Jak AI i machine learning mogą wspierać badania i rozwój?

AI wywróciła do góry nogami wiele branż i wciąż przyspiesza finansowanie, badania, edukację oraz osiągnięcia techniczne. Dzięki algorytmom, które trenuje się szybciej i taniej, badania nad AI rosną w zawrotnym tempie. Jak podaje AI Index Report, w latach 1998-2018 liczba publikacji naukowych o AI wzrosła o 300%.    

Uczenie maszynowe to algorytmy, które odgrywają kluczową rolę w problemach badawczych, bo pomagają optymalizować koszty i zwiększać produktywność złożonych projektów B+R. Wiele innowacji i prac badawczo-rozwojowych opiera się na prognozach z danych, a ML potrafi znacznie uprościć ten proces badaczom. 

Technologie AI wzmacniają prace B+R w różnych dziedzinach, czyniąc je atrakcyjniejszymi dla inwestorów i firm pozyskujących finansowanie. Czytaj dalej, by dowiedzieć się dlaczego!

Dlaczego warto inwestować w badania i rozwój?

Postęp technologiczny wzmocnił aktywność przedsiębiorczą. W 2019 roku globalny rynek AI wyceniano na 40 miliardów dolarów i przewiduje się, że w latach 2020-2027 będzie rósł w tempie 42,2%. Duża część inwestycji w prace badawczo-rozwojowe nad AI pochodzi z wewnętrznych budżetów B+R wielkich firm cyfrowych o wysokich przepływach pieniężnych, takich jak Amazon, Baidu i Google.

Apple stale przeznacza około 30% zysków na finansowanie nowych technologii. Przez ostatnie 20 lat Apple systematycznie zwiększało nakłady na badania i rozwój. W 2018 roku wyniosły one 14,7 miliarda dolarów. Budżet Apple na B+R trzykrotnie przewyższył ten IBM. Samsung ma roczny budżet badawczy w wysokości około 500 milionów dolarów. Co więcej, firma inwestuje nie tylko we własny instytut, ale też w instytuty na całym świecie, szukając technologii, które mogłaby wdrożyć.

Jeśli więc planujesz strategię rozwoju firmy, firma doradcza od AI może usprawnić Twój proces badawczo-rozwojowy.

Badania i rozwój napędzane przez AI

We współczesnym świecie innowacja jest jedną z głównych sił napędowych rozwoju gospodarczego i społecznego. Działalność innowacyjna to jakościowa poprawa produktów sprzedawanych na rynku oraz promowanie technologii stosowanych w praktyce po to, by zdobyć przewagę konkurencyjną, zaspokoić potrzeby społeczne i wypracować zysk. B+R ma ogromny wpływ na biznes. Przyjrzyjmy się korzyściom, jakie B+R może przynieść Twojej firmie:

1. Na nowo stworzone produkty możesz uzyskać patenty i zająć mocną pozycję na rynku.
2. Prace B+R mogą obniżyć koszty produkcji i usprawnić tworzenie produktów, dzięki czemu wprowadzisz je na rynek taniej i poszerzysz bazę klientów.
3. B+R pozwala uelastycznić firmę i przygotować ją na wdrażanie nowych pomysłów oraz procesów. Dzięki temu Twój biznes skutecznie dostosuje się do zmian na rynku.
4. Inwestorzy chcą inwestować w firmy, które prowadzą biznes w sposób dynamiczny, więc pokaż potencjalnym inwestorom innowacyjną wizję swojej firmy.
5. Z solidnym zapleczem badawczo-rozwojowym będziesz w stanie zatrudniać doświadczonych i wykwalifikowanych pracowników z całego świata.

Technologie badawczo-rozwojowe oparte na AI mają w świecie nauki szczególne miejsce, bo pomagają rozwiązywać wiele problemów i napędzać procesy innowacyjne. W szczególności AI i ML rozwiązują jeden z najbardziej krytycznych problemów badaczy: analizy danych. Rocznie publikuje się około 2 milionów artykułów naukowych. Do tego dochodzi mnóstwo innych materiałów cytowanych przez innowatorów z obszaru B+R. Ogromne ilości danych utrudniają znalezienie informacji istotnych dla badaczy. AI potrafi szybko rozwiązać taki problem jednym wyszukiwaniem i wydobyć wzorce.

