چگونه استفاده از هوش مصنوعی در هنر الهام بخش انسان‌ها است؟

این روزها یادگیری ماشین در حال جمع‌آوری داده‌ها با سرعت نمایی است. اگرچه، هوش مصنوعی سعی در شبیه‌سازی رفتارهای انسان دارد، اما تمام هدف آن نیست. هوش مصنوعی در هنر خلاقیت خود را بروز می‌دهد. اگرچه این حوزه‌ها در ابتدای راه هستند و با محدودیت‌های زیادی روبرو هستند، برخی از الگوریتم‌های آموزش دیده عصبی می‌توانند استراتژی‌های هنرمندان و استادان بزرگ را تشخیص دهند و آثار هنری خلق کنند، آثاری که گویی به دست انسان‌ها خلق شده‌اند.

به نظر می‌رسد این توانایی‌های رباتیک بدون زیر سوال بردن مهارت‌های انسانی می‌توانند به عنوان مکملی برای شهود انسانی ما باشند و منبع الهام هنرمندان در روند خلاقیت و ایده‌های خود باشد.

در اینجا با ۴ ربات برجسته آشنا می‌شوید که به خلاقیت و آنچه که آن‌ها به هنرمندان می‌آموزند شناخته می‌شوند:

کاربرد هوش مصنوعی در هنر با ربات نقاش

مجموعه هنری پاریسی Obvious در تلاش است تا با به کارگیری هوش مصنوعی در هنر و نقاشی، مرزهای بین هنر انسانی و هنر رباتیک و هوش مصنوعی را درنوردد. فناوری این کار ساده است: ابتدا با بیش از ۱۵۰۰۰ پرتره نقاشی که از قرن ۱۴ تا امروز کشیده شده‌اند، الگوریتم‌ها تغدیه می‌شوند. سپس الگوریتم عصبی اول، یاد می‌گیرد که نسخه‌های متعددی از این نقاشی‌ها ایجاد کند بعد از آن الگوریتم عصبی دوم تفاوت بین تصویر تولیدشده و تصویر اولیه را ارزیابی می‌کند.

تا زمانی که کیفیت این آثار با توجه به عواملی مانند تازگی، پیچیدگی و ابهام به بالاترین حد نرسید، این کار ادامه می‌یابد. وقتی که دیگر ابزار تمییزدهنده، نتواند آثار خلق شده را از آثار اصلی تفکیک کند، روند متوقف می‌شود.

این مجموعه بر اساس روش شبکه مولد تخاصمی که توسط ایان گودفلو توسعه‌دهنده شرکت گوگل ایجاد شده می‌خواهد نتیجه نهایی را به سمت یک اثر هنری بهینه سوق دهد، اثری که نه خیلی آشنا باشد نه خیلی جدید، نه خیلی واضح و نه خیلی آشفته.

نتیجه این کار، چندین اثر فریبنده بود که درک و خلاقیت انسان را زیر سوال برد. به حدی که یکی از فروشندگان آثار هنری توانست یک اثر جذاب را به نام «Edmund de Belamy» به قیمت بیش از ۴۳۲.۵۰۰ دلار بفروشد.

اگر پشت این الگوریتم‌ها انسان باشد، هنرمندان را درباره جایگاه ماشین‌ها در هنر به فکر فرو می‌برد. چه می‌شود اگر خلاقیت‌های هنری براساس الهام انسان نباشد بلکه براساس بهینه‌سازی الگوی بصری و نقاشی تعیین شوند؟ با این حال، این موضوع اگرچه هنوز هنرمندان را زیر سوال نمی‌برد، اما الهام بخش فرایندهای هنری جدیدی می‌شود: هنر دیجیتال که به طور خودکار تولید می‌شود.

آلفاگو پیروز بازی Go

رباتی بود که توسط دمیس حسابیس طراحی شد. آلفاگو در ماه مارس سال ۲۰۱۶ و پس از آموزش در برابر صدها بازیکن حرفه‌ای آماده شد تا یکی از بهترین بازیکنان این بازی یعنی لی سدول را شکست دهد. هوش مصنوعی با یادگیری ماشینی پیش از این پیشرفت قابل توجهی را در یک بازی نشان داده بود که تصور می‌شد فقط با استفاده از هوش و خلاقیت انسانی می‌توان پیروز شد.

اما دنیای بازی Go پیچیده بود. با این حال، وقتی آلفاگو مقابل یکی از بهترین بازیکنان این بازی، لی سدول بازی می‌کرد، مطمئناً با دانش عمیق این بازی می‌توانست بدرخشد. در بازی، آلفاگو از این هم فراتر رفت و با استفاده از استراتژی‌های بسیار جذاب، رقیب خود را در هم کوبید.

در این بازی آلفاگو حرکاتی را اختراع کرد که تا پیش از این، هیچ بازیکنی انجام نداده بود. بسیاری معتقد بودند حرکت ۳۷ آلفاگو باعث شکست او می‌شود اما بازی که ادامه یافت همین حرکت باعث برنده‌شدن او شد. خود لی سدول بعدها اعتراف کرد که حرکات آلفاگو او را در موضع ضعف قرار داد و باعث شکست وی شد.

لی سدول می‌گوید: من فکر کردم آلفاگو بر اساس محاسبات احتمال است و این فقط یک ماشین است. اما وقتی این حرکت را دیدم، نظرم عوض شد. مطمئنا آلفاگو بسیار خلاق است.

بعد از این، آلفاگو چنان هوشمندی‌ای از خود نشان داد که چشم اندازهای استراتژیک جدیدی به سوی بازی Go گشود. آنقدر که تیم دیپ مایند سرمایه‌گذاری زیادی بر روی آلفاگو کرد. آن‌ها امیدوار بودند که این مهارت به بازیکنان کمک کند تا در Go بهتر شوند. این هنوز قبل از نسخه بسیار پیشرفته یعنی Alpha Go Zero بود.

وقتی هوش مصنوعی منتقدان موسیقی را فریب داد

وقتی که دیوید کوپ نتوانست ایده‌ای برای ساخت قطعه اپرای جدید پیدا کند و ناامید شده بود، تصمیم گرفت به رایانه‌های خود مراجعه کند تا چیزی به وی الهام شود.

او یک الگوریتم را به نام Experiments in Intelligence آموزش داد تا کارهای آهنگسازان بزرگی مانند باخ، موتزارت و شوپن را به دقت بررسی کند. دیوید کوپ از این الگوریتم خواست تا بر اساس الگوی موجود در آثار و ترتیب منطقی نت‌ها که به طور منظم در آثار آهنگسازان دیده می‌شود یک قطعه بسازد.

