L’apprendimento automatico viene attualmente utilizzato in questi settori

L’apprendimento automatico non è più una tecnologia “del futuro”. Le diverse industrie, dal settore minerario a quello manufatturiero, e persino nel campo della medicina, utilizzano oggi il machine learning per servire meglio i clienti, alimentare la ricerca e le innovazioni di prodotto e trasformare le operazioni.

Ecco alcuni esempi:

Settore minerario

L’intelligenza artificiale (IA) e l’apprendimento automatico stanno aiutando le aziende minerarie a trovare materia prima in modo più efficiente e a costi inferiori.

“Questi sforzi per essere più precisi nella ricerca di aree da sfruttare utilizzando l’apprendimento automatico possono aiutare l’industria mineraria a essere più redditizia”, ​​scrive Bernard Marr su Forbes.

Medicina

Due ricercatori hanno recentemente sviluppato un metodo secondo il quale il machine learning può automatizzare il processo di diagnosi del DNA dei tumori.

Doppio passo in avanti

Parliamo del valore tra i diversi tipi d’industrie!

“Gli scienziati del Francis Crick Institute hanno sviluppato algoritmi di apprendimento automatico in grado di prevedere il metabolismo dei lieviti dal suo contenuto proteico. I risultati potrebbero fornire una base per i birrai per avere un maggiore controllo sul sapore della loro birra, e per gli scienziati, personalizzare i trattamenti per i pazienti con disturbi metabolici, in futuro.”

Logistica, catena di approvvigionamento e trasporto

L’IA e l’apprendimento automatico stanno aiutando i produttori e le aziende di trasporto a ottimizzare la selezione dei vettori in tempo reale, a prevedere meglio quando i clienti effettueranno gli ordini e a coordinare di più le risorse come conducenti e veicoli.

Petrolio e gas

Un’azienda petrolifera e del gas in India ha utilizzato l’analisi predittiva e l’apprendimento automatico per prevedere i guasti imminenti nelle aste per pompe a cavità progressive, contribuendo a evitare tempi di inattività e costi di riparazione.

Astronomia

I ricercatori che studiano lo spazio devono far fronte a grandi quantità di dati. L’apprendimento automatico li aiuta a elaborarli e analizzarli. Imparando a riconoscere e classificare varie forme trovate nello spazio (le galassie a spirale, per esempio), le macchine alleggeriscono il carico di lavoro degli astronomi che possono concentrarsi maggiormente sulla scienza piuttosto che sull’analisi dei dati.

Questa è una serie piuttosto diversificata di casi d’uso in alcune industrie diverse. In che modo viene utilizzato l’apprendimento automatico nella tua azienda e nel tuo settore? Condividi il tuo commento qui sotto.

 


Chris Nerney è uno scrittore di tecnologia che si occupa di tecnologia mobile, collaborazione sul posto di lavoro, automazione, intelligenza artificiale e cloud computing.

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