Prowadzi to do kolejnego krytycznego problemu, przed którym stoi dziś B+R: efektywności. Poprawa efektywności to najważniejszy efekt wpływu AI na prace B+R i środowisko zarządzania danymi. Powierzając maszynom kolejne etapy pozyskiwania, porządkowania i przetwarzania danych, badacze mogą skupić się na działaniach przynoszących większy przychód.

Wreszcie AI pomaga badaczom odkrywać podobieństwa w danych: pomaga podejmować decyzje ujawniając wnioski, które umknęły naukowcom. Znów jest to możliwe dzięki szybkiej i precyzyjnej analizie informacji. Wnioski zbudowane na wzorcach odsłaniają niewidoczne zależności i pomagają badaczom przewidzieć potencjał oraz jego dalszy rozwój i zastosowanie w prawdziwym świecie.

Jak AI i uczenie maszynowe napędzają badania i rozwój

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe pojawiły się w połowie ubiegłego wieku. W ostatnich latach, dzięki nowym fundamentalnym technikom, dostępności ogromnych zbiorów zgromadzonych danych i rozwojowi mocy sprzętowej, zainteresowanie tą technologią sięgnęło zenitu. To czas największych oczekiwań, gdy AI uchodzi za srebrną kulę: próbuje się jej używać wszędzie tam, gdzie tradycyjne metody algorytmiczne można nią zastąpić. Prace badawczo-rozwojowe nad AI wpływają na:

• inteligentne monitorowanie infrastruktury; 
• zbieranie i przetwarzanie dużych ilości informacji; 
• zarządzanie wiedzą; 
• systemy diagnostyki technicznej i medycznej; 
• tworzenie indywidualnych ścieżek nauki; 
• analizę behawioralną; 
• inteligentne platformy i tak dalej. 

Przyjrzyjmy się najciekawszym przykładom prac badawczo-rozwojowych nad AI i ich efektom.

AI i ML w badaniach nad zmianą klimatu

Gazy w atmosferze tworzą globalny efekt cieplarniany, przyczyniając się do powolnego, ale stałego wzrostu temperatury Ziemi. Może to zwiększyć strumienie metanu, bo zmiana temperatury otoczenia o jeden stopień odpowiednio zmienia intensywność uwalniania metanu w procesach mikrobiologicznych. Najgroźniejszym źródłem metanu są hydraty metanu, których zasoby są ogromne. 

Aby przewidzieć skutki emisji ludzkich, badacze potrzebują informacji o atmosferycznym cyklu metanu. Dlatego badacze z Uniwersytetu w Rochester zebrali dane o metanie pochodzącym z oceanu i połączyli je z technologiami ML. Algorytm rozpoznał systematyczne wzorce w danych o metanie, co pomogło naukowcom przewidzieć emisje nawet na obszarach nieobjętych obserwacją.

Poza ogólnym obrazem rozmieszczenia metanu na świecie badanie ujawniło jeszcze jeden uderzający fakt: płytkie wody przybrzeżne odpowiadają za około 50 procent całej oceanicznej emisji metanu. Wynika to ze zdolności metanu do „wyciekania” ze złóż gazu ziemnego na obrzeżach kontynentów. Może też powstawać biologicznie z beztlenowych osadów na dnie.

Prace badawczo-rozwojowe nad AI przynoszą ludzkości i środowisku wiele korzyści. Verv, brytyjski startup pomagający optymalizować zużycie energii, głównie u odbiorców indywidualnych, wykorzystuje technologię opartą na AI, by użytkownicy mogli obniżyć rachunki za prąd. Pomysł ​​wykorzystania AI do monitorowania zużycia energii nie jest nowy. Niektóre firmy korzystają z tego narzędzia od dawna, w szczególności Google (do ograniczania zużycia energii w centrum danych).

AI i ML w analizie inwestycyjnej i tradingu

Banki i firmy inwestycyjne zwykle współpracują z firmami doradczymi przy badaniach i monitorowaniu wydarzeń wpływających na rynek finansowy. Analiza inwestycyjna jest dla nich elementem fundamentalnym i głównym zadaniem analityków, traderów, inwestorów oraz zarządzających portfelami.

