Sztuczna inteligencja (SI) to zdolność maszyn do wykazywania ludzkich umiejętności, takich jak uczenie się, wnioskowanie, rekomendowanie rozwiązań. Sztuczna inteligencja umożliwia tworzenie asocjacji i szukanie rozwiązań problemów, pod kątem postawionego celu.
Sztuczna inteligencja może być podzielona na trzy główne rodzaje w zależności od jej możliwości i celów:
– Sztuczna wąska inteligencja (ANI) to taka, która ma wąski zakres umiejętności i jest zaprogramowana do wykonywania konkretnych zadań w ograniczonym zakresie. Przykładami ANI są wirtualni asystenci, oprogramowanie do analizy obrazu, z wyszukiwarki internetowe, systemy rozpoznawania mowy i twarzy itp.
– Sztuczna inteligencja ogólna (AGI) to taka, która jest na równi z ludzkimi możliwościami i może wykonywać dowolne zadanie, które potrafi wykonać człowiek. Jest to hipotetyczny rodzaj sztucznej inteligencji, który nie został jeszcze osiągnięty. Przykładami AGI mogłyby być roboty humanoidalne, komputerowe symulacje ludzkiego umysłu lub systemy zdolne do tworzenia własnych celów i wartości.
– Sztuczna superinteligencja (ASI) to taka, która jest bardziej zdolna niż człowiek we wszystkich aspektach i może przekroczyć ludzkie ograniczenia. Jest to spekulatywny rodzaj sztucznej inteligencji, który może mieć ogromny wpływ na losy ludzkości. Przykładami ASI mogłyby być systemy zdolne do samodzielnego doskonalenia się, kontrolowania innych maszyn lub wpływania na ludzkie zachowania i decyzje.
Sztuczna inteligencja wykorzystuje różne metody i techniki, takie jak samouczenie się maszyn (machine learning), uczenie głębokie (deep learning), przetwarzanie języka naturalnego (natural language processing), wizja komputerowa (computer vision), rozpoznawanie mowy (speech recognition) i inne.
Sztuczna inteligencja ma wiele zastosowań w różnych dziedzinach życia i biznesu. Może pomagać w analizie danych, optymalizacji procesów, automatyzacji zadań, personalizacji usług, poprawie bezpieczeństwa, wspieraniu decyzji i innowacji.
Aplikacja Dature wykorzystuje sztuczną inteligencję do generowania trafniejszych decyzji w łańcuchu dostaw. Aplikacja może być wykorzystana do zarządzania zapasami i zatowarowaniem, prognozowania popytu i optymalizacji rekomendacji zatowarowania, analizy ryzyk oraz wielu innych.
Aplikacja Dature jest oparta na chmurze, i sprawdza się w firmach z branży retailowej, dystrybucyjnej, e-commerce, produkcyjnej . Dature wykorzystuje sztuczną inteligencję do automatycznego oczyszczania danych, analizy asocjacji między danym, oraz ich wzbogacania o informacje pochodzące z różnych źródeł. Dzięki temu klienci Dature mogą podejmować lepsze decyzje biznesowe niż ich konkurenci i rozwijać sie szybciej.
Część 2 W pierwszej części artykułu koncentrowaliśmy się na wyzwaniach w prognozowania popytu i optymalizacji zapasów w branży chemicznej oraz wykorzystania AI do poprawy tych procesów. […]
Część 1 Prognozowanie popytu i optymalizacja zapasów mają kluczowe znaczenie dla branży chemicznej, która boryka się z dużą zmiennością, niepewnością i złożonością łańcucha dostaw. Niektóre z […]
Część II – zintegrowane planowanie, prognozowanie i zatowarowanie w branży spożywczej W branży spożywczej dokładne prognozowanie i efektywne zarządzanie zapasami mają kluczowe znaczenie dla sukcesu. Wspólne […]