Membawa AI (Kecerdasan Buatan) mutakhir ke industri perkapalan maritim

DEEPSEA: optimalisasi pelayaran generasi mendatang yang didukung oleh Kecerdasan Buatan (AI)

Gunakan Perutean Kinerja Kecerdasan Buatan (AI) untuk secara instan mempercepat lintasan dekarbonisasi armada Anda, dan mengurangi biaya bahan bakar. Perutean Performa akan memberikan dampak besar yang dapat diukur pada konsumsi bahan bakar dan CII armada Anda hari ini, hasil berdampak tinggi sejak hari pertama.

“Optimasi Pelayaran Kapal Laut Dalam Solusi AI mengurangi emisi, mengurangi konsumsi bahan bakar, dan meningkatkan keselamatan selama pengoperasian. Ini adalah win-win dalam semua aspek pelayaran“

Geir Fagerheim (SVP Marine Operations) Wallenius Wilhelmsen

Optimalisasi Pelayaran Kapal untuk Dekarbonisasi – Solusi AI:

Laut dalam memanfaatkan teknologi AI terbaru untuk membuat kapal lebih efisien. Menyatukan para ahli dari teknologi dan maritim, DeepSea berfokus pada meningkatkan efisiensi dan mengurangi konsumsi bahan bakar kapal melalui kombinasi wawasan teknis dan operasional yang didukung oleh model kinerja terperinci yang dihasilkan AI. Perutean kapal kinerja untuk abad ke-21.

Kami bekerja sama dengan perusahaan pelayaran yang berpikiran maju untuk menjadikan industri pelayaran lebih ramping, lebih hijau, dan lebih terhubung.

Solusi Kecerdasan Buatan (AI) untuk pelayaran maritim

DeepSea bekerja dengan perusahaan pelayaran laut yang berpikiran maju untuk menjadikan industri pelayaran maritim lebih ramping, lebih hijau, dan lebih terhubung. Didirikan pada tahun 2017 untuk menghadirkan yang terbaik dari Kecerdasan Buatan (AI) ke industri perkapalan dan menjadi yang terdepan dalam perkapalan tim AI, didukung oleh tim AI tercanggih di industri. Dengan budaya penelitian aktif, menyumbangkan makalah akademik ke konferensi global, menjalankan inisiatif internasional dalam AI, dan menghadirkan semua kemajuan ini pada produk yang meningkatkan efisiensi.

“AI adalah senjata rahasia dekarbonisasi – 'peluru perak' yang dapat memberikan peningkatan dramatis pada setiap armada. CII, profitabilitas, nilai aset – ini membantu pelanggan kami meningkatkan metrik utama mereka secara menyeluruh.

Konstantinos Kyriakopoulos, CEO Deep Sea

DeepSea – AI untuk industri perkapalan

Untuk terus menyediakan pelayaran kapal yang dioptimalkan yang digerakkan oleh AI, DeepSea mengambil data dari kapal Anda dan (dengan AI) membuat model kapal yang akurat di Cloud, yang diperbarui, langsung, agar sama persis dengan keadaan kapal Anda dan membantu Anda menjalankan kapal yang lebih efisien dan pelayaran yang lebih efisien, pelayaran yang direncanakan secara khusus untuk setiap kapal.

DEEPSEA Pythia – Perutean kapal kinerja untuk abad ke-21
Platform perutean cuaca pertama di dunia yang disesuaikan dengan kinerja tepat kapal Anda, dalam segala kondisi cuaca. Model AI yang kuat memahami dengan tepat bagaimana kinerja kapal Anda dalam segala cuaca dan kondisi kotor.

Platform DeepSea, sekarang tersedia di lebih dari 20 armada kapal dan secara akurat memberikan rekomendasi kecepatan dan rute kapal yang dipersonalisasi untuk setiap kapal, berdasarkan model pembelajaran mendalam yang dilatih untuk memprediksi konsumsi energi setiap kapal dalam setiap kondisi yang memungkinkan.

