Tuoda huippuluokan AI (Artificial Intelligence) merenkulkualalle

DEEPSEA: uuden sukupolven matkan optimointi tekoälyn (AI) avulla

Käytä tekoälyn (AI) suorituskykyreititystä nopeuttaaksesi välittömästi kalustosi hiilidioksidipäästöjen vähentämistä ja alentaaksesi polttoainekustannuksia. Suorituskyvyn reitityksellä on merkittävä, mitattavissa oleva vaikutus kalustosi polttoaineenkulutukseen ja CII:hen tänään, ja tulokset ovat suuria ensimmäisestä päivästä lähtien.

"Syvänmeren alusmatkan optimointi AI Ratkaisu vähentää päästöjä, vähentää polttoaineen kulutusta ja lisää turvallisuutta käytön aikana. Se on win-win kaikilla purjehduksen osa-alueilla"

Geir Fagerheim (SVP Marine Operations) Wallenius Wilhelmsen

Aluksen matkan optimointi hiilidioksidipäästöjen vähentämiseksi – AI-ratkaisu:

Syvänmeren hyödyntää uusinta tekoälyteknologiaa tehostaakseen laivoja. Teknologian ja merenkulun asiantuntijat yhdistävä DeepSea keskittyy tehokkuuden lisääminen ja laivojen polttoaineenkulutuksen vähentäminen teknisten ja toiminnallisten näkemysten yhdistelmällä, joka perustuu yksityiskohtaisiin tekoälyn luomiin suorituskykymalleihin. Esitysalusten reititys 2000-luvulle.

Teemme yhteistyötä eteenpäin katsovien varustamoiden kanssa tehdäksemme merenkulkualasta kevyemmän, vihreämmän ja paremmat yhteydet.

Tekoäly (AI) -ratkaisut merenkulkuun

DeepSea tekee yhteistyötä tulevaisuuteen suuntautuneiden merenkulkuyhtiöiden kanssa tehdäkseen merenkulkualasta kevyemmän, vihreämmän ja paremman yhteyden. Perustettiin vuonna 2017 tuomaan parhaan tekoälyn (AI) merenkulkualalle ja sen merenkulun tärkeimmälle osalle. AI-tiimi, jota käyttää alan edistynein tekoälytiimi. Aktiivisen tutkimuksen kulttuurin ansiosta hän osallistuu akateemisiin kirjoituksiin konferensseihin maailmanlaajuisesti, johtaa kansainvälisiä tekoälyaloitteita ja tuo kaikki nämä edistysaskeleet tehokkuutta lisääviin tuotteisiinsa.

”Tekoäly on hiilidioksidipäästöjen vähentämisen salainen ase – 'hopealuoti', joka voi tehdä dramaattisen parannuksen jokaiselle laivastolle. CII, kannattavuus, omaisuuden arvo – se auttaa asiakkaitamme parantamaan keskeisiä mittareitaan kautta linjan.

Konstantinos Kyriakopoulos, DeepSean toimitusjohtaja

DeepSea – AI merenkulkualalle

Tarjotakseen jatkuvasti tekoälyn ohjaamaa optimoitua alusmatkaa DeepSea ottaa tietoja aluksestasi ja (AI) luo pilveen tarkan alusmallin, joka päivitetään reaaliajassa vastaamaan tarkasti aluksen tilaa ja auttaa sinua ajamaan tehokkaampia aluksia. ja tehokkaampia matkoja, jokaiselle alukselle räätälöityjä matkoja.

DEEPSEA Pythia – Suorituskykyinen alusreititys 2000-luvulle
Maailman ensimmäinen sääreititysalusta, joka on räätälöity aluksesi tarkan suorituskyvyn mukaan kaikissa sääolosuhteissa. Tehokkaat tekoälymallit ymmärtävät tarkalleen, kuinka aluksesi toimii kaikissa sää- ja likaisissa olosuhteissa.

DeepSean alusta on nyt käytössä yli 20 aluslaivastossa ja tarjoaa tarkasti yksilöllisiä nopeus- ja alusreittisuosituksia jokaiselle alukselle perustuen syvään oppimismalleihin, jotka on koulutettu ennustamaan kunkin aluksen energiankulutusta kaikissa mahdollisissa olosuhteissa.

