امروز سه شنبه 29 اسفند 1402
0

هوش مصنوعی چیست؟

خیلی از افراد هنوز هم با شنیدن واژه هوش مصنوعی به ربات ها فکر می کنند و تصور می کنند که منظور از هوش مصنوعی همان ربات های بی احساسی هستند که برای انجام راحت تر کارها طراحی شده‌اند و قرار است در آینده جای انسان ها را بگیرند. مسئول این نوع تفکر به احتمال زیاد فیلم های علمی و تخیلی است اما واقعیت با آنچه که تصور می شود تفاوت دارد.هوش مصنوعی به انگلیسی Artificial intelligence که به طور مخفف آن را AI نیز می‌نامند، در واقع تکنولوژی است که به نحوی قابلیت تفکر دارد. البته این قابلیت تفکر با چیزی که ما به عنوان تفکر انسانی می‌شناسیم تا حد زیادی تفاوت دارد، اما در حقیقت سعی دارد تا از آن تقلید کند.

تعریف هوش مصنوعی

هنوز تعریف دقیقی که تمامی دانشمندادن بر روی آن توافق داشته باشند از هوش مصنوعی ارائه نشده ولی اکثر تعریف‌ها را می‌توان به شکل زیر دسته بندی کرد.

1- مانند انسان فکر می‌کند.

2- منطقی فکر می‌کند.

3- مانند انسان عمل می‌کند.

4- منطقی عمل می‌کند.

0

هوش مصنوعی پتانسیل عظیمی برای کمک به قضات در تصمیم گیریهای قانونی مانند اعطای قرار موقت، تصمیم به قرار وثیقه و تعیین حکم مناسب دارد، بنابراین روند دادگاه را تسریع می کند.

انتظار می رود هوش مصنوعی (AI) در آینده نزدیک همه حوزه های قابل توجه زندگی انسان را تحت تأثیر قرار دهد و قوه قضاییه نیز از این قاعده مستثنی نیست. در دادگستری، هوش مصنوعی تیم های حقوقی را تسهیل می کند تا با خودکار کردن فرآیندهای عادی، روی کارهای مهم و استراتژیک تر تمرکز کنند.، 22 درصد کار وکالت را می توان خودکار کرد.

دستگاه قضایی هند با کمبود قضات و تعداد فزاینده ای از پرونده های در حال تعلیق در دادگاه های مختلف روبرو بود. فشار زیادی بر دستگاه قضایی برای ارائه احکام با کیفیت در همه پرونده ها در یک بازه زمانی معقول وجود داشت. یک سیستم مبتنی بر هوش مصنوعی که به طور خاص برای یک وظیفه قضایی خاص طراحی شدکه می تواند در کمک به قاضیان در تصمیم گیری بسیار مؤثر باشد، در نتیجه آنها را قادر می سازد تا به راحتی به هدف خود برسند.

هوش مصنوعی می تواند با ایجاد سریعتر و قابل اطمینان تر مدیریت قراردادها، مشکلات مدیریت مدیریت قرارداد و توسعه مردم را حل کند و منابع را آزاد کند تا ادارات حقوقی بتوانند. روی ساختن تیم های حقوقی انسانی خود تمرکز کنید. " مطابق همان تحقیقات، هوش مصنوعی پتانسیل ایجاد تاثیر در بازار جهانی خدمات حقوقی 600 میلیارد دلاری را دارد.

در دادگستری هند، هوش مصنوعی دارای پتانسیل بی نظیری برای کمک به قضات در تصمیم گیری های قانونی مانند اعطای قرار موقت، تصمیم به قرار وثیقه و تعیین حکم مناسب، در نتیجه روند دادگاه را تسریع می کند. در درازمدت نیز انتظار می رود سیستم های مبتنی بر هوش مصنوعی نقش غالب تر و اساسی تری در قوه قضاییه داشته باشند که این امر تنها به کمک قاضیان محدود نمی شود.

0

با استفاده از  600 بیمار دو گروه با کمک سیستم تصمیم گیری های بالینی هوش مصنوعی و بدون کمک ، نارسایی قلبی با استفاده از مراحل از پیش تعریف شده از جمله کسب دانش متخصص، تولید قانون مبتنی بر یادگیری ماشین  و ترکیبی از هر دو نوع دانش ایجاد شد.

