استخدم توجيه أداء الذكاء الاصطناعي (AI) لتسريع مسار إزالة الكربون من أسطولك على الفور ، وتقليل تكاليف الوقود. سيحدث توجيه الأداء تأثيرًا كبيرًا وقابلاً للقياس على استهلاك وقود أسطولك و CII اليوم ، ونتائج عالية التأثير من اليوم الأول.
"تحسين رحلة سفينة أعماق البحار حل الذكاء الاصطناعي يقلل من الانبعاثات ويقلل من استهلاك الوقود ويزيد من السلامة أثناء التشغيل. إنه الفوز في جميع جوانب الإبحار"
جير فغيرهايم (نائب أول للرئيس للعمليات البحرية) والينيوس فيلهلمسن
تحسين Voyage Voyage لإزالة الكربون - حل الذكاء الاصطناعي:
بحر عميق يستخدم أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي لجعل السفن أكثر كفاءة. يجمع خبراء من التكنولوجيا والبحرية ، يركز DeepSea على زيادة الكفاءة و تقليل استهلاك الوقود للسفن من خلال مجموعة من الرؤى الفنية والتشغيلية المدعومة بنماذج أداء مفصلة تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي. توجيه سفن الأداء للقرن الحادي والعشرين.
نحن نعمل مع شركات الشحن ذات التفكير المستقبلي لجعل صناعة الشحن أكثر رشاقة وخضرة وتواصلًا أفضل.
تعمل DeepSea مع شركات الشحن البحري ذات التفكير المستقبلي لجعل صناعة الشحن البحري أكثر رشاقة وخضرة وتواصلًا بشكل أفضل. تأسست في عام 2017 لتقديم أفضل ما في الذكاء الاصطناعي (AI) إلى صناعة الشحن وفي مقدمتها الشحن فريق الذكاء الاصطناعي، بدعم من فريق الذكاء الاصطناعي الأكثر تقدمًا في الصناعة. من خلال ثقافة البحث النشط ، تساهم بالأوراق الأكاديمية في المؤتمرات على مستوى العالم ، وتدير المبادرات الدولية في مجال الذكاء الاصطناعي ، وتجلب كل هذه التطورات إلى منتجاتها التي تعزز الكفاءة.
DeepSea - الذكاء الاصطناعي لصناعة الشحن
من أجل توفير رحلة سفينة مُحسَّنة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي باستمرار ، تأخذ DeepSea البيانات من سفينتك و (باستخدام الذكاء الاصطناعي) تنشئ نموذجًا دقيقًا للسفينة في السحابة ، يتم تحديثه ، ومباشرًا ، ليتناسب تمامًا مع حالة سفينتك ويساعدك على تشغيل سفن أكثر كفاءة ورحلات أكثر كفاءة ، رحلات مخططة حسب الطلب لكل سفينة.
DEEPSEA Pythia - توجيه سفينة الأداء للقرن الحادي والعشرين
أول منصة لتوجيه الطقس في العالم مصممة خصيصًا للأداء الدقيق لسفينتك ، في جميع الظروف الجوية. نماذج الذكاء الاصطناعي القوية تفهم بالضبط كيفية أداء سفينتك في ظل أي طقس أو ظروف ملوثة.
منصة DeepSea ، موجودة الآن في أكثر من 20 أسطول سفن وتوفر بدقة توصيات مخصصة للسرعة وطريق السفينة لكل سفينة ، بناءً على نماذج التعلم العميق المدربة على التنبؤ باستهلاك الطاقة لكل سفينة في كل حالة ممكنة.
"لا يمكن لأي إنسان ، بغض النظر عن عدد سنوات الخبرة التي يمتلكها ، التنافس مع هذه التعليمات الآلية. فهي تقلل الانبعاثات وتقلل من استهلاك الوقود وتزيد من السلامة التشغيلية ".
"إنه مكسب للطرفين في جميع جوانب الشحن."