“Tidak ada manusia, tidak peduli berapa tahun pengalaman yang mereka miliki, dapat bersaing dengan instruksi otomatis ini. Mereka mengurangi emisi, mengurangi konsumsi bahan bakar, dan meningkatkan keselamatan operasional.”

“Ini adalah win-win dalam semua aspek pengiriman.”

Geir Fagerheim, SVP Operasi Kelautan di Perusahaan Pengiriman Wallenius Wilhelmsen

Wallenius Wilhelmsen, yang dikenal sebagai pemimpin dalam pengenalan teknologi dan praktik baru dalam industri maritim, menjadi perusahaan pelayaran global pertama yang mengadopsi pendekatan berbasis AI sepenuhnya untuk mengoptimalkan pelayaran kapal di seluruh armadanya yang berjumlah lebih dari 120 kapal Ro-Ro .

Wallenius Wilhelmsen, operator mobil terbesar di dunia, melakukan uji coba perangkat lunak DeepSea selama 18 bulan untuk mencapai kesepakatan ini. “Ini adalah momen penting untuk implementasi kecerdasan buatan (AI) yang bermakna dan terbukti dalam pengiriman,” kata Presiden DeepSea Roberto Cuestas (DeepSea), “Sekarang ada banyak solusi di pasar yang mengklaim menghemat bahan bakar, mengurangi emisi, dan memenuhi peraturan lingkungan – dan kebanyakan dari mereka hanya basa-basi. Sulit bagi perusahaan pelayaran untuk membedakan mana yang nyata dan mana yang hanya pemasaran. Kemitraan ini adalah stempel persetujuan lain untuk teknologi dan pendekatan kami, dari salah satu perusahaan paling maju di industri ini.” Uji coba selama 18 bulan menghasilkan peningkatan kinerja 7% yang sepenuhnya divalidasi dalam subset armada Wallenius Wilhelmsen, dan ketika proyek selesai di seluruh armada, angka ini diperkirakan akan meningkat menjadi 10%. Ini setara dengan lebih dari 75.000 ton bahan bakar yang dihemat dan 240.000 ton karbon dioksida (C02) tidak dipancarkan – dan secara dramatis akan membantu kapal mematuhi peraturan emisi industri yang baru. Wallenius Wilhelmsen telah menetapkan target ambisius untuk mengurangi emisi sebesar 27,5% pada tahun 2030. “Separuh dari pengurangan ini harus berasal dari kapal yang ada. Kami bekerja keras untuk menemukan solusi ramah lingkungan untuk armada kami yang ada. Tujuan kami adalah menerapkan solusi pengoptimalan pelayaran yang inovatif ini untuk meningkatkan efisiensi kapal di seluruh armada kami,” kata Geir Fagerheim, SVP Marine Operations di Wallenius Wilhelmsen.

– – –

Bagaimana Industri Perkapalan Dapat Memotong Emisi Karbon

Klien dari perusahaan Yunani DeepSea AI, yang meliputi perusahaan pelayaran dari Singapura, Norwegia, Jepang, dll., dapat menghemat, melalui teknologi DeepSea, bahan bakar 8%-12% dan mengurangi jejak lingkungan mereka. Jalan untuk pengembangan kapal otonom, di mana rutenya "ditentukan" bukan oleh kapten kapal tetapi oleh algoritme, dibuka dengan akuisisi DeepSea Technologies yang didirikan oleh Konstantinos Kyriakopoulos dan Roberto Kousta, oleh perusahaan multinasional Jepang Nabtesco, terdaftar di bursa Tokyo.

