ALCUNI SETTORI VERTICALI IN CUI L'APPRENDIMENTO AUTOMATICO È DIROMPENTE.

Scienze della salute

L'aumento dei costi e altre sfide, come l'aumento dell'età media della popolazione, esercitano una pressione crescente sugli attuali sistemi sanitari. Con l'introduzione dell'intelligenza artificiale, che aiuterà gli operatori sanitari, stiamo creando un ambiente migliore e più sicuro che porterà a una vita migliore. Ecco alcuni esempi.

  • Diagnosi differenziale automatizzata
  • Scoperta automatizzata di nuove medicine
  • Ottimizzazione del flusso ospedaliero

Il settore industriale

Le combinazioni di Machine Learning, robot avanzati, additive manufacturing e Internet of Things (IoT) si fondono per inaugurare la quarta rivoluzione industriale. Sono in corso iniziative per l'applicazione di tecnologie di intelligenza artificiale come il deep learning e la computer vision. Ecco alcuni esempi concreti di casi d'uso:

  • Controllo di qualità automatizzato
  • Manutenzione predittiva su macchine di produzione
  • Progettazione di prodotti generativi

L'energia

Il settore energetico si trova ad un bivio. L'emergere di fonti energetiche rinnovabili, l'elettrificazione dei trasporti e la denuclearizzazione pongono sfide importanti per l'industria. Sfruttando l'enorme quantità di dati, l'apprendimento automatico aiuta a passare:

  • Previsione della produzione
  • Rilevamento di entità difettose nella rete elettrica
  • Manutenzione predittiva degli impianti di produzione

Marketing

L'apprendimento automatico consente di elaborare, dedurre e analizzare i dati su larga scala. I dati diventano una panoramica del comportamento generale e personale dei clienti, consentendo alle aziende di agire proattivamente in casi come:

  • Segmentazione della clientela
  • Ottimizzazione pubblicitaria
  • Previsione dei tassi di abbandono dei clienti

Finanze

Essendo un'industria ad alta intensità di dati, il settore finanziario è stato uno dei primi ad agire in questo settore. Ci sono una moltitudine di applicazioni, ecco una breve selezione di alcune di esse:

  • Rilevamento di frodi
  • Ottimizzazione del portafoglio
  • Valutazione automatizzata dei rischi

Logistica

AI ha il potenziale per aumentare in modo significativo le attuali attività logistiche. La logistica di magazzino basata sull'AI ridurrà i costi e creerà nuovo valore aggiunto. Ecco alcuni esempi:

  • Previsione del fabbisogno di inventario
  • Sincronizzazione della catena di fornitura
  • Gestione automatizzata dei rapporti con i fornitori

L'agricoltura

In quanto industria e scienza un po' manuale, l'agricoltura può trarre grande beneficio dalla ricchezza di dati che produce. Sulla base di questi dati, l'IA può aiutare l'agricoltura e contribuire a nutrire la popolazione in crescita. Ecco alcuni esempi

  • Previsioni di produzione
  • Rilevamento di malattie delle piante e degli animali
  • Monitoraggio e ottimizzazione automatizzati delle colture

Sport

Giochi leali, decisioni indiscutibili e statistiche dettagliate sono ciò che rendono i giochi divertenti per gli appassionati di sport. Grazie ai più recenti progressi dell'intelligenza artificiale e della computer vision, è possibile fornire statistiche di gioco avanzate e garantire che ogni spettatore si diverta. Ecco alcuni esempi:

  • Generazione automatica dei punti salienti
  • Analisi delle prestazioni
  • Generazione di statistiche di gioco

Vendite al dettaglio

I rivenditori innovativi hanno già adottato misure per creare un futuro positivo per l'IA. L'intelligenza artificiale influenzerà praticamente ogni aspetto dei modelli operativi del commercio al dettaglio: coinvolgimento dei clienti, merchandising e automazione del back office. Le applicazioni specifiche includono:

  • Analisi del comportamento dei clienti
  • Ottimizzazione del posizionamento di scaffali e pubblicità
  • Previsione delle vendite e dei ricavi

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!