अपने बेड़े के डीकार्बोनाइजेशन प्रक्षेप पथ को तुरंत तेज करने और ईंधन लागत को कम करने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) परफॉर्मेंस रूटिंग का उपयोग करें। प्रदर्शन रूटिंग आज आपके बेड़े की ईंधन खपत और सीआईआई पर एक बड़ा, मात्रात्मक प्रभाव डालेगी, पहले दिन से उच्च प्रभाव वाले परिणाम।
"गहरे समुद्र में जहाज़ यात्रा अनुकूलन एआई समाधान उत्सर्जन कम करता है, ईंधन की खपत कम करता है, और संचालन के दौरान सुरक्षा बढ़ाता है। यह नौकायन के सभी पहलुओं में फायदे का सौदा है"
गीर फागेरहाइम (एसवीपी मरीन ऑपरेशंस) वालेनियस विल्हेल्म्सन
Vessel Voyage Optimisation for Decarbonisation - AI Solution:
गहरा समुद्र जहाजों को अधिक कुशल बनाने के लिए नवीनतम एआई तकनीक का उपयोग करता है। डीपसी प्रौद्योगिकी और समुद्री क्षेत्र के विशेषज्ञों को एक साथ लाने पर ध्यान केंद्रित करता है कार्यकुशलता बढ़ाना तथा जहाजों की ईंधन खपत कम करना विस्तृत एआई-जनरेटेड प्रदर्शन मॉडल द्वारा संचालित तकनीकी और परिचालन अंतर्दृष्टि के संयोजन के माध्यम से। 21वीं सदी के लिए प्रदर्शन पोत रूटिंग।
हम शिपिंग उद्योग को अधिक सुविधाजनक, हरित और बेहतर कनेक्टिविटी प्रदान करने के लिए दूरदर्शी शिपिंग कंपनियों के साथ काम करते हैं।
डीपसी समुद्री शिपिंग उद्योग को अधिक सुगम, हरित और बेहतर कनेक्टिविटी प्रदान करने के लिए दूरदर्शी समुद्री शिपिंग कंपनियों के साथ काम करता है। शिपिंग उद्योग में सर्वोत्तम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) लाने के लिए 2017 में इसकी स्थापना की गई थी और यह शिपिंग में सबसे अग्रणी है एआई टीम, उद्योग में सबसे उन्नत एआई टीम द्वारा संचालित। सक्रिय अनुसंधान की संस्कृति के साथ, वैश्विक स्तर पर सम्मेलनों में अकादमिक पेपरों में योगदान देता है, एआई में अंतर्राष्ट्रीय पहल चलाता है, और इन सभी प्रगतियों को अपने दक्षता बढ़ाने वाले उत्पादों में लाता है।
DeepSea - AI for the shipping industry
In order to constantly provide an AI driven optimised vessel voyage DeepSea takes data from your vessel and (with AI) creates an accurate vessel model in the Cloud, which is updated, live, to exactly match your vessel's state and help you run more efficient vessels and more efficient voyages, custom-planned voyages for each vessel.
DEEPSEA Pythia - Performance vessel routing for the 21st-century
दुनिया का पहला मौसम रूटिंग प्लेटफ़ॉर्म, जो हर मौसम की स्थिति में आपके जहाज के सटीक प्रदर्शन के अनुरूप बनाया गया है। शक्तिशाली एआई मॉडल ठीक-ठीक समझते हैं कि आपका जहाज किसी भी मौसम और दूषित परिस्थितियों में कैसा प्रदर्शन करेगा।
DeepSea's platform, is now in place in more than 20 vessel fleets and accurately provides personalized speed and vessel route recommendations for each ship, based on deep learning models trained to predict each ship's energy consumption in every possible condition.
“No human, no matter how many years of experience they have, can compete with these automated instructions. They reduce emissions, reduce fuel consumption and increase operational safety."
"It's a win-win in all aspects of shipping."
