انسان های باهوش فکر میکنند. سیستم عامل مبتنی بر هوش مصنوعی شامل کرنل، پوسته و خدمات سیستم است.
در حقیقت، خدمات هوش مصنوعی در کامپیوتر، اجزائی مرتبط با احراز هویت، مجوز، زمانبندی، مدیریت فایل ها و گزارش دهی هستند. این سیستم عامل برای مدل سازی داده های مبتنی بر هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق مفید خواهد بود.
داده ها باید برای آموزش، آزمایش و اجرای مدل های هوش مصنوعی پردازش و تجزیه و تحلیل شوند. مدیریت و ادغام با منابع داده های مختلف در سیستم عامل آسان خواهد بود، زیرا مبتنی بر هوش مصنوعی است. نکته دیگر اینکه ویژگیهای مهم یک سیستم عامل (از راهاندازی تا خاموش شدن) درست مانند یک سیستم عامل کلاسیک، تغییری نمیکند: کد از دیسک بوت اجرا می شود و رکورد بوت پارتیشن را تعیین میکند. این رکورد، فایل های کد خاص در حال بوت شدن را مکانیابی میکند.
این فایل ها برای اجرا بارگذاری می شوند. پس از بارگذاری فایلها، یک رابط کاربر پسند به کاربر ارائه می شود.در این مرحله، خدمات مربوط میشوند به روشهای هوش مصنوعی اولیه در اینجاست که هوش مصنوعی در کامپیوتر تعریف می شود و توالی بوت شروع این خدمات را تضمین میکند، تا به کاربر در انجام وظایف خود کمک کند.
کاربرد هوش مصنوعی در کامپیوتر
هوش مصنوعی در برنامه های کاربردی برای حل مشکلات خاص در سراسر صنعت و دانشگاه استفاده شده است. از زمانی که کامپیوتر دیجیتال توسعه یافت، این امر به اثبات رسانید که کامپیوترها را میتوان برای انجام کارهای بسیار پیچیده، مثلا کشف براهین قضایای ریاضی یا بازی شطرنج، با مهارت زیادی برنامه ریزی کرد و از این طریق، قدم اول کاربرد هوش مصنوعی در کامپیوتر برداشته شد.
با این حال، با وجود پیشرفت های مداوم در سرعت پردازش کامپیوتر و ظرفیت حافظه، هنوز هیچ برنامه ای وجود ندارد که بتواند انعطاف پذیری انسان را در حوزه های وسیع تر یا در کارهایی که نیاز روزانه به دانش دارد، مطابقت دهد.
از سوی دیگر، برخی از برنامه ها در انجام برخی وظایف خاص به سطح کارایی یک انسانه متخصص رسیده اند و به نحوی خاص، کاربرد هوش مصنوعی در کامپیوتر را شکل داده اند، به طوری که در کاربردهای متنوعی مانند تشخیص پزشکی، موتورهای جستجو در کامپیوتر و تشخیص صدا یا دستخط میتوان از فناوری هوش مصنوعی در کامپیوتر یاد کرد. در واقع، هوش مصنوعی در کامپیوتر روشی برای ساختن ماشین هایی است که قادرند بدون نیاز به انسان ها فکر کنند.
کاربرد هوش مصنوعی در صنایع غذایی
به طور کلی، تکنولوژی و روی کار آمدن دستگاه ها و رایانه هایی که درست به اندازه انسان ها می توانند دقیق و بی نقص فکر کنند، زندگی را از هر حیث برای ما راحت تر کرده اند. صنایع غذایی نیز از این فناوری ها و نیز هوش مصنوعی تأثیر پذیرفته و از مزایای آن بهره مند شده است. از جمله اصلیترین کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع غذایی، میتوان به موارد زیر اشاره کرد:
بهبود روند تحویل غذاها
تحویل غذا، یکی از مهمترین بخش های صنایع غذایی است. با توجه به اهمیت این موضوع، دور از انتظار نیست که استفاده از هوش مصنوعی در برنامه های مختلف تحویل غذا، مهمترین تاثیر هوش مصنوعی بر صنایع غذایی باشد. هوش مصنوعی در وهله اول کار خود را از طریق بازاریابی و تبلیغ محصولات شروع کرده است. همچنین، اقدامات مورد نیاز برای وارد کردن سفارش، ارسال و فرایند صدور صورتحساب را خودکار می کنند و انجام این روند ها را تسهیل می بخشند. استفاده از ربات های مبتنی بر هوش مصنوعی که با مشتریان برای تحویل غذا است.
خودکارسازی فرایند پردازش مواد غذایی
برای پردازش مواد غذایی، نیروی انسانی در مراحلی اعم از فرآوری غذاها و بسته بندی آنها حضور دارند. علاوه بر این، فرآوری مواد غذایی، بسیار پیچیده و زمانبر است. حتی زمانی که فرآوری غذاها کامل شده است و آنها آماده ارسال هستند، همچنان باید آزمایش های کیفی گسترده ای روی آنها انجام شود. بگذریم که ضرورت رعایت بهداشت توسط افرادی که در روند فرآوری غذاها مشارکت دارند، خود معضل بسیار بزرگی است.
اینجاست که لزوم به کارگیری هوش مصنوعی به شدت حس میشود. AI میتواند فرآیندهای فراوری غذاها را تسهیل بخشد، زمان پردازش مواد غذایی را کاهش دهد، درآمد صنایع را بیشتر کند و تجربه مشتریان را بهبود بخشد. به طور کلی، از این نظر هوش مصنوعی می تواند صنایع غذایی را متحول کند.
نتیجه گیری
الگوریتم های هوش مصنوعی نه تنها خودروهای ما را امن تر و خرید را آسان تر میکنند، بلکه به طور فزایندهای به تشخیص بیماران کمک میکنند و در هنگام مراقبت از آنها بهترین تصمیم را اتخاذ میکنند. هوش مصنوعی وعده می دهد که علم پزشکی را به روش هایی تغییر دهد، اما بسیاری از کاربردهای عملی آن هنوز در مراحل اولیه خود هستند و نیاز به بررسی و توسعه بهتر دارند.
متخصصان پزشکی نیز برای ارائه بهتر مراقبت های بهداشتی به جامعه باید خود را با این پیشرفت ها همگام کنند و با آنها سازگار شوند. هوش مصنوعی توانایی یک کامپیوتر یا ربات کنترل شده از طریق کامپیوتر برای انجام کارهایی است که معمولا از سوی انسان انجام میشود، زیرا به هوش و تشخیص انسان نیاز دارد.
این فناوری با تحول دیجیتال و توسعه فناوری های کامپیوتری، در دنیا از اهمیت ویژه ای برخوردار شده است و در حال حاضر شرکت ها برای در اختیار داشتن این فناوری، به طور جدی سرمایه گذاری کرده اند و با به کارگیری هوش مصنوعی در کامپیوتر، توانسته اند تا حدودی خدمات خود را با خطای کمتر و بدون نیاز به نیروی انسانی ارائه دهند. این سرمایه گذاری ها در فناوری های هوش مصنوعی به عنوان شرط شماره یک شرکت ها برای همگام شدن با نظم جهانی در حال تغییر در نظر گرفته میشود.