Część traderów niezwiązanych z dużymi korporacjami korzysta z platform, by handlować i samodzielnie zarządzać swoimi analizami oraz transakcjami. Często jednak nie są w stanie przerobić całego wolumenu danych napływających w postaci newsów, doniesień medialnych, wskaźników finansowych z poprzednich lat i tak dalej. Algorytmy oparte na AI przyspieszają skuteczne śledzenie dużych zbiorów danych i wychwytywanie najważniejszych trendów oraz istotnych wydarzeń w rozwijających się firmach.

Prace badawczo-rozwojowe nad AI mogą wnieść wartość do analizy inwestycyjnej, ale zależy to od tego, czy firma ma dostęp do potrzebnych jej dużych zbiorów danych. Google ma na przykład dostęp do ogromnej ilości danych. Firma korzysta z algorytmów ML od znanych dostawców technologii AI. Z pomocą AI traderzy i instytucje inwestycyjne analizują dane finansowe i wychwytują trendy oraz zależności istotne dla ich obszaru działania.

Twórca oprogramowania opartego na AI do procesów biznesowych, amerykańska firma CognitiveScale, opierając się na dotychczasowych doświadczeniach i bieżących trendach, uważa, że AI najlepiej sprawdza się w automatyzacji analiz inwestycyjnych i generowaniu spersonalizowanych ofert sprzedaży.

Dlaczego to takie ważne? 

Analiza inwestycyjna i badanie rynku są w tradingu niezbędne. Traderzy spędzają dużo czasu na zbieraniu i analizowaniu wydarzeń oraz newsów finansowych: rocznych sprawozdań finansowych spółek, danych o zyskach, prezentacji dla inwestorów, trendów handlowych, newsów, wpisów w mediach społecznościowych, komunikatów prasowych i tak dalej.

AI i ML w naukach o Ziemi

Prace badawczo-rozwojowe nad AI są coraz częściej wykorzystywane do szybkiego i taniego rozwiązywania problemów geologicznych.

Uczenie maszynowe zajęło już ważne miejsce w górnictwie dzięki zdolności obniżania kosztów i poprawy ekonomiki projektów. Może stać się niezastąpionym narzędziem w różnych dziedzinach geologii i górnictwa. Nowe pokolenie geologów musi umieć z niego korzystać i interpretować za jego pomocą modele predykcyjne. 

Uczenie maszynowe staje się atrakcyjnym narzędziem w różnych dziedzinach nauk o Ziemi, zwłaszcza w szacowaniu zasobów. Sześć algorytmów uczenia maszynowego wykorzystano do przewidywania obecności mineralizacji złota w rdzeniu wiertniczym na podstawie danych geofizycznych ze złoża złoże Lalorw Manitobie w Kanadzie.

Gromadzenie danych ilościowych dobrze ilustrują projekty Tellus w Irlandii Północnej i południowo-zachodniej Anglii. Opierały się one na badaniach terenowych nastawionych na gromadzenie danych geochemicznych i geofizycznych. Użyteczność tych interdyscyplinarnych badań ujawnia się w interpretacji dużych, wielowymiarowych zbiorów danych jako jednego systemu: całkowicie ilościowego obrazu środowiska geologicznego jako całości.

Systemy uczenia maszynowego mają nad metodami konwencjonalnymi kilka wyraźnych przewag, które w tej nauce mają duże znaczenie:

1. Algorytmy potrafią przetwarzać ogromne liczby zmiennych wejściowych, wychwytując wzorce w złożonych, wielowymiarowych zbiorach danych, podczas gdy ludzki mózg analizuje jednocześnie najwyżej dwie lub trzy zależności.
2. Przy reprezentatywnym zbiorze treningowym algorytmy ML potrafią samodzielnie wychwytywać wzorce, dając tym samym obiektywną ocenę informacji.
3. Wytrenowany algorytm ma znaną dokładność, którą da się określić na podstawie uzyskanych wyników analizy. Szacowana dokładność modelu i wahania jego parametrów to wskaźniki ilościowe, które można wykorzystać w procesie decyzyjnym.
4. Wytrenowany algorytm potrafi w kilka minut przetworzyć duże ilości danych i przedstawić ich interpretację, co dla człowieka jest zwykle niewykonalne.