गीर फागेरहाइम, वालेनियस विल्हेल्म्सन शिपिंग कंपनी में एसवीपी समुद्री संचालन
समुद्री उद्योग में नई तकनीक और प्रथाओं की शुरूआत में अग्रणी के रूप में जाने जाने वाले वालेनियस विल्हेल्म्सन, 120 से अधिक रो-रो जहाजों के अपने पूरे बेड़े में जहाज यात्राओं को अनुकूलित करने के लिए पूरी तरह से एआई-आधारित दृष्टिकोण अपनाने वाली पहली वैश्विक शिपिंग कंपनी बन गई है। .
Wallenius Wilhelmsen, the world's largest car carrier, conducted a rigorous 18-month trial of DeepSea's software to reach this deal. "This is a watershed moment for the meaningful and proven implementation of artificial intelligence (AI) in shipping," said DeepSea President Roberto Cuestas (DeepSea), “There are now many solutions on the market that claim to save fuel, reduce emissions and meet environmental regulations – and most of them are just lip service. It is difficult for shipping companies to distinguish between what is real and what is just marketing. This partnership is another stamp of approval for our technology and approach, from one of the most advanced companies in the industry.” The 18-month trial yielded a fully validated performance improvement of 7% in a subset of Wallenius Wilhelmsen's fleet, and when the project is completed across the entire fleet, this figure is expected to increase to 10%. This equates to more than 75.000 tonnes of fuel saved and 240.000 tonnes of carbon dioxide (C02) not emitted – and will dramatically help ships comply with new industry emissions regulations. Wallenius Wilhelmsen has set ambitious targets to reduce emissions by 27,5% by 2030. “Half of this reduction should come from existing ships. We are working diligently to find environmentally friendly solutions for our existing fleet. Our goal is to implement this innovative voyage optimization solution for increased vessel efficiency across our entire fleet," said Geir Fagerheim, SVP Marine Operations at Wallenius Wilhelmsen.
- - -
The clients of the Greek company DeepSea AI, which include shipping companies from Singapore, Norway, Japan, etc., can save, through DeepSea's technology, 8%-12% in fuel and reduce their environmental footprint. The way for the development of autonomous ships, where their route is "determined" not by the ship captain but by an algorithm, is opened by the acquisition of DeepSea Technologies founded by Konstantinos Kyriakopoulos and Roberto Kousta, by the Japanese multinational Nabtesco, listed on the stock exchange Tokyo.
"The technology we have been developing for so many years was heading in this direction. Now we have the right partner, which allows us to realize this goal, as we did not have a hardware system. With the combination of our technologies, we can also convert existing ships into autonomous ones, as well as install our systems on new ships," says Mr. Kyriakopoulos, speaking about the goal of the acquisition of DeepSea by Nabtesco. DeepSea has developed an artificial intelligence platform which, through the collection - in real time - of data concerning the performance of commercial ships (tankers, containers) during navigation, creates models to optimize their performance (fuel saving, reduction carbon emissions) taking into account the weather conditions, the characteristics of the respective ship, etc.
Its technology is used on over 300 ships. "Essentially with this artificial intelligence model we help the captain reach his destination with the least possible environmental pollution and the best possible performance", explains Mr. Koustas. This is where DeepSea and Nabtesco's systems 'merge' together in which will be able to automate the 'commands' given to the ship by DeepSea (eg the optimal speed of the ship based on the weather conditions). "The ship's autonomy will be based on the best possible control of its every movement to save even more fuel," says Mr. Kyriakopoulos.
According to the company, its customers, which include shipping companies from Singapore, Norway, Japan, etc., can use DeepSea's technology to save ईंधन में 8%-12% तथा उनके पर्यावरणीय पदचिह्न को कम करें. उत्तरार्द्ध को महत्वपूर्ण माना जाता है, क्योंकि शिपिंग पर कार्बन टैक्स लगाने पर चर्चा की जा रही है, यूरोपीय संघ शिपिंग क्षेत्र पर दबाव बढ़ा रहा है।
DeepSea's team, which consists of 90 people – 80% are located in Greece – is expected to increase to 110 in the next period, while Athens is being transformed into an artificial intelligence center for the Japanese company's activities. These are not limited to the shipping industry, but extend to railway automation, aviation, wind turbines, etc. "With Nabtesco's investment, technologies around what we call industrial artificial intelligence (industrial AI) will be developed in Greece," says Mr. Kyriakopoulos. "We have a long-term action plan to implement what we want in autonomy and artificial intelligence".