Geir Fagerheim ، نائب أول للرئيس للعمليات البحرية في Wallenius Wilhelmsen Shipping Company
أصبحت Wallenius Wilhelmsen ، المعروفة كشركة رائدة في إدخال التكنولوجيا والممارسات الجديدة في الصناعة البحرية ، أول شركة شحن عالمية تتبنى نهجًا قائمًا على الذكاء الاصطناعي بالكامل لتحسين رحلات السفن عبر أسطولها بالكامل الذي يضم أكثر من 120 سفينة Ro-Ro .
أجرى Wallenius Wilhelmsen ، أكبر شركة نقل سيارات في العالم ، تجربة صارمة لمدة 18 شهرًا لبرنامج DeepSea للوصول إلى هذه الصفقة. قال روبرتو كويستاس ، رئيس DeepSea (DeepSea): "هذه لحظة فاصلة بالنسبة للتنفيذ المجدي والمثبت للذكاء الاصطناعي (AI) في مجال الشحن" ، "هناك الآن العديد من الحلول في السوق التي تدعي توفير الوقود وتقليل الانبعاثات وتلبية اللوائح البيئية - ومعظمها مجرد كلام. يصعب على شركات الشحن التمييز بين ما هو حقيقي وما هو مجرد تسويق. هذه الشراكة هي ختم آخر للموافقة على تقنيتنا ونهجنا ، من واحدة من أكثر الشركات تقدمًا في الصناعة. " أسفرت التجربة التي استمرت 18 شهرًا عن تحسين أداء تم التحقق منه بالكامل بمقدار 7% في مجموعة فرعية من أسطول Wallenius Wilhelmsen ، وعند اكتمال المشروع عبر الأسطول بأكمله ، من المتوقع أن يرتفع هذا الرقم إلى 10%. هذا يعادل توفير أكثر من 75.000 طن من الوقود و 240.000 طن من ثاني أكسيد الكربون (C02) غير المنبعثة - وسيساعد السفن بشكل كبير على الامتثال للوائح انبعاثات الصناعة الجديدة. حدد والينيوس فيلهلمسن أهدافًا طموحة لخفض الانبعاثات بمقدار 27،51 تيرا بايت 3 طن بحلول عام 2030. "يجب أن يأتي نصف هذا التخفيض من السفن الحالية. نحن نعمل بجد لإيجاد حلول صديقة للبيئة لأسطولنا الحالي. هدفنا هو تنفيذ هذا الحل المبتكر لتحسين الرحلة من أجل زيادة كفاءة السفن عبر أسطولنا بالكامل ، "قال جير فغيرهايم ، نائب الرئيس الأول للعمليات البحرية في Wallenius Wilhelmsen.
– – –
يمكن لعملاء الشركة اليونانية DeepSea AI ، والتي تشمل شركات الشحن من سنغافورة والنرويج واليابان ، وما إلى ذلك ، توفير 8%-12% ، من خلال تقنية DeepSea ، في الوقود وتقليل بصمتهم البيئية. يتم فتح الطريق لتطوير السفن المستقلة ، حيث يتم "تحديد" مسارها ليس من قبل قبطان السفينة ولكن بواسطة خوارزمية ، من خلال الاستحواذ على DeepSea Technologies التي أسسها Konstantinos Kyriakopoulos و Roberto Kousta ، من قبل شركة Nabtesco اليابانية متعددة الجنسيات ، المدرجة في بورصة طوكيو.
"التكنولوجيا التي طورناها لسنوات عديدة كانت تسير في هذا الاتجاه. الآن لدينا الشريك المناسب ، والذي يسمح لنا بتحقيق هذا الهدف ، حيث لم يكن لدينا نظام أجهزة. من خلال الجمع بين تقنياتنا ، يمكننا أيضًا تحويل السفن الحالية إلى سفن مستقلة ، بالإضافة إلى تثبيت أنظمتنا على سفن جديدة "، كما يقول السيد كيرياكوبولوس ، متحدثًا عن هدف الاستحواذ على DeepSea بواسطة شركة Nabtesco. قامت شركة DeepSea بتطوير منصة ذكاء اصطناعي ، والتي من خلال الجمع - في الوقت الفعلي - للبيانات المتعلقة بأداء السفن التجارية (الناقلات والحاويات) أثناء الملاحة ، تقوم بإنشاء نماذج لتحسين أدائها (توفير الوقود وتقليل انبعاثات الكربون) مع مراعاة الظروف الجوية ، وخصائص السفينة المعنية ، وما إلى ذلك.
