آوردن هوش مصنوعی (هوش مصنوعی) به صنعت کشتیرانی دریایی

DEEPSEA: نسل بعدی بهینه سازی سفر با استفاده از هوش مصنوعی (AI)

از مسیریابی عملکرد هوش مصنوعی (AI) برای سرعت بخشیدن به مسیر کربن زدایی ناوگان خود و کاهش هزینه های سوخت استفاده کنید. مسیریابی عملکرد تأثیر عمده و قابل سنجشی بر مصرف سوخت ناوگان و CII امروز شما خواهد گذاشت، نتایج پر تأثیر از روز اول.

"بهینه سازی سفر کشتی در دریا راه حل هوش مصنوعی آلایندگی را کاهش می دهد، مصرف سوخت را کاهش می دهد و ایمنی را در حین کار افزایش می دهد. این یک برد-برد در تمام جنبه های قایقرانی است"

گیر فاگرهایم (SVP عملیات دریایی) والنیوس ویلهلمسن

بهینه سازی سفر کشتی برای کربن زدایی - راه حل هوش مصنوعی:

عمق دریا از جدیدترین فناوری هوش مصنوعی برای کارآمدتر کردن کشتی ها استفاده می کند. DeepSea با گرد هم آوردن کارشناسان فناوری و دریانوردی بر روی آن تمرکز دارد افزایش کارایی و کاهش مصرف سوخت شناورها از طریق ترکیبی از بینش های فنی و عملیاتی که توسط مدل های عملکرد دقیق تولید شده توسط هوش مصنوعی طراحی شده است. مسیریابی کشتی عملکردی برای قرن بیست و یکم.

ما با شرکت‌های حمل‌ونقل آینده‌نگر کار می‌کنیم تا صنعت حمل و نقل را باریک‌تر، سبزتر و مرتبط‌تر کنیم.

راهکارهای هوش مصنوعی (AI) برای کشتیرانی دریایی

DeepSea با شرکت های حمل و نقل دریایی آینده نگر همکاری می کند تا صنعت حمل و نقل دریایی را باریک تر، سبزتر و به هم متصل کند. در سال 2017 تاسیس شد تا بهترین هوش مصنوعی (AI) را به صنعت کشتیرانی و مهمترین صنعت حمل و نقل ارائه کند. تیم هوش مصنوعی، توسط پیشرفته ترین تیم هوش مصنوعی در صنعت طراحی شده است. با فرهنگ تحقیق فعال، مقالات آکادمیک را در کنفرانس‌های جهانی ارائه می‌کند، ابتکارات بین‌المللی را در زمینه هوش مصنوعی اجرا می‌کند و همه این پیشرفت‌ها را برای محصولات افزایش کارآیی خود به ارمغان می‌آورد.

"هوش مصنوعی سلاح مخفی کربن زدایی است - یک "گلوله نقره ای" که می تواند پیشرفت چشمگیری در هر ناوگان ایجاد کند. CII، سودآوری، ارزش دارایی - به مشتریان ما کمک می کند تا معیارهای کلیدی خود را در سراسر صفحه بهبود بخشند.

کنستانتینوس کیریاکوپولوس، مدیر عامل شرکت DeepSea

DeepSea – هوش مصنوعی برای صنعت کشتیرانی

به منظور ارائه مداوم یک سفر دریایی بهینه سازی شده مبتنی بر هوش مصنوعی، DeepSea داده ها را از کشتی شما می گیرد و (با هوش مصنوعی) یک مدل کشتی دقیق در Cloud ایجاد می کند که به صورت زنده به روز می شود تا دقیقاً با وضعیت کشتی شما مطابقت داشته باشد و به شما کمک کند کشتی های کارآمدتری را اجرا کنید. و سفرهای کارآمدتر، سفرهای سفارشی برنامه ریزی شده برای هر کشتی.

