הבאת AI (בינה מלאכותית) מתקדמת לתעשיית הספנות הימית

DEEPSEA: אופטימיזציה של מסע הדור הבא המופעל על ידי בינה מלאכותית (AI)

השתמש בניתוב ביצועים של אינטליגנציה מלאכותית (AI) כדי להאיץ באופן מיידי את מסלול שחרור הפחמן של הצי שלך ולהפחית את עלויות הדלק. ניתוב ביצועים ישפיע משמעותית וניתנת לכימות על צריכת הדלק וה-CII של הצי שלך היום, תוצאות בעלות השפעה מהיום הראשון.

"אופטימיזציה של מסעות כלי שיט עמוקים פתרון AI מפחית פליטות, מפחית את צריכת הדלק ומגביר את הבטיחות במהלך הפעולה. זה win-win בכל היבטי השיט"

Geir Fagerheim (SVP Marine Operations) Wallenius Wilhelmsen

אופטימיזציה של מסעות כלי שיט ל-Decarbonization - פתרון AI:

ים עמוק רותם את הטכנולוגיה העדכנית ביותר של AI כדי להפוך ספינות ליעילות יותר. מפגיש מומחים מהטכנולוגיה והים, DeepSea מתמקדת הגדלת היעילות ו הפחתת צריכת הדלק של כלי השיט באמצעות שילוב של תובנות טכניות ותפעוליות המופעלות על ידי מודלים מפורטים שנוצרו על ידי AI. ניתוב כלי ביצוע למאה ה-21.

אנו עובדים עם חברות שילוח שחושבות קדימה כדי להפוך את תעשיית הספנות לרזה יותר, ירוקה יותר ומחוברת טוב יותר.

פתרונות בינה מלאכותית (AI) עבור שילוח ימי

DeepSea עובדת עם חברות ספנות ימיות שחושבות קדימה כדי להפוך את תעשיית הספנות הימית לרזה יותר, ירוקה יותר ומחוברת טוב יותר. נוסדה בשנת 2017 כדי להביא את המיטב של בינה מלאכותית (AI) לתעשיית הספנות והיא המובילה בתחום הספנות. צוות AI, מופעל על ידי צוות AI המתקדם ביותר בתעשייה. עם תרבות של מחקר פעיל, תורם מאמרים אקדמיים לכנסים ברחבי העולם, מפעיל יוזמות בינלאומיות בתחום הבינה המלאכותית, ומביא את כל ההתקדמות הללו למוצרים משפרי היעילות שלה.

"AI הוא הנשק הסודי של דה-קרבוניזציה - 'כדור כסף' שיכול לעשות שיפור דרמטי לכל צי. CII, רווחיות, ערך נכסים - זה עוזר ללקוחות שלנו לשפר את מדדי המפתח שלהם בכל רחבי הלוח.

קונסטנטינוס קיריאקופולוס, מנכ"ל DeepSea

DeepSea - AI לתעשיית הספנות

על מנת לספק כל הזמן הפלגת כלי שיט אופטימלית מונעת בינה מלאכותית DeepSea לוקחת נתונים מהספינה שלך ו(עם בינה מלאכותית) יוצרת מודל כלי שיט מדויק בענן, שמתעדכן, חי, כך שיתאים בדיוק למצב הכלי שלך ויעזור לך להפעיל כלי שיט יעילים יותר. והפלגות יעילות יותר, הפלגות מתוכננות בהתאמה אישית לכל כלי שיט.

DEEPSEA Pythia - ניתוב כלי ביצוע למאה ה-21
פלטפורמת ניתוב מזג האוויר הראשונה בעולם המותאמת לביצועים המדויקים של כלי השיט שלך, בכל תנאי מזג האוויר. דגמי בינה מלאכותית עוצמתית מבינים בדיוק כיצד הספינה שלך מתפקדת בכל מזג אוויר ותנאי עכבה.

הפלטפורמה של DeepSea, קיימת כעת ביותר מ-20 ציי כלי שיט ומספקת במדויק המלצות מהירות ותוואי כלי שיט מותאמות אישית לכל ספינה, בהתבסס על מודלים של למידה עמוקה שהוכשרו לחזות את צריכת האנרגיה של כל ספינה בכל מצב אפשרי.