”Ei kukaan ihminen voi kilpailla näiden automaattisten ohjeiden kanssa, olipa heillä kuinka monen vuoden kokemus. Ne vähentävät päästöjä, vähentävät polttoaineen kulutusta ja lisäävät käyttöturvallisuutta.

"Se on win-win kaikilla toimituksen osa-alueilla."

Geir Fagerheim, Wallenius Wilhelmsen Shipping Companyn meritoimintojen johtaja

Wallenius Wilhelmsen, joka tunnetaan johtavana merenkulkualan uuden teknologian ja käytäntöjen käyttöönotossa, on ensimmäinen maailmanlaajuinen varustamo, joka ottaa käyttöön täysin tekoälyyn perustuvan lähestymistavan laivojen matkojen optimointiin koko yli 120 ro-ro-laivastossaan. .

Wallenius Wilhelmsen, maailman suurin autonkuljetusyritys, suoritti tiukan 18 kuukauden mittaisen DeepSean ohjelmiston kokeilun päästäkseen tähän sopimukseen. "Tämä on vedenjakaja tekoälyn mielekkäälle ja todistetulle käyttöönotolle merenkulussa", sanoi DeepSean presidentti Roberto Cuestas (DeepSea). "Markkinoilla on nyt monia ratkaisuja, jotka väittävät säästävänsä polttoainetta, vähentävänsä päästöjä ja ympäristömääräykset – ja useimmat niistä ovat vain puhetta. Varustamoiden on vaikea erottaa, mikä on todellista ja mikä on pelkkää markkinointia. Tämä kumppanuus on toinen hyväksyntäleima teknologiallemme ja lähestymistapamme yhdeltä alan edistyneimmistä yrityksistä." 18 kuukauden kokeilu tuotti täysin validoidun 7%:n suorituskyvyn parannuksen Wallenius Wilhelmsenin laivaston osajoukossa, ja kun projekti on saatu päätökseen koko laivaston osalta, tämän luvun odotetaan nousevan 10%:hen. Tämä vastaa yli 75 000 tonnia polttoaineen säästöä ja 240 000 tonnia hiilidioksidia (C02) ilman päästöjä – ja se auttaa merkittävästi aluksia täyttämään alan uudet päästömääräykset. Wallenius Wilhelmsen on asettanut kunnianhimoiset tavoitteet vähentää päästöjä 27,51 TP3T:lla vuoteen 2030 mennessä. ”Puolet tästä vähennyksestä tulisi saada olemassa olevista aluksista. Työskentelemme ahkerasti löytääksemme ympäristöystävällisiä ratkaisuja olemassa olevaan kalustoimme. Tavoitteemme on ottaa käyttöön tämä innovatiivinen matkan optimointiratkaisu, joka lisää alusten tehokkuutta koko laivastomme alueella”, sanoi Geir Fagerheim, Wallenius Wilhelmsenin merenkulun johtaja.

– – –

Kuinka merenkulkuala voi vähentää hiilidioksidipäästöjä

Kreikkalaisen DeepSea AI:n asiakkaat, joihin kuuluu laivayhtiöitä Singaporesta, Norjasta, Japanista jne., voivat säästää DeepSean teknologian avulla 8%-12% polttoainetta ja pienentää ympäristöjalanjälkeään. Tien autonomisten alusten kehittämiseen, joissa niiden reittiä "määrittelee" ei laivan kapteeni vaan algoritmi, avaa Konstantinos Kyriakopoulosin ja Roberto Koustan perustaman DeepSea Technologiesin osto japanilaiselle monikansalliselle Nabtescolle. Tokion pörssi.

