Искусственный интеллект в медицине сочинение пример

ООО "Сочинения-Про"

Ежедневно 8:00–20:00

Санкт-Петербург

Ленинский проспект, 140Ж

Сочинение на тему Искусственный интеллект в медицине

Там было увеличение использования машин в качестве экспертных систем в области медицины. Такие системы, как Sensely, Your MD, Infermedica, Florence и Buoy Health, внесли большой вклад в повышение производительности медицинских систем.

Анализ результатов испытаний, проведение рентгеновских снимков, компьютерная томография, ввод данных и другие обычные задачи выполняются роботами быстрее и точнее. Кардиология и радиология – это области, в которых используется значительный объем анализа данных, а интеллектуальные структуры помогают в выполнении этих задач. Емкость этих записей как бы дополнительно оптимизирована, поскольку платформы предоставляют согласованный доступ к записям и повышенную безопасность. Например, были разработаны медицинские системы, которые предлагают цифровую консультацию, например, Babylon в Великобритании использует ИИ для предоставления медицинской консультации с учетом индивидуальной истории болезни и базовой медицинской информации. Клиенты сообщают о своих симптомах в приложение, которое использует распознавание речи для сравнения с базой данных заболеваний. В этом случае Вавилон предлагает предлагаемое действие с учетом истории лечения клиента. Инновация дополнительно предоставила виртуальных медсестер, например, Молли, продвинутую медицинскую сестру, которая позволяет людям наблюдать за состоянием пациентов и принимать лекарства в промежутках между визитами к врачу. Программа использует машинное обучение, чтобы помочь пациентам, страдающим от постоянных заболеваний.

Другая виртуальная медицинская сестра – Amazon Alexa, которая предоставляет важные медицинские рекомендации для опекунов больных детей. Приложение отвечает на запросы о лекарствах и о том, имеют ли лекарства побочные эффекты, которые требуют посещения специалиста. Боты мониторинга работоспособности, такие как Apple, Garmin и Fitbit, измеряют пульс и уровни активности. Они могут отправлять предупреждения клиенту для выполнения дополнительных упражнений и могут делиться этими данными со специалистами (и структурами ИИ) для получения дополнительной информации, которая фокусируется на потребностях и привычках пациентов. Искусственный интеллект в обрабатывающей промышленностиПроизводственные отрасли, такие как сталь, химическая промышленность, автомобильная промышленность и авиакосмическая промышленность, также используют искусственный интеллект. Роботы не просто работают быстрее и надежнее людей, но и выполняют задачи, превышающие человеческие возможности, в целом, такие как микроскопически точная сборка.

Преимущества использования искусственного интеллекта включают более быстрое создание, меньшее количество отходов, более высокое качество и большую безопасность. Роботы используются по большей части в авиации и автомобилестроении, особенно для сборки крупных деталей. Поскольку организации продолжают видеть огромные преимущества от использования роботов на промышленных площадках, они начинают вкладывать средства в более гениальных, меньших по размеру и более ориентированных на сообщество роботов для более чувствительных или сложных действий. Сварка металлических деталей, например, при сборке турбин должна выполняться с точностью. Матье Беланжер (2016) говорит, что при сварке экзотических металлов, например, никелевых сплавов и титана в двигателях, современные роботы являются необходимым требованием, учитывая конечную цель создания мощных и точных сварных швов. Нанесение краски, герметика и покрытия на существенные части фюзеляжа или ограничивающие детали является трудоемким для администратора, учитывая размеры деталей. Поскольку малярные роботы оснащены расходомерами, механические малярные роботы могут наносить материал без разбрызгивания или оставления капель.

Для более сложных задач используются более совершенные поколения более развитых роботов, которые более портативны, умнее и уникальнее. Great Wall Motors, автомобильный завод в Китае, производит линию генерации роботов, которая является выдающейся среди современных. Один робот обрабатывает и позиционирует доску, и поочередно сваривает ее на место Матье Беланжер (Mathieu Bélanger) (2016) утверждает, что автоматизированная линия выполняет более 4000 сварочных работ на кузове автомобиля за 86 секунд, включая обменные операции. Искусственный интеллект в MiningKore Geosystems и Goldspot Discovery – это горнодобывающие компании, которые пытаются помочь из искусственного интеллекта и машинного обучения в горных работах. В своем тесте они утверждают, что могли предвидеть 86% нынешних месторождений золота в регионе Канады Абитиби, используя географическую и минералогическую информацию только из 4 процентов совокупной площади поверхности. Предприятие Jerritt Canyon сообщило, что использовало ИИ Goldspot Discoveries Incorporated для изучения каждого географического элемента, который у них есть, по состоянию на ныне неразработанные части их заявки и данных о том, где они заранее обнаружили золото в локали, чтобы распознать целевые зоны, которые могут содержать золото.