(सितंबर 7, 2022) वालेनियस विल्हेल्म्सन बने यात्रा अनुकूलन के लिए पूरी तरह से एआई-आधारित दृष्टिकोण अपनाने वाली पहली वैश्विक शिपिंग कंपनी इसके 120+ जहाजों के पूरे बेड़े में।
वालेनियस विल्हेल्म्सन शिपिंग कंपनी ने डीपसी को लॉन्च किया प्रदर्शन रूटिंग सॉफ़्टवेयर, जो 2022 और 2023 की अंतिम तिमाही में पोत-विशिष्ट मार्ग और गति योजनाएं प्रदान करता है। समुद्री शिपिंग के उद्योग में सबसे आगे की सोच वाली कंपनियों में से एक, वालेनियस विल्हेल्म्सन ने उत्सर्जन को 27,5 प्रतिशत तक कम करने के लिए महत्वाकांक्षी लक्ष्य निर्धारित किए हैं। 2030 तक। डीपसी के साथ यह काम उन्हें पूरा करने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है।
गीर फागेरहाइम, वालेनियस विल्हेल्म्सन में एसवीपी समुद्री संचालन, कहते हैं:
“कोई भी इंसान, चाहे उनके पास कितने भी वर्षों का अनुभव हो, इन स्वचालित नौकायन निर्देशों का मुकाबला नहीं कर सकता। यह उत्सर्जन को कम करता है, ईंधन की खपत को कम करता है और संचालन के दौरान सुरक्षा बढ़ाता है। यह नौकायन के सभी पहलुओं में फायदे का सौदा है।"
यह ऐतिहासिक निर्णय, विश्व स्तर पर अपनी तरह का पहला, तुरंत नहीं लिया गया - बल्कि 18 महीने के कठोर चरण-दर-चरण परीक्षण के बाद लिया गया।
इस व्यापक परीक्षण अवधि से अंततः जो संख्याएँ सामने आईं वे महत्वपूर्ण हैं:
पोत की दक्षता में 6,9% सुधार और 170,000 टन से अधिक ने पूरे बेड़े में उत्सर्जन में कमी की भविष्यवाणी की।
हालाँकि, उन प्रमुख सीखों पर ध्यान देना भी उतना ही महत्वपूर्ण है जो 18 महीने की गहन सहयोग की अवधि से उभरीं, जिसके कारण यह साझेदारी हुई।
13 अक्टूबर को, वालेनियस विल्हेल्म्सन और डीपसी ने इस सत्यापन अवधि पर ऑनलाइन चर्चा करते हुए एक वर्चुअल वेबिनार का आयोजन किया और साथ में पोत यात्रा अनुकूलन के साथ डीकार्बोनाइजेशन के लिए अपनी प्रमुख सीखों पर चर्चा की (Voyage Optimisation for Decarbonisation - online webinar).