”Teknologia, jota olemme kehittäneet niin monta vuotta, oli menossa tähän suuntaan. Nyt meillä on oikea kumppani, jonka avulla voimme toteuttaa tämän tavoitteen, koska meillä ei ollut laitteistojärjestelmää. Yhdistelemällä teknologioitamme voimme myös muuntaa olemassa olevia aluksia autonomisiksi laivoiksi sekä asentaa järjestelmämme uusiin aluksiin”, Kyriakopoulos kertoo Nabtescon DeepSean oston tavoitteesta. DeepSea on kehittänyt tekoälyalustan, joka kerää – reaaliajassa – tietoja kaupallisten alusten (säiliöalukset, kontit) suorituskyvystä navigoinnin aikana ja luo malleja niiden suorituskyvyn optimoimiseksi (polttoaineen säästö, hiilidioksidipäästöjen vähentäminen) sääolosuhteet, kunkin aluksen ominaisuudet jne.

Sen tekniikkaa käytetään yli 300 laivalla. "Tämän tekoälymallin avulla autamme kapteenia pääsemään määränpäähänsä mahdollisimman vähällä ympäristön saastumisella ja parhaalla mahdollisella suorituskyvyllä", Koustas selittää. Tässä DeepSean ja Nabtescon järjestelmät "sulautuvat" yhteen, jolloin pystytään automatisoimaan DeepSean alukselle antamat "komennot" (esim. aluksen optimaalinen nopeus sääolosuhteiden perusteella). "Aluksen autonomia perustuu sen jokaisen liikkeen parhaaseen mahdolliseen hallintaan polttoaineen säästämiseksi", sanoo Kyriakopoulos.

Yhtiön mukaan sen asiakkaat, joihin lukeutuvat singaporelaiset, norjalaiset, japanilaiset jne. laivayhtiöt, voivat säästää DeepSean teknologialla. 8%-12% polttoaineessa ja pienentää ympäristöjalanjälkeään. Jälkimmäistä pidetään ratkaisevan tärkeänä, sillä merenkulun hiiliveron käyttöönotosta keskustellaan Euroopan unionin painostaessa merenkulkualaa.

DeepSean 90 hengen tiimin – 80%:t sijaitsevat Kreikassa – odotetaan kasvavan 110:een seuraavalla kaudella, kun taas Ateena on muuttumassa japanilaisen yrityksen toiminnan tekoälykeskukseksi. Nämä eivät rajoitu merenkulkualaan, vaan ne ulottuvat rautatieautomaatioon, lentoliikenteeseen, tuuliturbiineihin jne. "Nabtescon investoinneilla Kreikassa kehitetään teknologioita, joita kutsumme teolliseksi tekoälyksi" (teollinen tekoäly), sanoo Kyriakopoulos. . "Meillä on pitkän aikavälin toimintasuunnitelma toteuttaaksemme haluamamme autonomian ja tekoälyn alalla."

Wallenius Wilhelmsen siirtyy täysin tekoälypohjaiseen matkasuunnitteluun DeepSean kanssa

Todellinen vaikutus päästöihin – tekoälyratkaisut merenkulkuun

(7. syyskuuta 2022) Wallenius Wilhelmsenistä tuli ensimmäinen maailmanlaajuinen varustamo, joka otti käyttöön täysin tekoälyyn perustuvan lähestymistavan matkan optimointiin koko sen yli 120 aluksen laivastossa.

Wallenius Wilhelmsen laivayhtiö otti DeepSean käyttöön Suorituskyvyn reititysohjelmisto, joka tarjoaa aluskohtaisia reitti- ja nopeussuunnitelmia vuosien 2022 ja 2023 viimeisellä neljänneksellä. Yksi merenkulun alan edistyksellisimmistä yrityksistä Wallenius Wilhelmsen on asettanut kunnianhimoiset tavoitteet vähentää päästöjä 27,5 prosenttia. 2030 mennessä. Tämä työ DeepSean kanssa on tärkeä askel kohti niiden saavuttamista.

Geir Fagerheim, Wallenius Wilhelmsenin merioperaatioiden johtaja, sanoo:

”Ei kukaan ihminen, olipa heillä kuinka monen vuoden kokemus, ei voi kilpailla näiden automaattisten purjehdusohjeiden kanssa. Se vähentää päästöjä, vähentää polttoaineen kulutusta ja lisää turvallisuutta käytön aikana. Se on win-win kaikilla purjehduksen osa-alueilla.