تصویربرداری در مورد توجه به هوش مصنوعی در پزشکی قلب و عروق مورد توجه و تحقیقات است.

مزایای استفاده از مدلهای یادگیری ماشین هوش مصنوعی در اکوکاردیوگرافی در کاهش تنوع بین و درون عملگر و همچنین در ارائه اطلاعات پیش بینی کننده اضافی است که ممکن است خیلی ظریف باشد و توسط چشم انسان قابل تشخیص نباشد.

علاوه بر تصویربرداری تشخیصی، یکی دیگر از کاربردهای جالب یادگیری ماشین هوش مصنوعی در قلب و عروق می تواند در تشخیص خودکار ناهنجاری ها در الکتروکاردیوگرام ها باشد.

یادگیری ماشین  زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی است که برای "آموزش" کامپیوترها برای تجزیه و تحلیل مجموعه داده های گسترده به روشی سریع، دقیق و کارآمد، با استفاده از محاسبات پیچیده و الگوریتم های آماری عمل می کند.

این الگوریتم ها قادر به شناسایی الگوهای داده های جدید منطبق با داده های موجودی هستند که قبلاً "از آنها آموخته اند" و براساس آنها پیش بینی می کنند.

سلامت الکترونیکی یا سلامت دیجیتال، به استفاده از فن آوری های ارتباطی و اطلاعاتی نوظهور، اساساً اینترنت، اشاره دارد و هدف آن بهبود بهداشت و مراقبت های بهداشتی است.

سلامت موبایلی زیرمجموعه ای از سلامت الکترونیکی است که با استفاده از فناوری های تلفن همراه و بی سیم برای بهبود مراقبت های بهداشتی مشخص می شود.

وقتی صحبت از پیشگیری از سلامت قلبی می شود، خصوصاً به لطف برنامه های نظارت بر خود رژیم غذایی، دستگاه های اندازه گیری فعالیت بدنی و فشار خون ، دستگاه های همراه نوید بزرگی هستند. این برنامه ها می توانند به بیماران در رسیدن به وزنی سالم، بهبود فعالیت بدنی، ترک سیگار، کنترل گلوکز خون و مدیریت فشار خون  برای دستیابی به سطح هدف کمک کنند.

علاوه بر این، "داده های بزرگ" ازداده های موبایل و پزشکی از راه دور می تواند با تکنیک های هوش مصنوعی تلفیق شود، به متخصصان قلب کمک می کند تا تصمیمات بالینی بهتری بگیرند.

0

نمره ارتباط بالا به این معنی است که تبلیغ شما بیشتر از سایر تبلیغاتی که با آن رقابت می کنید، برای مخاطبان هدف نشان داده می شود. این به عملکرد بهتر و هزینه های پایین تر تبدیل می شود.

عملکرد  تبلیغاتی و اثربخشی بودجه احتمالاً ناشی از تأثیر متقابل پیچیده نقاط داده ای است که در سیستم های هوش مصنوعی استفاده می شود و مبادلات تبلیغاتی امروز را تأمین می کند.

امروزه ابزارهای هوش مصنوعی وجود دارند که می توانند به طور خودکار هزینه تبلیغات و هدف گذاری را بهینه کنند. هوش مصنوعی می تواند هزینه تبلیغات و داده های هدف شما را پردازش کند، به نتایج خود نگاه کند، سپس یاد بگیرد که چه عملکردهایی (تغییر در هزینه ها، تغییر در هدف گیری و غیره) عملکرد بهتری دارند. همچنین می تواند این کار را در مقیاس گسترده، در تعداد زیادی از کمپین های پیچیده انجام دهد.

به طور کلی، توانایی هوش مصنوعی در یادگیری و پیشرفت بدون دخالت انسان، یک مزیت رقابتی عظیم برای این برند نسبت به برنامه های تبلیغاتی با نیروی انسانی و برنامه هایی که از نرم افزارهای سنتی استفاده می کنند، داد.

هوش مصنوعی نحوه عملکرد تبلیغات شما را تعیین می کند و حتی می تواند به شما کمک کند عملکرد را به طرز چشمگیری افزایش دهید. اما امروزه از آن برای ساده سازی اساسی کارهایی که در ساخت کمپین های تبلیغاتی انجام می شود نیز استفاده می شود.