"אף אדם, לא משנה כמה שנות ניסיון יש לו, לא יכול להתחרות בהוראות האוטומטיות האלה. הם מפחיתים פליטות, מפחיתים את צריכת הדלק ומגבירים את הבטיחות התפעולית".

"זהו win-win בכל ההיבטים של המשלוח."

Geir Fagerheim, SVP Marine Operations בחברת הספנות Wallenius Wilhelmsen

Wallenius Wilhelmsen, הידוע כמוביל בהחדרת טכנולוגיה ושיטות חדשות בתעשייה הימית, הופך לחברת הספנות הגלובלית הראשונה שמאמצת גישה מבוססת בינה מלאכותית לאופטימיזציה של מסעות אוניות על פני כל הצי שלה הכולל יותר מ-120 ספינות Ro-Ro. .

Wallenius Wilhelmsen, חברת הרכבים הגדולה בעולם, ערכה ניסוי קפדני של 18 חודשים בתוכנה של DeepSea כדי להגיע לעסקה זו. "זהו רגע קו פרשת מים ליישום משמעותי ומוכח של בינה מלאכותית (AI) בספנות", אמר נשיא DeepSea, רוברטו קוסטאס (DeepSea), "יש כיום פתרונות רבים בשוק המתיימרים לחסוך בדלק, להפחית פליטות ולעמוד תקנות איכות הסביבה - ורובן הן רק מס שפתיים. לחברות הספנות קשה להבחין בין מה אמיתי למה שזה רק שיווק. השותפות הזו היא עוד חותמת אישור לטכנולוגיה ולגישה שלנו, מאחת החברות המתקדמות בתעשייה". הניסוי שנמשך 18 חודשים הניב שיפור ביצועים מאומת במלואו של 7% בתת-קבוצה של הצי של ולניוס וילהלםסן, וכאשר הפרויקט יושלם על פני כל הצי, נתון זה צפוי לעלות ל-10%. זה שווה ליותר מ-75,000 טונות של דלק שנחסכו ו-240,000 טונות של פחמן דו חמצני (C02) שלא נפלט - ויסייע באופן דרמטי לאוניות לעמוד בתקנות הפליטות החדשות בתעשייה. Wallenius Wilhelmsen קבע יעדים שאפתניים להפחתת פליטות פליטות ב-27,5% עד 2030. "מחצית מההפחתה הזו צריכה להגיע מאוניות קיימות. אנו עובדים במרץ על מנת למצוא פתרונות ידידותיים לסביבה עבור הצי הקיים שלנו. המטרה שלנו היא ליישם את פתרון אופטימיזציית ההפלגה החדשני הזה להגברת יעילות כלי השיט בכל הצי שלנו", אמר גייר פגרהיים, סמנכ"ל התפעול הימי בוולניוס וילהלםסן.

– – –

כיצד תעשיית הספנות יכולה לצמצם את פליטת הפחמן

לקוחות חברת DeepSea AI היוונית, הכוללות חברות שילוח מסינגפור, נורבגיה, יפן ועוד, יכולים לחסוך באמצעות הטכנולוגיה של DeepSea 8%-12% בדלק ולהפחית את טביעת הרגל הסביבתית שלהם. הדרך לפיתוח ספינות אוטונומיות, שבהן המסלול שלהן "נקבע" לא על ידי קברניט הספינה אלא על ידי אלגוריתם, נפתחת על ידי רכישת DeepSea Technologies שנוסדה על ידי קונסטנטינוס קיריאקופולוס ורוברטו קוסטה, על ידי Nabtesco הרב-לאומית היפנית, הרשומה ברשימה ב- הבורסה טוקיו.

