Prossime applicazioni di Machine Learning e Intelligenza Artificiale nel 2019 – PromptCloud

L'anno 2019 non vedrà solo enormi progressi nell'IA, ma anche nuove applicazioni e passaggi inimmaginabili che richiederanno agli esseri umani di tornare al tavolo da disegno e riconsiderare se l'IA è un vantaggio o una rovina. Ci piace pensare che potrebbe essere entrambi, proprio come ogni altro progresso tecnologico, dipende da come lo usiamo. Detto questo, immergiamoci nelle imminenti applicazioni dell'IA e dell'apprendimento automatico nel 2019. Queste applicazioni sono per lo più in fase di ricerca e sviluppo e devono ancora essere rese pubbliche, oppure sono disponibili al pubblico ma in fase beta e devono ancora essere una bandiera ufficiale spenta.

1. Chip AI

Ricordi quando giocavi a quei giochi arcade per PC prima di passare a console come PS4 e Xbox? Quando si gioca a giochi di fascia bassa, la CPU (di solito Intel o AMD) era sufficiente, ma quando si gioca agli ultimi giochi di fascia alta come Tomb Raider e Assassin's Creed Odyssey, avresti bisogno di una GPU dedicata (o scheda grafica in parole povere). Questi sono chip dedicati che migliorano solo la tua esperienza grafica. Perché parlo di questo? Bene, un nuovo chip dedicato sta per arrivare sul mercato.

I chip abilitati AI hanno già debuttato in alcuni telefoni cellulari come iPhone XR, Huawei Honor Play e Galaxy Note 8. In questi telefoni cellulari, un chip AI dedicato fa il lavoro pesante durante funzionalità come l'assistente vocale basato su ML, AI fotocamera intelligente alimentata e altro ancora. In questo modo, il chip AI riduce il carico di lavoro del processore principale e impedisce al telefono di rimanere in ritardo. Ma i chip abilitati all'intelligenza artificiale nei telefoni cellulari sono solo la punta dell'iceberg.

Google, Microsoft, Amazon, Intel e Facebook stanno tutti investendo molto in un'infrastruttura dedicata che aumenterà le funzionalità basate sull'intelligenza artificiale, che si tratti di un chip che puoi acquistare e plug-in o di una CPU basata su cloud che può essere utilizzata per l'apprendimento automatico e neurale reti. Le ultime novità tra queste sono Intel Nervana (sviluppato da Intel, di cui Facebook è uno dei principali partner di sviluppo), Google Cloud TPU, il progetto Brainwave di Microsoft e AWS Inferentia di Amazon.

La maggior parte dei progetti citati non sono ancora disponibili pubblicamente o sono ancora in una fase beta. Quindi, il 2019 potrebbe essere l'anno in cui questi progetti vedranno la luce del giorno e chip AI più potenti renderanno realtà le applicazioni basate sull'IA in tempo reale.

2. Il matrimonio di IOT e AI

Sono successe molte cose in entrambi i domini, ma la corretta implementazione di una soluzione IoT insieme a una soluzione abilitata all'IA deve ancora essere vista. Il caso d'uso più popolare indicato su questo argomento è l'acquisizione di dati dalle auto utilizzando sensori e l'utilizzo dei dati raccolti per decidere l'importo dell'assicurazione. Ma onestamente, quante compagnie assicurative hanno effettivamente utilizzato quel metodo per calcolare l'importo del premio?

Le cose stanno per cambiare nel 2019, con l'emergere di chip di intelligenza artificiale, servizi di intelligenza artificiale basati su cloud più economici e più recenti e aziende più grandi che investono in IoT e intelligenza artificiale. Sempre più aziende lanceranno le loro auto a guida autonoma e il CES 2019 ha dato un'idea di come IOT e AI insieme abbiano aiutato le aziende a sognare in grande.