10% पहल क्या है? समुद्री जहाज ऊर्जा लागत को 10% तक कम करने का एक आंदोलन, दृष्टिकोण सिद्ध, लागत प्रभावी है और इसे 12 महीनों के भीतर हासिल किया जा सकता है। 10% पहल DeepSea और सदस्यों (EUROSEAS Ltd, EuroDRY Ltd, ETF पार्टनर्स, Nabtesco) द्वारा सभी के लिए वास्तविक लाभ के साथ कुछ वास्तविक, मापने योग्य और प्रभावशाली करने के लिए सहयोगात्मक रूप से काम करने की प्रतिबद्धता है।
जब यात्रा अनुकूलन की बात आती है - यात्रा के लिए सबसे अच्छा मार्ग और गति चुनना - जहाजों के कप्तानों के पास सूचित निर्णय लेने के लिए उपकरण नहीं होते हैं, शिपिंग कंपनी वालेनियस विल्हेल्म्सन (मालवाहक जहाज) के श्री फागेरहेम बताते हैं। यही कारण है कि वे यात्रा की शुरुआत में कड़ी मेहनत और तेजी से आगे बढ़ते हैं, क्योंकि वे बाद की स्थितियों की भविष्यवाणी नहीं कर सकते हैं। यहीं पर एआई-संचालित यात्रा अनुकूलन प्लेटफॉर्म आते हैं।
समुद्री उद्योग में एआई समाधानों को अपनाना शुरुआती चरण में है, हालांकि, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में बेड़े की दक्षता को अनुकूलित करने में मूल्य अनलॉक करने की अपार क्षमता है। यात्रा अनुकूलन के लिए एआई तकनीक मुख्य रूप से जहाज ईंधन की खपत को कम करने पर केंद्रित है, जिसके परिणामस्वरूप CO2 उत्सर्जन और संचालन लागत में कमी आती है। लॉयड्स रजिस्टर की समुद्री प्रदर्शन सेवाओं ने पोत अनुकूलन के लिए एआई के उपयोग और अंततः पोत के प्रदर्शन को बेहतर बनाने में मदद करने में व्यापक अनुभव विकसित किया है। पारंपरिक और विरासती डेटा एनालिटिक्स केवल 10% पोत डेटा को देखते हैं, जबकि AI मॉडल अब लगभग 100% पोत डेटा को देख सकते हैं और ईंधन की खपत, गति, ट्रिम, पतवार फाउलिंग और पावर के आसपास बेहद सटीक पोत प्रदर्शन अंतर्दृष्टि बनाने के लिए इस डेटा को तुरंत संसाधित कर सकते हैं। उपभोग,'' (एंडी मैकेरन, समुद्री प्रदर्शन सेवाओं के निदेशक, लॉयड्स रजिस्टर)। समुद्री शिपिंग उद्योग में एआई आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस समाधानों पर खर्च अगले पांच वर्षों में दोगुना से अधिक बढ़कर 2027 तक 1टीपी4टी2,7 बिलियन हो जाने की उम्मीद है, जो 231टीपी3टी की चक्रवृद्धि वार्षिक वृद्धि दर है।
मशीन लर्निंग: अगली समुद्री सीमा?
चूंकि स्वचालन को अपनाने के साथ-साथ उच्च प्रदर्शन कंप्यूटिंग के लिए डेटा की उपलब्धता बढ़ रही है, वार्टसिला वॉयेज का मानना है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग ऐसी तकनीकें हैं जिन पर नजर रखी जानी चाहिए।
समुद्री उद्योग प्रदर्शन प्रबंधन के लिए एआई में चार तरीकों से निवेश कर रहा है
एआई, आईओटी, बिजनेस इंटेलिजेंस, डेटा एनालिटिक्स शिपिंग के संचालन के तरीके को बदल रहे हैं, और लागत में भी कटौती कर रहे हैं और मानव जीवन के लिए जोखिम को कम कर रहे हैं। अग्रणी शिपिंग कंपनियों ने अपने जहाजों के प्रदर्शन के बारे में अधिक जानकारी हासिल करने के लिए एआई-सहायक प्रौद्योगिकियों को तैनात किया है, जबकि स्थापित कंपनियां और स्टार्ट-अप दोनों एआई की सीमाओं को आगे बढ़ाने के लिए नए तरीके ढूंढ रहे हैं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता और स्वायत्त शिपिंग का युग
परिवहन उद्योग के आधार पर विश्व वैश्विक व्यापार के माध्यम से एक दूसरे से जुड़ा हुआ है। और, 2030 तक समुद्री व्यापार में लगभग एक तिहाई की अनुमानित वृद्धि के साथ, और पूर्वानुमानित अवधि में टन-माइलेज में 74,000 बिलियन तक की वृद्धि के साथ, यह बढ़ना जारी रहेगा।
