Искусственный интеллект в государственном и муниципальном управлении. Учебное пособие - страница 7

Ещё одним примером использования ИИ в промышленности является прогнозирование отказов оборудования. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать данные о работе оборудования и предсказывать возможные отказы до их возникновения, что позволяет проводить профилактическое обслуживание и предотвращать простои. Это не только снижает риск аварий, но и увеличивает срок службы оборудования.

Также ИИ используется в промышленности для оптимизации логистики и управления цепочками поставок. Системы ИИ могут анализировать данные о запасах, заказах и транспортных расходах, чтобы определить наиболее эффективные маршруты доставки и графики производства, что способствует снижению затрат и повышению уровня обслуживания клиентов. Кроме того, ИИ применяется в промышленности для улучшения качества продукции. Алгоритмы компьютерного зрения могут использоваться для контроля качества продукции на производственных линиях, что позволяет быстро обнаруживать дефекты и принимать меры по их устранению. Это помогает повысить качество продукции и снизить количество возвратов от клиентов.

Наконец, ИИ может помочь предприятиям адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям. Системы прогнозирования спроса на основе ИИ могут анализировать исторические данные о продажах и текущие тенденции рынка, чтобы предсказать будущий спрос на продукцию предприятия. Это позволяет предприятиям более точно планировать производство и запасы, что помогает им оставаться конкурентоспособными на рынке.

Таким образом, использование ИИ в промышленности имеет множество преимуществ, включая повышение эффективности производства, снижение затрат, улучшение качества продукции и адаптацию к изменяющимся рыночным условиям.

Сельское хозяйство.

Применение искусственного интеллекта в сельском хозяйстве направлено на повышение урожайности, оптимизацию использования ресурсов и улучшение управления сельскохозяйственными угодьями. Одним из основных направлений использования ИИ в сельском хозяйстве является точное земледелие. Системы точного земледелия используют датчики и алгоритмы машинного обучения для сбора данных о состоянии почвы, влажности, температуре и других параметрах на разных участках поля. Эти данные затем анализируются, чтобы определить оптимальные условия для роста растений на каждом участке.

Другим примером использования ИИ в сельском хозяйстве является автоматизация управления ирригационными системами. Системы ИИ могут использовать данные о погодных условиях, влажности почвы и потребностях растений в воде, чтобы автоматически управлять ирригационными насосами и клапанами. Это позволяет оптимизировать использование воды и предотвратить её перерасход.

Также ИИ может быть использован для прогнозирования урожайности на основе исторических данных о погоде, почве и урожаях. Системы прогнозирования урожайности могут помочь фермерам принимать более обоснованные решения о посеве, удобрении и сборе урожая. Преимущества внедрения ИИ в сельское хозяйство включают повышение урожайности за счёт оптимизации условий выращивания, снижение затрат на ресурсы благодаря точному управлению и улучшение качества продукции за счёт более тщательного контроля за процессом выращивания. Кроме того, использование ИИ может сделать сельское хозяйство более устойчивым к изменениям климата и другим внешним факторам.

Примеры успешного применения ИИ в сельском хозяйстве уже существуют в России. Так, например, отечественная компания Cognitive Pilot разработала систему автономного управления комбайнами, тракторами, опрыскивателями на основе искусственного интеллекта. Система Cognitive Agro Pilot анализирует поступающие с видеокамеры изображения и при помощи ИИ глубокого обучения определяет типы и положения объектов по ходу движения, строит траектории движения техники и передает необходимые команды для выполнения маневров. В России работают более 1000 «умных» комбайнов [116].