سپس، کوپ از این الگوریتم خواست تا قوانین خاص فواصل زمانی شامل کشش کم و بالا را رعایت کند. قطعه نهایی به طور شگفت‌انگیزی همانند کارهای آهنگسازان بزرگ بود و حتی جزئیات ظریف و تازه‌ای به آن اضافه شده بود. با این حال، وقتی منتقدان فهمیدند که این قطعه با استفاده از کاربرد هوش مصنوعی در موسیقی ساخته شده، سختگیرتر شدند.

کوپ نوازندگی آثار خود را با موسیقی‌دانان واقعی در دانشگاه اورگان انجام داد. آن‌ها به نوبت دو قطعه معتبر باخ و قطعه‌ای که توسط الگوریتم امی ساخته شده بود  را اجرا کردند.

با کمال تعجب، قطعه ساخته شده توسط امی به عنوان اثر باخ مشخص شد، در حالی که دیگری به عنوان یک کپی «غیر احساسی» شناخته شد. با انتشار این خبر، حضار شوکه شدند. سوال این است چگونه یک ماشین می‌تواند این همه احساسات و صدای تا این حد جدید را ایجاد کند؟

دیوید کوپ معتقد است با سیر در دنیای ریاضیات می‌توان احساسات و قلب انسان را لمس کرد. مغز ما نسبت به ساختارهای کامل ریاضی رایانه، واکنش بسیار بهتری نشان می‌دهد، این ساختارها سبک تکرار نشدنی بزرگان را به طرز شگفت‌انگیزی بازتولید می‌کنند؛ در نتیجه، ما احساسات ناب و شفافی را تجربه می‌کنیم.

مهارتی که هوش مصنوعی در هنر و خلق یک قطعه موسیقی دارد به ما نشان می‌دهد که چگونه معنای هنر فقط از ادراک شخصی ما ناشی می‌شود. آهنگساز بهترین نت‌ها را انتخاب می‌کند و شنونده نیز زیباترین احساسات را از خود نشان می‌دهد.

وقتی هوش مصنوعی رمان می‌نویسد

هوش مصنوعی در حال یادگیری نویسندگی به ویژه نوشتن رمان است. یک بار که مسابقه نوشتن یک رمان در یک ماه در حال آغاز بود (مسابقه‌ای که در آن فرد باید یک کتاب داستانی ۵۰ هزار کلمه‌ای در یک ماه نوشته شود)، یک کاربر ایده شروع یک مسابقه جدید را مطرح کرد، مسابقه‌ای به نام NaNoGenMo که در آن هوش مصنوعی کتاب می‌نویسد.

در این مسابقه، الگوریتم رمان‌نویس نه صرفا به دلیل خلاقیت عالی و سبک نوشتن، بلکه به خاطر دادن فرصتی به ماشین‌ها برای رساندن صدای خود به همه‌گان برجسته شد.
نام یکی از رمان‌های نوشته شده به وسیله ماشین‌ها The Seeker بود. قرار بود یک کامپیوتر سعی کند از سایت WikiHow در مورد انسان‌ها اطلاعاتی کسب کند و سپس در این مورد بنویسد.
فرایند اینگونه بود که ماشین در مرحله اول مقاله‌های WikiHow را به صورت تصادفی انتخاب و تجزیه وتحلیل می‌کرد و در مراحل و دوم و سوم سعی در دادن معنا به این متون داشت. هربار که ماشین اطلاعاتی را استخراج می‌کرد، با معانی مختلفی از واژه و متونی که با آن‌ها سروکار داشت آشنا می‌شد. این فرایند آگاه شدن تقریباً شبیه رفتار انسان است زمانی که تلاش می‌کند زبانی را که با آن سروکار دارد تعریف و توضیح دهد.
نتایج بسیار شگفت‌انگیز بود. این نشان می‌دهد که از طریق دیدگاه ماشینی دریچه‌های نوینی بر روی نویسندگان باز می‌شود. ادبیات آینده می‌تواند بیش از پیش از «آگاهی‌های رباتیک» الهام بگیرد. اگرچه هوش مصنوعی به خلاقیت انسانی شبیه نیست اما شمه‌هایی از آن را تاکنون دیده‌ایم. این کارها مطمئناً می‌تواند درک هنری ما را عمق بخشد. همین کافی است که در این مورد مشتاق باشیم.

جدیدترین اخبار هوش مصنوعی ایران و جهان را با هوشیو دنبال کنید

منبع: hooshio.com

کاربرد هوش مصنوعی در پرورش جیرجیرک ها برای کمک به رفع کمبود منابع غذایی

افزایش سرسام‌آور جمعیت کره زمین و توزیع نابرابر منابع طبیعی، کره زمین را به سمت بحران کمبود منابع غذایی برده است. یکی از راهکارهایی که برای این مشکل عنوان شده است افزودن یک چیز غیر معمول به سبد غذایی‌مان است؛ جیرجیرک‌ها. تیمی به سرپرستی گروه غذایی آسپیر می‌خواهد با ساخت اولین مجتمع تمام خودکار تولید حشرات در جهان و کاربرد هوش مصنوعی در پرورش جیرجیرک ها ، این موجودات را از مزارع بر سر سفره‌ها بیاورد.

این حشرات دارای محتوای پروتئین بالا و رد پای زیست‌محیطی کم هستند که می‌تواند جایگزینی پایدار برای گوشت و ماهی باشند. اگرچه جذاب‌ترین ظاهر را ندارند، اما ممکن است فریبنده باشند. آن‌ها به دلیل عطر و طعم عالی، بافت ترد و قابض بودن مشهور هستند. در این مجتمع، با کاربرد هوش مصنوعی در پرورش جیرجیرک، جیرجیرک‌ها این حشرات به محصولات غذایی از جمله پودر و تکه‌های گوشتی تبدیل می‌شوند.

برای اولین بار است که در یک پروژه، اتوماسیون صنعتی، اینترنت اشیا، رباتیک و هوش مصنوعی در یک محیط کنترل شده با موجودات زنده مستقر می‌شود.

در داخل این مجتمع سطل‌های تولید جیرجیرک به سنسورهای سفارشی مجهز هستند که تصویری کلی از سلامت موجود زنده و مجتمع را در هر زمان فراهم می‌کنند. سپس یادگیری عمیق که توسط استارت آپ کانادایی DarwinAI توسعه داده شده است، داده‌ها را تجزیه و تحلیل می‌کند تا با کسب بینش گسترده‌تری بتواند کارایی را افزایش دهد. این اتفاق منجر به نوعی بازخورد می‌شود که اجازه می‌دهد در صورت تغییرات محیطی، نحوه پرورش نیز به طور همزمان تغییر یابد.