Производитель золота намерен проводить испытания грунтовки, когда это стратегически возможно. Goldspot Discoveries Inc. также утверждает, что заключила договор с анонимной открытой записанной африканской следственной организацией о проведении нескольких пробных открытий в свете организаций, на которых сфокусирован AI. Goldcorp также работают рука об руку с IBM, чтобы исследовать шахту Red Lake в Онтарио. Как известно, IBM может обнаружить потенциальные золотые прииски, которые весьма полезны для разведки нефти и газа. Большинство компаний, использующих эту технологию, используют только базовых роботов и интеллектуальные датчики для повышения эффективности и производительности. Горнодобывающая компания Rio Tinto приняла эту технологию и неуклонно расширяет свои грузовики для перевозки руды и в настоящее время использует парк из 76 грузовиков для добычи полезных ископаемых в Австралии. Komatsu, японский производитель, производит грузовики, за которыми удаленно следят операторы из Перта. Искусственный интеллект в хранилищах Роботы KIVA, доступные в Amazon, могут собирать и распространять товары в течение нескольких минут на складе, и для их зарядки требуется всего 5 минут каждый час. Это повышает эффективность управления и производства. Прибыльность. Что касается выбора заказов, все склады сталкиваются с определенным уровнем эффективности – от наиболее высокоэффективных сборщиков запросов до обычных конферансье. Тем не менее, те склады, которые не используют скоординированный отбор, часто сталкиваются с более примечательной областью эффективности, чем распределительные центры, которые ее используют. Для тех распределительных центров, которые не используют скоординированный отбор, машинное обучение дает возможность использовать опыт их наиболее полезных сборщиков запросов и продвигаться к согласованному ответу на все запросы. Информация о выходе будет основана на фильтрах тегов сканера или других доступных данных.

Несмотря на то, что в большинстве случаев кратковременное и раздельное перемещение, избегание засорения может регулярно являться примечательным фактором повышения эффективности уборки. Поскольку лучшие сборщики запросов, по-видимому, учитывают оба этих компонента в своих механизмах выбора, информационные индексы должны содержать эти данные. С помощью этого законно объясненного информационного сбора расчет машинного обучения мог бы получать новые запросы и сортировать их в лучшем запросе, который будет выбран. В соответствии с этим, расчеты могут имитировать решения, принимаемые наиболее прибыльными сборщиками запросов, и расширять возможности всех сборщиков запросов для повышения их эффективности. Использование оборудования. Существует связь между количеством случаев, в которых нуждается конкретный склад, и мерой материала, касающейся оборудования, необходимого для достижения этой цели. В большинстве случаев это оценивается как прямые отношения. Тем не менее, могут существовать дополнительные факторы, которые добавляют меру необходимого аппаратного обеспечения, например, уровень квалификации администраторов и сочетание единиц хранения. В этой ситуации информация будет представлять собой всю доступную информацию, которая может повлиять на предварительные требования к оборудованию, в том числе подробное краткое изложение того, что следует отправлять из инфраструктуры администрирования центра распространения (WMS), и уровень доходности администраторов из структуры администрирования работы. (LMS). Информация о выходе будет представлять собой материал, который учитывает информацию об использовании оборудования из структуры управления парком погрузчиков. С этим законно прокомментированным сбором информации вычисление машинного обучения может получить число запросов на ближайшие недели или месяцы вместе с информацией о текущем уровне способностей администраторов, а затем дать оценку материала, заботящегося о необходимом оборудовании. .

Тогда супервайзер армады автопогрузчика будет в приличном положении, чтобы работать с поставщиком оборудования, чтобы гарантировать, что необходимое снаряжение будет доступно здесь и сейчас, при аренде или покупке нового оборудования. Производительность – приличная методология открытия пытается упростить область высокоскоростных SKU, а также достаточно распределить их по поверхности подборщика, чтобы ограничить засорение и повысить эффективность захвата. Как бы то ни было, с постоянно меняющимся запросом и количеством SKU в нескольких распределительных центрах, исчисляемом тысячами, человеку трудно держать SKU в идеальных местах в свете их скорости. Некоторые администраторы распределительного центра используют открывающие элементы программирования, которые помогают держать SKU открытыми в идеальных положениях. Эти вводные элементы обычно предоставляют интерфейс, который позволяет клиенту включать рабочие инструкции для распределительного центра. В тот момент, когда с учетом истории прошлых сделок или оценки ожидаемых будущих сделок, открываемые позиции будут в состоянии дать предписанную процедуру открытия. В любом случае, обычно для населения, ответственного за открытие, чтобы сделать акклиматизацию к системе открытия в свете их собственного понимания складского помещения, которое не отражено в рабочих принципах. Для этой ситуации информационная информация будет базовой системой открытия, как это предлагается в позиции открытия. Информация о выходе будет последней процедурой открытия, как выполненной. Вычисление машинного обучения может быть объединено в открывающуюся позицию, которая может через некоторое время узнать склонности индивидуума, актуализирующего последнюю процедуру открытия, и, соответственно, внести эти изменения. Искусственный интеллект на транспорте. Транспортный сектор в настоящее время применяет искусственный интеллект в таких базовых начинаниях, как автомобили с автоматическим управлением, перевозящие пассажиров.