تُستخدم تقنيتها في أكثر من 300 سفينة. يوضح السيد كوستاس: "من خلال نموذج الذكاء الاصطناعي هذا ، نساعد القبطان في الوصول إلى وجهته بأقل قدر ممكن من التلوث البيئي وأفضل أداء ممكن". هذا هو المكان الذي يتم فيه دمج أنظمة DeepSea و Nabtesco معًا بحيث تكون قادرة على أتمتة "الأوامر" المعطاة للسفينة بواسطة DeepSea (على سبيل المثال السرعة المثلى للسفينة بناءً على الظروف الجوية). يقول السيد كيرياكوبولوس: "سيعتمد استقلالية السفينة على أفضل تحكم ممكن في كل حركة لها لتوفير المزيد من الوقود".
وفقًا للشركة ، يمكن لعملائها ، بما في ذلك شركات الشحن من سنغافورة والنرويج واليابان ، وما إلى ذلك ، استخدام تقنية DeepSea لتوفير 8%-12% في الوقود و تقليل البصمة البيئية الخاصة بهم. يعتبر هذا الأخير أمرًا بالغ الأهمية ، حيث تتم مناقشة فرض ضريبة الكربون على الشحن ، حيث يمارس الاتحاد الأوروبي ضغوطًا على قطاع الشحن.
من المتوقع أن يرتفع فريق DeepSea ، الذي يتكون من 90 شخصًا - يوجد 80% في اليونان - إلى 110 في الفترة المقبلة ، بينما يتم تحويل أثينا إلى مركز ذكاء اصطناعي لأنشطة الشركة اليابانية. لا يقتصر ذلك على صناعة الشحن ، بل يمتد ليشمل أتمتة السكك الحديدية والطيران وتوربينات الرياح ، وما إلى ذلك ، يقول السيد كيرياكوبولوس: "من خلال استثمار شركة Nabtesco ، سيتم تطوير التقنيات حول ما نسميه الذكاء الاصطناعي الصناعي (AI الصناعي) في اليونان". . "لدينا خطة عمل طويلة المدى لتنفيذ ما نريده في الاستقلالية والذكاء الاصطناعي".
(7 سبتمبر 2022) أصبح والينيوس فيلهلمسن أول شركة شحن عالمية تتبنى نهجًا قائمًا على الذكاء الاصطناعي بالكامل لتحسين الرحلة عبر أسطولها الكامل المكون من 120 سفينة.
والينيوس فيلهلمسن توالت شركة الشحن في أعماق البحار برنامج توجيه الأداء، التي توفر مسارًا خاصًا بالسفن وخططًا للسرعة ، في الربع الأخير من عامي 2022 و 2023. واحدة من أكثر الشركات تفكيرًا للمستقبل في صناعة الشحن البحري ، وضعت Wallenius Wilhelmsen أهدافًا طموحة لتقليل الانبعاثات بنسبة 27،5 في المائة بحلول عام 2030. يعد هذا العمل مع DeepSea خطوة مهمة نحو تحقيقها.
جير فغيرهايم ، نائب أول للرئيس للعمليات البحرية في Wallenius Wilhelmsen ، يقول:
"لا يمكن لأي إنسان ، بغض النظر عن عدد سنوات الخبرة التي يمتلكها ، التنافس مع تعليمات الإبحار الآلية هذه. يقلل من الانبعاثات ويقلل من استهلاك الوقود ويزيد من السلامة أثناء التشغيل. إنه مكسب للطرفين في جميع جوانب الإبحار ".
هذا القرار التاريخي ، وهو الأول من نوعه على مستوى العالم ، لم يتم اتخاذه سريعًا - ولكنه جاء بعد 18 شهرًا من الاختبارات الصارمة خطوة بخطوة.