3. Altre applicazioni di Automated Machine Learning

Sebbene Machine Learning sia un termine con cui la maggior parte delle persone ha familiarità, Automated Machine Learning è qualcosa che si potrebbe dire sia ancora in fase beta. L'apprendimento automatico automatico si riferisce alla risoluzione di attività ripetitive attraverso l'automazione applicando il ML al ML stesso. Ad esempio, supponiamo che uno debba pulire i dati prima di poter applicare algoritmi diversi e vedere quale algoritmo si adatta meglio ai dati. La parte di pulizia dei dati richiede molto tempo e gli studi hanno dimostrato che si tratta di un processo manuale che gli scienziati detestano ripetere con nuovi set di dati ancora e ancora. Processi come questi potrebbero essere risolti con l'aiuto di AutoML e il 2019 vedrà molte più applicazioni come previsto da molti.

4. L'IA automatizzerà DevOps

I servizi e l'infrastruttura IT sono un grattacapo che devi affrontare per mantenere la tua attività senza intoppi. Tuttavia, vari atti eseguiti dal personale DevOps possono essere automatizzati, come monitoraggio, debugging, scalabilità verticale e altro ancora. DevOps lascerà lentamente il posto ad AIOps e questo renderà più facile per i programmatori di tutti i giorni prendersi cura di procedure e pipeline senza la necessità di affrontare il mal di testa delle impostazioni e della manutenzione. Sono stati pubblicati vari documenti che predicono il futuro di DevOps tramite AIOps.

5. Medicinali personalizzati

Prendi le stesse pillole per dormire che usa il tuo vicino? Certamente no: il dosaggio potrebbe non essere sufficiente per te. Oppure uno degli ingredienti potrebbe non essere buono per te. Oppure la pillola potrebbe non avere alcun effetto su di te per determinati motivi. Perché non avere farmaci su misura per te? I farmaci personalizzati seguono una procedura: un paziente viene analizzato, insieme ai suoi stili di vita e abitudini e solo allora viene consigliata una pillola di composizione specifica. Con l'aiuto del progetto 100.000 genomi, si prevede che i farmaci personalizzati vedranno una grande crescita nel 2019, anche se potrebbero non essere ancora disponibili pubblicamente. Quest'anno sono in programma anche una serie di grandi conferenze come l'11a Conferenza internazionale sulla medicina predittiva, preventiva e personalizzata e sulla diagnostica molecolare.

L'apprendimento automatico aiuterà ad analizzare i dati dei pazienti per decidere quale farmaco si adatta meglio, lasciandosi alle spalle la secolare teoria "taglia unica".

6. Ulteriore evoluzione degli assistenti basati su ML

Nel 2018 siamo rimasti tutti sbalorditi dal nuovo e avanzato Google Assistant. Quello che non è successo è la sua applicazione commerciale. Ma questo potrebbe essere visto nel 2019. In effetti, molti assistenti vocali come Alexa hanno raccolto molti dati dagli utenti e nel 2019 potrebbero effettivamente vedere questi assistenti crescere molto più intelligenti e simili a quelli umani. Gli assistenti vocali dovrebbero spostarsi dal tuo soggiorno ai luoghi pubblici, alle tue auto, ai sistemi di annunci, agli sportelli automatici e altro ancora. Molti scommettono che il 2019 sarà effettivamente l'"Anno degli assistenti vocali".

7. Metriche migliori da macchine che utilizzano l'IA

Quanto sarebbe bello se potessi dire quale macchina nella tua fabbrica è quasi usurata e necessita di riparazione prima che si rompa e provochi la perdita di lavoro per un giorno?

Le apparecchiature e le macchine industriali vengono generalmente sottoposte a manutenzione secondo un programma fisso. Ciò si traduce in uno spreco di manodopera e il rischio di guasti alle apparecchiature improvvisi e imprevisti di tanto in tanto. Una volta che i sensori vengono utilizzati con queste macchine e i dati raccolti vengono inviati ai modelli ML, possiamo ottenere prestazioni migliori e programmi di manutenzione più efficienti.