"הטכנולוגיה שאנחנו מפתחים כל כך הרבה שנים הלכה לכיוון הזה. כעת יש לנו את השותף המתאים, המאפשר לנו לממש את המטרה הזו, מכיוון שלא הייתה לנו מערכת חומרה. עם השילוב של הטכנולוגיות שלנו, נוכל גם להמיר ספינות קיימות לאוניות אוטונומיות, כמו גם להתקין את המערכות שלנו על ספינות חדשות", אומר מר קיריאקופולוס, מדבר על המטרה של רכישת DeepSea על ידי Nabtesco. DeepSea פיתחה פלטפורמת בינה מלאכותית אשר באמצעות איסוף - בזמן אמת - של נתונים הנוגעים לביצועי ספינות מסחריות (מכליות, מכולות) במהלך הניווט, יוצרת מודלים לאופטימיזציה של ביצועיהם (חיסכון בדלק, הפחתת פליטת פחמן) תוך התחשבות תנאי מזג האוויר, המאפיינים של הספינה המתאימה וכו'.

הטכנולוגיה שלה משמשת על למעלה מ-300 ספינות. "בעיקרון עם מודל הבינה המלאכותית הזה אנחנו עוזרים לקפטן להגיע ליעדו עם הכי פחות זיהום סביבתי וביצועים הכי טובים שאפשר", מסביר מר קוסטאס. זה המקום שבו המערכות של DeepSea ונבטסקו 'מתמזגות' יחד שבהן יוכלו להפוך את ה'פקודות' שניתנו לאונייה על ידי DeepSea (למשל המהירות האופטימלית של הספינה בהתאם לתנאי מזג האוויר). "האוטונומיה של הספינה תתבסס על השליטה הטובה ביותר בכל תנועה שלה כדי לחסוך אפילו יותר דלק", אומר מר קיריאקופולוס.

לטענת החברה, לקוחותיה, הכוללים חברות שילוח מסינגפור, נורבגיה, יפן ועוד, יכולים להשתמש בטכנולוגיה של DeepSea כדי לחסוך 8%-12% בדלק ו להפחית את טביעת הרגל הסביבתית שלהם. זה האחרון נחשב מכריע, שכן הטלת מס פחמן על ספנות נידונה, כאשר האיחוד האירופי מפעיל לחץ על מגזר הספנות.

הצוות של DeepSea, המורכב מ-90 אנשים – 80% ממוקמים ביוון – צפוי לגדול ל-110 בתקופה הקרובה, בעוד אתונה הופכת למרכז בינה מלאכותית לפעילות החברה היפנית. אלה אינם מוגבלים לתעשיית הספנות, אלא מתרחבים לאוטומציה של רכבות, תעופה, טורבינות רוח וכו'. "עם ההשקעה של Nabtesco, טכנולוגיות סביב מה שאנו מכנים בינה מלאכותית תעשייתית (AI תעשייתי) יפותחו ביוון", אומר מר קיריאקופולוס. . "יש לנו תוכנית פעולה ארוכת טווח ליישם את מה שאנחנו רוצים באוטונומיה ובינה מלאכותית".

Wallenius Wilhelmsen עובר לתכנון מסעות מבוסס בינה מלאכותית עם DeepSea

יצירת השפעה אמיתית על פליטות - פתרונות בינה מלאכותית לספנות ימית

(7 בספטמבר 2022) ולניוס וילהלםן הפך חברת הספנות העולמית הראשונה שאימצה גישה מבוססת בינה מלאכותית לאופטימיזציה של מסעות על פני כל הצי של 120+ אוניות.

ולניוס וילהלמסן חברת הספנות הפעילה את DeepSea's תוכנת ניתוב ביצועים, המספקת תוכניות מסלול ומהירות ספציפיות לכלי שיט, ברבעון האחרון של 2022 ו-2023. אחת החברות החשיבות ביותר בענף הספנות הימית, ולניוס וילהלםסן קבע יעדים שאפתניים להפחתת פליטות פליטות ב-27.5 אחוזים. עד 2030. עבודה זו עם DeepSea היא צעד חשוב לקראת המפגש איתם.

Geir Fagerheim, SVP Marine Operations ב-Wallenius Wilhelmsen, אומר:

"אף בן אדם, לא משנה כמה שנות ניסיון יש לו, לא יכול להתחרות בהוראות ההפלגה האוטומטיות הללו. הוא מפחית פליטות, מפחית את צריכת הדלק ומגביר את הבטיחות במהלך הפעולה. זה win-win בכל היבטי השיט".