شلدون فرناندز، مدیر عامل DarwinAI می‌گوید که هوش مصنوعی طیف وسیعی از داده‌ها، از جمله فیلم‌های جیرجیرک‌ها را به منظور شناسایی تغییرات بیولوژیکی تجزیه و تحلیل می‌کند. او در این باره می‌گوید: «اگر بخواهیم مثالی بزنیم باید بگوییم این فناوری قادر است از نوسان‌های محیطی که بر اساس سیگنال‌های دریافتی صورت می‌گیرد، برای به حداکثر رساندن عملکرد جیرجیرک‌ها بهره ببرد. همچنین اپراتورها نیز می‌توانند با بینش کسب شده، متغیرهای مهمی مانند کنترل رطوبت را تنظیم کنند.»

این پروژه موفق شده است بودجه‌ای از طرف Next Generation Manufacturing Canada که توسط دولت کانادا پشتیبانی می‌شود دریافت کند.

مدیر عامل NGen کانادا، جیسون مایرز در این باره می‌گوید: «هوش مصنوعی قطعا بخشی جدایی‌ناپذیر از بسیاری از جنبه‌های پروژه Aspire است. هوش مصنوعی می‌تواند در کنترل‌های زیست محیطی، بهینه‌سازی فرآیند و کارایی تجهیزات کمک کننده باشد. همچنین با استفاده از این فناوری نوین می‌توان چگونگی استفاده مجدد از مواد برای تقویت چرخه اقتصادی و همچنین بررسی مسائل زیست‌محیطی پروژه را زیر نظر داشت.»

این مجتمع پرورشی در سه ماهه اول سال ۲۰۲۲ فعالیت خود را آغاز خواهد کرد و هدف آن تولید سالانه نزدیک به ۲۰ هزار تن محصول با کاربرد هوش مصنوعی در پرورش جیرجیرک است. این مرکز در شهر لندن واقع در استان انتاریو کانادا قرار دارد، اما طراحی مدولار و توزیع جهانی جیرجیرک‌ها نشان می‌دهد این که فناوری به طور بالقوه می‌تواند در هر مکانی به کار گرفته شود.

جدیدترین اخبار هوش مصنوعی ایران و جهان را با هوشیو دنبال کنید

منبع: hooshio.com

تعامل انسان و هوش مصنوعی : چطور تجربه مشتری را بهینه کنیم

یکی از ویژگی‌های بارز مشاغل موفق در قرن بیست و یکم، تعامل مشتری است. طبق توضیح هاب اسپات تعامل مشتری ایجاد تعامل با مصرف کنندگان در چندین کانال برای تقویت ارتباط شرکت با آن‌ها است و امروزه به لطف پیشرفت در شبکه های اجتماعی، تعامل مشتری در بالاترین حد خود قرار دارد. با توجه به حجم وسیع داده در این مشکل، تعامل انسان و هوش مصنوعی می‌تواند فکر خوبی باشد.

MIT معتقد است کلان داده، هنگامی که از هوش مصنوعی بهره ببرد، می تواند به بینش هیجان‌انگیز و حیاتی امروز کسب و کارها منجر شود. اما هنگامی که در مورد هوش مصنوعی صحبت می کنیم، این اصطلاح طیف گسترده ای از فناوری‌های نوظهور را در بر می‌گیرد. همه آنها به معنای تجربه مشتری و تعامل انسان و هوش مصنوعی قابل استفاده نیستند. در اینجا، ما خواهیم فهمید که چگونه داده‌ها و هوش مصنوعی می‌توانند با هم کار کنند و به ایجاد یک سیستم عمیق‌تر و قوی‌تر تعامل انسان و هوش مصنوعی برای یک کسب و کار کمک کنند.

منابع داده و CX

اگر اخیراً از گوگل برای جستجو استفاده کرده‌اید، متوجه شده‌اید که اکنون این موتور جستجو تمایل دارد کاربران را به سمت آنچه که فکر می‌کند به دنبال آن هستند، سوق دهد. مرتبط بودن در آنچه موتور جستجو به شما ارائه می‌دهد، امری حیاتی است و مشاغلی که برای تغذیه هوش مصنوعی‎شان از داده‌ها استفاده می‌کنند هم از این قاعده مستثنی نیستند. شرکت‌ها می‌توانند داده‌ها را از کوکی‌ها یا برنامه‌های تلفن همراه جمع‌آوری کنند، هوش مصنوعی خود را آموزش دهند و تجربه منحصر به فردی برای مشتری ایجاد کنند. از آنجا که الگوریتم‌های یادگیری ماشین امکان آموزش مجدد بر اساس اطلاعات جدید را دارند، پاسخ‌های هوش مصنوعی همیشه براساس آخرین داده‌های جمع‌آوری شده در حساب آن کاربر مرتبط خواهند بود. قوانین مربوط به جمع‌آوری داده‌های کاربران متفاوت هستند، اما اگر مشاغل قصد انجام این کار را دارند، باید اطمینان حاصل کنند که در تمامی پلتفرم‌ها انجام این کار قانونی باشد.

درجه بالاتر محاسبات الگوریتمی

مجله وایرد نوشته الگوریتم‌ها مجموعه‌ای از مراحل برای یک محاسبه خاص هستند. اما این یک اصطلاح ریاضی در ساده‌ترین شکل آن است. وقتی صحبت از الگوریتم در علوم کامپیوتر باشد، نیاز به تعریفی ظریف‌تر داریم. یادگیری الگوریتمی، قلب تپنده هوش مصنوعی است، زیرا به سیستم می‌آموزد چه چیزی را باید از داده‌های جدید انتخاب کند. در شرایطی که بیشتر الگوریتم‌ها تحت نظارت هستند (توسط مدیر تحت نظارت قرار می‌گیرند و در صورت بروز خطا اصلاح می‌شوند)، در نهایت، آن‌ها می‌توانند به تنهایی هم اجرا شوند. یادگیری ماشین می‌تواند تفاوت‌های ظریف رفتار مصرف‌کننده را در نظر گرفته و جنبه‌های روانشناختی خریدار را نمایان سازد. داده‌هایی که توسط یادگیری ماشین تولید می‌شود هم می‌توانند به چیدمان درست آیتم‌های مربوط برای مشتریان کمک کند.

تکنولوژی پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی سعی دارد شرایط تعامل انسان و هوش مصنوعی را بهبود بخشد و کاری کند تا هوش مصنوعی با استفاده از پارامترهای انسانی و نه آنچه از کامپیوتر انتظار دارید، پاسخگوی مسائل باشد. پردازش زبان طبیعی نحوه تعامل یک برند با خریداران خود را تغییر می‌دهد. این امر باعث می‌شود که برخورد با هوش مصنوعی از دیدگاه مصرف‌کننده بسیار ساده‌تر به نظر برسد؛ زیرا آن‌ها نیازی به یادگیری رابط‌های پیچیده ندارند. این سیستم به سادگی با آن‌ها به زبان انگلیسی ساده صحبت می‌کند و بازخوردشان را جمع‌آوری می‌کند و آن بازخوردها را به ذخیره داده‌های موجود اضافه می‌کند. همچنین چت‌بات‌ها دارای سیستم‌های یکپارچه‌سازی آسان هستند که به آن‌ها این امکان را می‌دهد که در وب‌سایت یک شرکت قرار گیرند. هزینه‌های استفاده از این فناوری در یک وب‌سایت تجاری نیز به میزان قابل توجهی کمتر است.