Непревзойденное качество и безопасность структуры ИИ находятся под вопросом от широкой общественности. Ряд проблем в этом секторе, таких как средняя пропускная способность, безопасность, экологическое загрязнение, надежность и энергетические отходы, предоставили огромные возможности и потенциал для интеграции ИИ в систему. Олли – это познавательный, электрический автомобиль с автоматическим приводом из Америки. организация, Local Motors. Организация производит и собирает небольшие объемы конструкций автомобилей с открытым исходным кодом, используя многочисленные многочисленные микро-заводы. Интернет вещей для автомобильной промышленности от IBM привел в действие Олли, который теперь может выполнять такие задачи, как транспортировка путешественников в запрошенные ими районы, предоставление предложений о местах и ​​ответы на вопросы о том, как функционирует служба автоматического вождения Олли. IBM отмечает, что Watson Internet of Things для автомобильной платформы включил в Olli пять API-интерфейсов, состоящих из речи в текст, разговора, классификатора естественного языка, преобразования текста в речь и извлечения сущностей. Системы Surtrac – это система технологий Rapid Flow, базирующаяся в Питсбурге. Первоначально система была создана Интеллектуальной лабораторией координации и логистики Университета Карнеги-Меллона в области робототехники в качестве элемента исследовательской инициативы (Traffic21). Rapid Flow также является частью программы I-корпуса NSF на Carnegie Mellon. Rapid Flow представил среду Surtrac в июне 2012 года в районе Питтсбург Восточная Либерти для пилотирования. Предложенное решение представляло собой сеть, состоящую из девяти светофоров на трех проспектах (Пенн-авеню, Пенн-Серкл и Хайленд-авеню). Rapid Flow утверждает, что Surtrac сократил время в пути более чем на 25% в целом, а время ожидания сократилось в среднем на 40% на протяжении всего курса. После пилотного проекта Rapid Flow объединился с соседними организациями Питтсбурга, чтобы распространить проект на разные районы города, и было установлено около пятидесяти сигналов активности. TuSimple – еще одна китайская организация, созданная в 2015 году, которая фактически завершила 200- миля тест-драйв для автомобиля с автоматическим приводом от Юмы в Аризоне до Сан-Диего в Калифорнии. TuSimple утверждает, что его система автоматического вождения была подготовлена, чтобы использовать машинное обучение, чтобы моделировать огромное количество миль уличного вождения. В TuSimple используются графические процессоры Nvidia, а также ПК NVIDIA DRIVE PX 2, средство улучшения интерфейса машинного обучения TensorRT и механизм времени выполнения, этап параллельной обработки CUDA и модель программирования, суперкомпьютер Jetson TX2 AI на модуле и библиотека нейронных систем машинного обучения cuDNN CUDA. Потенциальные приложения на основе AI для расширения логистики)

Прогнозный анализ

Прогрессивная предварительная аналитика на основе AI, такая как оптимизация маршрутов, управление сетью и прогнозирование спроса, может считать AI необходимым достижением в области логистики. Такие организации, как DHL, теперь могут активно уменьшать задержки во времени авиаперелетов из-за развития машина на основе ИИ, которая предсказывает время полета. Инструмент может определить это, разбив ряд различных параметров внутренней информации. Таким образом, модель машинного обучения может предвидеть, будет ли нормальное время в пути для данного маршрута увеличиваться или уменьшаться до семи дней раньше времени. Инновация имеет реальные последствия для бизнеса и может побудить революционные организации оказаться перед оппозицией, несмотря на текущие высокие ожидания в Gartner Hype Cycle.ii)

Использование данных

ИИ можно использовать для сбора, хранения и манипулирования имеющимися данными, чтобы повысить эффективность работы компании в своей деятельности. Обрабатывать каждый элемент, если информация из сети магазинов, разбивать ее, различать конструкции и давать понимание каждому соединению производственной сети – это одно …

Поделиться сочинением
Ещё сочинения
Нет времени делать работу? Закажите!

Отправляя форму, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности и обработкой ваших персональных данных.