اما، برخی از ابزارهای موجود در بازار، این کار را یک قدم جلوتر می برند.بااستفاده از هوش مصنوعی در واقع  آگهی فیس بوک و اینستاگرام را از ابتدا برای شما می نویسد و تبلیغات برای تبدیل  بر اساس آنچه در گذشته کار کرده است، طراحی می کند. این ابزار با گذشت زمان به خودی خود بهتر می شود، زیرا از هر تبلیغ جدید می آموزد که چه زبانی منجر به عملکرد بهتر می شود.

ابزارهای مجهز به هوش مصنوعی همچنین می توانند به شما در صرفه جویی در وقت در مدیریت کلی تبلیغات تبلیغاتی کمک کنند.هوش مصنوعی از یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل سریع و کارآمد کمپین های تبلیغاتی شما استفاده می کند، سپس آن را با توانایی ایجاد تغییر در بین کمپین های تبلیغاتی در فیس بوک، گوگل و بینگ با چند هماهنگ می شود.

اگر یک تبلیغ کننده یا بازاریابی هستید که به تبلیغات پولی متکی هستید، هوش مصنوعی به شما در افزایش درآمد و کاهش هزینه ها کمک کند

انجام این کار به معنای ایجاد یک مزیت رقابتی غیرقابل غلبه است. به تأخیر انداختن به معنای خطر عقب ماندن است.

0

اکنون بیمه گرها با استفاده از الگوریتم های تشخیص تصویر بسیاری از کارهایی را که قبلاً به نیروی انسانی احتیاج داشتند، به صورت خودکار انجام می دهند. شرکت بیمه  هوش مصنوعی برای ارزیابی خسارت سریع و خسارت وسیله نقلیه و تسویه مطالبات استفاده می کند. کاربران با گوشی هوشمند خود از ماشین آسیب دیده عکس می گیرند و آن را به سیستم  ارائه می دهند که از الگوریتم یادگیری ماشین برای هزاران عکس تصادف رانندگی برای ارزیابی خسارت و هزینه ها استفاده می کند. این فرآیند چند ثانیه بیشتر طول نمی کشد.

بینایی رایانه ای همچنین بیمه گذاران را قادر به انجام کارهایی می کند که قبلاً غیرممکن بود. به عنوان مثال پلت فرم  خاص که با استفاده از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل تغذیه دوربین داخلی خودرو و تشخیص و ارائه بازخورد درباره رفتارهای بی خطر مانند حواس پرتی رانندگی و ارسال پیام کوتاه است.

وظایف بینایی رایانه قبلاً برای ارسال داده های خود به سرورهای ابری به برنامه هایی نیاز داشت که الگوریتم های هوش مصنوعی از منابع محاسباتی گسترده ای برای پردازش و تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می کردند. اما در سال های اخیر، سخت افزارهای تخصصی و الگوریتم های کارآمدتر ماشین به تدریج استنباط هوش مصنوعی روی دستگاه را امکان پذیر می کند. سرعت و کارایی بهبود یافته زمینه ساز تجزیه و تحلیل داده های بصری و ارزیابی ریسک در زمان واقعی است.

با ادامه نفوذ فناوری در زندگی ما، الگوریتم های هوش مصنوعی قادر خواهند بود راه حل های سریعتر و دقیق تری ارائه دهند، صنعت بیمه را بسیار خوشایندتر و ناامیدکننده تر برای مشتریان و نمایندگان می کند.

0

ترکیب الگوریتمی، تکنیک استفاده از الگوریتم ها برای ایجاد موسیقی است.

قرن ها است که برای ساخت موسیقی از الگوریتم ها (یا حداقل قوانین رسمی) استفاده می شود. برای مثال، روشهایی که برای ترسیم صدای پیشرو استفاده می شود، و به تعیین الگوریتمی منجر شود  این اصطلاح را می توان برای توصیف تکنیک های تولید موسیقی استفاده کرد که بدون مداخله مداوم انسان اجرا می شوند، به عنوان مثال از طریق معرفی روش های شانس.  از طریق کدگذاری زنده و سایر رابط های تعاملی، یک رویکرد کاملاً انسان محور در ترکیب الگوریتمی امکان پذیرساخت.