بینایی ماشین و تجربه مشتری

مشتریان همیشه به دنبال روش‌های کارآمدتر برای بهینه‌‎سازی خریدهای خود هستند. بینایی ماشین سیستمی است که به سادگی می‌تواند برای تجزیه و تحلیل داده‌ها از یک منبع خاص استفاده کند. به عنوان مثال، با جمع‌آوری داده‌های ترافیک در یک فروشگاه، بینایی ماشین می‌تواند یک نقشه گرمایی ایجاد کند تا نشان دهد اکثر مصرف‌کنندگان بیشتر در چه بخش‌هایی وقت خود را صرف می کنند. این یعنی بهترین شیوه تعامل انسان و هوش مصنوعی . این بینش می‌تواند به هدایت مشاغل به سمت کمپین‌های تبلیغاتی موثرتر یا محصولاتی که مشتریان بیشتری دارد، کمک کند. یکی دیگر از نمونه‌های عالی استفاده از بینایی ماشین، ویژگی لنز پینترست است. این ویژگی به کاربران اجازه می‌دهد با استفاده از دوربین تلفن هوشمند خود هرچه را می‌خواهند در دنیای اطراف خود جستجو کنند. این ویژگی دقیقاً نشان می‌دهد که هوش مصنوعی با انگیزه مناسب چه توانایی‌هایی دارد.

یادگیری عمیق در کنار تجربه مشتری

یادگیری عمیق یعنی به هوش مصنوعی آموزش دهیم که مانند یک انسان فکر کند. ما معتقدیم این کار آسان است، زیرا این کار را به صورت طبیعی انجام می‌دهیم، اما در واقع یک فرایند پیچیده است که برای دستیابی به آن، محاسبات زیادی نیاز است. الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌توانند در ایجاد سرنخ و ایجاد فرصت برای مشاغل بی ارزش باشند. یکی از بهترین نمونه‌ها در بخش مراقبت‌های بهداشتی استفاده از داده‌های مقیاس پذیر در دنیای واقعی است که توسط Trialbee پیاده‌سازی شده است. مشارکت بیمار در طی تحقیقات بالینی برای آزمایشات مربوط به واکسن بسیار سودمند است. این یعنی به کسب‌و‌کارها راه‌حلی برای تعامل انسان با هوش مصنوعی پیشنهاد دهیم که از آن برای مطابقت شرکت‌ها با شرکت‌کنندگانی که در مطالعات مشابه در سراسر جهان شرکت کرده‌اند، استفاده کنند. استفاده از هوش مصنوعی برای سازمان‌های دارویی، medtech، بیوتکنولوژی و CRO باعث افزایش بهره‌وری خواهد شد و همچنین تجربه مشتری منحصر به فردی را برای شرکت‌کنندگان ایجاد می‌کند.

یکی دیگر از کاربردهای مناسب یادگیری عمیق، تعاملات به موقع است. مصرف‌کنندگان در حین کار با نماینده خدمات مشتری، توقعات مشخصی دارند. اکثریت مشتریان برای وقت خود ارزش قائل هستند و این که مجبور شوند منتظر بمانند آن‌ها را بی‌میل کرده و از برندها دور می‌کند. تعامل انسان و هوش مصنوعی در زمان مناسب باعث می‌شود که هوش مصنوعی پاسخی درست در چارچوبی دقیق برای این مشکل داشته باشد. این سیستم با استفاده از زمینه و هدف کاربر تعیین می‌کند که آن‌ها چه کاری می‌خواهند انجام دهند و نسبت به اقدامات آن‌ها واکنش نشان می‌دهد.

ایجاد تعامل بهتر با مشتری از طریق استفاده هوشمندانه از هوش مصنوعی

تعامل انسان و هوش مصنوعی باعث می‌شود که شرکت موفق‌تر باشد و به طور کلی، اساس یک شرکت وقتی با مشتریانش تعامل داشته باشد، بسیار سالم‌‎تر به نظر می‌رسد. در بازاریابی‌های قدیمی، تماس با کاربران و درک نیازهای آن‌ها مسئله‌ای ساده بود که البته توجه زیادی به آن نمی‌شد. از طرفی، تعامل انسان و هوش مصنوعی به انرژی زیادی نیاز دارد که برای تامین آن شاید به همکاری همه کارکنان نیاز باشد. اگر کسب‌و‌کاری بخواهد در این محیط مدرن فعال باقی بماند، باید با این شرایط سازگار شود. هوش مصنوعی بهترین راه برای حرکت شرکت‌ها به سوی موفقیت است، اما هوش مصنوعی بدون داده مانند وسیله نقلیه بدون سوخت است. با اطمینان از این‌که سیستم هوش مصنوعی داده کافی برای یادگیری و توسعه را دارد، مشاغل می‌توانند از تمام پتانسیل آن در جذب مشتری استفاده کنند.

انواع کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف را در هوشیو بخوانید

منبع: hooshio.com

کاربرد یادگیری ماشین در فروشگاه های آنلاین و تحول تجارت الکترونیک

اگر فکر می‌کنید که نقش هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در فروشگاه های آنلاین هنوز در مراحل اولیه خود است، به نحوه عملکرد شرکت آمازون نگاه کنید. به یاد دارید که چگونه این پلتفرم آنچه را که ممکن است دوست داشته باشید بخرید به شما پیشنهاد می‌دهد؟ یا چگونه آنچه را که آخرین بار خریده‌اید به یاد می‌آورد و به شما یادآوری می‌کند؟

این جادوی هوش مصنوعی است

مانند آمازون، وب‌سایت‌های تجارت الکترونیکی بسیاری وجود دارند که با استفاده از پتانسیل الگوریتم‌های یادگیری ماشین در فروشگاه های آنلاین قدرت این فناوری نوین را در تجارت الکترونیکی نشان می‌دهند. تحقیقات Tractica ادعا می‌کند که ارزش هوش مصنوعی در تجارت الکترونیکی تا سال ۲۰۲۵ به ۳۶.۸ میلیارد دلار می‌رسد. واضح است که هوش مصنوعی تجارت الکترونیکی در حال پیشرفت است و این روند در سال ۲۰۲۱ نیز ادامه خواهد داشت. در ابتدا بیایید به یک تعریف ساده یادگیری ماشین، انواع مختلف آن و کاربردهای متنوع آن در بخش تجارت الکترونیکی نگاهی بیندازیم.