दूसरे शब्दों में, समुद्र में यातायात में पर्याप्त वृद्धि होगी, दबाव बहुत अधिक हो जाएगा और समुद्री दुर्घटनाओं और समुद्र में होने वाली घटनाओं का खतरा बना रहेगा। अनुमान है कि मानवीय गलतियों के कारण लगभग 90% समुद्री मौतें और घटनाएं हुईं, जिनकी लागत समुद्री देयता बीमा दावों में €1.4 बिलियन से अधिक है।
वास्तव में इसने व्यवसायों को मानवीय त्रुटियों को दूर करके उत्पादकता, दक्षता और सुरक्षा में सुधार के अंतिम समाधान के रूप में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग की परिवर्तनकारी प्रौद्योगिकियों द्वारा समर्थित स्वचालन में निवेश करने का आग्रह किया है।
आंकड़ों से पता चला है कि AI में परिवहन और लॉजिस्टिक्स उद्योग के प्रदर्शन को लगभग 90% तक बढ़ाने की क्षमता है, जिससे उद्योग का वार्षिक राजस्व EUR0.45 ट्रिलियन तक बढ़ सकता है।
“स्वायत्त शिपिंग समुद्री उद्योग का भविष्य है। स्मार्टफोन की तरह विघटनकारी, स्मार्ट जहाज जहाज डिजाइन और संचालन के परिदृश्य में क्रांतिकारी बदलाव लाएगा।
मिकेल मैकिनन, अध्यक्ष, रोल्स-रॉयस पीएलसी।
समुद्री नौवहन क्षेत्र आरंभिक स्तर पर कार्बन ईंधन उत्सर्जन को कम करने के तरीके खोजने के लिए कड़ी मेहनत कर रहा है आईएमओ जीएचजी रणनीति और यह समुद्री 2050 एजेंडा स्वायत्तता और भविष्य के ईंधन पर भारी ध्यान के साथ। लेकिन जैसे-जैसे दबाव बढ़ता जा रहा है COP26 ऐसे समाधान जो मौजूदा जहाज बेड़े में कमी की संभावना को उजागर करते हैं, अत्यावश्यक हैं।
एआई (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) और समुद्री उद्योग में इसके अनुप्रयोगों का संक्षिप्त परिचय
2023 SMART4SEA एथेंस फोरम के दौरान, श्री थेमिस्टोकलिस सार्डिस, (कोस्टामारे शिपिंग कंपनी एसए में आईटी प्रबंधक) ने बताया कि शिपिंग उद्योग में कई एआई अनुप्रयोग हैं, जिनमें कार्गो हैंडलिंग और प्रबंधन का स्वचालन, मार्गों और रसद का अनुकूलन, और पूर्वानुमानित रखरखाव शामिल हैं। जहाज और अन्य उपकरण।
जबकि कई उद्योग संचालन को सुव्यवस्थित करने और मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए एआई का उपयोग करते हैं और लाभ उठाते हैं, प्रत्येक के पास अद्वितीय अनुप्रयोग होते हैं। यह समझना कि समुद्री उद्योग एआई और मशीन लर्निंग को कैसे अपना रहा है, आपको इस उपकरण के साथ पानी पर काम करने के लिए बेहतर ढंग से तैयार कर सकता है
Free Buyers Guide - Leading artificial intelligence (AI) companies for the shipping industry
एक मुफ़्त दस्तावेज़ (खरीदार गाइड) जिसमें आपके खरीदारी निर्णय को सूचित करने के लिए संपर्क विवरण के साथ शिपिंग एआई समाधान निर्माताओं और आपूर्तिकर्ताओं और उनके पोत रूटिंग अनुकूलन और योजना उत्पादों पर विस्तृत जानकारी शामिल है (एक मुफ़्त प्रति डाउनलोड करें)।
शिपिंग 4.0: समुद्री उद्योग का भविष्य
भाप। बिजली. इंटरनेट। इन तीन औद्योगिक क्रांतियों ने दुनिया के कामकाज के तरीके में सब कुछ बदल दिया। आज, हम चौथी औद्योगिक क्रांति के मध्य में हैं: कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई)। आम धारणा के विपरीत कि शिपिंग पारंपरिक, "पुराने जमाने" के मॉडल में संचालित होती है, इस स्वचालन-संचालित औद्योगिक क्रांति के हिस्से के रूप में नई प्रगति ने नवाचार और परिवर्तन के नए पैटर्न बनाए हैं। यह शिपिंग 4.0 है.
