Comerțul cu amănuntul, transporturile și logistica, semiconductorii și soluțiile hardware sau agricultura sunt doar o parte dintre sectoarele de activitate unde tehnologia inteligenței artificiale și a învățării automate aduc beneficii importante. Utilizarea AI și a Machine Learning aduc economii semnificative în costuri, cresc veniturile și eficiența operațională, măresc siguranța și securitatea. La acestea se adaugă utilizarea optimizată a forței de muncă și a resurselor.
Cu un potențial extraordinar de a beneficia de noile tehnologii, industria de retail înregistrează deja progrese semnificative: motoare de recomandare de ultimă oră, detectarea fraudelor, asistenți virtuali și chatbot, eficientizarea stocurilor, inclusiv supraveghere video inteligentă.
Supravegherea video inteligentă
Aplicațiile de cumpărături cu realitate augmentată (AR) permit clienților să identifice produsele dorite în magazin folosind dispozitive mobile. Aceste produse sunt apoi adăugate automat într-un coș de cumpărături digital. Ceea ce este remarcabil este că aplicațiile AR permit tehnologia de ultimă oră să coexiste cu experiențele tradiționale de cumpărături în magazin, pe care mulți consumatori globali încă le preferă.
„Întâlnirile fizice cu clienții pot dezvălui mari oportunități în ceea ce privește înțelegerea mai bună a comportamentului și preferințelor de cumpărare ale clienților, deschizând ușa către o personalizare mai precisă a serviciilor”, spune Victor Dornescu. „Îmbunătățirea experienței fizice și digitale pare să fie direcția de urmat. Datele în timp real privind emoțiile și comportamentul oferă informații importante despre modul în care brandul afectează vizitatorii, ceea ce îi ajută pe companiile de retail să ia cele mai eficiente decizii cu privire la tactici de marketing.”
AI și agricultura inteligentă
Folosirea inteligenței artificiale (AI) și a agriculturii inteligente transformă modul în care agricultorii își administrează terenurile. Prin utilizarea acestor tehnologii avansate, fermierii sunt capabili să-și îmbunătățească în mod durabil recoltele și să asigure viabilitatea pe termen lung a fermelor lor. Ȋn multe cazuri, AI și agricultura inteligentă reduc utilizarea apei, îmbunătățesc calitatea solului și optimizează managementul culturilor.
,,Am dezvoltat o aplicație prin care să fie identificate scurgerile de apă în câmp, îndreptând dispozitivul spre sol. Folosind senzori termici, aplicația analizează temperatura solului și înregistrează toate abaterile de temperatură pentru a găsi o zonă de scurgere a apei.
Apoi se trimit aceste date împreună cu coordonatele geografice către infrastructura cloud și sunt agregate într-un raport detaliat”, spune Victor Dornescu, VP Inovare la rinf.tech.
Utilitatea ML în transporturi
De la începutul războiului din Ucraina, întreprinderile din întreaga lume se confruntă cu probleme deosebite legate de transport, cum ar fi gestionarea centralizată a flotelor mari, evitarea milelor goale și costurile tot mai mari ale forței de muncă, combustibilului, echipamentelor și vehiculelor.
Ce aduce Machine Learning în transporturi? În primul rând optimizarea rutelor, apoi vine cu soluții de parcare inteligente bazate pe computer vision, detectarea pietonilor și gestionarea traficului și, nu în ultimul rând, vehicule cu conducere autonomă.
ML în livrare și aprovizionare
Și industria lanțului de livrare și aprovizionare, unul dintre motoarele majore ale creșterii economice la nivel mondial, cunoaște o perioadă cu mari greutăți, iar una dintre acestea este fără îndoială, lipsa forței de muncă la care se adaugă deficitul de materiale, deficitul de energie și repercusiunile diferitelor blocaje globale.
Învățarea automată poate deschide o nouă eră în domeniul livrării și aprovizionării pentru că poate rezolva multe dintre problemele enumerate mai sus printr-un management automatizat robust al depozitelor, prin utilizarea unor mașini și vehicule avansate IoT (Internet-of-things).
Ce mai poate face ML în industria lanțului de livrare și aprovizionare? De exemplu – automatizarea proceselor robotizate. Totodată, sistemele de supraveghere inteligente bazate pe computer viziune, detectarea anomaliilor și crearea unor previziuni foarte precise ale cererii, toate acestea ar aduce industria la un alt nivel.
Învățarea automată în industria semiconductorilor
Industria semiconductorilor este un angrenaj global, așteptat să ajungă la un trilion de dolari, până în 2030. Utilizarea ML în spațiul semiconductorilor poate stimula și mai mult această creștere, de aceea actualul deceniu este numit și „deceniul semiconductorilor”.
Semiconductorii devin din ce în ce mai mici cu fiecare an care trece. Dar companiile din industrie au munți de date care documentează întreaga filiație a acestei tehnologii. Datele pot fi valorificate cu ML, pentru a descoperi noi materiale semiconductoare și pentru a inova modalități de transformare a producției de semiconductori.
