Filonuzun dekarbonizasyon yörüngesini anında hızlandırmak ve yakıt maliyetlerini azaltmak için Yapay Zeka (AI) Performans Yönlendirmesini kullanın. Performans Yönlendirme, filonuzun yakıt tüketimi ve bugün CII üzerinde büyük, ölçülebilir bir etki yapacak ve ilk günden itibaren yüksek etkili sonuçlar verecektir.
“Derin Deniz Gemisi Sefer Optimizasyonu AI Çözümü emisyonları azaltır, yakıt tüketimini azaltır ve çalışma sırasında güvenliği artırır. Yelkenin tüm yönlerinde bir kazan-kazan durumu“
Geir Fagerheim (Deniz Operasyonlarından Sorumlu Başkan Yardımcısı) Wallenius Wilhelmsen
Karbonsuzlaştırma için Gemi Seyahat Optimizasyonu - Yapay Zeka Çözümü:
Derin deniz gemileri daha verimli hale getirmek için en son AI teknolojisinden yararlanır. Teknoloji ve denizcilik uzmanlarını bir araya getiren DeepSea, verimliliği artırmak ve gemilerin yakıt tüketimini azaltmak Yapay zeka tarafından oluşturulan ayrıntılı performans modelleriyle desteklenen teknik ve operasyonel içgörülerin bir kombinasyonu aracılığıyla. 21. yüzyıl için performans gemisi rotası.
Denizcilik endüstrisini daha yalın, daha yeşil ve daha bağlantılı hale getirmek için ileri görüşlü nakliye şirketleriyle çalışıyoruz.
DeepSea, deniz taşımacılığı endüstrisini daha yalın, daha yeşil ve daha bağlantılı hale getirmek için ileri görüşlü deniz taşımacılığı şirketleriyle birlikte çalışır. Denizcilik endüstrisine Yapay Zekanın (AI) en iyilerini getirmek için 2017'de kuruldu ve denizciliğin önde gelenlerinden AI ekibi, sektördeki en gelişmiş AI ekibi tarafından desteklenmektedir. Aktif araştırma kültürüyle, dünya çapındaki konferanslara akademik makalelerle katkıda bulunur, yapay zeka alanında uluslararası girişimler yürütür ve tüm bu gelişmeleri verimlilik artırıcı ürünlerine taşır.
DeepSea - Nakliye sektörü için yapay zeka
Sürekli olarak yapay zeka destekli optimize edilmiş bir gemi seferi sağlamak için DeepSea, geminizden veri alır ve (yapay zeka ile) Bulutta doğru bir gemi modeli oluşturur. Bu model, geminizin durumuyla tam olarak eşleşecek şekilde güncellenir ve canlı olarak sunulur. Böylece her gemi için özel olarak planlanmış seferlerle daha verimli gemiler ve daha verimli seferler yürütmenize yardımcı olur.
DEEPSEA Pythia - 21. yüzyıl için performans gemisi rotası
Tüm hava koşullarında teknenizin tam performansına göre uyarlanmış dünyanın ilk hava durumu yönlendirme platformu. Güçlü yapay zeka modelleri, teknenizin her türlü hava ve kirlilik koşulunda tam olarak nasıl performans gösterdiğini anlar.
DeepSea'nin platformu, şu anda 20'den fazla gemi filosunda yer alıyor ve her gemi için, her olası koşulda her geminin enerji tüketimini tahmin etmek üzere eğitilmiş derin öğrenme modellerine dayalı, kişiselleştirilmiş hız ve gemi rotası önerilerini doğru bir şekilde sağlıyor.
"Ne kadar deneyimli olursa olsun hiçbir insan bu otomatik talimatlarla rekabet edemez. Emisyonları azaltır, yakıt tüketimini düşürür ve operasyonel güvenliği artırır."
"Nakliyenin her alanında kazan-kazan durumu söz konusu."
Geir Fagerheim, Wallenius Wilhelmsen Shipping Company'de Deniz Operasyonlarından Sorumlu Kıdemli Başkan Yardımcısı
Denizcilik endüstrisinde yeni teknoloji ve uygulamaların tanıtılmasında lider olarak tanınan Wallenius Wilhelmsen, 120'den fazla Ro-Ro gemisinden oluşan filosunun tamamında gemi seferlerini optimize etmek için tamamen yapay zeka tabanlı bir yaklaşımı benimseyen ilk küresel denizcilik şirketi oldu. .