برخی از الگوریتم ها یا داده هایی که هیچ ارتباط موسیقی فوری ندارند، توسط آهنگسازان به عنوان الهام بخش موسیقی آنها استفاده می شود. الگوریتم هایی مانند فراکتال، مدل های آماری و حتی داده های دلخواه (به عنوان مثال ارقام سرشماری،  اندازه گیری های میدان مغناطیسی) به عنوان مواد مبدا استفاده شده اند.

الگوریتم های ترکیبی معمولاً براساس تکنیک های برنامه نویسی خاصی که استفاده می کنند طبقه بندی می شوند. سپس نتایج فرآیند را می توان به  موسیقی ساخته شده توسط رایانه و یا موسیقی ساخته شده با کمک رایانه تقسیم کرد. هنگامی که الگوریتم قادر به انتخاب خود در طول فرآیند ایجاد باشد، ممکن است موسیقی توسط رایانه در نظر گرفته شود.

روش دیگر برای مرتب سازی الگوریتم های ترکیبی بررسی نتایج فرآیندهای ترکیبی آنها است. الگوریتم ها می توانند  اطلاعات علامت گذاری (نت موسیقی یا MIDI) را برای سازهای دیگر فراهم کنند یا  یک روش مستقل از ترکیب صدا (پخش ترکیب به خودی خود). همچنین الگوریتم هایی وجود دارند که هم داده های نمایی و هم ترکیب صدا را ایجاد می کنند.

یکی از روشهای دسته بندی الگوریتمهای ترکیبی، ساختار آنها و نحوه پردازش داده ها است، همانطور که در این مدل از شش نوع تا حدودی همپوشانی دیده می شود: 

مدل های ترجمه ای

مدل های ریاضی

سیستم های دانش بنیان

دستور زبان

رویکردهای بهینه سازی

روشهای تکاملی

سیستم هایی که یاد می گیرند

سیستم های ترکیبی

سیستم های یادگیری برنامه هایی هستند که هیچ دانش خاصی در مورد ژانر موسیقی که با آن کار می کنند ندارند. در عوض، آنها مطالب یادگیری را خودشان از روی نمونه مطالبی که کاربر یا برنامه نویس تهیه کرده اند، جمع آوری می کنند. سپس مواد به یک قطعه موسیقی شبیه به مواد نمونه پردازش می شوند. این روش از ترکیب الگوریتمی به شدت با مدل سازی الگوریتمی سبک،  بداهه پردازی ماشین و مطالعاتی از قبیل علوم شناختی و مطالعه شبکه های عصبی مرتبط است.مارچینی و پوروینز سیستمی را ارائه کردند که ساختار ضبط صوتی قطعه کوبه ای موزون را با استفاده از خوشه بندی بدون نظارت و زنجیره های مارکوف با طول متغیر فرا می گیرد و تغییرات موسیقی را از آن سنتز می کند.

برنامه های مبتنی بر یک مدل الگوریتمی واحد به ندرت موفق به ایجاد نتایج رضایت بخشی از نظر زیبایی می شوند. به همین دلیل الگوریتم هایی از نوع مختلف اغلب برای ترکیب نقاط قوت و کاهش نقاط ضعف این الگوریتم ها با هم استفاده می شوند. ایجاد سیستم های ترکیبی برای آهنگ سازی زمینه را برای ترکیب الگوریتمی باز کرده و همچنین بسیاری از روش های کاملاً جدید برای ساخت ترکیبات به صورت الگوریتمی را ایجاد کرده است. تنها مشکل عمده در سیستم های ترکیبی پیچیدگی روزافزون آنها و نیاز به منابع برای ترکیب و آزمایش این الگوریتم ها است.

0

هوش مصنوعی انقلابی در ورزش ایجاد کرده و آن را به سطح کاملاً جدیدی ارتقا داده است. اگرچه درست است که آمار و تجزیه و تحلیل از مدت ها قبل در ورزش نقش اصلی را بازی می کنند، هوش مصنوعی به طور قابل توجهی در نحوه استراتژیک، بازی و جذب مخاطب نیز تأثیر می گذارد. ما می بینیم که این روند در سراسر ورزش های بیس بال، تنیس، فوتبال، بسکتبال و بسیاری دیگر شیوع دارد.