החלטה נקודתית זו, הראשונה מסוגה בעולם, לא התקבלה במהירות - אלא לאחר 18 חודשים של בדיקות קפדניות צעד אחר צעד.

המספרים שיצאו בסופו של דבר מתקופת ניסיון מקיפה זו הם משמעותיים:

שיפור של 6,9% ביעילות כלי השיט ויותר מ-170,000 טון חזו הפחתה בפליטות בכל הצי.

עם זאת, לא פחות חשוב להתמקד בהם הן הלמידה המרכזית שעלתה מהתקופה של 18 חודשים של שיתוף פעולה אינטנסיבי שהובילה לשותפות זו.

ב-13 באוקטובר, Wallenius Wilhelmsen ו-DeepSea ביצעו סמינר מקוון וירטואלי שדן בתקופת אימות זו באופן מקוון ודנו יחד על הלמידה העיקרית שלהם להפחתת פחמן עם אופטימיזציה של הפלגת כלי שיט (Voyage Optimization for Decarbonization - סמינר מקוון מקוון).

יוזמת ה-10% - הפחתת פליטת CΟ2 ב-10%, עם הציים המובילים של תעשיית הספנות

מהי יוזמת 10%? תנועה להפחתת עלויות האנרגיה של כלי שיט ימיים ב-10%, הגישה מוכחת, חסכונית וניתן להשיגה תוך 12 חודשים. יוזמת 10% היא התחייבות של DeepSea והחברים (EUROSEAS Ltd, EuroDRY Ltd, ETF Partners, Nabtesco) של היוזמה לעבוד בשיתוף פעולה כדי לעשות משהו אמיתי, מדיד ומשפיע - עם יתרונות מוחשיים לכולם.

מאמרים הקשורים לשימוש בבינה מלאכותית בתעשיית הספנות הימית

ענקית ספנות המטענים של Wallenius Wilhelmsen בוחנת פתרונות אופטימיזציה של מסעות AI בינה מלאכותית: "פתאום היו לנו 10,000 נקודות נתונים במסד הנתונים שלנו, והיה צריך להבין את זה." (16 בספטמבר 2022)

כשמדובר באופטימיזציה של ההפלגה - בחירת המסלול והמהירות הטובים ביותר למסע - לקברניטי הספינות אין את הכלים לקבל החלטות מושכלות, מסביר מר Fagerheim מחברת הספנות Wallenius Wilhelmsen (ספינות משא). זו הסיבה שהם הולכים קשה ומהר בתחילת המסע, כי הם לא יכולים לחזות תנאים מאוחרים יותר. כאן נכנסות לתמונה פלטפורמות אופטימיזציית הפלגות המופעלות על ידי בינה מלאכותית.

התעשייה הימית צפויה להוציא $931 מיליון על פתרונות בינה מלאכותית (AI) בשנת 2022, על פי דוח שפורסם לאחרונה על ידי Lloyd's Register בשיתוף עם Thetius

האימוץ של פתרונות בינה מלאכותית בתעשייה הימית נמצאת בשלב התחלתי, עם זאת, לבינה מלאכותית יש פוטנציאל עצום לפתוח ערך באופטימיזציה של יעילות הצי. טכנולוגיית בינה מלאכותית לאופטימיזציה של מסע מתמקדת בעיקר בהפחתת צריכת הדלק של כלי השיט, וכתוצאה מכך הפחתת פליטת CO2 ועלויות שוטפות. שירותי הביצועים הימיים של Lloyd's Register פיתחו ניסיון רב בשימוש בבינה מלאכותית לאופטימיזציה של כלי שיט ועוזרים בסופו של דבר לשפר את ביצועי כלי השיט. ניתוח נתונים מסורתי ומדור קודם מסתכל רק על 10% של נתוני כלי שיט, בעוד שדגמי בינה מלאכותית יכולים כעת להסתכל על קרוב ל-100% של נתוני כלי שיט ולעבד את הנתונים הללו באופן מיידי כדי ליצור תובנות מדויקות ביותר לגבי ביצועי כלי שיט לגבי צריכת דלק, מהירות, חיתוך, עיקול גוף והספק צריכה", (אנדי מק'קרן, מנהל שירותי ביצועים ימיים, לויד'ס רישום). ההוצאה על פתרונות בינה מלאכותית של בינה מלאכותית בתעשיית הספנות הימית צפויה להכפיל את עצמה בחמש השנים הקרובות ל-$2,7 מיליארד עד 2027, קצב צמיחה שנתי מורכב של 23%.