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) क्या है? कृत्रिम होशियारी मानव मस्तिष्क की समस्या-समाधान और निर्णय लेने की क्षमताओं की नकल करने के लिए कंप्यूटर और मशीनों का लाभ उठाता है. (आईबीएम)
कृत्रिम बुद्धिमत्ता इंसानों या जानवरों की बुद्धि के विपरीत मशीनों या सॉफ़्टवेयर की बुद्धिमत्ता है। (Artificial Intelligence - Wikipedia)
कृत्रिम बुद्धिमत्ता, आमतौर पर बुद्धिमान प्राणियों से जुड़े कार्यों को करने के लिए कंप्यूटर या कंप्यूटर-नियंत्रित रोबोट की क्षमता। (Artificial intelligence (AI): Definition, Examples, Types - Britannica)
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) क्या है?
कृत्रिम बुद्धिमत्ता मशीनों, विशेषकर कंप्यूटर सिस्टम द्वारा मानव खुफिया प्रक्रियाओं का अनुकरण है। एआई के विशिष्ट अनुप्रयोगों में विशेषज्ञ प्रणाली, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, वाक् पहचान और मशीन विजन शामिल हैं।
एआई कैसे काम करता है?
जैसे-जैसे एआई के आसपास प्रचार तेज हुआ है, विक्रेता यह प्रचार करने के लिए संघर्ष कर रहे हैं कि उनके उत्पाद और सेवाएं इसका उपयोग कैसे करते हैं। अक्सर, जिसे वे एआई के रूप में संदर्भित करते हैं वह केवल प्रौद्योगिकी का एक घटक है, जैसे मशीन लर्निंग। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को लिखने और प्रशिक्षित करने के लिए एआई को विशेष हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर की नींव की आवश्यकता होती है। कोई भी प्रोग्रामिंग भाषा AI का पर्याय नहीं है, लेकिन Python, R, Java, C++ और जूलिया में AI डेवलपर्स के बीच लोकप्रिय विशेषताएं हैं। (What is Artificial Intelligence and How Does AI Work - TechTarget)
एआई, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के बीच अंतर
ऐ, यंत्र अधिगम तथा ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना एंटरप्राइज़ आईटी में सामान्य शब्द हैं और कभी-कभी परस्पर उपयोग किए जाते हैं, खासकर कंपनियों द्वारा उनकी मार्केटिंग सामग्री में। लेकिन इसमें कुछ अंतर भी हैं (और देखें: एआई बनाम मशीन लर्निंग बनाम डीप लर्निंग: मुख्य अंतर (techtarget.com)
AI इंटेलिजेंस के 4 प्रकार क्या हैं?
Some of these types of AI aren't even scientifically possible right now. According to the current system of classification, there are चार प्राथमिक एआई प्रकार: प्रतिक्रियाशील, सीमित स्मृति, मन का सिद्धांत, और आत्म-जागरूक. (स्रोत: कृत्रिम बुद्धिमत्ता के 4 प्रकारों को समझना - bernardmarr.com )
एआई क्या है? आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के बारे में जानें - a very comprehensive article on AI, by Oracle.com
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के उपयोग पर फायदे और नुकसान
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) क्या है? (according to an AI app itself 🙂 ... चैटजीपीटी)
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) उन मशीनों में मानव बुद्धि के अनुकरण को संदर्भित करता है जो ऐसे कार्य करने में सक्षम हैं जिनके लिए आमतौर पर मानव बुद्धि की आवश्यकता होती है। इन कार्यों में सीखना, तर्क करना, समस्या-समाधान, धारणा, भाषा समझ और यहां तक कि निर्णय लेने जैसी चीजें शामिल हैं।
