ARTYKUŁ SPONSOROWANY
Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji już teraz zmieniają prowadzenie biznesu.
Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji już teraz zmieniają prowadzenie biznesu. Wykorzystywać można je w tak różnych branżach jak budowlana, odzieżowa, marketingowa czy zdrowotna. Eksperci Comparex i IBM radzą, jak wdrożyć odpowiednie rozwiązania w firmie i podpowiadają, jako mogą się one przełożyć na wyniki biznesowe.
Więcej informacji na temat wykorzystania w biznesie narzędzi AI można uzyskać pobierając bezpłatny materiał White Paper, dostępny pod linkiem.
Wskazane przykłady to tylko drobny fragment możliwości. - Na pytanie o to, kto potrzebuje narzędzi opartych o sztuczną inteligencję, mogę odpowiedzieć, że każdy. Branża odzieżowa, medycyna, motoryzacja, budownictwo, ocena jakości produktu, to tylko drobny ułamek możliwych zastosowań. Watson Machine Learning Accelerator sprawdzi się wszędzie tam, gdzie można coś obejrzeć, czegoś posłuchać i na tej podstawie coś ocenić albo o czymś wnioskować – przyznaje Andrzej Syta z Comparex, Pre-Sales & Consulting Manager Comparex Poland.
Z badania IBM Institute for Business Value wynika, że 82 proc. firm i 93 proc. przedsiębiorstw o najlepszych wynikach rozważa wdrożenie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji lub już to robi z myślą o zwiększeniu zysków. – Jesteśmy aktualnie w sytuacji podobnej do początku wielkiej rewolucji przemysłowej. To obszar, który jest cały czas rozwijany, jeszcze w wielu aspektach nie jest doskonały, ale z roku na rok widać coraz większy postęp w stosowaniu i implementowaniu tych rozwiązań. I już dziś można w ten sposób zyskać naprawdę dużo, a perspektywy są niemniej obiecujące – przekonuje Andrzej Syta.
Przepytani przez IBM menedżerowie wskazali pięć głównych obszarów, w których sztuczna inteligencja może zmienić najwięcej. Są to: technologia informacyjna (87% odpowiedzi), bezpieczeństwo danych (81%), innowacje (67%), obsługa klienta (63%) i zarządzanie ryzykiem (55%). Piotr Darwaj, Executive Consultant IBM, wymienia jeszcze sektor związany z bezpieczeństwem i energetyką. - Nawet jeśli firma nie jest z branży IT i nie posiada silnego zaplecza informatycznego, dla nas to żadna przeszkoda. Klient ma się znać na swoim biznesie i powiedzieć, czego oczekuje, a my odpowiemy, jak najlepiej to osiągnąć w oparciu o nowoczesne narzędzia wykorzystujące sztuczną inteligencję – dodaje Andrzej Syta z firmy Comparex.
Aby umożliwić szybkie i sprawne wdrożenie w firmie narzędzi opartych na sztucznej inteligencji (ang. artificial intelligence, AI) IBM stworzył Watson Machine Learning Accelerator, czyli korporacyjną platformę sztucznej inteligencji na serwerach IBM Power Systems. - Jest to framework, czyli rozwiązanie składające się z prekonfigurowanych i specjalnie dostosowanych bibliotek, a służy do budowania modeli analitycznych opartych na narzędziach open source – tłumaczy Piotr Darwaj z IBM.
Sztuczna inteligencja w praktyce
Jednym z pierwszych projektów Comparex dotyczącym zastosowania Watson Machine Learning Accelerator był zaawansowany monitoring inwestycji budowlanych, czyli usługa, z której mogliby korzystać deweloperzy. Pomysł oparty jest na systemie kamer instalowanych już dość powszechnie na placach budowy. – Dzięki Watson Machine Learning Accelerator możemy łatwo zbudować model, który będzie sprawdzał, czy dana osoba na budowie ma założony kask i czy jest to na pewno kask, a nie na przykład czapka. Czy ma kamizelkę odblaskową, odpowiednie buty, okulary ochronne i tak dalej. Dzięki zwykłym kamerom możemy w trybie rzeczywistym i ciągłym monitorować, jak zachowują się robotnicy na takiej budowie, czy są ubrani zgodnie z wymaganiami i czy stosują przepisy dotyczące bezpieczeństwa, co jest drogą do ograniczenia liczby wypadków – tłumaczy Andrzej Syta, ekspert firmy Comparex. I dodaje, że koszty wprowadzenia takiego narzędzia są niewspółmierne do wartości ludzkiego zdrowia i bezpieczeństwa, a także do kosztów odszkodowań i ewentualnych opóźnień spowodowanych wypadkami i przestojami.
IBM Watson Machine Learning Accelerator to prekonfigurowane narzędzia framework, takie jak Caffe, AI Vision Tools, czy TensorFlow, wraz z dodatkowymi bibliotekami wspomagającymi ich wykorzystanie dla celów biznesowych, podnoszącymi ich wydajność, skalowalność i wraz ze sprzętem przygotowanym do tego typu zastosowań. Biblioteki zostały wzbogacone o myśl techniczną IBM i osadzone na wyspecjalizowanej platformie hardware, przystosowanej do przetwarzania dużych zbiorów danych.
