Искусственный интеллект, машинное обучение, робототехника, виртуальная (VR) и расширенная (AR) реальность не являются новыми понятиями. В настоящее время мы наблюдаем, как объединенные возможности этих технологий создают потенциал для достижения прорывных целей.

Давайте посмотрим на некоторые примеры. Гигант логистики, которым является DHL, успешно использует машинное обучение, искусственный интеллект и дополненную реальность в своей работе. Результатом является огромный рост производительности труда и точности доставки. Использование дополненной реальности начинает выходить далеко за рамки индустрии развлечений и компьютерных игр - в настоящее время растет использование виртуальной реальности в потребительской сфере.

К примеру, авиакомпания Air New Zealand в настоящее время находятся в процессе тестирования решения расширенной реальности, которое улучшает обслуживание пассажиров. Когда в самолете бортпроводники, оснащенные специальными очками AR, проходят через коридор между сиденьями, они сразу получают подробную информацию о каждом пассажире. Они имеют доступ ко всем данным, которые могут способствовать обеспечению более персонализированного обслуживания. Стюардессы могут даже использовать аудиовизуальное руководство для определения настроения пассажира.

Возможности робототехники

Мы становимся свидетелями того, как робототехника начинает демонстрировать свои реальные возможности. Orchard Supply Hardware, американская сеть магазинов DIY со строительными материалами, использует машинное обучение и роботов, подключенных к системам хранения. Когда клиент посещает магазин, он идет к роботу и общается с ним. Робот знает, где находятся нужные предметы, и сопровождает клиента по пути к соответствующей стойке. В то же время у него есть обновленная информация, поэтому он точно знает, какие продукты сейчас находятся в магазине.

Искусственный интеллект и спорт

Искусственный интеллект и машинное обучение также влияют на лицо профессионального спорта. В течение 2017 года в Tour de France велосипедные болельщики получили больше информации о среде и условиях, в которых велосипедисты достигают наилучших результатов. Более того, используя прогностические алгоритмы на основе предоставленных данных, можно было предсказать производительность игрока или команды в режиме реального времени, еще больше увеличив участие фанатов в состязаниях и их способность отслеживать гонку.

sborstat.ru/pages/iskusstvennyj_intellekt.html

Искусственный интеллект - Другие сайты, связанные с интернет отраслью