الأرقام التي خرجت في النهاية من هذه الفترة التجريبية الشاملة كبيرة:
تحسن 6،9% في كفاءة السفينة وأكثر من 170.000 طن من الانخفاض المتوقع في الانبعاثات عبر الأسطول.
ومع ذلك ، لا يقل أهمية عن التركيز على الدروس المستفادة الرئيسية التي نشأت من فترة 18 شهرًا من التعاون المكثف الذي أدى إلى هذه الشراكة.
في 13 أكتوبر ، أجرى Wallenius Wilhelmsen و DeepSea ندوة افتراضية عبر الإنترنت لمناقشة فترة التحقق هذه عبر الإنترنت وناقشوا معًا ما تعلموه عن إزالة الكربون من خلال تحسين رحلة السفينة (Voyage Optimization for Decarbonisation - ندوة عبر الإنترنت).
ما هي مبادرة 10%؟ حركة لتقليل تكاليف طاقة السفن البحرية بمقدار 10% ، تم إثبات هذا النهج وفعاليته من حيث التكلفة ويمكن تحقيقه في غضون 12 شهرًا. مبادرة 10% هي التزام من قبل DeepSea والأعضاء (EUROSEAS Ltd ، EuroDRY Ltd ، ETF Partners ، Nabtesco) من المبادرة للعمل بشكل تعاوني للقيام بشيء حقيقي وقابل للقياس ومؤثر - مع فوائد ملموسة للجميع.
عندما يتعلق الأمر بتحسين الرحلة - اختيار أفضل مسار وسرعة للرحلة - فإن قباطنة السفن لا يملكون الأدوات اللازمة لاتخاذ قرارات مستنيرة ، كما يوضح السيد Fagerheim من شركة الشحن Wallenius Wilhelmsen (سفن الشحن). هذا هو السبب في أنهم يبذلون قصارى جهدهم ويسرعون في بداية الرحلة ، لأنهم لا يستطيعون التنبؤ بالظروف اللاحقة. هذا هو المكان الذي تأتي فيه منصات تحسين الرحلة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي.
لا يزال اعتماد حلول الذكاء الاصطناعي في الصناعة البحرية في طور النشوء ، ومع ذلك ، يتمتع الذكاء الاصطناعي بإمكانية هائلة لإطلاق العنان للقيمة في تحسين كفاءة الأسطول. تركز تقنية الذكاء الاصطناعي لتحسين الرحلة بشكل أساسي على تقليل استهلاك وقود السفن ، مما يؤدي إلى تقليل انبعاثات ثاني أكسيد الكربون وتكاليف التشغيل. طورت خدمات الأداء البحري في Lloyd's Register خبرة واسعة في استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين السفن والمساعدة في تحسين أداء السفن في نهاية المطاف. تنظر تحليلات البيانات التقليدية والقديمة فقط إلى 10% من بيانات السفينة ، بينما يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي الآن النظر إلى ما يقرب من 100% من بيانات السفينة ومعالجة هذه البيانات على الفور لإنشاء رؤى دقيقة للغاية لأداء السفينة حول استهلاك الوقود والسرعة والتشذيب وقاذورات الهيكل والطاقة الاستهلاك "(آندي مكيران ، مدير خدمات الأداء البحري ، Lloyd's Register). من المتوقع أن يتضاعف الإنفاق على حلول الذكاء الاصطناعي للذكاء الاصطناعي في صناعة الشحن البحري في السنوات الخمس المقبلة ليصل إلى 1 تيرابايت 4 تيرابايت 2.7 مليار بحلول عام 2027 ، وهو معدل نمو سنوي مركب يبلغ 231 تيرابايت 3 تيرابايت.
التعلم الآلي: الحدود البحرية التالية؟
نظرًا لتزايد توافر البيانات للحوسبة عالية الأداء جنبًا إلى جنب مع اعتماد الأتمتة ، تعتقد Wärtsilä Voyage أن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من التقنيات التي يجب مراقبتها.
