Machine Learning и Artificial Intelligence – будущее любого бизнеса!

Сегодня Machine Learning (машинное обучение), основанное на сборе и анализе данных, и Artificial Intelligence (искусственный интеллект) – уже не атрибут фантастических романов и фильмов, а работающие технологии, которые решают все больше задач в самых разных отраслях. Эксперты из компаний E-ON и НЛМК поделились с нами своим видением возможностей применения методов и инструментов искусственного интеллекта и машинного обучения в бизнес-сфере.

«В агрохолдинге, где я работал, благодаря технологиям точного земледелия, которые включают в себя и машинное зрение, и интернет вещей, и машинное обучение, и даже зачатки Artificial Intelligence (искусственный интеллект) удалось снизить численность агрономов в три раза.

Даже, может быть, не снизить численность, а повысить эффективность в три раза. Если раньше один агроном контролировал 10 000 гектар, то, благодаря этим технологиям, у него появилась возможность контролировать 30 000 гектар. Это колоссальная цифра с точки зрения эффективности», — рассказал Кирилл Алифанов, директор по бизнес-процессам и информационным технологиям компании E-ON.

По его словам, благодаря интернету вещей, машинному зрению, спутниковым снимкам, технологии индустрии 4.0 плотно вошли в сельское хозяйство. Например, в сахарном бизнесе есть проблемы с хранением свеклы. Её хранят в кагатах — это огромные кучи свеклы, и здесь очень важно четко контролировать и температуру внутри кагата, и уровень сахаристости свеклы, чтобы вовремя запускать ее на переработку. Это делают дроны, используя машинное зрение.

«Первый вопрос, который мы задаем, когда рассматриваем искусственный интеллект в качестве инструмента, — насколько результат интерпретируемый, понимаем ли мы область, в которой модель работает хорошо, как мы будем отслеживать её деградацию со временем, может ли модель или как сделать так, чтобы модель показывала, насколько она ошибается и оператору, и человеку, и нам. Во всех этих инструментах нет чудес, в них нет волшебства, нужно все равно, в любом случае, владеть ими и понимать, что в них происходит, они должны поддаваться пониманию, интерпретации», — рассказывает Сергей Казанцев, директор по цифровой трансформации НЛМК.

По его словам, сегодня перспективные технологии можно проранжировать так: цифровизация процессов на микросервисах, несложная аналитика, доступ к данным, Digital Performance Management (то, что называется «управление эффективностью» через визуальное эффективное представление данных), внутренние «бенчмарки» (эталонные проекты/продукты-ориентиры), машинное обучение, машинное зрение, искусственный интеллект.

Узнавайте больше о технологиях и их практическом применении на регулярных мероприятиях команды Retail TECH и Digital Академии!

Назад к новостям »