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است. اگرچه به نظر می‌رسد این یک مفهوم پیچیده است اما یادگیری ماشین، فرآیند آموزش یک برنامه یا الگوریتم رایانه برای سازگاری مداوم و “یادگیری” از محیط است تا بتواند وظیفه محول شده را به‌خوبی انجام دهد و بهبود ببخشد. یادگیری ماشین برای دستیابی به این هدف از مدل‌های ریاضی استفاده می‌شود.

انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین

به‌طورمعمول، سه نوع الگوریتم یادگیری ماشین وجود دارد که می‌تواند بر اساس وظیفه داده‌شده و محیط یادگیری مورد استفاده قرار گیرد:

الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت

الگوریتم یادگیری بدون نظارت، الگوریتمی مبتنی بر داده است که از برچسب استفاده نمی‌کند. وظیفه اصلی این الگوریتم این است که حجم عظیمی از داده‌ها را گروه‌بندی، خوشه‌بندی و یا سازمان‌دهی کند تا یک انسان (یا یک الگوریتم هوشمند دیگر) بتواند آن را درک کند. این ویژگی الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت به‌تنهایی می‌تواند باعث افزایش بهره‌وری برای صنایع و بنگاه‌های اقتصادی در سراسر طیف شود.

الگوریتم‌های یادگیری با نظارت

الگوریتم یادگیری با نظارت یک الگوریتم وظیفه-محور است و یکی از پرکاربردترین مقوله‌های یادگیری ماشین است زیرا اجرای آن ساده و کاربرد آن آسان است. شما به‌احتمال زیاد با این نوع یادگیری سروکار زیادی خواهید داشت، زیرا در بسیاری از کاربردهایی که در ادامه نام برده می‌شوند حضوری فعال دارد.

نحوه کار الگوریتم یادگیری تحت نظارت به شرح زیر است:

شما داده‌هایی را که باید وارد کنید با یک “برچسب” روی آن ایجاد می‌کنید.
سپس این جفت نمونه برچسب را به الگوریتم یادگیری تغذیه می‌کنید.
الگوریتم در جهت پیش‌بینی برچسب برای هر مثال تلاش می‌کند.
شما در رابطه با اینکه الگوریتم پاسخ درست را پیش‌بینی کرده است (یا نه) بازخورد ارائه می‌دهید.
با گذشت زمان، هر چه تعداد بیشتری از نمونه‌ها را تغذیه کنید، الگوریتم “خود یاد می‌گیرد” تا زمانی که بتواند به‌درستی وظیفه محوله را مشاهده، پیش‌بینی و تکمیل کند.

الگوریتم‌های یادگیری تقویتی

به بیان ساده ، یادگیری تقویتی یک الگوریتم یادگیری رفتار-محور است که از طریق اشتباهات مکرر و آزمون‌وخطا می‌آموزد. درواقع این شبیه زمانی است که والدین تلاش می‌کنند از طریق تقویت مثبت یا منفی چیزی را به کودک آموزش دهند. در اینجا نحوه کار الگوریتم یادگیری تقویتی را مشاهده می‌کنید.

شما یک سیگنال مثبت به الگوریتمی اختصاص می‌دهید که آن را با رفتار خوب مرتبط می‌کند.
به همین ترتیب، شما یک سیگنال منفی برای رفتارهای بد اختصاص می‌دهید.
با گذشت زمان، الگوریتم یاد می‌گیرد رفتارهای خوب را بیشتر کند و رفتارهای بد را کاهش دهد. این تقویت ترجیح رفتارهای خوب بر رفتارهای بد باعث می‌شود الگوریتم یاد بگیرد و اشتباهات کمتری داشته باشد.

اکنون که شما درک ساده‌ای از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و انواع اساسی آن را دارید. حال بیایید بفهمیم که از این الگوریتم‌ها چگونه استفاده می‌شود تا تجربه تجارت الکترونیکی بهبود بخشیده شود.

۱-شخصی‌سازی محتوا و پیشنهاد محصول

“۸۰٪ از خریداران به‌طور فعال از مارکی خرید می‌کنند که تجربیات شخصی را ارائه می‌دهد.”

بیاید با این موضوع روبرو شویم. آگاهانه یا ناآگاهانه، همه ما با شخصی‌سازی محتوا در وب‌سایت‌های تجارت الکترونیکی به اشکال مختلف روبرو شده‌ایم

پیشنهاد محصول: اگر هنوز هم برای به‌کارگیری سیستم های توصیه گر مردد هستید، به آمازون فکر کنید که ادعا می‌کند ابزار پیشنهاد دهنده این شرکت دلیل ۳۵٪ از فروش این شرکت است! این ابزار یادگیری ماشین بسیار کاربردی است زیرا الگوریتم قادر است الگوهای کاربر را بر اساس رفتار مشتری و خرید قبلی پیش‌بینی کند.

پیشنهاد‌های صفحه اصلی شخصی شده: هر محتوایی بر اساس نیازها و تنظیمات کاربر سفارشی می‌شود. همان‌طور که قبلاً ذکر شد، هیچ‌کس بهتر از آمازون شخصی‌سازی نمی‌کند.

پیشنهاد محصولات تخفیف‌دار: یادگیری ماشینی می‌تواند بهترین تخفیف‌ها و پیشنهادها را پیش‌بینی کند و به مشتری ارائه دهد و به همین دلیل باعث فروش و همچنین رضایت کاربر می‌شود.

ایمیل‌های ارسالی به کاربر: یادگیری ماشینی به شما امکان می‌دهد مناسب‌ترین زمان برای ارسال خبرنامه‌های ایمیل سفارشی یا ایمیل‌های مرتبط با سفارش را با پیش‌بینی اینکه در چه ساعت و روزی از هفته به ‌احتمال ‌زیاد فرد ایمیل دریافتی را باز کند، متوجه شوید. این بهینه‌سازی مستقیماً بر نرخ باز شدن، نرخ کلیک و غیره تأثیر می‌گذارد

تغییر در محتوای پویا: این شامل فیلتر کردن تصاویر، محصولات و غیره و ارسال هشدارها و پیام‌های سفارشی برای هر خریدار است. به ‌عنوان مثال ، از ویژگی “Fit Search” Fit Connect استفاده کنید که فیلترهای مبتنی بر تناسب را ارائه می‌دهد تا محصولات موجود در اندازه‌های مناسب به نمایش بگذارد.