أربع طرق تستثمر بها Maritime Industry في الذكاء الاصطناعي لإدارة الأداء
تعمل منظمة العفو الدولية ، وإنترنت الأشياء ، وذكاء الأعمال ، وتحليلات البيانات على تغيير طريقة عمل الشحن ، وكذلك خفض التكاليف وتقليل المخاطر على حياة البشر. قامت شركات الشحن الرائدة بنشر تقنيات مدعومة بالذكاء الاصطناعي لاكتساب نظرة ثاقبة على أداء سفنها ، بينما تجد كل من الشركات القائمة والشركات الناشئة طرقًا جديدة لدفع حدود الذكاء الاصطناعي.
الذكاء الاصطناعي وعصر الشحن المستقل
العالم مترابط من خلال التجارة العالمية على أساس صناعة النقل. وستستمر في النمو ، مع ارتفاع متوقع بنحو الثلث في التجارة المنقولة بحراً حتى عام 2030 ، ومع زيادات في المسافة المقطوعة بالطن حتى 74000 مليار خلال فترة التوقعات.
بعبارة أخرى ، سيشهد المحيط زيادات كبيرة في حركة المرور ، وسيزداد الضغط كثيرًا وستستمر مخاطر الحوادث البحرية والحوادث البحرية. تشير التقديرات إلى أن ما يقرب من 90% من الإصابات والحوادث البحرية الناجمة عن الأخطاء البشرية ، تكلف أكثر من 1.4 مليار يورو في مطالبات التأمين ضد المسؤولية البحرية.
وقد حث هذا في الواقع الشركات على الاستثمار في الأتمتة التي تدعمها التقنيات التحويلية للذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي ، كحل نهائي لتحسين الإنتاجية والكفاءة والسلامة من خلال القضاء على الأخطاء البشرية.
أظهرت الإحصائيات أن الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على تعزيز أداء صناعة النقل والخدمات اللوجستية بحوالي 90% ، مما قد يؤدي إلى زيادة الإيرادات السنوية للصناعة لتصل إلى 0.45 تريليون يورو.
"الشحن المستقل هو مستقبل الصناعة البحرية. ستحدث السفينة الذكية ثورة في مشهد تصميم السفن وعملياتها ، مثل الهاتف الذكي ،
ميكائيل ماكينين ، رئيس البحرية في Rolls-Royce Plc.
يعمل قطاع الشحن البحري بجد لإيجاد طرق لتقليل انبعاثات وقود الكربون بما يتماشى مع الأولي إستراتيجية IMO GHG و ال أجندة البحرية 2050 مع التركيز الشديد على الاستقلالية وأنواع الوقود المستقبلية. ولكن مع استمرار الضغط في النمو في أعقاب COP26 الحلول التي تطلق العنان لإمكانية التخفيض عبر أساطيل السفن الحالية ضرورية.
مقدمة موجزة عن الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته في الصناعة البحرية
خلال منتدى 2023 SMART4SEA Athens ، أوضح السيد Themistoklis Sardis ، (مدير تكنولوجيا المعلومات في Costamare Shipping Company SA) أن هناك العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي في صناعة الشحن ، بما في ذلك أتمتة مناولة البضائع وإدارتها ، وتحسين الطرق والخدمات اللوجستية ، والصيانة التنبؤية السفن والمعدات الأخرى.
بينما تستفيد العديد من الصناعات من الذكاء الاصطناعي وتستخدمه لتبسيط العمليات وتلقي رؤى قيمة ، فإن لكل منها تطبيقات فريدة. إن فهم كيفية تكييف الصناعة البحرية للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي يمكن أن يجهزك بشكل أفضل للعمل على المياه جنبًا إلى جنب مع هذه المعدات
دليل المشترين المجاني - الشركات الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي (AI) لصناعة الشحن
مستند مجاني (دليل المشترين) يتضمن معلومات مفصلة عن مصنعي وموردي حلول AI Shipping ومنتجات التخطيط وتحسين توجيه السفن الخاصة بهم ، إلى جانب تفاصيل الاتصال ، لإبلاغ قرار الشراء الخاص بك (قم بتنزيل نسخة مجانية).
