راه حل های هوش مصنوعی برای مشکلات مختلف
تیم تحریریه- ۶ مهر ۱۴۰۱
برای شروعِ بهترِ جلسه طوفان فکری هوش مصنوعی، هشت مسئله‌ای را بررسی می‌کنیم که با راه حل های هوش مصنوعی قابل حل هستند. این لیستِ مشکلات کامل یا محدود نیست، اما در هر حال به بسیاری از مشکلات رایج میان شرکت‌ها اشاره می‌کند.حتی ممکن است با بعضی از آن‌ها مواجه شده باشید. بنابر این می‌توانید مواردی را که در محیط کار خود با آن‌ها سروکار دارید انتخاب کرده وآن را به عنوان موضوع «اولین پروژه ایده‌های هوش مصنوعی» عمیق‌تر بررسی کنید.
بهینه‌سازی بلادرنگ
یکی از راه حل های هوش مصنوعی مربوط به این مشکل است. لزومی ندارد بهینه‌سازی بلادرنگ (RTO) همیشه کاملاً بلادرنگ باشد و گاهی می‌تواند با چند ساعت تاخیر نیز انجام شود؛ امّا به طور کلی RTO بهینه‌سازی فرآیندها را برای سیستم‌ها یا ماشین‌ها به خود آن‌ها واگذار کند، تا پیوسته و خودکار صورت گیرد. نمونه آن راهکارهای تحویل بسته در شرکت‌های پستی است. امّا به طور کلی برای هر سیستمی قابل اجرا است، خواه مبتنی بر مدل باشد خواه مستقل.
بهینه‌سازی راهکار
اگر در صنعت بانک‌داری، کشاورزی، یا رسانه فعالیت دارید احتمالاً با اصطلاح بهینه‌سازی راهبرد آشنا شده‌اید. این یکی از مواردی است که راه حل های هوش مصنوعی در آن تاثیرگذار بوده است. در امور بانکی آن را با نام مبادلات سیستماتیک یا مبادلات الگوریتمی و در کشاورزی با نام راهکارهای کاشت یا آبیاری بهینه (برای مثال در مزارع برنج) می‌شناسیم. همچنین در صنعت رسانه برنامه‌ها یا مقاله‌ها پیوسته بهینه می‌شوند تا بیشترین بیننده یا بازدیدکننده را داشته باشند.
در هر یک از این صنایع که فعالیت داشته باشید بهینه‌سازیِ راهبرد بخش عظیمی از فعالیت‌های روزانه شما را تشکیل می‌دهد. اطلاعات بسیار زیاد و پیوسته در حال تغییر هستند و الگوهای تصمیم‌گیری نیز بسیار پیچیده هستند. بنابراین با رسیدن به بیشینه مطلق ذهن انسان دست از تلاش بر می‌دارد.
تحلیل پیشگویانه
در تمام صنایع با مسائل مرتبط با دقت سروکار داریم و این بخشی است که راه حل های هوش مصنوعی می‌توانند در آن بسیار موثر باشند. اگر چه هدف ممکن است متفاوت باشد، امّا ماهیت مسئله یکسان است: چگونه می‌توان شاخص‌های اصلی عملکرد را با استفاده از سوابق تاریخی پیش‌بینی نمود؟ به دلیل اینکه درک این اطلاعات بسیار آسان است و مدل‌های یادگیری ماشین پشتیبانِ آن تکامل یافته‌اند، بسیاری از شرکت‌ها از این راهبرد شروع می‌کنند.
نگهداری و تعمیرات پیشگویانه
اگر یک محصول یا دستگاه از کار بیافتد مشتری یا کارکنانِ شما از شما ناراضی می‌شوند و بسته به میزان اهمیت محصول یا دستگاه به لحاظ مالی یا جانی در خطر خواهند بود. اگر فروشنده قطعات اصلی ماشین باشید یا مسئول راه‌اندازی موتور یا هر محصول گران‌قیمت و مهم دیگری در آسانسور، بیمارستان، یا به طور کلی صنعت، این راهکار مناسب کار شما است. تصور کنید فروشنده آسانسور می‌بودید و می‌توانستید زمان خرابی آسانسور را پیش‌بینی کنید. این ویژگی برای شما یک امتیاز فروش متمایز ایجاد می‌کرد. حال راه حل های هوش مصنوعی برای این مشکل بسیار کارساز واقع شده‌اند.
شخصی‌سازی افراطی
شخصی‌سازی افراطی ریشه در فردی‌سازی دارد و راه حل های هوش مصنوعی برای این مورد هم کارساز هستند. مشتریان انتظار دارند که محصولات متناسب با آن‌ها باشد نه آن‌ها با محصول. پس از پیدایش صنعت 0/4 (انقلاب صنعتی چهارم) و محصولات هوشمندتر، شخصی‌سازی افراطی و فردی‌سازی محصولات امکان پذیر شد. بسیاری از مردم در فکر خرید کفش‌های کتانی با مارک شخصی هستند، امّا در کنار آن در فکر جوراب واریس، دریچه قلب، عصا و اتومبیل شخصی‌سازی شده نیز هستند. شخصی‌سازی افراطی برای تمام مشتریانی که با صنعت سرو کار دارند چالش برانگیز خواهد شد.
کشف ناهنجاری‌های جدید
شناسایی ناهنجاری در درجه اول مشکل صنایعی است که تولید انبوه دارند مانند خودرو، داروسازی یا ارتباطات از راه دور و راه حل های هوش مصنوعی به کمک آن آمده‌اند. در صورتی که در چرخه تولیدِ یک میلیون قرص در ساعت یادر خط مونتاژ انبوه‌ساز خودرو مشکلی رخ دهد، خرابی به سرعت باعث هزینه‌هایی سنگین می‌شود. بنابراین اگر فرآیند شناسایی ناهنجاری (یا حتی پیش‌بینی آن) سریع‌تر صورت گیرد، می‌تواند از صرف هزینه‌های گزاف پیش‌گیری کند.
پیش‌بینی
«پیش‌بینی » زیرمجموعه «پیشگویی » است و سعی دارد وقایع آینده را بر اساس سری‌های زمانی پیش‌بینی کند. به همین دلیل می‌گوییم «پیش‌بینی وضع هوا» نه پیشگویی. پیش‌بینی آب و هوا همیشه روند یا پیشرفت هوا را بررسی و از آن برای پیش‌بینی وضعیت آب و هوای آینده استفاده می‌کند. اگر قرار بود «پیشگویی وضع هوا» باشد، فقط از متغیرهای متمایز (مانند فشار، دما، رطوبت، باد و غیره.) برای پیش‌بینی آب و هوای آینده استفاده می‌کردیم.
پیش‌بینی در تمام صنایع استفاده می‌شود.
پردازش داده‌های ساختارنیافته
مهندسی داده بخش بزرگی از هوش مصنوعی را به خود اختصاص داده است و دلیل آن این است که متاسفانه داده ها به ندرت به آن شکلی هستند که دانشمندان نیاز دارند. این امر به خاطر تعداد بیشمار سیستمهای تولید داده است. انواع مختلف داده در صنعت حمل و نقل و لجستیک را تصور کنید. بازیگران بسیاری در این فرآیند نقش دارند؛ سیستم‌ها و فناوری‌های مختلفی مورد استفاده قرار می‌گیرند؛ کشورها و زبان‌های مختلفی در آن حضور دارند. در صنایعی مانند صنعت لجستیک، پردازش حجم زیاد داده‌های ساختارنیافته یکی از مشکلات اساسی است.