هوش مصنوعی با بینشی بهتر در مورد مسابقه، مشاوره مربی با روندی بهتر و در برنامه های تلویزیون شما با تصاویری برجسته تر، حتی در بحث رختکن نفوذ کرده است. اما این همه چیز نیست. هوش مصنوعی با استفاده از آمار بازی در زمان واقعی برای بازیکنان و طرفداران، پیش بینی تاکتیک های بازی، یک راه هوشمندانه تر برای پیروزی در ورزش را برای همه، از ورزشکاران تا صدا و سیما، فراهم می کند تا بازیکن را قادر به انتخاب استراتژی مناسب و حتی به او هشدار بروز کاهش عملکرد یا آسیب دیدگی را می دهد. این فناوری در ورزش فراگیر شده و به سهمی اصلی در تکامل آن چه در داخل ورزشگاه و چه در خارج از آن کمک می کند و به این ترتیب هر بازیکن و تیم می تواند بهترین خودشان در زمین باشند.
ترکیبی از فناوری حسگر و هوش مصنوعی به مربیان کمک می کند تا تکنیک بازیکنان را بهبود بخشند. به عنوان مثال، در تمرینات با وزنه - که اکنون تقریباً در کل ورزش ها جهانی شده است - هوش مصنوعی می تواند بازخورد در زمان واقعی داشته باشد تا نتایج یک تمرین را به حداکثر برساند و رژیم های تمرینی شخصی را ایجاد کند که ممکن است مربیانی که سرشان شلوغ است نتوانند ارائه دهند. پوشیدنی ها همچنین می توانند داده هایی را درمورد میزان فشار و تحرکاتی که یک بازیکن تجربه می کند ارائه دهند و می توانند نشان دهند که برای جلوگیری از آسیب دیدگی باید چه فعالیتی متوقف شود. این امر به ویژه در سطح دبیرستان بسیار مهم است.
هوش مصنوعی تأثیر عمده ای روی تصمیمات استراتژیک مربیان چه قبل از بازی و چه در حین بازی دارد. بیس بال نمونه ای کلاسیک است. تصمیم گیری در مورد اینکه ترکیب چینی در برابر تیم های مخالف اکنون به همان اندازه تحت تأثیر تجزیه و تحلیل رایانه ای از دفتر کار است، تحت تأثیر تجربه مدیر قرار می گیرد. از طریق ترکیبی از سنسورهای پوشیدنی و دوربین های پرسرعت، سیستم عامل های هوش مصنوعی می توانند سرعت، چرخش و قرارگیری سرویس تنیس، یک توپ منحنی، یک پاس رو به جلو، یک ضربه پنالتی و ده ها اقدام مشابه دیگر را اندازه گیری کنند. حرکات و موقعیت قرارگیری در فضای بازیکنانی که آنها را انجام می دهند نیز قابل ذکر است. همه این داده ها باعث می شود مربیان بتوانند بازیکنان را برای مسابقه آماده کنند. به همان اندازه مهم، هوش مصنوعی می تواند شانس موفقیت را برای تاکتیک های مختلف بازی پیش بینی کند. به عنوان مثال، برخی از مربیان فوتبال در حال حاضر به هوش مصنوعی روی آورده اند تا به آنها کمک کند تا در طی بازی نمایش های مناسب را بیابند.
هوش مصنوعی اکنون می تواند تجزیه و تحلیل عملکرد پیشرفته ای را چه این که کلیپ هایی از تمام تاکتیک های برنده باشد یا تجزیه و تحلیل بصری هر نمایش را ارائه دهد. این به بازیکنان و مربیان ابزاری قدرتمند برای تجزیه و تحلیل نحوه عملکرد و بررسی نقاط قوت و ضعف حریف را می دهد. به عنوان مثال، در مسابقات تنیس رولان-گاروس که در آینده برگزار می شود، Infosys برای توسعه Stats +  مشارکت کرده است که براساس تأثیر فردی آنها بر نتیجه مسابقه، در یک مسابقه زنده آمار را دوباره تجزیه و تحلیل می کند. این ویژگی نقطه به نقطه، پویا و زنده براساس اصول هوش مصنوعی برای بهینه سازی تجربه فنی و بازیکن ساخته شده است.
با کمک سیستم عامل های هوش مصنوعی، دوربین هایی که اکنون رویدادهای ورزشی را ضبط می کنند همچنین می توانند موارد برجسته یک بازی را برای توزیع در رسانه های تلویزیون یا دستگاه های تلفن همراه انتخاب کنند. قابلیت های مبتنی بر هوش مصنوعی اکنون به چاپ نیز گسترش می یابد. یک بستر زبان طبیعی ایجاد شده است که داده های خام بازی های بیس بال لیگ کوچک را به متن های خواندنی تبدیل می کند. با این قابلیت، سرویس خبری آسوشیتدپرس قابلیت گزارشگری خود را افزایش داده و اکنون قادر است 13 لیگ کوچک را با 142 تیم از طریق هوش مصنوعی تحت پوشش قرار دهد.
هوش مصنوعی در ورزش برای حیاتی است و هرچه فناوری از طریق حسگرها، پردازنده ها و الگوریتم های بهتر بهبود می یابد، از اهمیت بیشتری برخوردار می شود. چه از طریق یک سازمان فناوری اطلاعات داخلی و چه از طریق سیستم عامل های هوش مصنوعی خارجی، سازمان های ورزشی اکنون برای موفقیت در مسابقات در بالاترین سطح به هوش مصنوعی نیاز دارند.