“Teknologi yang telah kami kembangkan selama bertahun-tahun sedang menuju ke arah ini. Sekarang kami memiliki mitra yang tepat, yang memungkinkan kami mewujudkan tujuan ini, karena kami tidak memiliki sistem perangkat keras. Dengan kombinasi teknologi kami, kami juga dapat mengubah kapal yang ada menjadi kapal otonom, serta memasang sistem kami di kapal baru, ”kata Mr. Kyriakopoulos, berbicara tentang tujuan akuisisi DeepSea oleh Nabtesco. DeepSea telah mengembangkan platform kecerdasan buatan yang, melalui pengumpulan – secara real time – data mengenai kinerja kapal komersial (tanker, kontainer) selama navigasi, membuat model untuk mengoptimalkan kinerjanya (penghematan bahan bakar, pengurangan emisi karbon) dengan mempertimbangkan kondisi cuaca, karakteristik kapal masing-masing, dll.

Teknologinya digunakan di lebih dari 300 kapal. “Pada dasarnya dengan model kecerdasan buatan ini kami membantu kapten mencapai tujuannya dengan polusi lingkungan seminimal mungkin dan kinerja terbaik”, jelas Mr. Koustas. Di sinilah sistem DeepSea dan Nabtesco 'bergabung' bersama yang akan dapat mengotomatiskan 'perintah' yang diberikan kepada kapal oleh DeepSea (misalnya kecepatan optimal kapal berdasarkan kondisi cuaca). “Otonomi kapal akan didasarkan pada kontrol terbaik dari setiap pergerakannya untuk menghemat lebih banyak bahan bakar,” kata Mr. Kyriakopoulos.

Menurut perusahaan, pelanggannya, yang meliputi perusahaan pelayaran dari Singapura, Norwegia, Jepang, dll., dapat menggunakan teknologi DeepSea untuk menghemat 8%-12% dalam bahan bakar dan mengurangi jejak lingkungan mereka. Yang terakhir dianggap penting, karena pengenaan pajak karbon pada pelayaran sedang dibahas, dengan Uni Eropa memberikan tekanan pada sektor pelayaran.

Tim DeepSea, yang terdiri dari 90 orang – 80% berlokasi di Yunani – diperkirakan akan meningkat menjadi 110 pada periode berikutnya, sementara Athena diubah menjadi pusat kecerdasan buatan untuk aktivitas perusahaan Jepang. Ini tidak terbatas pada industri perkapalan, tetapi meluas ke otomatisasi kereta api, penerbangan, turbin angin, dll. “Dengan investasi Nabtesco, teknologi seputar apa yang kami sebut kecerdasan buatan industri (AI industri) akan dikembangkan di Yunani,” kata Mr. Kyriakopoulos . “Kami memiliki rencana aksi jangka panjang untuk mengimplementasikan apa yang kami inginkan dalam otonomi dan kecerdasan buatan”.

Wallenius Wilhelmsen beralih ke perencanaan pelayaran berbasis AI sepenuhnya dengan DeepSea

Membuat dampak nyata pada emisi – solusi kecerdasan buatan untuk pelayaran maritim

(7 September 2022) Wallenius Wilhelmsen menjadi perusahaan pelayaran global pertama yang mengadopsi pendekatan berbasis AI sepenuhnya untuk optimalisasi pelayaran di seluruh armadanya yang terdiri dari 120+ kapal.

Wallenius Wilhelmsen perusahaan pelayaran meluncurkan DeepSea's Perangkat lunak Perutean Kinerja, yang menyediakan rencana rute dan kecepatan khusus kapal, pada kuartal terakhir tahun 2022 dan 2023. Salah satu perusahaan yang berpikiran maju di industri pelayaran maritim, Wallenius Wilhelmsen telah menetapkan target yang ambisius untuk mengurangi emisi sebesar 27,5 persen pada tahun 2030. Pekerjaan dengan DeepSea ini merupakan langkah penting untuk bertemu dengan mereka.

Geir Fagerheim, SVP Operasi Kelautan di Wallenius Wilhelmsen, mengatakan:

“Tidak ada manusia, tidak peduli berapa tahun pengalaman yang mereka miliki, dapat bersaing dengan instruksi berlayar otomatis ini. Ini mengurangi emisi, mengurangi konsumsi bahan bakar, dan meningkatkan keselamatan selama pengoperasian. Ini adalah win-win dalam semua aspek pelayaran.”

