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 הפלגת כלי שיט לצורך הפחתת פחמן - פתרון בינה מלאכותית:

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 - בינה מלאכותית לתעשיית הספנות

על מנת לספק באופן קבוע הפלגת כלי שיט אופטימלית המונעת על ידי בינה מלאכותית, DeepSea לוקחת נתונים מכלי השיט שלכם ו(בעזרת בינה מלאכותית) יוצרת מודל כלי שיט מדויק בענן, המתעדכן בזמן אמת כדי להתאים בדיוק למצב כלי השיט שלכם ולעזור לכם להפעיל כלי שיט והפלגות יעילות יותר, הפלגות מתוכננות בהתאמה אישית לכל כלי שיט.

דיפסי פיתיה - מסלולי שייט בעלי ביצועים גבוהים 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 ספינות ומספקת במדויק המלצות מותאמות אישית למהירות ולמסלול של כל ספינה, בהתבסס על מודלים של למידה עמוקה שאומנו לחזות את צריכת האנרגיה של כל ספינה בכל מצב אפשרי.

"אף אדם, לא משנה כמה שנות ניסיון יש לו, לא יכול להתחרות בהוראות האוטומטיות הללו. הן מפחיתות פליטות, מפחיתות את צריכת הדלק ומגבירות את הבטיחות התפעולית."

"זהו מצב של win-win בכל היבטי השילוח."

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. .

וולניוס וילהלמסן, חברת הספנות הגדולה בעולם, ערכה ניסוי קפדני בן 18 חודשים של התוכנה של DeepSea כדי להגיע לעסקה זו. "זהו רגע מכונן עבור יישום משמעותי ומוכח של בינה מלאכותית (AI) בספנות", אמר נשיא DeepSea, רוברטו קואסטאס (DeepSea), "כיום ישנם פתרונות רבים בשוק הטוענים לחיסכון בדלק, הפחתת פליטות ועמידה בתקנות סביבתיות - ורובם הם רק מס שפתיים. קשה לחברות ספנות להבחין בין מה אמיתי למה שהוא רק שיווק. שותפות זו היא חותמת אישור נוספת לטכנולוגיה ולגישה שלנו, מאחת החברות המתקדמות ביותר בתעשייה." ניסוי 18 החודשים הניב שיפור ביצועים מאומת במלואו של 7% בתת-קבוצה של צי האוניות של וולניוס וילהלמסן, וכאשר הפרויקט יושלם על פני כל הצי, נתון זה צפוי לעלות ל-10%. זה שווה ערך לחיסכון של יותר מ-75,000 טון דלק ו-240,000 טון פחמן דו-חמצני (C02) שלא נפלטו - וזה יסייע באופן דרמטי לאוניות לעמוד בתקנות פליטות חדשות בתעשייה. וולניוס וילהלמסן קבעה יעדים שאפתניים להפחתת פליטות ב-27.5% עד 2030. "מחצית מההפחתה הזו צריכה להגיע מאוניות קיימות. אנו פועלים במרץ כדי למצוא פתרונות ידידותיים לסביבה עבור הצי הקיים שלנו. מטרתנו היא ליישם פתרון חדשני זה לאופטימיזציה של הפלגות להגברת יעילות כלי השיט בכל הצי שלנו", אמר גייר פאגרהיים, סמנכ"ל בכיר לתפעול ימי בוולניוס וילהלמסן.

- - -

כיצד תעשיית הספנות יכולה לצמצם את פליטת הפחמן

לקוחות החברה היוונית DeepSea AI, הכוללים חברות ספנות מסינגפור, נורבגיה, יפן ועוד, יכולים לחסוך, באמצעות הטכנולוגיה של DeepSea, 8%-12% בדלק ולהפחית את טביעת הרגל הסביבתית שלהם. הדרך לפיתוח ספינות אוטונומיות, שבהן מסלולן "נקבע" לא על ידי קפטן הספינה אלא על ידי אלגוריתם, נפתחת על ידי רכישת DeepSea Technologies, שנוסדה על ידי קונסטנטינוס קיריאקופולוס ורוברטו קוסטה, על ידי החברה הרב-לאומית היפנית Nabtesco, הנסחרת בבורסה בטוקיו.