למידת מכונה: הגבול הימי הבא?

מכיוון שהזמינות של נתונים עבור מחשוב ביצועים גבוהים עולה לצד אימוץ האוטומציה, Wärtsilä Voyage מאמינה כי בינה מלאכותית ולמידת מכונה הן טכנולוגיות שיש לשים עליהן עין.

ארבע דרכים בהן התעשייה הימית משקיעה בבינה מלאכותית לניהול ביצועים

AI, IOT, Business Intelligence, Data Analytics משנים את אופן פעולת המשלוחים, וגם מקצצים בעלויות ומפחיתים את הסיכון לחיי אדם. חברות ספנות מובילות פרסו טכנולוגיות הנעזרות בבינה מלאכותית כדי לקבל תובנה טובה יותר לגבי ביצועי הספינות שלהן, בעוד שגם חברות מבוססות וגם סטארט-אפים מוצאים דרכים חדשות לפרוץ את גבולות הבינה המלאכותית.

בינה מלאכותית ועידן השילוח האוטונומי

העולם מקושר באמצעות סחר עולמי על בסיס תעשיית תחבורה. והוא ימשיך לצמוח, עם עלייה צפויה של כמעט שליש בסחר הים לקראת 2030, ועם עליות בקילומטראז' הטונות עד 74,000 מיליארד בתקופת התחזית.

במילים אחרות, האוקיינוס יחווה עלייה משמעותית בתנועה, הלחץ יגדל בהרבה והסיכון לתאונות ימיות ותקריות בים יימשך. ההערכה היא שבערך 90% של נפגעים ימיים ותקריות שנגרמו מטעויות אנוש, שעלו יותר מ-1.4 מיליארד יורו בתביעות ביטוח אחריות ימית.

זה למעשה דחק לעסקים להשקיע באוטומציה בבסיס טכנולוגיות טרנספורמציות של בינה מלאכותית (AI) ולמידת מכונה, כפתרון האולטימטיבי לשיפור הפרודוקטיביות, היעילות והבטיחות על ידי ביטול טעויות אנוש.

הסטטיסטיקה הראתה של-AI יש את היכולת להגביר את ביצועי תעשיית התחבורה והלוגיסטיקה בכמעט 90%, ועלולה להגדיל את ההכנסות השנתיות של התעשייה עד ל-0.45 טריליון יורו.

"ספנות אוטונומית היא העתיד של התעשייה הימית. משבש כמו הסמארטפון, הספינה החכמה תחולל מהפכה בנוף העיצוב והתפעול של האוניות"

מיקאל מקנן, נשיא מארינס ב-Rolls-Royce Plc.

כלי בינה מלאכותית אופטימיזציית מסעות מונעי בינה מלאכותית מציעים שינוי שלב עבור מגזר הניווט בספנות ימית

מגזר השילוח הימי עבד קשה כדי למצוא דרכים להפחית את פליטת דלק פחמן בהתאם ל- אסטרטגיית GHG של IMO וה סדר היום הימי 2050 עם התמקדות כבדה באוטונומיה ובדלקים עתידיים. אבל ככל שהלחץ ממשיך לגדול בעקבות COP26 פתרונות הפותחים את הפוטנציאל להפחתה בין ציי כלי השיט הקיימים הם הכרחיים.

היכרות קצרה עם AI (בינה מלאכותית) ויישומיה בתעשייה הימית

במהלך 2023 SMART4SEA אתונה פורום, מר Themistoklis Sardis, (מנהל IT בחברת Costamare Shipping Company SA) הסביר כי ישנם מספר יישומי AI בתעשיית הספנות, כולל אוטומציה של טיפול וניהול מטענים, אופטימיזציה של מסלולים ולוגיסטיקה, ותחזוקה חזויה של ספינות וציוד אחר.

