Így profitálhatunk a gépi tanulás előretöréséből

Így profitálhatunk a gépi tanulás előretöréséből

Így profitálhatunk a gépi tanulás előretöréséből

big data

2 perc

Egyre többen fektetnek be a mesterséges intelligenciába.

A gépi tanulás (ML) egyre inkább a vállalatok üzleti folyamatainak újragondolására irányuló stratégiák központi elemévé válik.

A mesterséges intelligencián (MI) alapuló megoldásokat ma már a szén-dioxid-leválasztástól kezdve a fake news elleni küzdelemig számos területen használják. Ugyanakkor a megfelelő körültekintés kiemelten fontos az ilyen megoldások bevezetésekor.

Lássunk három olyan vállalatot, amely sikeresen megvalósította az MI gyakorlati alkalmazását.

Pachama – A szénmegkötés előrejelzéséhez

Az erdők szén-dioxid semlegesítésének mérése általában munkaigényes és manuális folyamat, ami megnehezíti a karbon-ellentételezési piac ellenőrzését.

A kapcsolódó folyamat lényege, hogy az adott magánszemély vagy szervezet karbonkrediteket vásárol, amelyek darabjával 1 tonna szén-dioxid-egyenértékű üvegházhatású gázt lehet ellentételezni.

A kreditek igazolják, hogy az adott mennyiségű szén-dioxid vagy azzal egyenértékű egyéb üvegházhatású gáz nem került kibocsátásra, vagy megkötötték a légkörből. 

A Pachama gépi tanulással elemzi az erdők műholdas és lézeres LIDAR-képeit az erdő által lekötött szén mennyiségének előrejelzésére. A módszer a „hagyományos” modellekhez képest akár 90%-os pontosságot is mutat.

A vállalat továbbá egy olyan megoldást is kidolgozott, amely képes nyomon követni az éves trendeket – különösen az amazóniai esőerdőkben.

Az erdősítési és szén-dioxid-leválasztási projektek hatásának pontos bemutatásával így látható, hogy mely kezdeményezéseknek lehet valóban pozitív hozadéka a klímaváltozás elleni küzdelemben. 

Logically – A fake news elleni küzdelem jegyében

Az internet egyik legnagyobb problémáját manapság a téves informáltság jelenti. Ezért a Logically algoritmusai több mint 100.000 forrásból származó, hivatkozással, bizonyítékokkal, referenciaanyagokkal és elemzésekkel kapcsolatos kereszthivatkozási információt mutatnak be az ellenőrzés megkönnyítéséhez.

2020 augusztusában a Logically egy böngészőbővítményt és alkalmazást indított el az Egyesült Államokban, melynek segítségével a felhasználók gyorsan ellenőrizhetik a közösségi médiában felbukkanó téves információkat.

Továbbá együttműködtek India és az Egyesült Államok kormányával is (ahol egyébként a székhelyük is található) a koronavírussal kapcsolatos félretájékoztatási fenyegetések azonosításában.

Belső vizsgálati csapatuk továbbá képes volt azonosítani egy korábban a Quanon mozgalomban részt vevő operatív munkatársat is. Az interneten összeesküvés-elméleteket terjesztő közösség „tevékenysége” a többi között egy népszerű weboldal későbbi leállásához is vezetett.

Arm – A peremhálózati technológia kihasználása

2020-ban a neves félvezetőgyártó, az Arm két új chipet dobott piacra annak szemléltetésére, hogy a mesterséges intelligencia ma már túlmutat az okostelefonokon és a tableteken. Az Arm Cortex-M55 és az Ethos-U55 chip eszközök és szenzorok milliárdjait képes MI-vel „felruházni”.

Mindez az úgynevezett TinyML (Tiny Machine Learning) része. Ennek lényege, hogy a számításigényes szoftvereket teljes mértékben apró, szuperalacsony fogyasztású eszközökön futtatják az internethez vagy a felhőhöz történő hozzáférés nélkül.

Ez a típusú MI már most megjelenik olyan kisméretű hordozható eszközökben, mint az Oura okosgyűrű vagy az intelligens asztmainhalátorok. De más alkalmazási területei is vannak, legyen szó a mezőgazdaságról, a biometriáról vagy a smart home okosotthoni fejlesztésekről.

A jövőben – az illetékes hatóság engedélyéig – mindez az Nvidia család részét képezi majd. 2020 szeptemberében ugyanis az amerikai chipgyártó Arm 40 milliárd dollárért történő felvásárlásáról kötött megállapodást.

Forrás: