Теперь не только устройства, которые вы используете ежедневно, зависят от машинного обучения и искусственного интеллекта, но и машинное обучение и искусственный интеллект проникают в разные области, чтобы сделать жизнь намного проще. Согласно различным исследованиям, было обнаружено, что предприятия, которые зависят от машинного обучения, получают больше доходов, чем те, которые этого не делают, и эти предприятия на самом деле происходят из разных областей, например, Disney в 3D-анимации. Давайте посмотрим, как ML и AI на самом деле влияют на разные области.

Неважно, в какой отрасли вы работаете; вы всегда обнаружите, что любое технологическое развитие всегда поможет.

Машинное обучение в мире мультфильмов

Каждый бизнес должен всегда стараться идти в ногу с происходящими технологическими изменениями, чтобы добиться успеха. В случае машинного обучения и искусственного интеллекта идти в ногу с такими технологическими изменениями полезно, поскольку на самом деле это помогает уменьшить взаимодействие с человеком и, таким образом, значительно упрощает процесс, а иногда даже намного ускоряет его.

Дисней на самом деле пытался работать над созданием фотореалистичных 3D-изображений человеческих лиц, что считалось проблемой в предыдущие годы, поскольку результат всегда выглядел бы очень похожим на нас, но не был бы полностью точным. что, в свою очередь, вызовет чувство ужаса или дискомфорта. Итак, Disney разрабатывает новый тип алгоритма машинного обучения, который поможет упростить визуализацию таких изображений.

В этом случае машинное обучение помогло бы лучше анализировать тонкости человеческого лица с различными выражениями, которые есть у каждого человека. Кроме того, машинное обучение в таких случаях помогает расширить доступные варианты, которые могут использовать аниматоры, поскольку оно никогда не делает выражения двух разных людей одинаковыми, в конце всегда будут различия.

Машинное обучение и прогнозы изменения климата

Речь идет не только о том, чтобы сделать 3D-анимацию более реалистичной, но и о том, что машинное обучение действительно помогает в более важных отраслях, которые могут помочь спасти мир или, по крайней мере, предотвратить катастрофы. Одной из областей, в которых машинное обучение помогает, является прогноз погоды и предсказания, такие как предсказание погоды на 3-5 дней раньше или стимулирование турбулентности в воздухе.

Исследователи из Университета Иллинойса в Урбане-Шампейне разработали новый метод, который на самом деле привносит физику в процесс машинного обучения, чтобы делать более точные прогнозы, когда речь идет о турбулентности воздуха. Вопрос в том, кому поможет такое исследование или метод? Одна из важных вещей, в которой этот метод поможет, - это процесс создания воздушного или космического корабля. Он поможет инженерам предсказать, будет ли конструкция с турбулентным потоком работать для их целей, по словам Джонатана Флюэнта, профессора Уиллетта. и заведующий кафедрой аэрокосмической техники.

Машинное обучение и искусственный интеллект всегда оказываются волшебством, когда они внедряются в разные отрасли и области, они решают множество проблем.

Машинное обучение и образование

Когда дело доходит до образования, особенно после того, что произошло в 2020 году из-за пандемии COVID-19, мы должны сказать, что машины определенно здесь, чтобы помочь, поскольку они доказали свою эффективность в вещах, в которых учителя плохи, например, в сборе и анализе огромных количество данных, и это по словам Джейми Фроста, владельца веб-сайта DrFrostMaths, предлагающего бесплатные ресурсы для студентов и преподавателей, а также обладателя докторской степени в области машинного обучения Оксфордского университета.

Таким образом, несмотря на то, что машины действительно хорошо справляются с более сложными задачами, учителя с другой стороны лучше, когда дело доходит до вещей, требующих взаимодействия, таких как простое объяснение урока ученикам. Из-за того, что коронавирус заблокировал школы по всему миру и призвал учащихся и учителей начать заниматься онлайн-образованием, учителя стали более изобретательными в попытках найти способы совместить цифровые инструменты с навыками работы в классе.

Это может оказаться трудным в начале, по крайней мере, в более молодом возрасте, но в какой-то момент это сработает, единственная проблема, с которой придется столкнуться, будет связана с бедными сообществами, у которых нет доступа к компьютеру.

Машинное обучение и загрязнение пластиком

Одной из основных экологических проблем, угрожающих нашему миру, является загрязнение пластиком, и это еще одна область, которую следует учитывать, когда мы говорим о машинном обучении и искусственном интеллекте, а также о помощи, которую технологии могут предложить для решения этой проблемы. Известно, что пластиковое загрязнение угрожает различным вещам в нашей жизни, таким как питьевая вода, дикая природа, запасы продуктов питания, а также другим вещам, и именно тогда машинное обучение вмешается в действие.

Когда исследователи пытались найти решение такой проблемы, они сосредоточились на поиске правильных инструментов для сокращения пластиковых отходов и сокращения производства пластика. В этот момент появилась роботизированная система, которая зависит от машинного обучения и других инструментов, чтобы улучшить способность сортировать этот пластик.

Эта роботизированная система, которая создается, чтобы помочь в этом процессе, сочетает в себе новую сенсорную технологию, которая может регистрировать молекулярную подпись каждого куска пластика, а также машинное обучение, которое сможет идентифицировать конкретный тип каждого куска в режиме реального времени. пластика, исходя из этих подписей. Этот процесс сортировки смешанных отходов очень важен для исследователей, потому что он позволит им легко найти материалы в перерабатываемых деталях или деталях, которые делают переработку более сложной или дорогой, например, загрязняющие вещества и неполимерные отходы.

Машинное обучение и ИИ определенно занимают лидирующие позиции, потому что они помогают не только в технологических отраслях, но и во всех других областях, которые там существуют. Весь мир сейчас все больше переходит в цифровую эру, делая все онлайн, начиная от онлайн-покупок и заканчивая образованием и работой, поэтому приобретайте необходимые навыки кодирования и узнавайте больше о машинном обучении. это определенно следующий шаг, который вы должны сделать, чтобы найти место для себя, чтобы работать и понимать в будущем.

Вы можете узнать больше об учебном курсе RoboGarden по машинному обучению и искусственному интеллекту, который проводится в сотрудничестве с Университетом Конкордия в Эдмонтоне, по этой ссылке.