Dünyanın en büyük araç taşıyıcısı Wallenius Wilhelmsen, bu anlaşmaya varmak için DeepSea yazılımını 18 ay boyunca titizlikle denedi. DeepSea Başkanı Roberto Cuestas (DeepSea), "Bu, yapay zekânın (YZ) nakliye sektöründe anlamlı ve kanıtlanmış bir şekilde uygulanması açısından bir dönüm noktasıdır," dedi. "Artık piyasada yakıt tasarrufu sağladığını, emisyonları azalttığını ve çevre düzenlemelerine uyduğunu iddia eden birçok çözüm var ve bunların çoğu sadece lafta kalıyor. Nakliye şirketlerinin gerçekle sadece pazarlama arasındaki farkı ayırt etmesi zor. Bu ortaklık, sektördeki en gelişmiş şirketlerden biri tarafından teknolojimiz ve yaklaşımımız için bir başka onay damgasıdır." 18 aylık deneme, Wallenius Wilhelmsen filosunun bir alt kümesinde 7%'lik tamamen doğrulanmış bir performans iyileştirmesi sağladı ve proje tüm filoda tamamlandığında bu rakamın 10%'ye çıkması bekleniyor. Bu, 75.000 tondan fazla yakıt tasarrufu ve 240.000 ton karbondioksit (CO2) salınımının önlenmesi anlamına geliyor ve gemilerin yeni sektör emisyon yönetmeliklerine uymasına önemli ölçüde yardımcı olacak. Wallenius Wilhelmsen, 2030 yılına kadar emisyonları 27.5% oranında azaltmak için iddialı hedefler belirledi. Wallenius Wilhelmsen Deniz Operasyonları Kıdemli Başkan Yardımcısı Geir Fagerheim, "Bu azalmanın yarısı mevcut gemilerden sağlanmalı. Mevcut filomuz için çevre dostu çözümler bulmak için özenle çalışıyoruz. Amacımız, tüm filomuzda gemi verimliliğini artırmak için bu yenilikçi sefer optimizasyon çözümünü uygulamak," dedi.
- - -
Aralarında Singapur, Norveç, Japonya vb. ülkelerin nakliye şirketlerinin de bulunduğu Yunan DeepSea AI şirketinin müşterileri, DeepSea'nin 8%-12% teknolojisi sayesinde yakıt tasarrufu sağlayabilir ve çevresel ayak izlerini azaltabilirler. Rotası gemi kaptanı tarafından değil, bir algoritma tarafından "belirlenen" otonom gemilerin geliştirilmesinin önü, Konstantinos Kyriakopoulos ve Roberto Kousta tarafından kurulan DeepSea Technologies'in Tokyo borsasında işlem gören Japon çokuluslu şirketi Nabtesco tarafından satın alınmasıyla açıldı.
"Yıllardır geliştirdiğimiz teknoloji bu yönde ilerliyordu. Şimdi, bir donanım sistemimiz olmadığı için bu hedefi gerçekleştirmemizi sağlayan doğru ortağa sahibiz. Teknolojilerimizin birleşimiyle mevcut gemileri otonom gemilere dönüştürebilir ve sistemlerimizi yeni gemilere kurabiliriz," diyor Bay Kyriakopoulos, DeepSea'nin Nabtesco tarafından satın alınmasının hedefinden bahsederken. DeepSea, ticari gemilerin (tankerler, konteynerler) seyir sırasındaki performansına ilişkin verileri gerçek zamanlı olarak toplayarak, hava koşullarını, ilgili geminin özelliklerini vb. dikkate alarak performanslarını optimize etmek (yakıt tasarrufu, karbon emisyonlarının azaltılması) için modeller oluşturan bir yapay zeka platformu geliştirdi.
Teknolojisi 300'den fazla gemide kullanılıyor. Bay Koustas, "Esasen bu yapay zeka modeliyle, kaptanın varış noktasına mümkün olan en az çevre kirliliği ve mümkün olan en iyi performansla ulaşmasına yardımcı oluyoruz," diye açıklıyor. DeepSea ve Nabtesco'nun sistemlerinin "birleştiği" nokta tam da burası ve DeepSea tarafından gemiye verilen "komutların" (örneğin, geminin hava koşullarına göre optimum hızı) otomatikleştirilebilmesi mümkün olacak. Bay Kyriakopoulos, "Geminin otonomisi, daha fazla yakıt tasarrufu sağlamak için her hareketinin mümkün olan en iyi şekilde kontrol edilmesine dayanacak," diyor.
Şirkete göre, Singapur, Norveç, Japonya vb. ülkelerden nakliye şirketlerini içeren müşterileri, DeepSea'nin teknolojisini kullanarak tasarruf sağlayabilir. 8%-12% yakıtta ve çevresel ayak izlerini azaltmak. Avrupa Birliği'nin denizcilik sektörü üzerinde baskı uygulamasıyla birlikte, deniz taşımacılığına bir karbon vergisi getirilmesi tartışılırken, ikincisi çok önemli kabul ediliyor.
DeepSea'nın 90 kişiden oluşan ekibinin (80%'si Yunanistan'da bulunuyor) önümüzdeki dönemde 110 kişiye çıkması bekleniyor. Atina ise Japon şirketinin faaliyetleri için bir yapay zeka merkezine dönüştürülüyor. Bu faaliyetler sadece denizcilik sektörüyle sınırlı değil, demiryolu otomasyonu, havacılık, rüzgar türbinleri vb. alanları da kapsıyor. Kyriakopoulos, "Nabtesco'nun yatırımıyla, endüstriyel yapay zeka (endüstriyel AI) dediğimiz teknolojiler Yunanistan'da geliştirilecek," diyor. "Otonomi ve yapay zeka alanında istediklerimizi hayata geçirmek için uzun vadeli bir eylem planımız var."
(7 Eylül 2022) Wallenius Wilhelmsen oldu sefer optimizasyonuna tamamen yapay zeka tabanlı bir yaklaşım benimseyen ilk küresel nakliye şirketi 120'den fazla gemiden oluşan tüm filosunda.
Wallenius Wilhelmsen nakliye şirketi DeepSea's'ı piyasaya sürdü Performans Yönlendirme yazılımı2022 ve 2023'ün son çeyreğinde gemiye özel rota ve hız planları sunan . DeepSea ile bu çalışma, onlarla tanışmak için önemli bir adım.
Wallenius Wilhelmsen Deniz Operasyonlarından Sorumlu Kıdemli Başkan Yardımcısı Geir Fagerheim, diyor:
"Kaç yıllık deneyime sahip olursa olsun, hiçbir insan bu otomatik yelken talimatlarıyla rekabet edemez. Emisyonları azaltır, yakıt tüketimini azaltır ve çalışma sırasında güvenliği artırır. Bu, yelkenin her alanında bir kazan-kazan durumudur.”
Dünya çapında türünün ilk örneği olan bu dönüm noktası niteliğindeki karar, hızlı bir şekilde alınmadı - ancak 18 aylık zorlu adım adım testlerin ardından alındı.
Nihayetinde bu kapsamlı deneme süresinden çıkan rakamlar önemlidir:
Gemi verimliliğinde 6,9% iyileşme ve filo genelinde emisyonlarda 170.000 tondan fazla tahmin edilen azalma.
Bununla birlikte, bu ortaklığa yol açan 18 aylık yoğun işbirliği döneminden ortaya çıkan önemli dersler de aynı derecede önemli.
13 Ekim'de Wallenius Wilhelmsen ve DeepSea, bu doğrulama dönemini çevrimiçi olarak tartışan sanal bir web semineri gerçekleştirdiler ve birlikte gemi yolculuğu optimizasyonu ile karbondan arındırma konusundaki temel öğrenmelerini tartıştılar (Karbonsuzlaştırma için Yolculuk Optimizasyonu - çevrimiçi web semineri).
10% girişimi nedir? Deniz araçlarının enerji maliyetlerini 10% kadar düşürmeye yönelik bir hareket olan bu yaklaşım kanıtlanmıştır, uygun maliyetlidir ve 12 ay içinde gerçekleştirilebilir. 10% girişimi, DeepSea ve girişimin üyelerinin (EUROSEAS Ltd, EuroDRY Ltd, ETF Partners, Nabtesco) gerçek, ölçülebilir ve etkili - herkes için somut faydalar sağlayan - bir şey yapmak için işbirliği içinde çalışma taahhüdüdür.
Nakliye şirketi Wallenius Wilhelmsen'den (kargo gemileri) Bay Fagerheim, konu yolculuk optimizasyonu olduğunda - yolculuk için en iyi rotayı ve hızı seçmek - gemilerin kaptanlarının bilinçli kararlar verecek araçlara sahip olmadığını açıklıyor. Bu nedenle yolculuğun başında sert ve hızlı giderler, çünkü daha sonraki koşulları tahmin edemezler. Yapay zeka destekli yolculuk optimizasyon platformlarının devreye girdiği yer burasıdır.