Tämä maamerkkipäätös, ensimmäinen laatuaan maailmanlaajuisesti, ei tehty nopeasti – vaan seurasi 18 kuukautta tiukkaa vaiheittaista testausta.

Numerot, jotka lopulta tulivat tästä kattavasta kokeilujaksosta, ovat merkittäviä:

Alusten tehokkuuden parannus 6,91 TP3T ja yli 170 000 tonnia ennakoivat päästöjen vähenemistä koko laivastossa.

Yhtä tärkeitä ovat kuitenkin ne keskeiset oppimiset, jotka syntyivät 18 kuukauden intensiivisen yhteistyön aikana, joka johti tähän kumppanuuteen.

13. lokakuuta Wallenius Wilhelmsen ja DeepSea järjestivät virtuaalisen webinaarin, jossa keskusteltiin verkossa tästä validointijaksosta ja keskustelivat yhdessä tärkeimmistä oppimistaan hiilidioksidin vähentämisestä alusten matkan optimoinnin avulla (Voyage Optimization for Decarbonisation – online-webinaari).

10%-ALOITE – CΟ2-päästöjen vähentäminen 10%:lla merenkulkualan johtavien laivastojen avulla

Mikä on 10%-aloite? Liike vähentää merialusten energiakustannuksia 10%:lla, lähestymistapa on todistettu, kustannustehokas ja se voidaan saavuttaa 12 kuukaudessa. 10%-aloite on DeepSean ja aloitteen jäsenten (EUROSEAS Ltd, EuroDRY Ltd, ETF Partners, Nabtesco) sitoumus tehdä yhteistyötä tehdäkseen jotain todellista, mitattavaa ja vaikuttavaa – konkreettisia etuja kaikille.

Artikkeleita, jotka liittyvät tekoälyn käyttöön merenkulkualalla

Wallenius Wilhelmsen Cargo Shipping -jätti testaa Artificial Intelligence AI -matkanoptimointiratkaisuja: "Yhtäkkiä tietokannassamme oli 10 000 datapistettä, ja meidän oli ymmärrettävä se." (16. syyskuuta 2022)

Mitä tulee matkan optimointiin – matkalle parhaan kurssin ja nopeuden valitsemiseen – laivojen kapteenilla ei ole työkaluja tehdä tietoisia päätöksiä, selittää Fagerheim varustamo Wallenius Wilhelmsenistä (rahtialukset). Tästä syystä he kulkevat kovaa ja nopeasti matkan alussa, koska he eivät voi ennustaa myöhempiä olosuhteita. Tässä AI-käyttöiset matkanoptimointialustat tulevat käyttöön.

Merenkulkualan ennustetaan käyttävän $931 miljoonaa tekoälyn (AI) ratkaisuihin vuonna 2022 Lloyd's Registerin yhteistyössä Thetiuksen kanssa julkaiseman tuoreen raportin mukaan.

Tekoälyratkaisujen käyttöönotto merenkulkualalla on vasta syntyvaiheessa, mutta tekoälyllä on valtavasti potentiaalia avata arvoa laivaston tehokkuuden optimoinnissa. Tekoälyteknologia matkan optimointiin keskittyy ensisijaisesti aluksen polttoaineen kulutuksen vähentämiseen, mikä vähentää CO2-päästöjä ja käyttökustannuksia. Lloyd's Registerin Maritime Performance Services on kehittänyt laajan kokemuksen tekoälyn käytöstä alusten optimointiin ja viime kädessä aluksen suorituskyvyn parantamiseen. Perinteinen ja vanha data-analytiikka tarkastelee vain 10% alustiedoista, kun taas tekoälymallit voivat nyt tarkastella lähes 100% alusdataa ja käsitellä nämä tiedot välittömästi luodakseen erittäin tarkkoja tietoja aluksen suorituskyvystä polttoaineenkulutuksesta, nopeudesta, trimmista, rungon likaantumisesta ja tehosta. kulutus”, (Andy McKeran, Maritime Performance Services -johtaja, Lloyd's Register). Merenkulun tekoälyratkaisuihin käytettyjen menojen odotetaan yli kaksinkertaistuvan seuraavien viiden vuoden aikana $2,7 miljardiin vuoteen 2027 mennessä, mikä tarkoittaa 23%:n vuotuista kasvua.