DEEPSEA Pythia - مسیریابی کشتی عملکردی برای قرن بیست و یکم
اولین پلت فرم مسیریابی آب و هوا در جهان که برای عملکرد دقیق کشتی شما، تحت هر شرایط آب و هوایی طراحی شده است. مدل‌های قدرتمند هوش مصنوعی دقیقاً می‌دانند کشتی شما تحت هر شرایط آب و هوایی و آلودگی چگونه عمل می‌کند.

پلت فرم DeepSea در حال حاضر در بیش از 20 ناوگان شناور مستقر است و به طور دقیق توصیه های شخصی سازی شده برای سرعت و مسیر کشتی را برای هر کشتی بر اساس مدل های یادگیری عمیق آموزش دیده برای پیش بینی مصرف انرژی هر کشتی در هر شرایط ممکن ارائه می دهد.

هیچ انسانی، مهم نیست که چند سال تجربه داشته باشد، نمی تواند با این دستورالعمل های خودکار رقابت کند. آنها انتشار گازهای گلخانه ای را کاهش می دهند، مصرف سوخت را کاهش می دهند و ایمنی عملیاتی را افزایش می دهند.

"این یک برد-برد در تمام جنبه های حمل و نقل است."

گیر فاگرهایم، معاون عملیات دریایی در شرکت کشتیرانی والنیوس ویلهلمسن

والنیوس ویلهلمسن، که به عنوان پیشرو در معرفی فن‌آوری‌ها و شیوه‌های جدید در صنعت دریایی شناخته می‌شود، اولین شرکت کشتیرانی جهانی است که رویکرد کاملاً مبتنی بر هوش مصنوعی را برای بهینه‌سازی سفرهای کشتی در کل ناوگان بیش از 120 کشتی Ro-Ro خود اتخاذ می‌کند. .

والنیوس ویلهلمسن، بزرگ‌ترین شرکت حمل‌ونقل خودروی جهان، برای دستیابی به این قرارداد، یک آزمایش دقیق 18 ماهه از نرم‌افزار DeepSea انجام داد. روبرتو کوئستاس (DeepSea) رئیس شرکت DeepSea گفت: «این لحظه نقطه عطفی برای اجرای معنادار و اثبات شده هوش مصنوعی (AI) در کشتیرانی است. مقررات زیست محیطی - و بیشتر آنها فقط به صورت لبیک هستند. برای شرکت های حمل و نقل دشوار است که بین آنچه واقعی است و آنچه فقط بازاریابی است تمایز قائل شوند. این مشارکت مهر تأیید دیگری برای فناوری و رویکرد ما از سوی یکی از پیشرفته ترین شرکت های صنعت است. آزمایش 18 ماهه بهبود عملکرد 7% را در زیرمجموعه ای از ناوگان Wallenius Wilhelmsen به همراه داشت و زمانی که پروژه در کل ناوگان تکمیل شد، انتظار می رود این رقم به 10% افزایش یابد. این معادل بیش از 75.000 تن سوخت صرفه جویی شده و 240.000 تن دی اکسید کربن (C02) منتشر نشده است - و به طور چشمگیری به کشتی ها کمک می کند تا از مقررات جدید انتشار آلاینده های صنعت پیروی کنند. والنیوس ویلهلمسن اهداف بلندپروازانه ای برای کاهش انتشار گازهای گلخانه ای تا 2751 TP3T تا سال 2030 تعیین کرده است. «نیمی از این کاهش باید از کشتی های موجود باشد. ما سخت در تلاش هستیم تا راه حل های سازگار با محیط زیست را برای ناوگان فعلی خود بیابیم. گیر فاگرهایم، معاون عملیات دریایی در والنیوس ویلهلمسن، گفت: هدف ما اجرای این راه حل نوآورانه بهینه سازی سفر برای افزایش کارایی کشتی در کل ناوگان است.