एआई सिस्टम को डेटा का विश्लेषण करने, पैटर्न पहचानने और उस डेटा के आधार पर सूचित निर्णय या भविष्यवाणियां करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। उन्हें पुनरावृत्तीय सीखने की प्रक्रियाओं के माध्यम से समय के साथ अपने प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है। एआई प्रौद्योगिकियों को मोटे तौर पर दो श्रेणियों में वर्गीकृत किया गया है: संकीर्ण या कमजोर एआई और सामान्य या मजबूत एआई।
संकीर्ण या कमज़ोर AI: इस प्रकार के AI को किसी विशिष्ट कार्य या कार्यों की एक संकीर्ण श्रेणी के लिए डिज़ाइन और प्रशिक्षित किया जाता है। यह उन कार्यों को करने में उत्कृष्टता प्राप्त करता है, अक्सर मानवीय क्षमताओं से आगे निकल जाता है, लेकिन इसमें अपने पूर्वनिर्धारित दायरे से बाहर के कार्यों को समझने या निष्पादित करने की क्षमता का अभाव होता है। संकीर्ण एआई के उदाहरणों में सिरी या एलेक्सा जैसे आवाज सहायक, छवि पहचान प्रणाली और स्ट्रीमिंग सेवाओं द्वारा उपयोग किए जाने वाले अनुशंसा एल्गोरिदम शामिल हैं।
सामान्य या सशक्त AI: सामान्य एआई कृत्रिम बुद्धिमत्ता के एक स्तर को संदर्भित करता है जिसमें एक इंसान की तरह विभिन्न प्रकार के कार्यों में ज्ञान को समझने, सीखने और लागू करने की क्षमता होती है। इसमें मानव जैसी संज्ञानात्मक क्षमताएं होंगी और यह संभावित रूप से कोई भी बौद्धिक कार्य कर सकता है जो एक मानव कर सकता है। सामान्य एआई इस बिंदु पर काफी हद तक सैद्धांतिक बना हुआ है और इसे हासिल नहीं किया जा सका है।
एआई सिस्टम को मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग में वर्गीकृत किया जा सकता है:
यंत्र अधिगम: यह एआई का एक सबसेट है जिसमें डेटा से पैटर्न सीखने और उस डेटा के आधार पर भविष्यवाणियां या निर्णय लेने के लिए प्रशिक्षण एल्गोरिदम शामिल हैं। मशीन लर्निंग के प्रकारों में पर्यवेक्षित शिक्षण (लेबल किए गए डेटा के साथ प्रशिक्षण), अनसुपरवाइज्ड लर्निंग (बिना लेबल वाले डेटा में पैटर्न ढूंढना), और सुदृढीकरण लर्निंग (परीक्षण और त्रुटि के माध्यम से सीखना) शामिल हैं।
ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना: यह मशीन लर्निंग का एक उपसमूह है जो डेटा में जटिल पैटर्न और संबंधों को मॉडल और संसाधित करने के लिए कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है। छवि और वाक् पहचान जैसे कार्यों में गहन शिक्षण विशेष रूप से सफल रहा है।
एआई के पास स्वास्थ्य देखभाल, वित्त, परिवहन, मनोरंजन और अन्य सहित विभिन्न उद्योगों में अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला है। यह तेजी से आगे बढ़ रहा है और इसमें हमारे रहने और काम करने के तरीके में क्रांतिकारी बदलाव लाने की क्षमता है, हालांकि एआई तकनीक की प्रगति के साथ-साथ नैतिक विचारों और संभावित चुनौतियों को भी सावधानीपूर्वक संबोधित करने की आवश्यकता है।
सुरक्षित समुद्री यात्रा योजना के लिए समुद्री नेविगेशन उत्पादों और सेवाओं के सभी शीर्ष प्रदाताओं को खोजें
हिन्दी 
English 
Ελληνικά 
Français 
Español 
Deutsch 
Русский 
日本語 
香港中文 
Tagalog 
العربية 
Svenska 
한국어 
עִבְרִית 
Nederlands 
Bahasa Indonesia 
Polski 
Українська 
Türkçe 
ไทย 
Português do Brasil 
Italiano 
فارسی 
Română 
Bahasa Melayu 
Dansk 
Suomi 
Norsk bokmål 
Português 
Tiếng Việt