Koneoppiminen: seuraava merenkulun raja?

Kun korkean suorituskyvyn laskennan datan saatavuus lisääntyy automaation käyttöönoton myötä, Wärtsilä Voyage uskoo, että tekoäly ja koneoppiminen ovat teknologioita, joita kannattaa pitää silmällä.

Neljä tapaa, joilla meriteollisuus investoi tekoälyyn suorituskyvyn hallinnassa

Tekoäly, IOT, Business Intelligence, Data Analytics muuttavat toimitustapoja ja myös vähentävät kustannuksia ja vähentävät ihmishenkien riskiä. Johtavat laivayhtiöt ovat ottaneet käyttöön tekoälyavusteisia teknologioita saadakseen paremman käsityksen alusten suorituskyvystä, kun taas sekä vakiintuneet yritykset että aloittelevat yritykset etsivät uusia tapoja rikkoa tekoälyn rajoja.

Tekoäly ja autonomisen merenkulun aikakausi

Maailma on yhteydessä toisiinsa globaalin kaupan kautta kuljetusteollisuuden pohjalta. Ja se jatkaa kasvuaan, sillä meriliikenteen ennustetaan kasvavan lähes kolmanneksella vuoteen 2030 mennessä ja tonnikilometreissä jopa 74 000 miljardiin ennustejaksolla.

Toisin sanoen valtameren liikenne lisääntyy huomattavasti, paine kohoaa paljon ja merionnettomuuksien ja merellä tapahtuvien vaaratilanteiden riski säilyy. On arvioitu, että noin 90% merionnettomuuksia ja inhimillisistä virheistä johtuvia vaaratilanteita aiheuttavat yli 1,4 miljardia euroa merivastuuvakuutuskorvauksia.

Tämä on itse asiassa rohkaissut yrityksiä investoimaan automaatioon, joka perustuu tekoälyn (AI) ja koneoppimisen muuntamiseen, mikä on lopullinen ratkaisu tuottavuuden, tehokkuuden ja turvallisuuden parantamiseen eliminoimalla inhimilliset virheet.

Tilastot ovat osoittaneet, että tekoälyllä on kyky parantaa kuljetus- ja logistiikkateollisuuden suorituskykyä lähes 90%:llä, mikä saattaa kasvattaa alan vuosituloja jopa 0,45 biljoonaan euroon.

”Autonominen merenkulku on merenkulkualan tulevaisuus. Älykäs laiva mullistaa laivan suunnittelun ja toiminnan maiseman yhtä häiritsevästi kuin älypuhelin.

Mikael Mäkinen, toimitusjohtaja, Rolls-Royce Oyj

Tekoälyn ohjaama matkan optimointi tekoälytyökalut tarjoavat vaihemuutosta merenkulun navigointisektorille

Meriliikennesektori on työskennellyt kovasti löytääkseen tapoja vähentää hiilipolttoainepäästöjä Initialin mukaisesti IMO:n kasvihuonekaasustrategia ja Maritime 2050 -agenda keskittyen voimakkaasti autonomiaan ja tulevaisuuden polttoaineisiin. Mutta kun paine jatkaa kasvuaan sen jälkeen COP26 Ratkaisut, jotka vapauttavat nykyisten alusten vähentämismahdollisuudet, ovat välttämättömiä.

Lyhyt johdatus tekoälyyn (Artificial Intelligence) ja sen sovelluksiin merenkulkualalla

Vuoden 2023 SMART4SEA Athens -foorumin aikana Themistoklis Sardis (Costamare Shipping Company SA:n IT-päällikkö) selitti, että merenkulkualalla on useita tekoälysovelluksia, mukaan lukien lastinkäsittelyn ja -hallinnan automatisointi, reittien ja logistiikan optimointi sekä ennakoiva ylläpito. laivoja ja muita laitteita.

