BESTIMMTE VERTIKALE SEKTOREN IN DENEN DAS MASCHINELLE LERNEN STÖREND IST.

Gesundheit

Steigende Kosten und andere Herausforderungen, wie die Erhöhung des Durchschnittsalters der Bevölkerung, erhöhen den Druck auf die heutigen Gesundheitssysteme. Durch die Einführung künstlicher Intelligenz, die den Angehörigen der Gesundheitsberufe helfen wird, schaffen wir eine bessere und sicherere Umwelt, die zu einem besseren Leben führen wird. Hier sind einige Beispiele.

  • Automatisierte Differentialdiagnose
  • Automatisierte Wirkstoffsuche
  • Optimierung des Krankenhausflusses

Der Industriesektor

Die Kombinationen aus Machine Learning, fortgeschrittenen Robotern, additiver Fertigung und dem Internet der Dinge (IoT) werden zur Einleitung der vierten industriellen Revolution verschmelzen. Initiativen zur Anwendung von Technologien der künstlichen Intelligenz wie Deep Learning und Computer Vision sind im Gange. Hier sind einige konkrete Beispiele für Anwendungsfälle:

  • Automatisierte Qualitätskontrolle
  • Vorausschauende Wartung an Produktionsmaschinen
  • Design von generativen Produkten

Energie

Der Energiesektor befindet sich an einem Scheideweg. Das Aufkommen erneuerbarer Energiequellen, die Elektrifizierung des Verkehrs und die Denuklearisierung stellen die Industrie vor große Herausforderungen. Durch die Nutzung der riesigen Datenmengen hilft das maschinelle Lernen, durchzukommen:

  • Produktionsprognose
  • Erkennung von fehlerhaften Einheiten im elektrischen Netz
  • Vorausschauende Instandhaltung von Produktionsanlagen

Marketing

Das maschinelle Lernen ermöglicht es, Daten in großem Umfang zu verarbeiten, abzuleiten und zu analysieren. Die Daten werden zu einem Überblick über das allgemeine und persönliche Verhalten der Kunden, so dass Unternehmen in Fällen wie diesen proaktiv handeln können:

  • Kundensegmentierung
  • Werbeoptimierung
  • Prognose der Kundenabwanderungsraten

Finanzen

Als eine sehr datenintensive Branche war der Finanzsektor einer der ersten, der in diesem Bereich tätig wurde. Es gibt eine Vielzahl von Anwendungen, hier ist eine kurze Auswahl einiger davon:

  • Betrugserkennung
  • Portfoliooptimierung
  • Automatisierte Risikobewertung

Logistik

Die KI hat das Potenzial, die aktuellen Logistikaktivitäten im gesamten Unternehmen deutlich zu steigern. Die AI-Powered-Lagerlogistik wird die Kosten senken und neue Mehrwerte schaffen. Hier sind einige Beispiele:

  • Vorhersage des Bestandsbedarfs
  • Synchronisation der Lieferkette
  • Automatisiertes Lieferantenbeziehungsmanagement

Landwirtschaft

Als etwas handwerklich orientierte Industrie und Wissenschaft kann die Landwirtschaft von der Fülle der gewonnenen Daten stark profitieren. Basierend auf diesen Daten kann die KI der Landwirtschaft helfen und die wachsende Bevölkerung ernähren. Hier sind einige Beispiele dafür

  • Produktionsprognosen
  • Nachweis von Pflanzen- und Tierkrankheiten
  • Automatisierte Pflanzenüberwachung und -optimierung

Sport

Faire Spiele, unbestrittene Entscheidungen und detaillierte Statistiken machen die Spiele für Sportfans zum Vergnügen. Durch die Nutzung der neuesten Fortschritte in den Bereichen Künstliche Intelligenz und Computer Vision ist es möglich, fortschrittliche Spielstatistiken zu liefern und sicherzustellen, dass jeder Zuschauer eine gute Zeit hat. Hier sind einige Beispiele:

  • Automatisierte Generierung von Highlights
  • Leistungsanalyse
  • Erstellung von Spielstatistiken

Einzelhandelsumsätze

Innovative Einzelhändler haben bereits Maßnahmen ergriffen, um eine positive Zukunft für die KI zu schaffen. Die KI wird praktisch jeden Aspekt der Geschäftsmodelle im Einzelhandel betreffen: Kundenbindung, Merchandising und Backoffice-Automatisierung. Zu den spezifischen Anwendungen gehören:

  • Analyse des Kundenverhaltens
  • Optimierung der Regal- und Werbeplatzierung
  • Absatz- und Umsatzprognose

Automotive

The automotive industry is one of the most high-tech industries in the world. With the emergence of connected vehicles, they are generating data at a faster pace than ever before as well as making it easily accessible through centralized cloud services. In the this industry, machine learning (ML) is most often associated with product innovations, some examples are:

  • Predictive Maintenance and Services
  • Autonomous and Assisted Driving
  • Car Personalization for Drivers
And many more!