Denizcilik endüstrisinde AI çözümlerinin benimsenmesi yeni bir aşamadadır, ancak Yapay Zeka, filo verimliliğini optimize etmede değeri ortaya çıkarmak için muazzam bir potansiyele sahiptir. Yolculuk optimizasyonu için yapay zeka teknolojisi, öncelikle gemi yakıt tüketimini azaltmaya odaklanır, bu da CO2 emisyonlarının ve işletme maliyetlerinin azalmasına neden olur. Lloyd's Register'ın Denizcilik Performansı Hizmetleri, gemi optimizasyonu için yapay zeka kullanımında ve nihai olarak gemi performansının iyileştirilmesine yardımcı olma konusunda geniş bir deneyim geliştirmiştir. Geleneksel ve eski veri analitiği yalnızca 10% gemi verisine bakar, oysa AI modelleri artık 100%'ye yakın gemi verisine bakabilir ve bu verileri anında işleyerek yakıt tüketimi, hız, trim, gövde kirlenmesi ve güç hakkında son derece doğru gemi performansı içgörüleri oluşturmak için anında işleyebilir tüketimi,” (Andy McKeran, Denizcilik Performans Hizmetleri Direktörü, Lloyd's Register). Deniz taşımacılığı endüstrisinde Yapay Zeka Yapay Zeka çözümlerine yapılan harcamanın önümüzdeki beş yılda iki kattan fazla artarak 2027'ye kadar $2,7 milyara ulaşması ve yıllık 23% bileşik büyüme oranı bekleniyor.
Makine öğrenimi: Bir sonraki deniz sınırı mı?
Otomasyonun benimsenmesiyle birlikte yüksek performanslı bilgi işlem için verilerin kullanılabilirliği arttıkça, Wärtsilä Voyage yapay zeka ve makine öğreniminin takip edilmesi gereken teknolojiler olduğuna inanıyor.
Denizcilik Sektörünün performans yönetimi için yapay zekaya yatırım yaptığı dört yol
Yapay Zeka, Nesnelerin İnterneti, İş Zekası, Veri Analitiği, nakliyenin çalışma şeklini değiştiriyor ve aynı zamanda maliyetleri düşürüyor ve insan hayatına yönelik riskleri azaltıyor. Önde gelen denizcilik şirketleri, gemilerinin performansı hakkında daha fazla bilgi edinmek için yapay zeka destekli teknolojiler kullanırken, hem yerleşik şirketler hem de yeni kurulan şirketler yapay zekanın sınırlarını zorlamanın yeni yollarını buluyor.
Yapay Zeka ve Otonom Denizcilik Çağı
Dünya, bir ulaşım endüstrisi temelinde küresel ticaret yoluyla birbirine bağlıdır. Ve 2030'a doğru deniz ticaretinde tahmin edilen yaklaşık üçte birlik artışla ve tahmin dönemi boyunca ton-kilometrede 74.000 milyara varan artışlarla büyümeye devam edecek.
Başka bir deyişle, okyanus trafiğinde önemli artışlar yaşayacak, basınç çok daha yüksek olacak ve deniz kazaları ve denizde olay riski devam edecektir. Kabaca 90% deniz zayiatının ve insan hatalarından kaynaklanan olayın, deniz sorumluluk sigortası taleplerinde 1,4 milyar Euro'nun üzerinde bir maliyete sahip olduğu tahmin edilmektedir.
Bu aslında işletmeleri, insan hatalarını ortadan kaldırarak üretkenliği, verimliliği ve güvenliği iyileştirmeye yönelik nihai çözüm olarak dönüşümsel Yapay Zeka (AI) teknolojileri ve makine öğrenimi ile desteklenen otomasyona yatırım yapmaya teşvik etti.
İstatistikler, AI'nın nakliye ve lojistik endüstrisi performansını neredeyse 90% artırma yeteneğine sahip olduğunu ve potansiyel olarak endüstrinin yıllık gelirini 0,45 trilyon Euro'ya kadar artırabileceğini göstermiştir.
“Otonom denizcilik, denizcilik endüstrisinin geleceğidir. Akıllı telefon kadar yıkıcı olan akıllı gemi, gemi tasarımı ve operasyonları alanında devrim yaratacak”
Mikael Mäkinen, Başkan, Rolls-Royce Plc.
