Kevin TopolskySztuczna inteligencja (AI) stała się integralną częścią różnych branż, oferując innowacyjne rozwiązania oraz stawiając unikalne wyzwania. Zamiast polegać wyłącznie na AI do efektywnego rozwiązywania wszystkich zadań, branże muszą sprawnie integrować AI z istniejącymi systemami zadaniowymi.
Jednym z kluczowych elementów kształtujących krajobraz AI jest zużycie energii. Podczas gdy popularne modele AI, takie jak ChatGPT, mogą zużywać znaczną ilość energii, aplikacje przemysłowe mogą nie stanąć w obliczu takiej samej skali zużycia energii. Jednak obawy dotyczące rozwoju wymagającego zasobów i skalowania pozostają ważnymi przeszkodami dla szerszego przyjęcia AI.
Podczas gdy Unia Europejska wprowadza przełomową ustawodawstwo dotyczące AI mającą na celu ochronę przed masowym nadzorem i promowanie postępu technologicznego, eksperci zwracają uwagę na potencjalne konsekwencje dla tempa innowacji w Europie.
Niepewność towarzyszy rozszerzeniu regulacji UE na Norwegię poprzez umowę o EOG. Podczas gdy norweskie władze zastanawiają się nad zgodnością z normami UE, pojawiają się wątpliwości dotyczące zgodności przepisów dotyczących AI z istniejącymi ramami prawny.
Signe Riemer-Sørensen, lider badań nad AI, identyfikuje główne wyzwania związane z wdrażaniem AI w branżach:
1. Integracja modeli AI złożonych systemów przemysłowych wymaga starannej analizy i współpracy z istniejącą wiedzą dla zwiększenia efektywności.
2. Popyt na bardziej zaawansowane rozwiązania AI niż ChatGPT podkreśla konieczność wysokiej jakości danych i spersonalizowanych modeli, aby sprostać różnorodnym wymaganiom przemysłowym.
3. Adresowanie kwestii związanych z bezpieczeństwem, obejmujących integralność danych, cyberbezpieczeństwo oraz łagodzenie ryzyka dezinformacji jest kluczowe, szczególnie w procesach decyzyjnych opartych na AI.
Eksploracja wszechstronności zastosowań AI w różnych sektorach odsłania głęboki wpływ na różne dziedziny:
– Rozmowy kwalifikacyjne wykorzystujące asystentów AI, takich jak Tengai, do usprawnienia procesów rekrutacyjnych.
– Pobieranie danych w czasie rzeczywistym w akwakulturze dla lepszego monitoringu i zarządzania poprzez oprogramowanie oparte na AI.
– Utrzymanie przewidywalnej konserwacji w przemyśle naftowym prowadzące do oszczędności i efektywności operacyjnej.
– Optymalizacja procesów suszenia drewna w sektorze leśnym w celu zwiększenia produktywności.
– Automatyzacja powtarzalnych zadań w przedsiębiorstwach hotelarskich dla usprawnienia operacji.
– Ocena jakości w produkcji żywności poprzez uczenie maszynowe dla…
Przepraszamy, limit znaków został osiągnięty. Proszę kontynuować dalej.