Keputusan penting ini, yang pertama dari jenisnya secara global, tidak dibuat dengan cepat – tetapi mengikuti pengujian langkah demi langkah yang ketat selama 18 bulan.

Angka-angka yang akhirnya keluar dari masa uji coba komprehensif ini sangat signifikan:

Peningkatan 6,9% dalam efisiensi kapal dan lebih dari 170.000 ton memprediksi pengurangan emisi di seluruh armada.

Namun, yang sama pentingnya untuk difokuskan adalah pembelajaran utama yang muncul dari periode 18 bulan kerja sama yang intens yang menghasilkan kemitraan ini.

Pada tanggal 13 Oktober, Wallenius Wilhelmsen dan DeepSea melakukan webinar virtual yang mendiskusikan secara online periode validasi ini dan bersama-sama mendiskusikan pembelajaran utama mereka untuk dekarbonisasi dengan optimalisasi pelayaran kapal (Voyage Optimization untuk Dekarbonisasi – webinar online).

INISIATIF 10% – Mengurangi emisi CΟ2 sebesar 10%, dengan armada terdepan di industri perkapalan

Apa itu inisiatif 10%? Sebuah gerakan pengurangan biaya energi kapal laut sebesar 10%, pendekatan tersebut terbukti, hemat biaya dan dapat dicapai dalam waktu 12 bulan. Inisiatif 10% adalah komitmen DeepSea dan para anggota (EUROSEAS Ltd, EuroDRY Ltd, ETF Partners, Nabtesco) dari inisiatif untuk bekerja secara kolaboratif untuk melakukan sesuatu yang nyata, terukur, dan berdampak – dengan manfaat nyata bagi semua orang.

Artikel terkait penggunaan Kecerdasan Buatan dalam industri perkapalan maritim

Raksasa Pengiriman Kargo Wallenius Wilhelmsen sedang menguji solusi pengoptimalan perjalanan AI Kecerdasan Buatan: “Tiba-tiba kami memiliki 10.000 titik data di basis data kami, dan perlu memahaminya.” (16 September 2022)

Dalam hal pengoptimalan pelayaran – memilih jalur dan kecepatan terbaik untuk perjalanan – kapten kapal tidak memiliki alat untuk membuat keputusan berdasarkan informasi, jelas Mr Fagerheim dari perusahaan pelayaran Wallenius Wilhelmsen (kapal kargo). Inilah mengapa mereka bekerja keras dan cepat di awal perjalanan, karena mereka tidak dapat memprediksi kondisi selanjutnya. Di sinilah platform pengoptimalan pelayaran bertenaga AI masuk.

Industri maritim diperkirakan menghabiskan $931 juta untuk solusi kecerdasan buatan (AI) pada tahun 2022, menurut laporan terbaru yang diterbitkan oleh Lloyd's Register bekerja sama dengan Thetius

Adopsi solusi AI di industri maritim berada pada tahap awal, namun, Kecerdasan Buatan memiliki potensi yang sangat besar untuk membuka nilai dalam mengoptimalkan efisiensi armada. Teknologi AI untuk optimalisasi pelayaran terutama difokuskan pada pengurangan konsumsi bahan bakar kapal, yang menghasilkan pengurangan emisi CO2 dan biaya operasional. Layanan Kinerja Maritim Lloyd's Register telah mengembangkan pengalaman luas dalam penggunaan AI untuk pengoptimalan kapal dan pada akhirnya membantu meningkatkan kinerja kapal. Analitik data tradisional dan lama hanya melihat 10% data kapal, sedangkan model AI sekarang dapat melihat hampir 100% data kapal dan memproses data ini secara instan untuk menciptakan wawasan kinerja kapal yang sangat akurat seputar konsumsi bahan bakar, kecepatan, trim, pengotoran lambung, dan tenaga konsumsi,” (Andy McKeran, Direktur Layanan Kinerja Maritim, Lloyd's Register). Pembelanjaan untuk solusi Kecerdasan Buatan AI di industri perkapalan maritim diperkirakan akan meningkat lebih dari dua kali lipat dalam lima tahun ke depan menjadi $2,7 miliar pada tahun 2027, tingkat pertumbuhan tahunan gabungan sebesar 23%.

Pembelajaran mesin: Perbatasan maritim berikutnya?

Karena ketersediaan data untuk komputasi berperforma tinggi meningkat seiring dengan adopsi otomatisasi, Wärtsilä Voyage percaya bahwa kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin adalah teknologi yang harus diperhatikan.

Empat cara Industri Maritim berinvestasi dalam AI untuk manajemen kinerja

AI, IOT, Business Intelligence, Data Analytics mengubah cara pengiriman beroperasi, dan juga memotong biaya dan mengurangi risiko terhadap nyawa manusia. Perusahaan pelayaran terkemuka telah menggunakan teknologi yang dibantu AI untuk mendapatkan wawasan yang lebih besar tentang kinerja kapal mereka, sementara perusahaan mapan dan perusahaan baru menemukan cara baru untuk mendorong batasan AI.

Kecerdasan Buatan dan Era Pelayaran Otonom

Dunia saling berhubungan melalui perdagangan global atas dasar industri transportasi. Dan, itu akan terus tumbuh, dengan perkiraan peningkatan hampir sepertiga dalam perdagangan lintas laut menuju tahun 2030, dan dengan peningkatan jarak tempuh ton hingga 74.000 miliar selama periode perkiraan.

Dengan kata lain, lautan akan mengalami peningkatan lalu lintas yang substansial, tekanan akan jauh lebih tinggi dan risiko kecelakaan dan insiden laut akan tetap ada. Diperkirakan sekitar 90% korban laut dan insiden yang disebabkan oleh kesalahan manusia, menelan biaya lebih dari EUR1,4 miliar dalam klaim asuransi kewajiban laut.

Hal ini sebenarnya telah mendorong bisnis untuk berinvestasi dalam otomatisasi yang didukung oleh teknologi transformasi Intelegensi Buatan (AI) dan pembelajaran mesin, sebagai solusi akhir untuk meningkatkan produktivitas, efisiensi, dan keamanan dengan menghilangkan kesalahan manusia.

Statistik menunjukkan bahwa AI memiliki kemampuan untuk mendorong kinerja industri transportasi dan logistik hingga hampir 90%, berpotensi meningkatkan pendapatan tahunan industri hingga EUR0,45 triliun.

“Pengiriman otonom adalah masa depan industri maritim. Sama mengganggunya dengan smartphone, kapal pintar akan merevolusi lanskap desain dan operasi kapal”

Mikael Mäkinen, Presiden, Kelautan di Rolls-Royce Plc.

Alat Kecerdasan Buatan Voyage Optimization yang digerakkan oleh AI Menawarkan Perubahan Langkah untuk sektor navigasi pelayaran maritim

Sektor pelayaran maritim telah bekerja keras untuk menemukan cara mengurangi emisi bahan bakar karbon sejalan dengan Initial Strategi GRK IMO dan Agenda Maritim 2050 dengan fokus berat pada otonomi dan bahan bakar masa depan. Tapi karena tekanan terus tumbuh setelahnya COP26 solusi yang membuka potensi pengurangan armada kapal yang ada sangat penting.

Pengenalan singkat AI (Artificial Intelligence) dan penerapannya di industri maritim

Selama Forum Athena SMART4SEA 2023, Mr Themistoklis Sardis, (Manajer IT di Costamare Shipping Company SA) menjelaskan bahwa ada beberapa aplikasi AI di industri pelayaran, termasuk otomatisasi penanganan dan manajemen kargo, optimalisasi rute dan logistik, dan pemeliharaan prediktif kapal dan peralatan lainnya.