آنچه مهم است که توجه داشته باشید این است که این “شخصی‌سازی بیش از حد” بر اساس نقاط کلیدی داده‌های مشتری و توجه به خریدهای گذشته، سابقه مرورگران، تبلیغات پولی، اطلاعات جمعیت‌شناختی، تنظیمات شخصی، فعالیت رسانه‌های اجتماعی و سایر موارد است. اینجاست که الگوریتم‌های یادگیری ماشین به کار می‌آیند. آن‌ها از انواع داده‌های مشتری‌محوری استفاده می‌کنند، طوری که احساس می‌شود وب‌سایت واقعاً کاربر را درک می‌کند و می‌تواند ذهن آن‌ها را بخواند!

اقدام اصلی: برای ارائه سفارشی‌سازی درلحظه، شما باید در یادگیری ماشین به‌طور صحیح سرمایه‌گذاری کنید تا بتوانید داده‌های کاربر را درک و اعمال کنید و عناصر مهم مانند زبان، مکان، ارز، معاملات و تخفیف‌ها و موارد دیگر را شخصی‌سازی کنید. همچنین یادگیری ماشین می‌تواند رفتار خرید را بارها و بارها هوشمندانه تجزیه‌وتحلیل کند و درنهایت محصولی را پیشنهاد دهد که مشتریان شما حتی نمی‌دانستند که به آن نیاز داشتند.

۲- بهینه‌سازی قیمت‌گذاری

بهینه‌سازی قیمت، کلید ایجاد مجموعه‌ای وفادار از مشتریانی است که برای همیشه در جستجوی “معامله بهتر” هستند. اگر وب‌سایت شما قیمت کالاها را بر اساس فاکتورهایی ازجمله قیمت سایت‌های رقیب، میزان تقاضا، ساعات مختلف روز، انواع مشتری و غیره بهینه نکند شما مشتری‌ها را هر دقیقه از دست خواهید داد.

در همین راستا، فناوری یادگیری ماشینی می‌تواند یاری‌کننده شما شود و قیمت‌ها را بر اساس عوامل مختلفی که در بالا ذکر شد بلافاصله تغییر دهد.

نگاهی به فناوری قیمت‌گذاری مبتنی بر هوش مصنوعی Feedvisor بیندازید که به شما امکان می‌دهد قیمت‌ها را بهینه کنید و در قیمت‌گذاری‌های پویا شرکت کنید.

نکته کلیدی: یک سیستم قیمت‌گذاری پویا ، که توسط الگوریتم‌های یادگیری ماشین هدایت می‌شود ، فروش محصولات سازگار و ارگانیک را هر بار پایه‌ریزی می‌کند. به‌علاوه ، به مدیران قیمت اجازه می‌دهد تا از سرعت و دقت برای تصمیمات مربوط به قیمت‌گذاری محصولات استفاده کنند

۳- آزمون A/B با یادگیری ماشین

پیاده‌سازی آزمون A/B در یک وب‌سایت تجارت الکترونیکی یک کار نسبتاً سخت است. اینجاست که یادگیری ماشینی واقعاً می‌درخشد. ابزارهای تخصصی یادگیری ماشین مانند Nosto به شما امکان می‌دهد آزمون A / B / n ، تقسیم و چند متغیره را در پارامترهای مختلف مانند پیشنهاد محصول، محتوا، طبقه‌بندی کالاها و غیره اجرا کنید.

در اینجا تجزیه‌وتحلیل سریع انواع آزمون A / B که می‌تواند بدون زحمت و با کارایی بیشتر انجام شود را مشاهده می‌کنید.

این می‌تواند روند آزمایش A / B را به‌صورت خودکار انجام دهد و ویژگی‌های ایدئال را نشان دهد که می‌تواند فروش و یا رضایت مشتری را افزایش دهد. به عنوان مثال، این الگوریتم‌ها می‌توانند رفتار کاربر را در انواع مختلف آزمون A / B تجزیه‌وتحلیل کنند و کارهایی همچون برجسته‌تر نشان دادن دکمه call to action یا درج تصویر در بنر صفحه اصلی را پیشنهاد دهند.

این می‌تواند به‌طور خودکار مشتریان را با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین بدون نظارت و بر اساس ویژگی‌های متنوعی همچون متغیرهای جمعیت شناختی و ترجیحات کاربران به گروه‌های مختلف دسته‌بندی کند.

نکته کلیدی: استفاده از الگوریتم‌های خودآموز یادگیری ماشین برای آزمون A / B سیستم‌عامل یا محصولتان به شما امکان می‌دهد گزینه‌های “بهینه” را به‌سرعت و با دقت پیدا کنید. این موضوع ازنظر مالی و عملیاتی منطقی است زیرا شما نیازی به سرمایه‌گذاری منابع خود در کارهای تکراری و خسته‌کننده ندارید زیرا یادگیری ماشین می‌تواند به‌خوبی از پس آن بربیاید.

۴-پردازش تصویر

مدل‌های یادگیری ماشین، اساس سیستم‌های شناسایی تصویر را تشکیل می‌دهند که به شما امکان می‌دهد قابلیت‌های جستجوی مشتری‌مدارانه بیشتری را ارائه دهید. این سیستم چگونه کار می‌کند؟

فرض کنید مشتری شما به دنبال خرید آنلاین کالایی است. آن‌ها بعد از جستجو، چندین نتیجه نامربوط می‌بینند و تصمیم می‌گیرند سایت را ترک کنند. این جایی است که یادگیری ماشینی می‌تواند به شما کمک کند زیرا می‌تواند عناصر اصلی تصاویر مانند اشیا، افراد، محتوا و غیره را شناسایی کرده و گزینه‌های مربوطه را ارائه دهد، درنتیجه بر رفتار مشتری تأثیر مثبت می‌گذارد.

ویژگی جستجوی بصری سایت پینترست مورد جالبی است که به کاربر اجازه می‌دهد عکس‌هایی را که از طریق دوربین تلفن خود گرفته است جستجو کند. سپس این پلتفرم پین‌های قابل‌خرید را در نتایج جستجوی بصری نمایش می‌دهد.

برای قابلیت‌های جستجوی بصری زمینه‌ای، باید یک ابزار تکنولوژی پردازش تصویر قدرتمند که مبتنی بر یادگیری ماشین است در اختیار داشته باشید؛ ابزاری که می‌تواند با عکس‌های مشتری شما مطابقت داشته باشد و پیشنهادهای مشابه محصول را بر اساس ترجیحات مشتری ارائه دهد. این پایان کار نیست. داده‌های کاربر را می‌توان با توجه به مقوله‌های مختلف همچون رنگ موردعلاقه، انتخاب برند، رفتار شبکه‌های اجتماعی و غیره تقسیم‌بندی کرد.