Miten tekoäly muuttaa meriteollisuutta? Miten tekoälyä käytetään ja kuinka se hyödyttää merenkulkualaa!

Vaikka monet teollisuudenalat hyötyvät tekoälystä ja käyttävät niitä toimintojen virtaviivaistamiseen ja arvokkaiden oivallusten saamiseen, jokaisella on ainutlaatuisia sovelluksia. Ymmärtäminen, kuinka merenkulkuala mukauttaa tekoälyä ja koneoppimista, voi valmistautua paremmin työskentelemään vedessä näiden laitteiden rinnalla

Ilmainen ostajaopas – Johtavat tekoälyyritykset merenkulkualalle

Ilmainen asiakirja (ostajien opas), joka sisältää yksityiskohtaisia tietoja Shipping AI -ratkaisujen valmistajista ja toimittajista ja heidän aluksen reitityksen optimointi- ja suunnittelutuotteista sekä yhteystiedot ostopäätöksesi vahvistamiseksi (lataa ilmainen kopio).

Toimitus 4.0 : Meriteollisuuden tulevaisuus

Steam. Sähkö. Internet. Nämä kolme teollista vallankumousta muuttivat kaiken maailman toiminnassa. Tänään olemme keskellä neljättä teollista vallankumousta: tekoälyä (AI). Vastoin yleistä uskoa, että merenkulku toimii perinteisen, "vanhanaikaisen" mallin mukaan, uudet askeleet osana tätä automaatiovetoista teollista vallankumousta ovat luoneet uusia innovaatio- ja muutosmalleja. Tämä on toimitus 4.0.

Aiheeseen liittyvät LÄHTEET: Tekoäly

Mikä on tekoäly (AI)? Tekoäly hyödyntää tietokoneita ja koneita jäljittelemään ihmismielen ongelmanratkaisu- ja päätöksentekokykyä. (IBM)

Tekoäly on koneiden tai ohjelmistojen älykkyyttä, toisin kuin ihmisten tai eläinten älykkyys. (Tekoäly – Wikipedia)

Tekoäly, tietokoneen tai tietokoneohjatun robotin kyky suorittaa älykkäisiin olentoihin yleisesti liittyviä tehtäviä. (Tekoäly (AI): määritelmä, esimerkit, tyypit – Britannica)

Mikä on tekoäly (AI)?

Tekoäly on ihmisälyprosessien simulointia koneilla, erityisesti tietokonejärjestelmillä. Tekoälyn erityissovelluksia ovat asiantuntijajärjestelmät, luonnollisen kielen käsittely, puheentunnistus ja konenäkö.

Miten AI toimii?

Tekoälyn kiihtyessä toimittajat ovat pyrkineet mainostamaan, miten heidän tuotteet ja palvelut käyttävät sitä. Usein se, mitä he kutsuvat tekoälyksi, on yksinkertaisesti osa teknologiaa, kuten koneoppimista. AI vaatii perustan erikoistuneesta laitteistosta ja ohjelmistosta koneoppimisalgoritmien kirjoittamiseen ja harjoittamiseen. Mikään ohjelmointikieli ei ole synonyymi tekoälylle, mutta Pythonissa, R:ssä, Javassa, C++:ssa ja Juliassa on tekoälykehittäjien suosimia ominaisuuksia. (Mikä on tekoäly ja miten tekoäly toimii – TechTarget)

Erot tekoälyn, koneoppimisen ja syväoppimisen välillä

AI, koneoppiminen ja syvä oppiminen ovat yleisiä termejä yritysten IT:ssä, ja niitä käytetään joskus vaihtokelpoisina, erityisesti yritysten markkinointimateriaaleissaan. Mutta eroja on (katso lisää osoitteesta: Tekoäly vs. koneoppiminen vs. syväoppiminen: keskeiset erot (techtarget.com)

Mitkä ovat 4 tekoälyn tyyppiä?

