Künstliche Intelligenz und Machine Learning sind die beiden heißesten Begriffe in jeder Branche der letzten Jahre. In vielen Branchen dreht sich Innovation um diese beiden Terminologien oder um technologische Fortschritte. KI ist ein umfassenderes Konzept, bei dem Maschinen verschiedene Aufgaben auf effiziente Weise ausführen, die die Menschen für „smart“ halten. Auf der anderen Seite ist ML eine Anwendung der KI, die Maschinen den Zugriff auf Daten ermöglicht und sie dazu bringt, diese selbst zu lernen. Interessanterweise ebneten die Entwicklung des Internets und die Menge an enormen digitalen Daten den Weg für die Entwicklung von ML. Beide Technologien haben verschiedenen Branchen geholfen, sich zu Innovation und Nachhaltigkeit zu formen. Unabhängig davon, welche Veränderungen die beiden Technologien im Allgemeinen zu den Branchen hinzugefügt haben, ist es großartig, die Veränderungen in bestimmten Sektoren zu diskutieren.
Gesundheitswesen
Sowohl ML als auch KI ebnen den Weg für weitreichende Veränderungen im Gesundheitswesen. Präzisionsmedizin ist der neueste Trend der letzten Jahre, insbesondere bei tödlichen Krankheiten wie Krebs. Die Entwicklung des Medikaments basiert vollständig auf Big Data und Machine Learning. Mit KI ausgestattet, gewährleistet es die effizienteste Behandlungsmethode zusammen mit sicheren Ergebnissen.
KI und ML machen auch die DNA-Sequenzierung und historische medizinische Daten eines Patienten, einschließlich klinischer und molekularer Daten, einfach und technologiegetrieben. Letztendlich hilft es den Ärzten, die richtigen Diagnosen zu stellen und ein möglichst effektives Behandlungsschema anzubieten. Die Technologien führten auch zu bedeutenden Revolutionen in der medizinischen Forschung – insbesondere in der Biotechnologie – Datenanalyse, Kommunikation und mehr.
Transport
Der Transport ist ein weiterer komplexer Sektor, der die Vorteile von KI und ML nutzen würde. Die Menschen sahen bereits den Beginn einer Revolution in Form von selbstfahrenden Autos. Laut einem Business Insider-Bericht werden bis 10 2020 Millionen selbstfahrende Autos auf den Straßen unterwegs sein – dank Elon Musk und Tesla. Interessanterweise ist es dem Machine Learning zu verdanken, da es darauf ausgelegt ist, die Daten zu analysieren und mit Algorithmen auf verschiedene Bedürfnisse zu reagieren – das wichtigste Arbeitsprinzip selbstfahrender Autos.
Die Technologie würde in den kommenden Jahren stärker in die verschiedenen Transportvertikalen integriert werden. Die Technologie kann den öffentlichen Verkehr, die effiziente Nutzung der Verkehrsinfrastruktur und mehr nutzen. Es würde die Unfälle reduzieren, Verkehrsstaus minimieren, eine effiziente Energienutzung gewährleisten und vieles mehr.
Branding
Eine große Anzahl von Unternehmen hat in den letzten Jahren damit begonnen, sowohl KI als auch ML im Branding zu nutzen. In jedem Branding-Prozess gibt es mehrere Tools, die auf KI und ML basieren, um die Mission zu vereinfachen. Es umfasst Dienstleistungen, die von KI-Analysetools bis hin zu Logo-Herstellern für maschinelles Lernen und mehr reichen. Während all diese Tools den Unternehmen Effizienz und Produktivität bieten, bieten sie den Kunden auch einen besseren Wert. Darüber hinaus haben die Unternehmen eine bessere Kontrolle über den gesamten Branding-Prozess, was sich in effektiven Ergebnissen niederschlägt.
Umfang & Bedeutung von Künstlicher Intelligenz lassen sich daran ablesen, dass fast alle namhaften Universitäten und Schulen in unserem Land (und auch im Ausland) einen Studiengang Künstliche Intelligenz in ihren regulären Lehrplan aufnehmen. Nicht nur Universitäten und Schulen, sondern auch alle Online-Lernplattformen, sei es Udemy.com oder Upgrade oder andere, in den Kursen zu künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen werden ständig neue Kapitel und Themen hinzugefügt. In einigen der teuersten und profitabelsten Online--Kurse schlagen Kursautoren/-verleger/-designer vor, wenn Sie ein Machine Learning-Ingenieur oder Datenwissenschaftler sind was Sie tun können (und nicht!).