Deniz taşımacılığı sektörü, Başlangıç ile uyumlu olarak karbon yakıt emisyonlarını azaltmanın yollarını bulmak için çok çalışıyor. IMO sera gazı stratejisi ve Denizcilik 2050 gündemi özerkliğe ve gelecekteki yakıtlara yoğun bir odaklanma ile. Ancak baskının ardından artmaya devam ettikçe COP26 mevcut gemi filolarında azalma potansiyelini ortaya çıkaran çözümler zorunludur.
AI (Yapay Zeka) ve denizcilik endüstrisindeki uygulamalarına kısa bir giriş
2023 SMART4SEA Atina Forumu sırasında, Bay Themistoklis Sardis (Costamare Shipping Company SA'da BT Müdürü), kargo elleçleme ve yönetiminin otomasyonu, rotaların ve lojistiğin optimizasyonu ve gemiler ve diğer ekipmanlar.
Birçok sektör operasyonları kolaylaştırmak ve değerli içgörüler elde etmek için yapay zekadan yararlanıp bunları kullanırken, her birinin benzersiz uygulamaları vardır. Denizcilik endüstrisinin yapay zekayı ve makine öğrenimini nasıl uyarladığını anlamak, sizi bu ekipmanın yanında su üzerinde çalışmaya daha iyi hazırlayabilir.
Ücretsiz Alıcı Rehberi - Nakliye sektörü için önde gelen yapay zeka (AI) şirketleri
Satın alma kararınızı bildirmek için Shipping AI çözümleri üreticileri ve tedarikçileri ve bunların gemi rotası optimizasyonu ve planlama ürünleri hakkında ayrıntılı bilgileri ve iletişim bilgilerini içeren ücretsiz bir belge (satın alma kılavuzu).
Shipping 4.0 : Denizcilik Endüstrisinin Geleceği
Buhar. Elektrik. İnternet. Bu üç sanayi devrimi, dünyanın işleyişine dair her şeyi değiştirdi. Bugün, dördüncü sanayi devriminin ortasındayız: Yapay zeka (AI). Deniz taşımacılığının geleneksel, "eski moda" bir modelde işlediğine dair yaygın inanışın aksine, bu otomasyon güdümlü sanayi devriminin bir parçası olarak atılan yeni adımlar, yeni yenilik ve değişim kalıpları yarattı. Bu Sevkiyat 4.0.
Yapay Zeka (AI) Nedir? Yapay zeka insan zihninin problem çözme ve karar verme yeteneklerini taklit etmek için bilgisayarlardan ve makinelerden yararlanır. (IBM)
Yapay zeka, insan veya hayvan zekasının aksine, makine veya yazılım zekasıdır. (Yapay Zeka - Vikipedi)
Yapay zeka, bir bilgisayarın veya bilgisayar kontrollü bir robotun, genellikle akıllı varlıklarla ilişkilendirilen görevleri gerçekleştirme yeteneği. (Yapay Zeka (YZ): Tanım, Örnekler, Türler - Britannica)
Yapay zeka (AI) nedir?
Yapay zeka, insan zekası süreçlerinin makineler, özellikle bilgisayar sistemleri tarafından simülasyonudur. Yapay zekanın özel uygulamaları arasında uzman sistemler, doğal dil işleme, konuşma tanıma ve makine görüşü bulunur.
AI nasıl çalışır?
Yapay zeka etrafındaki yutturmaca hızlandıkça, satıcılar ürün ve hizmetlerinin onu nasıl kullandığını tanıtmak için çabalıyorlar. Genellikle yapay zeka olarak adlandırdıkları şey, makine öğrenimi gibi basitçe teknolojinin bir bileşenidir. Yapay zeka, makine öğrenimi algoritmalarını yazmak ve eğitmek için özel bir donanım ve yazılım temeli gerektirir. Tek bir programlama dili yapay zeka ile eşanlamlı değildir, ancak Python, R, Java, C++ ve Julia, yapay zeka geliştiricileri arasında popüler olan özelliklere sahiptir. (Yapay Zeka Nedir ve Nasıl Çalışır? - TechTarget)
Yapay Zeka, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme arasındaki farklar
AI, makine öğrenme ve derin öğrenme kurumsal BT'de sık kullanılan terimlerdir ve bazen, özellikle şirketler tarafından pazarlama materyallerinde birbirinin yerine kullanılır. Ancak farklılıklar vardır (daha fazla bilgi için: AI, makine öğrenimi ve derin öğrenme karşılaştırması: Önemli farklılıklar (techtarget.com)
4 tür AI zekası nelerdir?
