Aurora

5 главных направлений развития искусственного интеллекта и машинного обучения в 2022-м

В современном мире развитие технологий невозможно без внедрения новейших систем искусственного интеллекта и машинного обучения. Эти инновации играют доминирующую роль в достижении целей предприятиями при выполнении поставленных задач

Эксперты считают, что в будущем году предприятия собираются реализовать до 35 проектов ИИ. Получается, что к 2022 году рынок AL и ML может вырасти на 9 млрд долларов при среднем показателе повышения на 44%, о чем свидетельствуют прогнозы.

В последнее время наблюдаются заметное развитие искусственного интеллекта и технологий машинного обучения. В нашем материале мы рассмотрим пять главных направлений этих систем в 2022 году, с помощью которых станет ясно, как управлять спросом на рынке.

Повышение роли ИИ, информационной науки и машинного обучения в гиперавтоматизации

Гиперавтоматизация представляет собой процесс использования прогрессивных систем для того, чтобы полностью автоматизировать выполняемые задачи. Кроме того, эту процедуру называют еще «Цифровой или интеллектуальной автоматизацией процессов».

Сейчас организациям приходится обрабатывать большое количество информационных массивов, и их извлечение нуждается в автоматизации. Информационную науку и аналитику можно найти везде, а все инструменты стали распространенными повсеместно.

Мастер по информации, архитектор предприятия, эксперт машинного обучения или инженер-программист – это профессии, имеющие отношение к науке по данным, и которые в наше время популярны. Информационная отрасль применяется в финансовых компаниях, предприятиях-страховщиках и компаниях по маркетингу.

«Умная» автоматизация применяется предприятиями с целью повышения прибыли. В течение электронного автоматизирования используют такие методики:

  • роботизация работ;
  • искусственный интеллект;
  • машинное обучение;
  • автоматизация познавательных действий;
  • ПО для «умного» контроля за бизнес-процессами;

Эти технологии стоит объединить, чтобы упростить проектирование, управление и автоматизацию процессов в компании вместо применения инструментария для неширокого спектра.

Внедрение ИИ и машинного обучения в кибербезопасность

В последнее время технологии ИИ и машинного обучения используют для защиты информации. При помощи этих систем создаются новаторские методики, позволяющие автоматизировать кибербезопасность и исключить полностью риски. Искусственный интеллект поможет компаниям повысить обработку больших массивов информации.

В кибербезопасности много точек данных. ИИ можно применить в деле по защите информации для кластеризации, классификации и работы с данными.

Система машинного обучения имеет возможность исследовать прошлые сведения и оптимизировать технологии для будущего. Используя минувшие данные, инновация покажет руководства по разным схемам для определения угроз и вирусных программ. ИИ и машинное обучение не допустят проникновения в систему.

Любой владелец компании может использовать ИИ и машинное обучение:

·         Привести в систему информацию по конкретным шаблонам, чтобы сопоставить разные спектры сведений и изучать угрозы.

·         Проверить все методы защиты для изучения их правильной работы.

Также можно находить вредоносные программы, таким образом устанавливая защищенную платформу, сканирующую большие информационные массивы.

Пересечение AI и ML с IoT

ИИ и машинное обучение часто применяют, чтобы девайсы и услуги Интернета вещей обрели повышенную защищенность и стали «умными». К 2022 году в большинстве проектов этой сферы задействовали технологии искусственного интеллекта и машинного обучения.

Предполагается, что все девайсы, интегрированные в Интернет вещей, получат возможность реагировать на возникновение разных ситуаций на основе полученной информации. Технологии автоматически находят закономерности и выявляют неправильные данные, которые выдают «умные» индикаторы и устройства.

Главные сегменты, где можно увидеть пересечение ИИ и машинного обучения:

·         Носимые устройства. Это беспроводные наушники, очки виртуальной реальности, фитнес-браслеты или платформы, сканирующие работу органов жизнедеятельности.

·         Умный дом. Система состоит из освещения, температурных приборов и смарт-телевизора, обеспечивающих поддержку на основе привычек хозяев.

·         Умный город. Технологии применяются, чтобы приспособить улицы города к жизни, сделать их удобными и безопасными.

Стоит отметить и интеллектуальную индустрию. Техника используется для ознакомления с данными в режиме реального времени, чтобы ускорить процедуры и доставку товаров.

Бизнес-прогнозы и анализ

Искусственный интеллект и технология машинного обучения используются в бизнес-прогнозировании и анализировании. Причем это оказалось проще, чем прежние методы, ранее использовавшиеся для решения задач. Новые системы помогут рассмотреть тысячи матриц, чтобы сделать точное предсказание.

К примеру, финансовые компании применяют ИИ для того, чтобы предугадать спрос на разные валюты, изучая рынок и действия потребителей. За счет этого подобные организации получают необходимое количество предложений для того, чтобы удовлетворить спрос.

Подъем дополненного интеллекта

Под дополненным интеллектом понимают объединение человеческих усилий людей и работы машин с целью увеличения коэффициента полезной деятельности. К 2023 году 40% инфраструктурных и операционных команд внедрят автоматизацию с использованием ИИ для того, чтобы повысить производительность. К 2022 году спрос на виртуальных сотрудников поднимется вполовину.

За счет дополненного «разума» платформы имеют возможность систематизировать всю информацию – со структурой и без структуры из разного рода источников. Это позволит предоставить полнейшие сведения о клиенте.

В итоге отметим, что эти пять направлений должны будут появиться в следующем году. Также машинное обучение будет применяться в сфере голосовой поддержки и регуляции электронной информации.

Торговые организации и компании наделены способностью предсказывать стрессы и принимать решения, используя ИИ и машинное обучение. Выполнение трудоемких задач и администрирование этих процессов приносят успех бизнесу, а постоянное развитие технологий увеличивает степень важности в области ИИ и технологий машинного обучения.