– – –

چگونه صنعت حمل و نقل می تواند انتشار کربن را کاهش دهد

مشتریان شرکت یونانی DeepSea AI که شامل شرکت های کشتیرانی از سنگاپور، نروژ، ژاپن و غیره می شود، می توانند از طریق فناوری DeepSea در سوخت 8%-12% صرفه جویی کنند و ردپای زیست محیطی خود را کاهش دهند. راه توسعه کشتی‌های خودمختار، جایی که مسیر آنها نه توسط کاپیتان کشتی، بلکه توسط یک الگوریتم "تعیین" می‌شود، با خرید شرکت DeepSea Technologies که توسط کنستانتینوس کیریاکوپولوس و روبرتو کوستا تأسیس شد، توسط شرکت چندملیتی ژاپنی Nabtesco باز می‌شود. بورس اوراق بهادار توکیو

«فناوری که ما سال‌ها در حال توسعه آن بوده‌ایم به این سمت می‌رود. اکنون ما شریک مناسبی داریم که به ما امکان می دهد تا این هدف را محقق کنیم، زیرا ما یک سیستم سخت افزاری نداشتیم. با ترکیبی از فناوری‌های خود، می‌توانیم کشتی‌های موجود را به کشتی‌های خودمختار تبدیل کنیم و همچنین سیستم‌های خود را بر روی کشتی‌های جدید نصب کنیم.» DeepSea یک پلتفرم هوش مصنوعی ایجاد کرده است که از طریق جمع آوری – در زمان واقعی – داده های مربوط به عملکرد کشتی های تجاری (تانکرها، کانتینرها) در حین ناوبری، مدل هایی را برای بهینه سازی عملکرد آنها (صرفه جویی در مصرف سوخت، کاهش انتشار کربن) ایجاد می کند. شرایط آب و هوایی، ویژگی های کشتی مربوطه و غیره.

فناوری آن در بیش از 300 کشتی استفاده می شود. آقای کوستاس توضیح می دهد: "در اصل با این مدل هوش مصنوعی ما به کاپیتان کمک می کنیم تا با کمترین آلودگی محیطی ممکن و بهترین عملکرد ممکن به مقصد برسد." اینجاست که سیستم‌های DeepSea و Nabtesco با هم ادغام می‌شوند که در آن می‌توانند «فرمان‌های» داده‌شده توسط DeepSea به کشتی را خودکار کنند (مثلاً سرعت بهینه کشتی بر اساس شرایط آب و هوایی). آقای کیریاکوپولوس می گوید: «استقلال کشتی بر اساس بهترین کنترل ممکن بر هر حرکت آن برای صرفه جویی بیشتر در سوخت خواهد بود.

به گفته این شرکت، مشتریان آن که شامل شرکت های حمل و نقل از سنگاپور، نروژ، ژاپن و غیره می شود، می توانند از فناوری DeepSea برای صرفه جویی استفاده کنند. 8%-12% در سوخت و ردپای محیطی آنها را کاهش دهد. مورد دوم بسیار مهم تلقی می شود، زیرا تحمیل مالیات کربن بر کشتیرانی در حال بحث است و اتحادیه اروپا بر بخش کشتیرانی فشار وارد می کند.

تیم DeepSea متشکل از 90 نفر - 80% در یونان قرار دارد - انتظار می رود در دوره بعدی به 110 نفر افزایش یابد، در حالی که آتن در حال تبدیل شدن به یک مرکز هوش مصنوعی برای فعالیت های شرکت ژاپنی است. اینها به صنعت کشتیرانی محدود نمی شوند، بلکه به اتوماسیون راه آهن، هوانوردی، توربین های بادی و غیره نیز گسترش می یابند. آقای کیریاکوپولوس می گوید: «با سرمایه گذاری Nabtesco، فناوری هایی پیرامون آنچه ما هوش مصنوعی صنعتی می نامیم (AI صنعتی) در یونان توسعه خواهند یافت. . ما یک برنامه اقدام بلندمدت برای پیاده سازی آنچه در زمینه استقلال و هوش مصنوعی می خواهیم داریم.