Nach den neuesten Updates hilft der Algorithmus der künstlichen Intelligenz den Benutzern auf Ehe-Websites, eine Übereinstimmung nicht nur basierend auf ihren Vorlieben zu finden, sondern auch, indem er das Verhalten des Benutzers beobachtet und versteht und geeignete Echtzeitprofile vorschlägt. Der CTO (Chief Technical Officer) von Shaadi.com, Siddharth Sharma, sagte kürzlich gegenüber Press Trust Of India in einer Pressemitteilung: „Der KI-Algorithmus weiß mehr darüber, wonach Sie suchen, als Sie vielleicht selbst wissen! Dies hilft uns, die besten Übereinstimmungen für unsere Nutzer zu finden – nicht nur durch die Suche nach Präferenzen, sondern indem wir das Nutzerverhalten beobachten und ähnliche Übereinstimmungen vorschlagen.“
Während dies nur ein Tropfen auf den heißen Stein ist, wird erwartet, dass KI und maschinelles Lernen in naher Zukunft in jede einzelne Branche auf dem Planeten Erde eintreten werden, sei es Suchmaschinen, Nachrichtenverteilung, Smartphone-Betriebssysteme, Haushaltsreinigungsaufgaben , Infrastrukturentwicklung, Aktienmärkte, Studien, und die Liste geht weiter. Künstliche Intelligenz spielt eine herausragende Rolle, wenn es darum geht, unseren Planeten Erde, unser Sonnensystem und den Weltraum zu verstehen. Bisher waren den Wissenschaftlern der NASA rund 4,000 Exoplaneten bekannt. Aber vor kurzem hat ein Team von Astronomen unter der Leitung eines Studenten in Texas zwei Planeten entdeckt, die Sterne mehr als 1,200 Lichtjahre von der Erde entfernt umkreisen.
In einem der bevölkerungsreichsten Länder wie Indien hat die größte Bildungsbehörde des Landes für Sekundar- und Oberstufenstudien, das CBSE (Central Board of Secondary Education) im Zusammenhang mit Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen einen bemerkenswerten Schritt gemacht. Laut den neuesten Berichten führt CBSE den Lehrplan für die akademische Sitzung 2019-20 und Künstliche Intelligenz als neues Kompetenzfach ein. CBSE hat Künstliche Intelligenz als neues Fach in den Lehrplan der 8. und 9. Klasse aufgenommen. Anfangs bestand die Erwartung, dass sich im Lehrplan der 11. und 12. Klasse Änderungen ergeben könnten, da KI und maschinelles Lernen für Schüler völlig fremdartige Themen sind.
Aber genauso wie eine Münze zwei verschiedene Seiten hat, hat hauptsächlich Künstliche Intelligenz, nicht maschinelles Lernen, auch ihre Nachteile. Daraus entstehen weiter Fragen wie – Ist die Zukunft der Künstlichen Intelligenz an die Zukunft der Blockchain gebunden? Oder übernimmt Künstliche Intelligenz ernsthaft die Jobs? Eines ist sicher, Künstliche Intelligenz und Algorithmen für maschinelles Lernen wird alle sich wiederholenden Jobs töten.
Fertigung
Sowohl ML als auch KI haben ein breites Anwendungsspektrum in der Fertigungsindustrie, von der Aufrechterhaltung der Lieferkette bis zur termingerechten Herstellung von Produkten. Die maschinellen Lernalgorithmen sorgen in jeder Produktionsphase für ein höheres Maß an Analyse und Vorhersagegenauigkeit. Neben der Gewährleistung der Effizienz in der Produktion verbessert es auch die anderen Schlüsselkennzahlen der Fertigung. ML reduziert den Materialverbrauch und die Verschwendung, verbessert die vorbeugende Wartung und MRO, ermöglicht Zustandsüberwachungsprozesse, relevantere Daten für Betrieb und Finanzen, verbessert die Marketing- und Social-Media-Präsenz und vieles mehr.
Fazit
Jeder sollte beachten, dass viele KI- und ML-Systeme iterative und intuitive Algorithmen erstellen, die sich basierend auf den Ergebnissen transformieren. Außerdem ist das System auf kontinuierliches Lernen ausgelegt und bietet nach regelmäßigen Abständen optimierte Ergebnisse. Das haben Transport- und Fertigungssektoren gezeigt, und immer mehr Branchen warten auf die optimierten Ergebnisse. Ja! Sowohl KI als auch ML revolutionieren in verschiedenen Branchen.