Bu yapay zeka türlerinin bazıları şu anda bilimsel olarak bile mümkün değil. Mevcut sınıflandırma sistemine göre, dört birincil AI türleri: tepkisel, sınırlı hafıza, zihin kuramı ve kendini tanıma. (Kaynak: 4 Yapay Zeka Türünü Anlamak - bernardmarr.com )
AI Nedir? Yapay Zeka Hakkında Bilgi Edinin - Oracle.com'dan AI hakkında çok kapsamlı bir makale
Yapay Zeka Kullanımının Avantajları ve Dezavantajları
Yapay Zeka (AI) Nedir? (kendi yapay zeka uygulamasına göre 🙂 ... ChatGPT)
Yapay Zeka (AI) tipik olarak insan zekası gerektiren görevleri yerine getirebilen makinelerde insan zekasının simülasyonunu ifade eder. Bu görevler, öğrenme, akıl yürütme, problem çözme, algılama, dili anlama ve hatta karar verme gibi şeyleri içerir.
AI sistemleri, verileri analiz etmek, kalıpları tanımak ve bu verilere dayalı olarak bilinçli kararlar veya tahminler yapmak için tasarlanmıştır. Yinelemeli öğrenme süreçleri yoluyla performanslarını zaman içinde geliştirmek için eğitilebilirler. AI teknolojileri genel olarak iki kategoriye ayrılır: Dar veya Zayıf AI ve Genel veya Güçlü AI.
Dar veya Zayıf AI: Bu yapay zeka türü, belirli bir görev veya dar bir görev yelpazesi için tasarlanmış ve eğitilmiştir. Bu görevleri yerine getirmede çok başarılıdır, genellikle insan yeteneklerini aşar, ancak önceden tanımlanmış kapsamı dışındaki görevleri anlama veya gerçekleştirme yeteneğinden yoksundur. Dar AI örnekleri arasında Siri veya Alexa gibi sesli asistanlar, görüntü tanıma sistemleri ve akış hizmetleri tarafından kullanılan öneri algoritmaları yer alır.
Genel veya Güçlü AI: Genel AI, bir insan gibi çok çeşitli görevlerde bilgiyi anlama, öğrenme ve uygulama yeteneğine sahip bir yapay zeka seviyesini ifade eder. İnsan benzeri bilişsel yeteneklere sahip olacak ve potansiyel olarak bir insanın yapabileceği herhangi bir entelektüel görevi yerine getirebilecektir. Genel AI bu noktada büyük ölçüde teorik kalır ve elde edilmemiştir.
AI sistemleri ayrıca makine öğrenimi ve derin öğrenme olarak kategorize edilebilir:
Makine öğrenme: Verilerden kalıplar öğrenmek ve bu verilere dayalı olarak tahminler veya kararlar almak için eğitim algoritmaları içeren bir yapay zeka alt kümesidir. Makine öğrenimi türleri arasında denetimli öğrenme (etiketli verilerle eğitim), denetimsiz öğrenme (etiketlenmemiş verilerde kalıp bulma) ve pekiştirmeli öğrenme (deneme yanılma yoluyla öğrenme) yer alır.
Derin Öğrenme: Bu, verilerdeki karmaşık kalıpları ve ilişkileri modellemek ve işlemek için yapay sinir ağlarını kullanan makine öğreniminin bir alt kümesidir. Derin öğrenme, özellikle görüntü ve konuşma tanıma gibi görevlerde başarılı olmuştur.
AI, sağlık, finans, ulaşım, eğlence ve daha fazlası dahil olmak üzere çeşitli sektörlerde çok çeşitli uygulamalara sahiptir. Hızla ilerlemeye devam ediyor ve yaşama ve çalışma şeklimizde devrim yaratma potansiyeline sahip, ancak yapay zeka teknolojisi ilerledikçe etik hususlar ve potansiyel zorlukların da dikkatle ele alınması gerekiyor.
Güvenli Deniz Yolculuğu Planlaması için en iyi Deniz Seyrüsefer ürünleri ve hizmetleri sağlayıcılarını bulun
Türkçe 
English 
Ελληνικά 
Français 
Español 
Deutsch 
Русский 
日本語 
香港中文 
Tagalog 
العربية 
हिन्दी 
Svenska 
한국어 
עִבְרִית 
Nederlands 
Bahasa Indonesia 
Polski 
Українська 
ไทย 
Português do Brasil 
Italiano 
فارسی 
Română 
Bahasa Melayu 
Dansk 
Suomi 
Norsk bokmål 
Português 
Tiếng Việt