الشحن 4.0: مستقبل الصناعة البحرية
بخار. كهرباء. إنترنت. لقد غيرت هذه الثورات الصناعية الثلاث كل شيء في الطريقة التي يعمل بها العالم. اليوم ، نحن في منتصف الثورة الصناعية الرابعة: الذكاء الاصطناعي (AI). على عكس الاعتقاد السائد بأن الشحن يعمل في نموذج تقليدي "قديم الطراز" ، فقد خلقت خطوات جديدة كجزء من هذه الثورة الصناعية التي تحركها الأتمتة أنماطًا جديدة من الابتكار والتغيير. هذا هو الشحن 4.0.
ما هو الذكاء الاصطناعي (AI)؟ الذكاء الاصطناعي يستفيد من أجهزة الكمبيوتر والآلات لتقليد قدرات حل المشكلات واتخاذ القرار للعقل البشري. (آي بي إم)
الذكاء الاصطناعي هو ذكاء الآلات أو البرامج ، على عكس ذكاء البشر أو الحيوانات. (الذكاء الاصطناعي - ويكيبيديا)
الذكاء الاصطناعي ، وهو قدرة الكمبيوتر أو الروبوت الذي يتم التحكم فيه عن طريق الكمبيوتر على أداء المهام المرتبطة عادة بالكائنات الذكية. (الذكاء الاصطناعي (AI): التعريف ، الأمثلة ، الأنواع - بريتانيكا)
ما هو الذكاء الاصطناعي (AI)؟
الذكاء الاصطناعي هو محاكاة عمليات الذكاء البشري بواسطة الآلات ، وخاصة أنظمة الكمبيوتر. تشمل التطبيقات المحددة للذكاء الاصطناعي الأنظمة الخبيرة ومعالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الكلام ورؤية الآلة.
كيف يعمل الذكاء الاصطناعي؟
مع تسارع الضجة حول الذكاء الاصطناعي ، كان البائعون يتدافعون للترويج لكيفية استخدام منتجاتهم وخدماتهم له. في كثير من الأحيان ، ما يشيرون إليه على أنه الذكاء الاصطناعي هو ببساطة أحد مكونات التكنولوجيا ، مثل التعلم الآلي. يتطلب الذكاء الاصطناعي أساسًا من الأجهزة والبرامج المتخصصة لكتابة وتدريب خوارزميات التعلم الآلي. لا توجد لغة برمجة واحدة مرادفة لـ AI ، لكن Python و R و Java و C ++ و Julia لها ميزات شائعة لدى مطوري الذكاء الاصطناعي. (ما هو الذكاء الاصطناعي وكيف يعمل - TechTarget)
الاختلافات بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق
منظمة العفو الدولية, التعلم الالي و تعلم عميق هي مصطلحات شائعة في تكنولوجيا المعلومات الخاصة بالمؤسسات وتستخدم أحيانًا بالتبادل ، خاصة من قبل الشركات في مواد التسويق الخاصة بها. لكن هناك اختلافات (انظر المزيد على: الذكاء الاصطناعي مقابل التعلم الآلي مقابل التعلم العميق: الاختلافات الرئيسية (techtarget.com)
ما هي الأنواع الأربعة لذكاء الذكاء الاصطناعي؟
بعض هذه الأنواع من الذكاء الاصطناعي ليست ممكنة علميًا في الوقت الحالي. وفقًا لنظام التصنيف الحالي ، هناك أربعة الابتدائية أنواع الذكاء الاصطناعي: رد الفعل ، ومحدودية الذاكرة ، ونظرية العقل ، والوعي الذاتي. (مصدر: فهم الأنواع الأربعة للذكاء الاصطناعي – bernardmarr.com )
ما هو الذكاء الاصطناعي؟ كل ما يجب معرفته عن الذكاء الاصطناعي ، تقنيات الذكاء الاصطناعي الرائعة وسريعة التطور - ZDnet.com
ما هو الذكاء الاصطناعي؟ تعرف على الذكاء الاصطناعي - مقال شامل للغاية عن الذكاء الاصطناعي بواسطة Oracle.com
مزايا وعيوب استخدام الذكاء الاصطناعي
ما هو الذكاء الاصطناعي (AI)؟ (وفقًا لتطبيق AI نفسه ... الدردشة)
الذكاء الاصطناعي (AI) يشير إلى محاكاة الذكاء البشري في الآلات القادرة على أداء المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا. تتضمن هذه المهام أشياء مثل التعلم والاستدلال وحل المشكلات والإدراك وفهم اللغة وحتى اتخاذ القرار.