والنیوس ویلهلمسن به سمت برنامه‌ریزی سفر کاملاً مبتنی بر هوش مصنوعی با DeepSea حرکت می‌کند

ایجاد تأثیر واقعی بر انتشار - راه حل های هوش مصنوعی برای کشتیرانی دریایی

(7 سپتامبر 2022) والنیوس ویلهلمسن شد اولین شرکت کشتیرانی جهانی که رویکرد کاملاً مبتنی بر هوش مصنوعی را برای بهینه‌سازی سفر اتخاذ کرد در کل ناوگان 120+ کشتی خود.

والنیوس ویلهلمسن شرکت کشتیرانی DeepSea را راه اندازی کرد نرم افزار مسیریابی عملکردوالنیوس ویلهلمسن، یکی از آینده‌نگرترین شرکت‌ها در صنعت کشتیرانی دریایی، اهداف بلندپروازانه‌ای را برای کاهش انتشار گازهای گلخانه‌ای تا 27.5 درصد تعیین کرده است. تا سال 2030. این کار با DeepSea گام مهمی برای ملاقات با آنها است.

گیر فاگرهایم، معاون عملیات دریایی در والنیوس ویلهلمسن، می گوید:

هیچ انسانی، مهم نیست که چند سال تجربه داشته باشد، نمی تواند با این دستورالعمل های قایقرانی خودکار رقابت کند. آلایندگی را کاهش می دهد، مصرف سوخت را کاهش می دهد و ایمنی را در حین کار افزایش می دهد. این یک برد برد در همه جنبه های قایقرانی است.»

این تصمیم مهم، اولین تصمیم در نوع خود در سطح جهان، به سرعت اتخاذ نشد - اما پس از 18 ماه آزمایش گام به گام دقیق انجام شد.

اعدادی که در نهایت از این دوره آزمایشی جامع به دست آمد قابل توجه است:

بهبود 69% در بازده کشتی و بیش از 170000 تن کاهش انتشار گازهای گلخانه ای در ناوگان را پیش بینی کرد.

با این حال، به همان اندازه مهم است که باید روی آن تمرکز کرد، آموخته های کلیدی است که از دوره 18 ماهه همکاری شدید که منجر به این مشارکت شد، پدیدار شد.

در 13 اکتبر، Wallenius Wilhelmsen و DeepSea یک وبینار مجازی در مورد بحث آنلاین این دوره اعتبار سنجی انجام دادند و با هم در مورد آموخته های کلیدی خود برای کربن زدایی با بهینه سازی سفر کشتی بحث کردند.بهینه سازی سفر برای کربن زدایی – وبینار آنلاین).

ابتکار 10% - کاهش انتشار CO2 تا 10%، با ناوگان پیشرو در صنعت حمل و نقل

ابتکار 10% چیست؟ حرکتی برای کاهش هزینه های انرژی کشتی های دریایی به میزان 10%، این رویکرد اثبات شده، مقرون به صرفه است و می تواند در عرض 12 ماه به دست آید. ابتکار 10% تعهدی از سوی DeepSea و اعضای آن (EUROSEAS Ltd، EuroDRY Ltd، ETF Partners، Nabtesco) این ابتکار است که به طور مشترک برای انجام کاری واقعی، قابل اندازه‌گیری و تأثیرگذار – با مزایای ملموس برای همه کار کنند.