Bagaimana AI mengubah Industri Maritim? Bagaimana Kecerdasan Buatan digunakan dan menguntungkan Industri Perkapalan Maritim!

Sementara banyak industri mendapat manfaat dari dan menggunakan AI untuk merampingkan operasi dan menerima wawasan berharga, masing-masing memiliki aplikasi unik. Memahami bagaimana industri maritim mengadaptasi AI dan pembelajaran mesin dapat mempersiapkan Anda dengan lebih baik untuk bekerja di air bersama peralatan ini

Panduan Pembeli Gratis – Perusahaan kecerdasan buatan (AI) terkemuka untuk industri perkapalan

Dokumen gratis (panduan pembeli) yang mencakup informasi mendetail tentang produsen dan pemasok solusi Shipping AI serta pengoptimalan rute kapal dan perencanaan produk mereka, beserta detail kontak, untuk menginformasikan keputusan pembelian Anda (unduh salinan gratis).

Shipping 4.0 : Masa Depan Industri Maritim

Uap. Listrik. Internet. Tiga revolusi industri ini, mengubah segalanya tentang cara kerja dunia. Hari ini, kita berada di tengah revolusi industri keempat: Kecerdasan buatan (AI). Bertentangan dengan kepercayaan umum bahwa pelayaran beroperasi dalam model tradisional “kuno”, langkah baru sebagai bagian dari revolusi industri yang digerakkan oleh otomasi ini telah menciptakan pola inovasi dan perubahan baru. Ini Pengiriman 4.0.

SUMBER-SUMBER: Kecerdasan buatan

Apa itu Kecerdasan Buatan (AI)? Kecerdasan buatan memanfaatkan komputer dan mesin untuk meniru kemampuan pemecahan masalah dan pengambilan keputusan dari pikiran manusia. (IBM)

Kecerdasan buatan adalah kecerdasan mesin atau perangkat lunak, berbeda dengan kecerdasan manusia atau hewan. (Kecerdasan Buatan – Wikipedia)

Kecerdasan buatan, kemampuan komputer atau robot yang dikendalikan komputer untuk melakukan tugas yang biasanya diasosiasikan dengan makhluk cerdas. (Kecerdasan buatan (AI): Definisi, Contoh, Jenis – Britannica)

Apa itu kecerdasan buatan (AI)?

Kecerdasan buatan adalah simulasi proses kecerdasan manusia oleh mesin, terutama sistem komputer. Aplikasi spesifik AI meliputi sistem pakar, pemrosesan bahasa alami, pengenalan suara, dan visi mesin.

Bagaimana AI bekerja?

Karena hype seputar AI telah meningkat, vendor telah berebut untuk mempromosikan bagaimana produk dan layanan mereka menggunakannya. Seringkali, apa yang mereka sebut sebagai AI hanyalah sebuah komponen dari teknologi, seperti pembelajaran mesin. AI memerlukan dasar perangkat keras dan perangkat lunak khusus untuk menulis dan melatih algoritme pembelajaran mesin. Tidak ada satu pun bahasa pemrograman yang identik dengan AI, tetapi Python, R, Java, C++, dan Julia memiliki fitur yang populer di kalangan pengembang AI. (Apa itu Kecerdasan Buatan dan Bagaimana Cara Kerja AI – TechTarget)

Perbedaan antara AI, Pembelajaran Mesin, dan Pembelajaran Mendalam

AI, pembelajaran mesin dan pembelajaran yang mendalam adalah istilah umum dalam TI perusahaan dan terkadang digunakan secara bergantian, terutama oleh perusahaan dalam materi pemasaran mereka. Tetapi ada perbedaan (lihat lebih lanjut di: AI vs. pembelajaran mesin vs. pembelajaran mendalam: Perbedaan utama (techtarget.com)

Apa saja 4 jenis kecerdasan AI?