محقق و گردآورنده: حامد نقویان

0

1. شناسایی و درک مسئله
 اولین و مهم‌ترین موضوع، تفکر در مورد دو پرسش مهم است: اول آن‌که برای حل چه مسئله‌ای تلاش می‌کنید و دوم آن‌که نتیجه‌ای که به دست خواهد آمد تا چه اندازه رضایت‌بخش خواهد بود؟ ما باید به‌طور مداوم به خودمان یادآوری کنیم که هوش مصنوعی به خودی خود نمی‌تواند حلال تمام مشکلات باشد. هوش مصنوعی تنها یک ابزار است و قرار است ابزاری متشکل از تمامی راه‌حل‌ها باشد. تکنیک‌های مختلفی برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های هوشمند وجود دارند که اجازه می‌دهند انواع مختلفی از مسائل را با هوش مصنوعی حل کرد. تفکر درباره شباهت‌ها و تفاوت‌ها در درک و حل بهتر مسائل راهگشا هستند. اگر می‌خواهید یک غذای خوشمزه بپزید، باید دقیقا بدانید که قصد دارید چه چیزی بپزید و به چه مواد اولیه‌ای احتیاج دارید.

2. آماده‌سازی داده‌ها

ما باید با دقت به داده‌ها نگاه کنیم. داده‌ها به دو دسته ساخت‌یافته و بدون ساختار تقسیم می‌شوند. داده‌های ساخت‌یافته از یک فرمت مشخص و دقیق پیروی می‌کنند تا از ثبات در پردازش و سهولت در تجزیه و تحلیل اطمینان حاصل شود. به‌طور مثال، رکورد مربوط به یک مشتری را در نظر بگیرید که از فیلدهای مشخص نام، نام خانوادگی، تاریخ تولد، آدرس و نظایر این اطلاعات تشکیل شده است. داده‌های بدون ساختار در الگوی غیر یکنواخت نگهداری می‌شوند که می‌تواند شامل صوت، تصویر، کلمات و اینفوگرافیک‌ها باشد. به‌طور مثال، می‌توان به ای‌میل‌ها، یک مکالمه تلفنی یا پیام‌های واتس اپ اشاره کرد. ما اغلب تصور می‌کنیم که مولفه‌های کلیدی هوش مصنوعی را الگوریتم‌های پیچیده شکل می‌دهند، اما در واقع، مهم‌ترین مولفه هوش مصنوعی ابزارهای پالایش داده‌ها هستند. برای دانشمندان علم داده‌ها کاملا طبیعی است که حتا قبل از استفاده یا نوشتن یک الگوریتم واحد 80% از وقت خود را صرف پاکسازی، جابجایی، بررسی و سازمان‌دهی داده‌ها کنند. سازمان‌ها و شرکت‌های بزرگ حجم عظیمی‌ از داده‌های ذخیره شده در پایگاه‌های داده را در اختیار دارند که ممکن است برای هوش مصنوعی قابل استفاده نباشد. از طرفی خیلی رایج است که داده‌ها در انبار داده‌ها ذخیره شوند. نتیجه این امر ممکن است به دو برابر شدن داده‌های یکسان منجر شود که برخی ممکن است با یکدیگر مطابقت داشته باشند و برخی دیگر متناقض باشند.  انبار داده‌ها در برخی موارد دسترسی سریع به اطلاعات جمع‌آوری شده را مختل کرده و فعالیت‌های تیم توسعه‌دهنده را محدود می‌کنند. قبل از اجرای مدل‌ها، باید اطمینان حاصل کنیم که داده‌ها سازمان یافته و پاکسازی شده باشند. در عمل، باید ثبات را بررسی کرده، یک ترتیب زمانی را تعریف کرده و داده‌ها را جایی که امکان دارد برچسب گذاری کنیم. به‌طور کلی، هر چه بیشتر روی داده‌ها کار کنید، احتمال آن‌که بتوانید برای یک مسئله به شکل ساده‌تری راه‌حلی را پیدا کنید بیشتر می‌شود.