AI i ML w badaniach medycznych

Narzędzia uczenia maszynowego są dziś szeroko wykorzystywane w badaniach medycznych i farmaceutycznych. Laboratoria badawczo-rozwojowe AI dostarczają ochronie zdrowia dostępne, ustrukturyzowane dane pacjentów z wielu baz oraz błyskawicznie rozwijają metody analizowania dużych zbiorów danych. 

Metoda poszukiwania nowych antybiotyków z użyciem AI jest skuteczniejsza i tańsza niż metody tradycyjne. Sztuczna inteligencja pozwoliła naukowcom z Massachusetts Institute of Technology (MIT) dokonać wyjątkowego w historii medycyny odkrycia - nowych antybiotyków. Badacze stworzyli sieć neuronową, która wśród milionów kandydatów znalazła kilka odpowiednich antybiotyków, w tym halicynę, zdolną pokonać superbakterie.

AI przydaje się też w badaniach radiologicznych do wykrywania korelacji między najróżniejszymi danymi klinicznymi, histologicznymi, radiologicznymi, laboratoryjnymi i genetycznymi. Integracja wszystkich danych medycznych pacjenta z elektroniczną dokumentacją pozwoli powiązać dziś odizolowane wskaźniki, takie jak liczba kroków dziennie i wapń w tętnicach wieńcowych. Nadejdzie nowa era bardzo dokładnych modeli predykcyjnych i medycyny spersonalizowanej opartej na danych każdego pacjenta.

Źródło: US National Library of Medicine

AI i ML badają kosmos

Sztuczna inteligencja pomaga naukowcom badać kosmos, odkrywać nowe planety, obserwować Ziemię i przewidywać klęski żywiołowe.

Prace badawczo-rozwojowe nad AI okazały się szczególnie skuteczne w badaniach kosmosu. Teleskop Keplera, wyposażony w algorytm AI, trafił w kosmos w marcu 2009 roku i działał niemal dekadę, a astronomowie znaleźli dzięki niemu ponad 2600 egzoplanet. Pod koniec 2017 roku pomógł na przykład odkryć bliźniaka Układu Słonecznego - planety Kepler 80g i Kepler 90i w układzie Kepler-90 w gwiazdozbiorze Smoka. Badacze z NCSA wykorzystują uczenie głębokie do odkrywania i badania fal grawitacyjnych powstających przy wielkich zdarzeniach gwiezdnych, takich jak zderzenia czarnych dziur.

Siła algorytmów uczenia maszynowego tkwi w zdolności przeanalizowania milionów obrazów w kilka chwil i wychwytywania zmian w locie - na przykład w ruchu frontów atmosferycznych. W dodatku, w przeciwieństwie do ludzi, sztuczna inteligencja nie jest podatna na błędy. Ma to szczególne znaczenie przy śledzeniu klęsk żywiołowych. 

Systemy badawczo-rozwojowe oparte na AI odgrywają równie ważną rolę w pracy sond badających głęboki kosmos. Wyspecjalizowane algorytmy przetwarzają ogromne ilości danych, badając cechy obcych światów. AI porównuje je z zaprogramowanymi wartościami ​​potencjalnie nadającego się do zamieszkania obiektu kosmicznego, by określić prawdopodobieństwo zamieszkiwalności kolejnej egzoplanety.

Intel niedawno wysłał satelitę opartego na AI w kosmos. Napędza go procesor wizyjny, który będzie badał powierzchnię Ziemi i brał udział w testach systemu łączności międzysatelitarnej. Wyposażony w AI satelita potrafi analizować dane z zainstalowanej na nim kamery wysokiej rozdzielczości przy użyciu algorytmów uczenia maszynowego. Podaje się, że dzięki AI urządzenie będzie w stanie wykrywać pożary, nielegalne statki czy katastrofy ekologiczne. Satelita może też rejestrować stopień wilgotności gleby i monitorować topnienie lodu.

Na koniec

Technologie AI i ML rok po roku wkraczają w nowe obszary i zdobywają kolejne szczyty. Jeśli chcesz zatrudnić inżynierów AI, Ideamotive ma dziesiątki doświadczonych data scientistów którzy pomagają usprawniać procesy i wdrażać inteligentne rozwiązania w firmach z różnych branż. Skontaktuj się z nami, a my dobierzemy Ci idealnie dopasowanego specjalistę.