Jotkut näistä tekoälytyypeistä eivät ole edes tieteellisesti mahdollisia juuri nyt. Nykyisen luokitusjärjestelmän mukaan niitä on neljä ensisijaista AI-tyypit: reaktiivinen, rajoitettu muisti, mielen teoria ja itsetietoisuus. (Lähde: Tekoälyn neljän tyypin ymmärtäminen – bernardmarr.com )

Mikä on AI? Kaikki mitä tiedetään tekoälystä, kiehtovista ja nopeasti kehittyvistä tekoälytekniikoista – ZDnet.com

Mikä on AI? Opi tekoälystä – Oracle.comin erittäin kattava artikkeli tekoälystä

Tekoälyn käytön edut ja haitat

Mikä on tekoäly (AI)? (itsen tekoälysovelluksen mukaan 🙂… ChatGPT)

Tekoäly (AI) viittaa ihmisen älykkyyden simulointiin koneissa, jotka pystyvät suorittamaan tehtäviä, jotka tyypillisesti vaativat ihmisälyä. Näihin tehtäviin kuuluvat esimerkiksi oppiminen, päättely, ongelmanratkaisu, havainto, kielen ymmärtäminen ja jopa päätöksenteko.

Tekoälyjärjestelmät on suunniteltu analysoimaan tietoja, tunnistamaan kuvioita ja tekemään tietoon perustuvia päätöksiä tai ennusteita näiden tietojen perusteella. Heitä voidaan kouluttaa parantamaan suorituskykyään ajan myötä iteratiivisten oppimisprosessien avulla. Tekoälytekniikat luokitellaan laajasti kahteen luokkaan: kapea tai heikko tekoäly ja yleinen tai vahva tekoäly.

Kapea tai heikko tekoäly: Tämän tyyppinen tekoäly on suunniteltu ja koulutettu tiettyä tehtävää tai kapeaa valikoimaa varten. Se suoriutuu erinomaisesti noiden tehtävien suorittamisessa, usein ylittäen ihmisen kyvyt, mutta siltä puuttuu kyky ymmärtää tai suorittaa tehtäviä ennalta määritellyn soveltamisalansa ulkopuolella. Esimerkkejä kapeasta tekoälystä ovat puheavustajat, kuten Siri tai Alexa, kuvantunnistusjärjestelmät ja suoratoistopalveluiden käyttämät suositusalgoritmit.

Yleinen tai vahva tekoäly: Yleinen tekoäly viittaa tekoälyn tasoon, jolla on kyky ymmärtää, oppia ja soveltaa tietoa monenlaisissa tehtävissä, aivan kuten ihminen. Sillä olisi ihmisen kaltaisia kognitiivisia kykyjä ja se voisi mahdollisesti suorittaa minkä tahansa älyllisen tehtävän, jonka ihminen voi tehdä. Yleinen tekoäly on tässä vaiheessa suurelta osin teoreettinen, eikä sitä ole saavutettu.

Tekoälyjärjestelmät voidaan luokitella edelleen koneoppimiseen ja syväoppimiseen:

Koneoppiminen: Se on tekoälyn osajoukko, joka sisältää harjoitusalgoritmeja oppimaan malleja tiedosta ja tekemään ennusteita tai päätöksiä datan perusteella. Koneoppimisen tyyppejä ovat ohjattu oppiminen (koulutus tunnistetuilla tiedoilla), valvomaton oppiminen (kuvioiden löytäminen merkitsemättömästä tiedosta) ja vahvistusoppiminen (oppiminen yrityksen ja erehdyksen kautta).

Syväoppiminen: Tämä on koneoppimisen osajoukko, joka käyttää keinotekoisia hermoverkkoja mallintamaan ja käsittelemään datan monimutkaisia malleja ja suhteita. Syväoppiminen on onnistunut erityisen hyvin esimerkiksi kuvan- ja puheentunnistuksen tehtävissä.

Tekoälyllä on laaja valikoima sovelluksia eri aloilla, mukaan lukien terveydenhuolto, rahoitus, kuljetus, viihde ja monet muut. Se kehittyy edelleen nopeasti ja sillä on potentiaalia mullistaa tapamme elää ja työskennellä, vaikka eettisiin näkökohtiin ja mahdollisiin haasteisiin on myös kiinnitettävä huomiota tekoälytekniikan edetessä.