مقالات مرتبط با استفاده از هوش مصنوعی در صنعت کشتیرانی دریایی

غول حمل و نقل باری والنیوس ویلهلمسن در حال آزمایش راه حل های بهینه سازی سفر با هوش مصنوعی هوش مصنوعی است: "ناگهان ما 10000 نقطه داده در پایگاه داده خود داشتیم و باید آن را درک کنیم." (16 سپتامبر 2022)

آقای فاگرهایم از شرکت کشتیرانی Wallenius Wilhelmsen (کشتی های باری) توضیح می دهد که وقتی صحبت بهینه سازی سفر می شود - انتخاب بهترین مسیر و سرعت برای سفر - کاپیتان کشتی ها ابزار لازم برای تصمیم گیری آگاهانه را ندارند. به همین دلیل است که در شروع سفر سخت و سریع پیش می روند، زیرا نمی توانند شرایط بعدی را پیش بینی کنند. اینجاست که پلتفرم‌های بهینه‌سازی سفر با هوش مصنوعی وارد عمل می‌شوند.

بر اساس گزارش اخیر منتشر شده توسط Lloyd's Register با همکاری Thetius، صنعت دریایی در سال 2022 $931 میلیون برای راه حل های هوش مصنوعی (AI) هزینه خواهد کرد.

پذیرش راه‌حل‌های هوش مصنوعی در صنعت دریایی در مرحله نوپایی است، با این حال، هوش مصنوعی پتانسیل بسیار زیادی برای باز کردن ارزش در بهینه‌سازی کارایی ناوگان دارد. فناوری هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی سفر عمدتاً بر کاهش مصرف سوخت کشتی‌ها متمرکز شده است که منجر به کاهش انتشار CO2 و هزینه‌های جاری می‌شود. خدمات عملکرد دریایی Lloyd's Register تجربه گسترده ای در استفاده از هوش مصنوعی برای بهینه سازی کشتی و کمک به بهبود عملکرد کشتی در نهایت ایجاد کرده است. تجزیه و تحلیل داده های سنتی و قدیمی فقط به 10% از داده های کشتی نگاه می کند، در حالی که مدل های AI اکنون می توانند نزدیک به 100% از داده های کشتی را بررسی کنند و این داده ها را فوراً پردازش کنند تا بینش بسیار دقیقی از عملکرد کشتی در مورد مصرف سوخت، سرعت، تریم، رسوب بدنه و قدرت ایجاد کنند. مصرف،» (اندی مک‌کران، مدیر خدمات عملکرد دریایی، ثبت نام Lloyd's). پیش‌بینی می‌شود هزینه راه‌حل‌های هوش مصنوعی هوش مصنوعی در صنعت کشتیرانی دریایی در پنج سال آینده بیش از دو برابر شود و تا سال 2027 به $2,7 میلیارد برسد که نرخ رشد ترکیبی سالانه 23% است.

یادگیری ماشینی: مرز دریایی بعدی؟

همانطور که در دسترس بودن داده ها برای محاسبات با کارایی بالا در کنار پذیرش اتوماسیون در حال افزایش است، Wärtsilä Voyage معتقد است که هوش مصنوعی و یادگیری ماشین فناوری هایی هستند که باید به آنها توجه داشت.

چهار روشی که در آن صنعت دریایی برای مدیریت عملکرد بر روی هوش مصنوعی سرمایه گذاری می کند

هوش مصنوعی، IOT، هوش تجاری، تجزیه و تحلیل داده ها در حال تغییر نحوه عملکرد حمل و نقل و همچنین کاهش هزینه ها و کاهش خطر برای جان انسان ها هستند. شرکت‌های کشتیرانی پیشرو از فناوری‌هایی با کمک هوش مصنوعی استفاده کرده‌اند تا بینش بیشتری در مورد عملکرد کشتی‌های خود به دست آورند، در حالی که هم شرکت‌های تاسیس‌شده و هم شرکت‌های نوپا در حال یافتن راه‌های جدیدی برای عبور از مرزهای هوش مصنوعی هستند.

هوش مصنوعی و عصر کشتیرانی خودمختار

جهان از طریق تجارت جهانی بر اساس صنعت حمل و نقل به هم پیوسته است. و با افزایش پیش بینی شده نزدیک به یک سوم تجارت دریایی تا سال 2030 و با افزایش مسافت پیموده شده تا 74000 میلیارد تن در دوره پیش بینی شده، به رشد خود ادامه خواهد داد.