כיצד AI משנה את התעשייה הימית? כיצד משתמשים בבינה מלאכותית ומועילה לתעשיית השילוח הימי!

בעוד שתעשיות רבות נהנות מבינה מלאכותית ומשתמשות בהן כדי לייעל את התפעול ולקבל תובנות חשובות, לכל אחת יש יישומים ייחודיים. הבנה כיצד התעשייה הימית מתאימה את הבינה המלאכותית ולמידת מכונה יכולה להכין אותך טוב יותר לעבודה על המים לצד הציוד הזה

מדריך קונים חינם - חברות בינה מלאכותית (AI) מובילות לתעשיית הספנות

מסמך חינמי (מדריך קונים) הכולל מידע מפורט על יצרני וספקי פתרונות בינה מלאכותית של Shipping ומוצרי אופטימיזציה ותכנון ניתוב כלי השיט שלהם, יחד עם פרטי התקשרות, כדי ליידע את החלטת הרכישה שלך (הורד עותק חינם).

משלוח 4.0 : עתיד התעשייה הימית

קִיטוֹר. חַשְׁמַל. מרשתת. שלוש המהפכות התעשייתיות הללו שינו הכל בדרך שבה העולם עובד. היום, אנחנו באמצע המהפכה התעשייתית הרביעית: בינה מלאכותית (AI). בניגוד לדעה הרווחת שהספנות פועלת במודל מסורתי, "מיושן", צעדים חדשים כחלק ממהפכה תעשייתית מונעת אוטומציה זו יצרו דפוסים חדשים של חדשנות ושינוי. זה משלוח 4.0.

מקורות בנושא: בינה מלאכותית

מהי בינה מלאכותית (AI)? בינה מלאכותית ממנפת מחשבים ומכונות כדי לחקות את יכולות פתרון הבעיות וקבלת ההחלטות של המוח האנושי. (IBM)

בינה מלאכותית היא אינטליגנציה של מכונות או תוכנה, בניגוד לבינה של בני אדם או בעלי חיים. (בינה מלאכותית – ויקיפדיה)

בינה מלאכותית, היכולת של מחשב או רובוט הנשלט על ידי מחשב לבצע משימות הקשורות בדרך כלל עם יצורים תבוניים. (בינה מלאכותית (AI): הגדרה, דוגמאות, סוגים - בריטניקה)

מהי בינה מלאכותית (AI)?

בינה מלאכותית היא הדמיה של תהליכי בינה אנושית על ידי מכונות, במיוחד מערכות מחשב. יישומים ספציפיים של AI כוללים מערכות מומחים, עיבוד שפה טבעית, זיהוי דיבור וראיית מכונה.

איך עובד AI?

ככל שההייפ סביב AI התגבר, הספקים מתאמצים לקדם את האופן שבו המוצרים והשירותים שלהם משתמשים בו. לעתים קרובות, מה שהם מכנים AI הוא פשוט מרכיב של הטכנולוגיה, כגון למידת מכונה. בינה מלאכותית דורשת בסיס של חומרה ותוכנה מיוחדים לכתיבה ואימון אלגוריתמים של למידת מכונה. אין שפת תכנות אחת היא שם נרדף ל-AI, אבל לפיתון, R, Java, C++ וג'וליה יש תכונות פופולריות בקרב מפתחי בינה מלאכותית. (מהי בינה מלאכותית וכיצד עובד בינה מלאכותית - TechTarget)

הבדלים בין AI, Machine Learning ו-Deep Learning

AI, למידת מכונה ו למידה עמוקה הם מונחים נפוצים ב-IT ארגוני ולעיתים משתמשים בהם לסירוגין, במיוחד על ידי חברות בחומרי השיווק שלהן. אבל יש הבדלים (ראה עוד ב: AI לעומת למידת מכונה לעומת למידה עמוקה: הבדלים מרכזיים (techtarget.com)

מהם 4 סוגי אינטליגנציה של AI?