Wiele możliwości zastosowań dają też tzw. interaktywne lustra, na których w zależności od potrzeb wyświetlać można konkretne treści. Urządzenia tego typu mnogą znaleźć zastosowanie np. w sklepowych przymierzalniach. Zamiast wielokrotnie wychodzić po inny rozmiar ubrania, klient może na takim lustrze od razu sprawdzić, jakie rozmiary są dostępne w danym sklepie i klikając taflę, poprosić obsługę o podanie ich do kabiny. Na takim lustrze może się też wyświetlić podpowiedź o tym, jakie dodatki pasują do wybranego ubrania i czy są one akurat dostępne. Idąc dalej tym tropem można wyobrazić sobie lustra, które skanują klienta określając jego rozmiar i typ sylwetki, a następnie podpowiadają, jaki krój ubrań będzie dla niego najlepszy i na którym regale znajdzie odpowiednie rzeczy.
Kolejnym obszarem, który zrewolucjonizować może sztuczna inteligencja, jest medycyna i diagnostyka medyczna. – Wyniki różnych badań to przebogata składnica informacji, która teraz trafia głównie do archiwów. A gdyby tak cała dokumentacja mogła być ponownie wykorzystana, jako baza referencyjna do diagnozowania kolejnych przypadków, to zyskalibyśmy bardzo silne narzędzie. Im większa liczba analizowanych przypadków, tym maszyna lepiej się uczy. Wyobrażam sobie, że w przyszłości wystarczy zrobić zdjęcie znamienia telefonem komórkowym, żeby otrzymać informację o tym, jak wysokie jest prawdopodobieństwo, że mamy do czynienia z czymś groźnym – mówi Piotr Darwaj z IBM.
Elastyczność wdrożenia i szybkie efekty
Watson Machine Learning Accelerator uruchomić można zarówno w wersji cloudowej, jak i na specjalnie dedykowanym sprzęcie (on premise). Główne korzyści wdrożenia rozwiązania z instalacją w wersji on premise to: bezpieczeństwo danych, odporność na awarie, skalowalność bliska linearnej, możliwość obsługi bardzo dużych zbiorów danych „pamięciożernych”, co przekłada się na szybsze dostarczenie nowych modeli czy szybszą realizację procesów uczenia. - Bardzo ważne jest też dostosowanie, prekonfigurowanie i zoptymalizowanie działania frameworków open source’owych na platformie hardwerowej, co skutkuje łatwością instalacji, deploymentu i utrzymania tych bibliotek – dodaje Piotr Darwaj.
Narzędzie wymaga instalacji na infrastrukturze serwerowej IBM Power Systems. - IBM ma swojej ofercie serwery Power9 AC922, z procesorami POWER9. W ramach tego serwera, co bardzo ważne, jest wbudowany akcelerator GPU, który wręcz drastycznie przyspiesza prędkość uczenia się takiego modelu, a co za tym idzie również działanie całego rozwiązania. Co więcej, pomiędzy akceleratorem GPU i procesorem jest bardzo wydajny link, tak zwany NVLink, który jest dwukrotnie szybszy niż w procesorach Power8 – dodaje Andrzej Syta.
Serwer IBM Power Systems AC922 to najszybsze rozwiązanie do wdrażania baz danych z akceleracją i środowisk głębokiego uczenia, które zapewnia akcelerację GPU i wsparcie klasy korporacyjnej. Procesory POWER9 i NVIDIA pozwoliły IBM ustanowić rekord w dziedzinie uczenia maszynowego na poziomie terabajtów. Snap ML, nowe oprogramowanie IBM w dziedzinie sztucznej inteligencji, pozwala trenować modele sprawniej niż kiedykolwiek wcześniej — nawet 46 razy szybciej niż wskazywał poprzedni branżowy test porównawczy.
Aby wiarygodnie ocenić, w jakim stopniu dana firma może zyskać na wdrożeniu Watson Machine Learning Accelerator, najlepiej jest skontaktować się z profesjonalistami, zajmującymi się wdrożeniami podobnych technologii. Takim podmiotem jest Comparex, dlatego Andrzej Syta zachęca do kontaktu nawet tych przedsiębiorców, którzy z powodu braku fachowej siły obawiają się nowoczesnych narzędzi.
Więcej informacji na temat wykorzystania w biznesie narzędzi opartych na AI można uzyskać pobierając bezpłatny materiał White Paper, dostępny pod linkiem.
Pobierz ebook "Ranking agencji marketingowych 2024 i ebook o e-marketingu oraz agencjach reklamowych"
Zaloguj się, a jeśli nie masz jeszcze konta w Interaktywnie.com - możesz się zarejestrować albo zalogować przez Facebooka.
W 1999 roku stworzyliśmy jedną z pierwszych firm hostingowych w Polsce. Od tego czasu …
Zobacz profil w katalogu firm
»
1stplace.pl to profesjonalna agencja SEO/SEM, specjalizująca się w szeroko pojętym marketingu internetowym. Firma oferuje …
Zobacz profil w katalogu firm
»
Pomagamy markom odnosić sukces w Internecie. Specjalizujemy się w pozycjonowaniu stron, performance marketingu, social …
Zobacz profil w katalogu firm
»
Pozycjonujemy się jako alternatywa dla agencji sieciowych, oferując konkurencyjną jakość, niższe koszty i większą …
Zobacz profil w katalogu firm
»
Projektujemy i wdrażamy strony internetowe - m.in. sklepy, landing page, firmowe. Świadczymy usługi związane …
Zobacz profil w katalogu firm
»