Un'implementazione di quanto segue è la creazione di "Digital Twins" da parte di GE, in cui viene creato un modello virtuale per macchine di grandi dimensioni. Centinaia di sensori vengono utilizzati per assicurarsi che il gemello sia aggiornato con le condizioni della macchina reale e in questo modo i 650.000 gemelli attualmente distribuiti vengono gestiti e sottoposti a manutenzione. Ulteriori implementazioni di gemelli digitali dovrebbero essere implementate in fabbriche intelligenti in tutto il mondo quest'anno.

8. La visione artificiale modellerà il futuro della sorveglianza

La visione artificiale e la sorveglianza sono diventate una necessità in luoghi come centri commerciali, aeroporti o persino negli incroci delle città. Molte aziende tecnologiche hanno implementato silenziosamente il loro software in più luoghi in tutto il mondo in modo da individuare, tracciare e segnalare situazioni come e quando necessario. Ma le cose non devono andare così lontano. Non sarebbe fantastico se la nostra telecamera di casa individuasse un uomo sconosciuto che cerca di entrare e l'Assistente Google ce lo avvisasse?

Aziende come Google stanno investendo molto nella visione artificiale (ricorda come ti chiede di contrassegnare le immagini con automobili o insegne a volte quando stai cercando di aprire un sito Web?) e il 2019 vedrebbe più attori sul mercato. I sistemi di sorveglianza stanno per diventare molto più veloci e la sorveglianza diventerà presto non solo un flusso video, ma funzionerà anche come stimolo per risposte automatizzate, in base alla situazione del terreno. ß

9. Il settore sanitario vedrà ulteriori implementazioni dell'IA

L'assistenza sanitaria si è evoluta nel corso degli anni e il machine learning ha apportato più cambiamenti oltre all'ascesa dei farmaci personalizzati. Recentemente la Cina ha affermato di aver creato i primi bambini geneticamente modificati. Lo strumento utilizzato, chiamato CRISPR-CAS9, dovrebbe operare sul DNA per fornire un gene richiesto o disabilitare quello che causa la malattia o la malattia. Sebbene l'atto non sia stato pubblicato su riviste sottoposte a revisione paritaria e dobbiamo ancora verificarlo, l'intelligenza artificiale è già utilizzata per prevedere i cambiamenti genomici che portano al cancro.

Quest'anno, vedremo nuove applicazioni di modificazioni genetiche utilizzando l'IA per combattere le nuove malattie e ottimizzare gli esseri umani. Tuttavia, i dilemmi e le argomentazioni etiche e legali alla base di tali miracoli medici rimangono ancora un punto di discussione nel mondo scientifico.

10. Sistemi di credito sociale

Un'applicazione relativamente nuova di Machine Learning che è stata implementata in Cina: è un enorme sistema di classificazione che monitorerà il comportamento di tutti i cittadini utilizzando telecamere di sorveglianza e monitor di attività online, in modo da classificarli in base al loro "credito sociale". .

Anche se dovrebbe essere completamente operativo entro il 2020, la sua implementazione ha già preso d'assalto il paese e le persone vengono contrassegnate in alto o in basso a seconda di atti come fumare in pubblico, salire su un treno senza biglietto o fare donazioni in beneficenza. La metodologia esatta è sconosciuta, ma si spera che un modello ML robusto utilizzi i dati provenienti da varie fonti per decidere se diminuire il punteggio di una persona, aumentarlo o lasciarlo rimanere stagnante.

Quello che suona come un pensiero distopico e sembra un episodio di Black Mirror, è la realtà di milioni di persone e potremmo vedere l'implementazione del sistema che copre tutta la Cina entro la fine di quest'anno. E ancora, sebbene l'applicazione sia molto nuova, la filosofia al di là di essa è argomentata da molti.