Beberapa jenis AI ini bahkan tidak mungkin secara ilmiah saat ini. Menurut sistem klasifikasi saat ini, ada empat primer jenis AI: reaktif, memori terbatas, teori pikiran, dan kesadaran diri. (Sumber: Memahami 4 Jenis Kecerdasan Buatan – bernardmarr.com )

Apa itu AI? Segala sesuatu yang perlu diketahui tentang kecerdasan buatan, teknologi AI yang menarik dan berkembang pesat – ZDnet.com

Apa itu AI? Pelajari Tentang Kecerdasan Buatan – artikel yang sangat komprehensif tentang AI, oleh Oracle.com

Keuntungan dan Kerugian Penggunaan Kecerdasan Buatan

Apa itu Kecerdasan Buatan (AI)? (menurut aplikasi AI itu sendiri 🙂 … ChatGPT)

Kecerdasan Buatan (AI) mengacu pada simulasi kecerdasan manusia dalam mesin yang mampu melakukan tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia. Tugas-tugas ini mencakup hal-hal seperti belajar, penalaran, pemecahan masalah, persepsi, pemahaman bahasa, dan bahkan pengambilan keputusan.

Sistem AI dirancang untuk menganalisis data, mengenali pola, dan membuat keputusan atau prediksi berdasarkan informasi tersebut. Mereka dapat dilatih untuk meningkatkan kinerja mereka dari waktu ke waktu melalui proses pembelajaran berulang. Teknologi AI secara luas diklasifikasikan ke dalam dua kategori: AI Sempit atau Lemah dan AI Umum atau Kuat.

AI Sempit atau Lemah: Jenis AI ini dirancang dan dilatih untuk tugas tertentu atau rentang tugas yang sempit. Itu unggul dalam melakukan tugas-tugas itu, seringkali melampaui kemampuan manusia, tetapi tidak memiliki kemampuan untuk memahami atau melakukan tugas di luar ruang lingkup yang telah ditentukan sebelumnya. Contoh AI sempit termasuk asisten suara seperti Siri atau Alexa, sistem pengenalan gambar, dan algoritme rekomendasi yang digunakan oleh layanan streaming.

AI Umum atau Kuat: AI umum mengacu pada tingkat kecerdasan buatan yang memiliki kemampuan untuk memahami, mempelajari, dan menerapkan pengetahuan di berbagai tugas, seperti halnya manusia. Itu akan memiliki kemampuan kognitif seperti manusia dan berpotensi melakukan tugas intelektual apa pun yang dapat dilakukan manusia. AI umum sebagian besar tetap teoretis pada saat ini dan belum tercapai.

Sistem AI dapat dikategorikan lebih lanjut menjadi pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam:

Pembelajaran mesin: Ini adalah bagian dari AI yang melibatkan algoritme pelatihan untuk mempelajari pola dari data dan membuat prediksi atau keputusan berdasarkan data tersebut. Jenis pembelajaran mesin meliputi pembelajaran terawasi (pelatihan dengan data berlabel), pembelajaran tidak terawasi (menemukan pola dalam data tidak berlabel), dan pembelajaran penguatan (belajar melalui coba-coba).

Pembelajaran Mendalam: Ini adalah bagian dari pembelajaran mesin yang menggunakan jaringan syaraf tiruan untuk memodelkan dan memproses pola dan hubungan yang kompleks dalam data. Pembelajaran mendalam sangat berhasil dalam tugas-tugas seperti pengenalan gambar dan ucapan.

AI memiliki berbagai aplikasi di berbagai industri, termasuk kesehatan, keuangan, transportasi, hiburan, dan banyak lagi. Ini terus berkembang pesat dan memiliki potensi untuk merevolusi cara kita hidup dan bekerja, meskipun pertimbangan etis dan potensi tantangan juga perlu ditangani dengan hati-hati seiring kemajuan teknologi AI.