חלק מסוגי הבינה המלאכותית האלה אפילו לא אפשריים מדעית כרגע. על פי שיטת הסיווג הנוכחית, יש ארבעה ראשוניים סוגי AI: זיכרון תגובתי, מוגבל, תורת הנפש ומודע לעצמו. (מָקוֹר: הבנת 4 סוגי הבינה המלאכותית – bernardmarr.com )

מה זה AI? כל מה שצריך לדעת על בינה מלאכותית, הטכנולוגיות המרתקות והמתפתחות של AI – ZDnet.com

מה זה AI? למד על בינה מלאכותית – מאמר מקיף מאוד על AI, מאת Oracle.com

יתרונות וחסרונות בשימוש בבינה מלאכותית

מהי בינה מלאכותית (AI)? (לפי אפליקציית AI עצמה 🙂 … ChatGPT)

בינה מלאכותית (AI) מתייחס לסימולציה של אינטליגנציה אנושית במכונות המסוגלות לבצע משימות הדורשות בדרך כלל אינטליגנציה אנושית. משימות אלו כוללות דברים כמו למידה, חשיבה, פתרון בעיות, תפיסה, הבנת שפה ואפילו קבלת החלטות.

מערכות AI נועדו לנתח נתונים, לזהות דפוסים ולקבל החלטות או תחזיות מושכלות על סמך הנתונים הללו. ניתן לאמן אותם לשפר את הביצועים שלהם לאורך זמן באמצעות תהליכי למידה איטרטיביים. טכנולוגיות AI מסווגות באופן כללי לשתי קטגוריות: AI צר או חלש ובינה מלאכותית כללית או חזקה.

AI צר או חלש: סוג זה של AI מתוכנן ומאומן עבור משימה ספציפית או מגוון מצומצם של משימות. הוא מצטיין בביצוע משימות אלו, לרוב עולה על היכולות האנושיות, אך אין לו את היכולת להבין או לבצע משימות מחוץ להיקפו המוגדר מראש. דוגמאות ל-AI צר כוללות עוזרות קוליות כמו Siri או Alexa, מערכות זיהוי תמונות ואלגוריתמי המלצות המשמשים שירותי סטרימינג.

AI כללי או חזק: בינה מלאכותית כללית מתייחסת לרמה של בינה מלאכותית שיש לה את היכולת להבין, ללמוד וליישם ידע במגוון רחב של משימות, בדומה לאדם. הוא יחזיק ביכולות קוגניטיביות דמויות אדם ויכול לבצע כל משימה אינטלקטואלית שאדם יכול. בינה מלאכותית כללית נותרה בעיקרה תיאורטית בשלב זה ולא הושגה.

ניתן לסווג מערכות בינה מלאכותית עוד יותר ללמידת מכונה ולמידה עמוקה:

למידת מכונה: זוהי תת-קבוצה של בינה מלאכותית הכוללת אימון אלגוריתמים ללמוד דפוסים מנתונים ולקבל תחזיות או החלטות על סמך הנתונים הללו. סוגי למידת מכונה כוללים למידה מפוקחת (אימון עם נתונים מסומנים), למידה ללא פיקוח (מציאת דפוסים בנתונים לא מתויגים) ולמידת חיזוק (למידה באמצעות ניסוי וטעייה).

למידה עמוקה: זוהי תת-קבוצה של למידת מכונה המשתמשת ברשתות עצביות מלאכותיות למודל ועיבוד של דפוסים ויחסים מורכבים בנתונים. למידה עמוקה הצליחה במיוחד במשימות כמו זיהוי תמונה ודיבור.

ל-AI מגוון רחב של יישומים בתעשיות שונות, כולל שירותי בריאות, פיננסים, תחבורה, בידור ועוד. הוא ממשיך להתקדם במהירות ובעל פוטנציאל לחולל מהפכה באופן שבו אנו חיים ועובדים, אם כי יש להתייחס בזהירות לשיקולים אתיים ואתגרים פוטנציאליים ככל שטכנולוגיית הבינה המלאכותית מתקדמת.