نکته کلیدی: یادگیری ماشین می‌تواند به‌طور خودکار برچسب‌گذاری و طبقه‌بندی کند و همچنین با پیوست کردن برچسب به تصاویر، فیلم‌ها، آرم‌ها و حتی تصاویر غیرعکاسی، محتوا را جستجو کند تا تجربه جستجوی مشتری مدارانه را بهبود بخشد.

۵-محافظت در برابر تقلب

شناسایی و جلوگیری از تقلب آنلاین برای وب‌سایت‌های تجارت الکترونیکی باید اولویت اصلی باشد. یک راه مطمئن برای ایمن‌سازی وب‌سایت شما به‌کارگیری یادگیری ماشین است که برای پردازش تعداد زیادی از مشتریان ثابت با سرعت بالا و جلوگیری از معاملات آنلاین جعلی قبل از وقوع آن‌ها آموزش دیده‌اند.

اساساً، اگر به نظر برسد معامله‌ای مشکوک در حال وقوع است به‌طور مثال پرداخت از دستگاه تأیید نشده انجام می‌شود یا معامله در ساعت‌های غیرمعمول انجام شود، سیستم می‌تواند آن را به‌عنوان یک کلاه‌برداری بالقوه نشان کند. درمجموع، یادگیری ماشین می‌تواند معاملات واقعی را تجزیه‌وتحلیل کند و “خریدهای واقعی” را شناسایی کند.

نکته کلیدی: وقتی صحبت از کلاه‌برداری آنلاین می‌شود، کاربرد یادگیری ماشین در فروشگاه های آنلاین می‌تواند اقدامات امنیت سایبری شما را تقویت کند و به شما این امکان را می‌دهد که به‌جای رویکردی واکنشی، یک رویکرد فعال اتخاذ کنید که منجر به یک تفاوت بزرگ می‌شود.

جمع‌بندی: نقش پویای یادگیری ماشین در فروشگاه های آنلاین

بر اساس گزارش‌های اخیر، همه‌گیری کووید ۱۹ باعث شده تا ما به سمت دنیای دیجیتالی‌تر برویم و در این میان خرید آنلاین پیشتاز این امر است. درواقع گفته می‌شود که بیماری کووید ۱۹ نحوه خرید افراد را برای همیشه تغییر داده است. به همین دلیل است که وب‌سایت‌های تجارت الکترونیک بیش‌ازپیش نیاز به بازنگری در استراتژی تجاری خود دارند. اکنون دیگر زمان تردید در نقش هوش مصنوعی در تجارت الکترونیکی نیست. یادگیری ماشینی آینده تجارت الکترونیکی است و آینده در اینجا است.

انواع کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف را در هوشیو بخوانید

منبع: hooshio.com

تحول دیجیتال در صنعت انرژی با هوش مصنوعی

برای شرکت‌های نفت و گاز، تحول دیجیتال یک اولویت است. در واقع این تحول دیجیتال ، نه‌تنها راهی به مدرن‌سازی شرکت‌ها است، بلکه برای تأمین امنیت تمامی اکوسیستم انرژی یک ضرورت محسوب می‌شود. اگر از این دیدگاه نگاه کنیم، لزوم استفاده از هوش مصنوعی و ظرفیت‌های یادگیری ماشین برای بهینه‌سازی و افزایش امنیت بیش از پیش برای ما آشکار می‌شود، به ویژه اینکه عوامل تهدیدکننده به‌طور فزاینده‌ای دستگاه‌های متصل و سیستم‌های اجرایی را هدف حملات خود قرار می‌دهند و صنعت نفت و گاز را در معرض یک خطر جمعی قرار می‌دهند. سالانه بر اثر حملات خاصی که به صنایع می‌شود انفجارهای زیادی رخ می‌دهد که لزوم توجه هرچه بیشتر به برنامه‌های امنیت سایبری را نشان می‌دهد.

با این حال، بیشتر شرکت‌ها، منابع زیادی برای به کارگیری و اجرای برنامه‌های پیچیده هوش مصنوعی به منظور افزایش امنیت و پیشرفت ظرفیت‌های دیجیتالی خود ندارند. صرف‌نظر از برخی فاکتورهای موثر از جمله اندازه، بودجه موجود و پرسنل داخلی، اکثر شرکت‌های انرژی باید عملیات و اصول امنیتی را مدیریت کنند تا مطمئن شوند که با ابزارهای دیجیتال قوی می‌توانند فرایند نظارت و ارزیابی را انجام دهند تا توانایی رقابت و تاب‌آوری را از دست ندهند. دستیابی به این هدف، با مشارکت متخصصان حرفه‌ای دور از ذهن نیست.

MIT Technology Review Insights ، با همکاری Siemens Energy ، با بیش از دوازده نفر از مدیران آی‌تی و امنیت سایبری شرکت‌های نفت و گاز در سراسر جهان مصاحبه کرد تا بینشی در مورد تأثیر هوش مصنوعی بر تحول دیجیتال و استراتژی‌های امنیت سایبری آنها در محیط‌های کاری به‌دست آورد. در ادامه نکات کلیدی این گفتگوها را ذکر می‌کنیم:

شرکت‌های نفت و گاز تحت فشار هستند تا خود را با تغییرات چشم‌گیری که در فضای کسب و کار جهانی در حال رخ دادن است وفق دهند. در سال ۲۰۲۰ ویروس کرونا تاثیرات بی‌سابقه‌ای در اقتصاد جهانی داشت و تا حدی به روند کاهش قیمت‌ها و افزایش ارزش کارایی برای جبران فشار موجود در بازار اثر گذاشت. شرکت‌ها اکنون در مسیری افتاده‌اند که کار از راه دور را ضروری می‌کند و همچنین فشار بر روی آنها برای مدیریت تأثیرات زیست محیطی عملیات‌های آنها هر روز بیشتر می‌شود. ترکیب این عوامل باعث می‌شود تا شرکت‌های نفت و گاز وادار شوند تا به روش‌های جدید و کارآمد و پذیرش فناوری دیجیتال بیش از پیش فکر کنند.

با دیجیتال‌سازی شرکت‌های نفت و گاز، خطر حملات سایبری و فرصت‌های هوش مصنوعی نیز افزایش می‌یابد. شرکت‌ها برای تقویت بهره‌وری، افزایش کارایی عملیات‌ها و امنیت، فناوری دیجیتال را مدنظر قرار داده‌اند. شرکت‌ها در حال جمع‌آوری و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، اتصال تجهیزات به فناوری اینترنت اشیا و بهره‌گیری از فناوری‌های پیشرفته برای بهبود برنامه‌ریزی و افزایش سود و همچنین شناسایی و کاهش تهدیدها هستند. همزمان، تحول دیجیتال در صنایع باعث شده است تا فضا برای حملات مجرمان اینترنتی مهیا شود. فناوری اطلاعات، همانند فناوری عملیاتی (سیستم‌های محاسباتی و ارتباطی که تجهیزات و عملیات صنعتی را مدیریت و کنترل می‌کنند) در معرض تهدید است.