تم تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات والتعرف على الأنماط واتخاذ قرارات أو تنبؤات مستنيرة بناءً على تلك البيانات. يمكن تدريبهم لتحسين أدائهم بمرور الوقت من خلال عمليات التعلم التكراري. يتم تصنيف تقنيات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع إلى فئتين: الذكاء الاصطناعي الضيق أو الضعيف والذكاء الاصطناعي العام أو القوي.
ذكاء اصطناعي ضيق أو ضعيف: تم تصميم هذا النوع من الذكاء الاصطناعي وتدريبه على مهمة محددة أو نطاق ضيق من المهام. إنها تتفوق في أداء تلك المهام ، وغالبًا ما تتجاوز القدرات البشرية ، لكنها تفتقر إلى القدرة على فهم أو أداء المهام خارج نطاقها المحدد مسبقًا. تتضمن أمثلة الذكاء الاصطناعي الضيق المساعدين الصوتيين مثل Siri أو Alexa وأنظمة التعرف على الصور وخوارزميات التوصية التي تستخدمها خدمات البث.
ذكاء اصطناعي عام أو قوي: يشير الذكاء الاصطناعي العام إلى مستوى من الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على فهم المعرفة وتعلمها وتطبيقها عبر مجموعة متنوعة من المهام ، تمامًا مثل الإنسان. سيكون لديها قدرات معرفية شبيهة بالإنسان ويمكن أن تؤدي أي مهمة فكرية يمكن للإنسان القيام بها. لا يزال الذكاء الاصطناعي العام نظريًا إلى حد كبير في هذه المرحلة ولم يتم تحقيقه.
يمكن تصنيف أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل أكبر إلى التعلم الآلي والتعلم العميق:
التعلم الالي: إنها مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تتضمن تدريب خوارزميات لتعلم الأنماط من البيانات وإجراء تنبؤات أو قرارات بناءً على تلك البيانات. تشمل أنواع التعلم الآلي التعلم الخاضع للإشراف (التدريب باستخدام البيانات المصنفة) ، والتعلم غير الخاضع للإشراف (العثور على أنماط في البيانات غير المصنفة) ، والتعلم المعزز (التعلم من خلال التجربة والخطأ).
تعلم عميق: هذه مجموعة فرعية من التعلم الآلي التي تستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية لنمذجة ومعالجة الأنماط والعلاقات المعقدة في البيانات. كان التعلم العميق ناجحًا بشكل خاص في مهام مثل التعرف على الصور والكلام.
لدى الذكاء الاصطناعي مجموعة واسعة من التطبيقات في مختلف الصناعات ، بما في ذلك الرعاية الصحية والتمويل والنقل والترفيه وغير ذلك. تستمر في التقدم بسرعة ولديها القدرة على إحداث ثورة في طريقة عيشنا وعملنا ، على الرغم من أن الاعتبارات الأخلاقية والتحديات المحتملة تحتاج أيضًا إلى المعالجة بعناية مع تقدم تقنية الذكاء الاصطناعي.
ابحث عن أفضل مزودي منتجات وخدمات الملاحة البحرية للتخطيط الآمن للرحلة البحرية
العربية 
English 
Ελληνικά 
Français 
Español 
Deutsch 
Русский 
日本語 
香港中文 
Tagalog 
हिन्दी 
Svenska 
한국어 
עִבְרִית 
Nederlands 
Bahasa Indonesia 
Polski 
Українська 
Türkçe 
ไทย 
Português do Brasil 
Italiano 
فارسی