0

هوش مصنوعی انقلابی در صنعت دندانپزشکی ایجاد خواهد کرد.

هوش مصنوعی طیف گسترده ای از فناوری های نوظهور را در بر می گیرد که همچنان بر زندگی روزمره تأثیر می گذارند. تکامل هوش مصنوعی تجزیه و تحلیل داده های بزرگ را امکان پذیر می کند، که اطلاعات قابل اعتماد را فراهم می کند و روند تصمیم گیری را بهبود می بخشد.  فناوری هوش مصنوعی به دلیل نیاز به تشخیص دقیق و مراقبت های بهتر از بیمار، بر حوزه مراقبت های بهداشتی تأثیر گذاشته است. هوش مصنوعی درکاربردهای دندانپزشکی بالینی انجام می شود و سیستم مراقبت جامع مبتنی بر هوش مصنوعی، مراقبت از بیمار با کیفیت بالا و تحقیقات و توسعه نوآورانه را تسهیل کند، ابزارهای پیشرفته پشتیبانی تصمیم را تسهیل می کند. هماهنگی  حرفه ای بین پزشکان، محققان و مهندسان کلید توسعه هوش مصنوعی در زمینه دندانپزشکی خواهد بود. علیرغم تفسیرهای احتمالی و نگرانی از حریم خصوصی بیمار، به دلیل نیاز به اقدامات درمانی دقیق و تبادل فوری اطلاعات، هوش مصنوعی از دیدگاه جامع به ارتباط با دندانپزشکی ادامه می دهد. علاوه بر این، چنین تحولاتی افراد حرفه ای را قادر می سازد داده های بزرگ مربوط به سلامت را به اشتراک بگذارند و بینشهایی را ارائه دهند که مراقبت از بیماران را از طریق بیمارستانها، ارائه دهندگان، محققان و بیماران بهبود می بخشد.

پوسیدگی دندان شایع ترین بیماری دندانی در سراسر جهان است و شبکه های عصبی و هوش مصنوعی به طور فزاینده ای در زمینه دندانپزشکی مورد استفاده قرار می گیرند. این بررسی سیستماتیک با هدف شناسایی وضعیت هنر شبکه های عصبی در تشخیص و تشخیص پوسیدگی انجام می شود. رادیالوگرافی ناحیه اطراف دهان، نزدیک اشعه مادون قرمز و رادیوگرافی با وجود یک الگوریتم  شبکه عصبی یادگیری ماشین برای شناسایی و تشخیص پوسیدگی  قابل پیش بینی می کند.