امنیت سایبری باید نقش اصلی در تدوین استراتژی‌های تحول دیجیتال شرکت‌ها داشته باشد. اجرای فناوری‌های جدید بر کسب‌وکارهای مستقل، عملکردهای اجرایی و زیرساخت‌های اساسی فناوری اطلاعات تأثیر می‌گذارد. این واقعیت، شرکت‌های نفت و گاز را به سمت یک ذهن مبتنی بر مدیریت ریسک سوق می‌دهد. این شامل طراحی پروژه‌ها و سیستم‌ها در چارچوب خطر امنیت سایبری است که سیاست‌ها و شرکت را اجرا می‌کند. مهم‌تر از همه، اکنون شرکت‌ها نیاز دارند که به ابزارهای پیشرفته امنیت سایبری مجهز به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین دسترسی پیدا کنند تا با استفاده از این ابزارها یک قدم جلوتر از حمله‌کننده‌ها باشند.

هوش مصنوعی در حال بهینه‌سازی و افزایش امنیت تجهیزات انرژی و شبکه‌های آی‌تی به‌منظور افزایش نظارت و شفافیت است. پیشرفت در کاربردهای دیجیتال در محیط‌های عملیات صنعتی به بهبود کارایی و امنیت کمک می‌کند و حملات را شناسایی می‌کند.

شرکت‌های نفت و گاز برای جلوگیری از افزایش تهدیدهای سایبری به همکاران بیرونی خود نگاه می‌کنند. بسیاری از شرکت‌ها از منابع امنیتی سایبری کافی برای پاسخگویی به چالش‌های خود برخوردار نیستند. خاویر گارسیا کوئینتلا، مدیر ارشد اطلاعات Repsol، در این گزارش توضیح می‌دهد: ما در حال رقابت با حمله‌کنندگان هستیم. ما نمی‌توانیم تمام توانایی‌های امنیت سایبری موردنیاز خود را از داخل فراهم کنیم. برای پیشرفت سریع و رفع آسیب‌پذیری های موجود، شرکت‌ها می‌توانند همکارانی پیدا کنند که بتوانند به آنها تخصص و پشتیبانی را ارائه دهند.

امنیت سایبری، هوش مصنوعی و دیجیتالی‌شدن

سازمان‌های بخش انرژی فرصت بزرگی دارند تا هوش مصنوعی را به کار بگیرند و و یک استراتژی داده ایجاد کنند که تولید را بهینه می‌کند و مدل‌های جدید تجاری و همچنین فناوری عملیاتی ایمن را کشف می‌کند. به دلیل همه‌گیری ویروس کرونا، شرکت‌های نفت و گاز با یک عدم اطمینان بی‌سابقه درباره قیمت‌های نفت و گاز روبرو هستند. علاوه بر این، تمایل به تبدیل‌شدن به یک شرکت دوستدار محیط سبز باعث شده بسیاری از آنها بقای خود را در دیجیتالی شدن بینند. از مهاجرت به ابر گرفته تا به اشتراک‌گذاری الگوریتم‌ها، صنعت نفت و گاز نشان می‌دهد که فرصت کافی برای تحول سازمان‌ها با تغییرات فناوری وجود دارد.

در صنعت نفت و گاز، انقلاب دیجیتال، این شرکت‌ها را قادر به اتصال تجهیزات فیزیکی خود به سیستم‌های کنترل سخت‌افزار و برنامه‌های نرم‌افزاری کرده است. این موضوع موجب بهبود کارایی عملیات، کاهش هزینه‌ها و کاهش انتشار گازهای مضر می‌شود. این روند با اتصال تجهیزات انرژی به سیستم‌های اینترنت اشیا همگام شده است که تجهیزات انرژی و زیرساخت‌های مهم و شبکه‌های فناوری اطلاعاتی را که شرکت‌ها برای بهینه‌سازی داده‌ها استفاده می‌کنند مدیریت نظارت و کنترل می‌کنند.

با میلیاردها نقطه داده فناوری عملیاتی و فناوری اطلاعات که هرروزه از تجهیزات فیزیکی گرفته می‌شود، حالا دیگر شرکت‌های نفت و گاز به ابزارهای هوش مصنوعی برای استفاده در این زمینه روی آورده‌اند تا بتوانند در محیط‌های عملیاتی صنعتی خود قابلیت مشاهده و نظارت داشته باشند. هدف از این کار این است که کارایی فناوری‌ها و عملیات‌ها افزایش یابد و هم از صنعت در برابر حملات سایبری محافظت کنند. از آنجا که مدل‌های تجاری شرکت‌های انرژی به همگرایی داده‌های فناوری عملیاتی و فناوری اطلاعات متکی هستند، شرکت‌ها، هوش مصنوعی را ابزاری مهم در اکوسیستم‌های دیجیتالی خود و درک زمینه‌های محیط عملیاتی خود می‌دانند. شرکت‌هایی که برای اولین بار ابزارهای دیجیتال سایبری را مستقر می‌کنند می‌کنند باید از فناوری‌های نوظهور مانند هوش مصنوعی و یادگیری ماشین استفاده کنند. با این حال آنها زمان کمتری را برای تدوین مجدد استراتژی‌ها یا مدیریت تغییر صرف می‌کنند.

نکته مهم برای شرکت‌های نفت و گاز این است که زمانی هوش مصنوعی ممکن است برای برنامه‌های خاص اختصاص یافته باشد، اما اکنون عملیات روزمره را بهینه می‌کند و نقش یک سپر دفاع امنیتی سایبری را برای تجهیزات فناوری عملیاتی ایفا می‌کند.

لئو سیمونوویچ، رئیس امنیت سایبری و دیجیتال صنعتی در زیمنس انرژی، می‌گوید: شرکت‌های نفت و گاز در حال تبدیل شدن به یک شرکت دیجیتال هستند و نباید بین امنیت و دیجیتال‌سازی معامله‌ای انجام شود. سیمونوویچ ادامه می‌دهد: امنیت باید بخشی از استراتژی دیجیتال باشد.

شرکت‌های نفت و گاز برای پیمایش در فضای بی ثبات تجاری امروز ، باید همزمان استراتژی‌های دیجیتالی‌سازی خود، فرصت‌های بهینه‌سازی و امنیت سایبری را شناسایی کنند. این بدان معناست که باید هوش مصنوعی و امنیت سایبری را برای استقرار ابزارهای دیجیتال از ابتدا ایجاد کنید.

انواع کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف را در هوشیو بخوانید

منبع: hooshio.com