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
Produkcja elektroniki
Sztuczna inteligencja w przemyśle - koniec eksperymentów, czas na wyniki
Projektowanie i badania
IBM przejął HRL Laboratories. Wzmacnia rozwój technologii kwantowych
Zasilanie
Centra danych inwestują we własne zasilanie, by uniknąć kryzysu
Produkcja elektroniki
Komisja Europejska aktualizuje zasady inwestycji EIC Fund
Projektowanie i badania
730 mln euro na APECS. Europa wzmacnia sektor mikroelektroniki
Produkcja elektroniki
Globalna ekspansja półprzewodników mocy GaN - rynek osiągnie 3,5 mld dolarów do 2031 roku
Zobacz więcej z tagiem: Mikrokontrolery i IoT
Technika
Arm Keil MDK v6: ewolucja narzędzi dla programistów systemów wbudowanych
Gospodarka
Farnell podejmuje współpracę z Hailo, by przyspieszyć innowacje w zakresie Edge AI
Technika
Komputery modułowe high-performance - low-power

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