به عبارت دیگر، اقیانوس افزایش قابل توجهی در ترافیک را تجربه خواهد کرد، فشار بسیار بالاتر خواهد رفت و خطر حوادث دریایی و حوادث در دریا ادامه خواهد داشت. تخمین زده می شود که تقریباً 90% تلفات دریایی و حوادث ناشی از اشتباهات انسانی، بیش از 1.4 میلیارد یورو برای خسارت بیمه مسئولیت دریایی هزینه داشته باشد.

این در واقع کسب‌وکارها را ترغیب کرده است که روی اتوماسیون مبتنی بر فناوری‌های تحول‌آفرین هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشینی سرمایه‌گذاری کنند، به عنوان راه‌حل نهایی برای بهبود بهره‌وری، کارایی و ایمنی با حذف خطاهای انسانی.

آمار نشان داده است که هوش مصنوعی توانایی افزایش عملکرد صنعت حمل و نقل و لجستیک را تقریباً 90% دارد و به طور بالقوه درآمد سالانه صنعت را تا 0.45 تریلیون یورو افزایش می دهد.

کشتیرانی خودران آینده صنعت دریایی است. همانطور که تلفن هوشمند مخرب است، کشتی هوشمند چشم انداز طراحی و عملیات کشتی را متحول خواهد کرد.

میکائیل مکینن، رئیس، نیروی دریایی در شرکت رولز رویس.

ابزارهای هوش مصنوعی بهینه سازی سفر مبتنی بر هوش مصنوعی تغییر مرحله را برای بخش ناوبری کشتیرانی دریایی پیشنهاد می کنند

بخش کشتیرانی دریایی سخت کار می کند تا راه هایی برای کاهش انتشار سوخت کربن مطابق با برنامه اولیه بیابد. استراتژی IMO GHG و دستور کار دریایی 2050 با تمرکز شدید بر استقلال و سوخت های آینده. اما از آنجایی که فشارها همچنان در حال افزایش است COP26 راه حل هایی که پتانسیل کاهش در ناوگان کشتی های موجود را باز می کند ضروری است.

مقدمه ای کوتاه بر هوش مصنوعی (هوش مصنوعی) و کاربردهای آن در صنعت دریایی

در طول انجمن SMART4SEA آتن در سال 2023، آقای Themistoklis Sardis، (مدیر فناوری اطلاعات در Costamare Shipping Company SA) توضیح داد که چندین برنامه هوش مصنوعی در صنعت حمل و نقل وجود دارد، از جمله اتوماسیون حمل و نقل و مدیریت محموله، بهینه سازی مسیرها و تدارکات، و نگهداری پیش بینی شده کشتی ها و سایر تجهیزات

هوش مصنوعی چگونه صنعت دریایی را تغییر می دهد؟ چگونه از هوش مصنوعی استفاده می شود و صنعت کشتیرانی در آن سود می برد!

در حالی که بسیاری از صنایع از هوش مصنوعی برای ساده کردن عملیات و دریافت بینش ارزشمند بهره می برند و از آن استفاده می کنند، هر کدام کاربردهای منحصر به فردی دارند. درک اینکه چگونه صنعت دریایی در حال تطبیق هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی است، می تواند شما را برای کار روی آب در کنار این تجهیزات بهتر آماده کند.

راهنمای خریداران رایگان – شرکت های پیشرو هوش مصنوعی (AI) برای صنعت حمل و نقل

یک سند رایگان (راهنمای خریداران) که شامل اطلاعات دقیق در مورد تولیدکنندگان و تامین کنندگان راه حل های هوش مصنوعی حمل و نقل و محصولات بهینه سازی و برنامه ریزی مسیریابی کشتی آنها به همراه جزئیات تماس برای اطلاع از تصمیم خرید شما (دانلود یک نسخه رایگان) است.