"הטכנולוגיה שפיתחנו במשך כל כך הרבה שנים פנתה בכיוון הזה. כעת יש לנו את השותף הנכון, שמאפשר לנו להגשים את המטרה הזו, מכיוון שלא הייתה לנו מערכת חומרה. בעזרת שילוב הטכנולוגיות שלנו, נוכל גם להמיר ספינות קיימות לאוטונומיות, וכן להתקין את המערכות שלנו על ספינות חדשות", אומר מר קיריאקופולוס, בהתייחסו למטרת 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 לייעול ביצועיהן (חיסכון בדלק, הפחתת פליטות פחמן) תוך התחשבות בתנאי מזג האוויר, במאפייני הספינה הרלוונטית וכו'.

הטכנולוגיה שלה משמשת ביותר מ-300 ספינות. "בעיקרון, בעזרת מודל הבינה המלאכותית הזה, אנו עוזרים לקפטן להגיע ליעדו עם זיהום הסביבה הנמוך ביותר האפשרי ועם הביצועים הטובים ביותר האפשריים", מסביר מר קוסטאס. כאן "מתמזגות" המערכות של DeepSea ו-Nabtesco יחד, שיוכלו להפוך את ה"פקודות" שניתנו לספינה על ידי DeepSea לאוטומטיות (למשל, המהירות האופטימלית של הספינה בהתבסס על תנאי מזג האוויר). "האוטונומיה של הספינה תתבסס על שליטה מיטבית בכל תנועה שלה כדי לחסוך עוד יותר דלק", אומר מר קיריאקופולוס.

לדברי החברה, לקוחותיה, הכוללים חברות ספנות 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.

צוות DeepSea, המונה 90 איש – 80% ממוקמים ביוון – צפוי לגדול ל-110 בתקופה הקרובה, בעוד שאתונה הופכת למרכז בינה מלאכותית לפעילויות החברה היפנית. אלה אינם מוגבלים לתעשיית הספנות, אלא משתרעים על פני אוטומציה של רכבות, תעופה, טורבינות רוח וכו'. "עם ההשקעה של Nabtesco, יפותחו ביוון טכנולוגיות סביב מה שאנו מכנים בינה מלאכותית תעשייתית (AI תעשייתי)", אומר מר קיריאקופולוס. "יש לנו תוכנית פעולה ארוכת טווח ליישום מה שאנחנו רוצים בתחום האוטונומיה והבינה המלאכותית".

Wallenius Wilhelmsen עובר לתכנון מסעות מבוסס בינה מלאכותית עם DeepSea

השפעה ממשית על פליטות - פתרונות בינה מלאכותית לשיט ימי

(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 (אופטימיזציית הפלגות לצורך הפחתת פחמן - וובינר מקוון).

יוזמת 10% - הפחתת פליטות פחמן דו-חמצני על ידי 10%, עם ציי הספינות המובילים בתעשיית 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 הספנות Wallenius Wilhelmsen בוחנת פתרונות אופטימיזציה של הפלגות מבוססי בינה מלאכותית: "פתאום היו לנו 10,000 נקודות נתונים במסד הנתונים שלנו, והיינו צריכים להבין אותן." (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 חינמי - חברות מובילות בתחום הבינה המלאכותית (AI) 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 היא פועלת - 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 הללו אפילו אינם אפשריים מדעית כרגע. על פי שיטת הסיווג הנוכחית, ישנם 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 בינה מלאכותית, מאת Oracle.com

יתרונות וחסרונות בשימוש בבינה מלאכותית

מהי בינה מלאכותית (AI)? (לפי אפליקציית בינה מלאכותית 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.