Do 2030 roku wartość sektora AI wzrośnie do 1,3 bln dolarów

Andrew Ng współzałożyciel amerykańskiego dostawcy usług edukacyjnych Courser wskazuje, że wdrożenie sztucznej inteligencji w sektorach niezwiązanych z oprogramowaniem jest nieuniknione.

Dodaj do ulubionych źródeł w Google
Posłuchaj
00:00

Wiele przedsiębiorstw poza tym sektorem, zwłaszcza producenci wahają się w kwestii wdrożenia AI. Większe firmy opierające swoją działalność o oprogramowanie mogą mieć ponad miliard odbiorców usług, co umożliwia im łatwe gromadzenie danych, które można wykorzystać do trenowania sieci neuronowych AI i opracowywania algorytmów. Pojedynczy producent może może posiadać tak dużej liczby klientów i wykorzystywać znacznie mniejszą ilość danych do procesów AI.

Współzałożyciel powiedział, że na linii montażowej przetwarzającej dużą ilość smartfonów system może zarejestrować tylko mniej niż 100 defektów, co jest niewystarczające do wyszkolenia AI w wykrywaniu usterek. Kiedy brakuje dużej ilości danych, wykorzystywana jest technologia GAN (Generative Adversarial Network), która może przeprowadzać proces głębokiego uczenia, na mniejszej ilości zebranych informacji.

Według przygotowanej przez McKinsey & Company prognozy w 2030 roku wartość globalnego rynku sztucznej inteligencji wzrośnie do 1,3 bln dolarów. Oprócz sektora IT sztuczna inteligencja będzie szeroko stosowana w handlu detalicznym, turystyce, logistyce, montażu samochodów, obróbce metali, produkcji zaawansowanej elektroniki i półprzewodników, opiece medycznej, telekomunikacji, procesach petrochemicznych i rolnictwie.

Przykładowo Zoomlion Heavy Industry Science & Technology, chiński producent sprzętu inżynieryjnego i rolniczego, wykorzystał sztuczną inteligencję i czujniki w kombajnach, aby zmniejszyć straty podczas wycinania.

Tajwański rynek półprzewodników jest silny, jednak do utrzymania swojej pozycji będzie musiał wykorzystać sztuczną inteligencję. W przypadku firm zajmujących się półprzewodnikami AI może zostać początkowo zaadaptowana do części ich działalności, a jeśli okaże się skuteczna, może zostać wdrożona do pozostałych procesów.

Źródło: Digitimes

Chcesz częściej widzieć nasze artykuły w Google? Dodaj ElektronikaB2B do ulubionych źródeł
Powiązane treści
Alibaba zainwestuje prawie 1,5 mld dolarów w sztuczną inteligencję dla IoT
Huawei zaprzestanie produkcji flagowych chipsetów
8-bitowe mikrokontrolery będą mogły realizować procesy AI
Sztuczna inteligencja coraz częściej wykorzystywana w IoT
Zobacz więcej w kategorii: Gospodarka
Pomiary
Konkurs na projekty inteligentnych rozwiązań w zakresie recyklingu lub gospodarki odpadami
Komponenty
Microchip przejmuje Hailo i rozszerza ofertę układów Edge AI
Produkcja elektroniki
Nexperia i Tata Electronics łączą siły w produkcji półprzewodników w Indiach
Mikrokontrolery i IoT
Raspberry Pi zwiększa przychody o 90% dzięki klientom przemysłowym
Komunikacja
Polish SatCom Alliance: Polskie spółki łączą siły na rzecz suwerennej łączności satelitarnej
Zasilanie
Pylontech uruchamia seryjną produkcję ogniw LFP 588 Ah i 601 Ah
Zobacz więcej z tagiem: Mikrokontrolery i IoT
Gospodarka
Raspberry Pi zwiększa przychody o 90% dzięki klientom przemysłowym
Technika
Watchdog - przegląd konfiguracji
Technika
Czy każde urządzenie AI musi być połączone z chmurą?

Kompatybilność elektromagnetyczna

Historia EMC (electromagnetic compatibility) zaczyna się od potrzeby opanowania problemu: co zrobić, gdy jedno urządzenie zaczyna zakłócać pracę drugiego. Miała swój początek wraz z pojawianiem się coraz większej liczby urządzeń elektrycznych wykonujących bardziej złożone zadania. Początkowo problem ten miał charakter niemal przypadkowy, a przybrał rolę istotnego wyzwania technicznego wymagającego systematycznego podejścia. Aktualnie jest to obowiązkowy punkt w produkcji urządzeń elektrycznych oraz elektronicznych.
Zapytania ofertowe
Unikalny branżowy system komunikacji B2B Znajdź produkty i usługi, których potrzebujesz Katalog ponad 7000 firm i 60 tys. produktów