حمل و نقل 4.0: آینده صنعت دریایی

بخار. برق. اینترنت. این سه انقلاب صنعتی، همه چیز را در مورد نحوه کار جهان تغییر دادند. امروز، ما در میانه چهارمین انقلاب صنعتی هستیم: هوش مصنوعی (AI). برخلاف تصور رایج که حمل و نقل در یک مدل سنتی و "قدیمی" عمل می کند، گام های جدید به عنوان بخشی از این انقلاب صنعتی مبتنی بر اتوماسیون، الگوهای جدیدی از نوآوری و تغییر را ایجاد کرده است. این Shipping 4.0 است.

منابع در مورد موضوع: هوش مصنوعی

هوش مصنوعی (AI) چیست؟ هوش مصنوعی از رایانه ها و ماشین ها برای تقلید از توانایی های حل مسئله و تصمیم گیری ذهن انسان استفاده می کند.. (IBM)

هوش مصنوعی بر خلاف هوش انسان یا حیوانات، هوش ماشین‌ها یا نرم‌افزارها است. (هوش مصنوعی – ویکی پدیا)

هوش مصنوعی، توانایی یک کامپیوتر یا ربات کنترل شده توسط کامپیوتر برای انجام وظایفی که معمولاً با موجودات هوشمند مرتبط است. (هوش مصنوعی (AI): تعریف، مثال، انواع – بریتانیکا)

هوش مصنوعی (AI) چیست؟

هوش مصنوعی شبیه سازی فرآیندهای هوش انسانی توسط ماشین ها به ویژه سیستم های کامپیوتری است. کاربردهای خاص هوش مصنوعی شامل سیستم های خبره، پردازش زبان طبیعی، تشخیص گفتار و بینایی ماشین است.

هوش مصنوعی چگونه کار می کند؟

از آنجایی که هیاهو در مورد هوش مصنوعی سرعت گرفته است، فروشندگان در تلاش برای تبلیغ نحوه استفاده محصولات و خدمات خود از آن هستند. اغلب، آنچه آنها به عنوان AI از آن یاد می کنند، به سادگی جزئی از فناوری است، مانند یادگیری ماشین. هوش مصنوعی به پایه ای از سخت افزار و نرم افزار تخصصی برای نوشتن و آموزش الگوریتم های یادگیری ماشین نیاز دارد. هیچ زبان برنامه نویسی به تنهایی مترادف با هوش مصنوعی نیست، اما پایتون، R، جاوا، سی پلاس پلاس و جولیا دارای ویژگی های محبوب توسعه دهندگان هوش مصنوعی هستند. (هوش مصنوعی چیست و هوش مصنوعی چگونه کار می کند - TechTarget)

تفاوت بین هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

هوش مصنوعی, فراگیری ماشین و یادگیری عمیق اصطلاحات رایج در فناوری اطلاعات سازمانی هستند و گاهی اوقات به جای یکدیگر استفاده می شوند، به ویژه توسط شرکت ها در مواد بازاریابی خود. اما تمایزاتی وجود دارد (بیشتر در: هوش مصنوعی در مقابل یادگیری ماشینی در مقابل یادگیری عمیق: تفاوت های کلیدی (techtarget.com)

4 نوع هوش مصنوعی چیست؟

برخی از این نوع هوش مصنوعی در حال حاضر حتی از نظر علمی امکان پذیر نیستند. با توجه به سیستم فعلی طبقه بندی، وجود دارد چهار اولیه انواع هوش مصنوعی: حافظه واکنشی، محدود، نظریه ذهن و خودآگاهی. (منبع: آشنایی با 4 نوع هوش مصنوعی – bernardmarr.com )

هوش مصنوعی چیست؟ همه چیز در مورد هوش مصنوعی، فن آوری های جذاب و در حال توسعه سریع هوش مصنوعی – ZDnet.com

هوش مصنوعی چیست؟ با هوش مصنوعی آشنا شوید - یک مقاله بسیار جامع در مورد هوش مصنوعی، توسط Oracle.com

مزایا و معایب استفاده از هوش مصنوعی

هوش مصنوعی (AI) چیست؟ (طبق خود یک برنامه هوش مصنوعی 🙂… ChatGPT)

هوش مصنوعی (AI) به شبیه سازی هوش انسانی در ماشین هایی اشاره دارد که قادر به انجام وظایفی هستند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند. این وظایف شامل مواردی مانند یادگیری، استدلال، حل مسئله، ادراک، درک زبان و حتی تصمیم گیری است.

سیستم‌های هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده‌ها، تشخیص الگوها و تصمیم‌گیری یا پیش‌بینی آگاهانه بر اساس آن داده‌ها طراحی شده‌اند. آنها را می توان برای بهبود عملکرد خود در طول زمان از طریق فرآیندهای یادگیری تکراری آموزش داد. فناوری های هوش مصنوعی به طور کلی به دو دسته تقسیم می شوند: هوش مصنوعی باریک یا ضعیف و هوش مصنوعی عمومی یا قوی.

هوش مصنوعی باریک یا ضعیف: این نوع هوش مصنوعی برای یک کار خاص یا طیف محدودی از وظایف طراحی و آموزش داده شده است. در انجام آن وظایف برتری دارد و اغلب از توانایی های انسانی پیشی می گیرد، اما توانایی درک یا انجام وظایف خارج از محدوده از پیش تعریف شده خود را ندارد. نمونه‌هایی از هوش مصنوعی باریک شامل دستیارهای صوتی مانند سیری یا الکسا، سیستم‌های تشخیص تصویر و الگوریتم‌های توصیه‌ای است که توسط سرویس‌های پخش استفاده می‌شود.

هوش مصنوعی عمومی یا قوی: هوش مصنوعی عمومی به سطحی از هوش مصنوعی اطلاق می شود که توانایی درک، یادگیری و به کارگیری دانش را در طیف گسترده ای از وظایف، بسیار شبیه به یک انسان دارد. دارای توانایی های شناختی انسان مانند است و به طور بالقوه می تواند هر وظیفه فکری را که یک انسان می تواند انجام دهد. هوش مصنوعی عمومی تا حد زیادی در این مرحله نظری باقی مانده است و به دست نیامده است.

سیستم های هوش مصنوعی را می توان بیشتر به یادگیری ماشین و یادگیری عمیق دسته بندی کرد:

فراگیری ماشین: این زیر مجموعه ای از هوش مصنوعی است که شامل الگوریتم های آموزشی برای یادگیری الگوها از داده ها و پیش بینی یا تصمیم گیری بر اساس آن داده است. انواع یادگیری ماشینی شامل یادگیری تحت نظارت (آموزش با داده های برچسب دار)، یادگیری بدون نظارت (یافتن الگوها در داده های بدون برچسب) و یادگیری تقویتی (یادگیری از طریق آزمون و خطا) است.

یادگیری عمیق: این زیر مجموعه ای از یادگیری ماشینی است که از شبکه های عصبی مصنوعی برای مدل سازی و پردازش الگوها و روابط پیچیده در داده ها استفاده می کند. یادگیری عمیق به ویژه در کارهایی مانند تشخیص تصویر و گفتار موفق بوده است.

هوش مصنوعی طیف گسترده ای از کاربردها را در صنایع مختلف از جمله مراقبت های بهداشتی، مالی، حمل و نقل، سرگرمی و غیره دارد. به سرعت به پیشرفت خود ادامه می دهد و این پتانسیل را دارد که انقلابی در نحوه زندگی و کار ما ایجاد کند، اگرچه ملاحظات اخلاقی و چالش های بالقوه نیز باید با پیشرفت فناوری هوش مصنوعی به دقت مورد توجه قرار گیرند.