استفاده روزافزون از تکنیک های تصویربرداری سه بعدی (3D) در پزشکی دندان، توسعه و استفاده از سیستم های هوش مصنوعی (AI) را برای مشکلات مختلف بالینی افزایش یافته است. توموگرافی کامپیوتری پرتوی مخروطی (CBCT) و اسکن های داخل دهانی / صورت منابع بالقوه ای از داده های تصویر برای ایجاد سیستم های هوش مصنوعی مبتنی بر تصویر سه بعدی برای تشخیص خودکار، برنامه ریزی درمان و پیش بینی نتیجه درمان هستند. این بررسی بر پیشرفتهای فعلی و عملکرد هوش مصنوعی برای تصویربرداری سه بعدی در رادیولوژی دندان - فک و صورت (DMFR) و همچنین اسکن داخل دهانی و صورت متمرکز است. در(DMFR)، الگوریتم های مبتنی بر یادگیری ماشین  ، بر سه کاربرد اصلی شامل تشخیص خودکار بیماری های دندان و فک، محلی سازی نشانه های آناتومیک برای برنامه ریزی درمان ارتودنسی و ارتوگناتیک و بهبود کلی کیفیت تصویر متمرکز است. تشخیص خودکار دندان ها و تشخیص تغییر شکل صورت با استفاده از سیستم های هوش مصنوعی مبتنی بر اسکن داخل دهانی و صورت  مراقبت های بهداشتی از روند فعلی تحولات هوش مصنوعی در زمینه تصویربرداری سه بعدی در پزشکی دندان است.

محقق و گرداورنده: دکتر بهروز نقویان

0

چکیده

کاربردهای هوش مصنوعی در بخش کشاورزی اخیرا مشهود بوده است. این بخش برای به حداکثر رساندن عملکرد خود با چالش های زیادی از جمله تصفیه نامناسب خاک، آلودگی به بیماری ها و آفات، نیاز به داده های بزرگ، بازده کم و کمبود دانش بین کشاورزان و فناوری روبرو است. مفهوم اصلی هوش مصنوعی در کشاورزی انعطاف پذیری، عملکرد بالا، دقت و مقرون به صرفه بودن آن می باشد. این مقاله مروری بر کاربردهای هوش مصنوعی در مدیریت خاک، مدیریت محصول، مدیریت علف های هرز و مدیریت بیماری است. تمرکز ویژه ای بر روی قدرت و محدودیت های کاربرد و نحوه استفاده از سیستم های خبره برای بهره وری بالاتر گذاشته شده است.

مقدمه
کشاورزی بستر پایداری هر اقتصادی است. هرچند، کشاورزی ممکن است در کشورهای مختلف متفاوت باشد، در واقع این یک رشد اساسی در رشد اقتصادی و تحول ساختاری را نشان می دهد. در گذشته، فعالیت های کشاورزی محدود به مواد غذایی و تولید محصولات زراعی بود. اما در دو دهه گذشته به فرآوری، تولید، بازاریابی و توزیع محصولات زراعی و دامی تبدیل شده است. در حال حاضر، فعالیت های کشاورزی به عنوان منبع اساسی امرار معاش، بهبود تولید ناخالص داخلی، منبع تجارت ملی، کاهش مواد اولیه تولید در صنایع دیگر و اشتغال کلی، توسعه اقتصادی را به همراه دارد. با افزایش جمعیت هندسی جهانی، ضروری است که شیوه های کشاورزی با هدف دستیابی به رویکردهای نوآورانه برای حفظ و بهبود فعالیت های کشاورزی بررسی شود. ورود هوش مصنوعی به کشاورزی با سایر پیشرفت های فناوری، از جمله تجزیه و تحلیل داده های بزرگ، رباتیک، اینترنت اشیاء، در دسترس بودن سنسورها و دوربین های ارزان قیمت، فناوری هواپیماهای بدون سرنشین و حتی پوشش اینترنت گسترده در زمینه های پراکنده از نظر جغرافیایی امکان پذیر خواهد شد. با تجزیه و تحلیل منابع داده های مدیریت خاک مانند دما، آب و هوا، تجزیه و تحلیل خاک، رطوبت و عملکرد تاریخی محصولات، سیستم های هوش مصنوعی قادر به ارائه بینشی پیش بینی شده در مورد کاشت محصول در یک سال خاص و زمان مناسب برای کاشت و برداشت هستند. بنابراین در یک منطقه خاص، باعث بهبود عملکرد محصول و کاهش استفاده از آب، کود و سموم دفع آفات می شود. با استفاده از فن آوری های هوش مصنوعی می توان تأثیر آن را بر اکوسیستم های طبیعی کاهش داد و ایمنی کارگران نیز افزایش می یابد، که به نوبه خود قیمت مواد غذایی را پایین می آورد و اطمینان حاصل می کند که تولید غذا با افزایش جمعیت همگام باشد.