Kiedy myślę o moich codziennych interakcjach z technologią, rzeczywistość sztucznej inteligencji wydaje mi się o wiele bardziej namacalna, niż początkowo zakładałem. Poprosiłem Alexę o ponowne zamówienie worków na śmieci, użyłem Google Maps, aby znaleźć najszybszą trasę do pracy, przewijałem media społecznościowe, aby nadrobić zaległości w kontaktach z przyjaciółmi i rodziną. Na większą skalę korzystałem z usług Lyft, Siri, Amazon, Netflix i wielu innych. Firmy te wykorzystują uczenie maszynowe i narzędzia AI do tworzenia potężnych zmian w zachowaniach konsumentów
To sprawia, że inwestowanie w narzędzia AI nie jest tylko biznesowym luksusem, ale biznesową koniecznością. Dotyczy to również technologii natryskowej. Dokonujemy znaczących inwestycji w narzędzia używane do wizualizacji, diagnozowania i, ostatecznie, leczenia oprysków. Na przykład urządzenie SprayScan mPT wykorzystuje laser do rejestrowania śladu oprysku. Ten obraz lub wideo można przesłać do oprogramowania Spray Scan w celu oceny i porównania oprysków i rozpylaczy.
Jest to przełomowe rozwiązanie, ale to dopiero początek. Wyobraź sobie zintegrowany system, w którym laser i kamera znajdują się w aplikacji w miejscu opryskiwania. Ta kombinacja stale przekazuje obrazy do oprogramowania SprayScan w czasie rzeczywistym. Gdy dysza rozpylająca ulegnie uszkodzeniu, zatka się, skoroduje lub ulegnie awarii, zostaniemy o tym natychmiast powiadomieni przez oprogramowanie.
To jeszcze nie koniec. Moglibyśmy zatrzymać się w tym miejscu i kazać systemowi wysłać sygnał do użytkownika mówiący: "Coś jest nie tak" Ale co jeśli, przed zintegrowaniem systemu, użyliśmy uczenia maszynowego, aby nauczyć system rozpoznawać, kiedy coś jest nie tak, zdiagnozować problem i zasugerować rozwiązanie. W ten sposób zamiast otrzymywać powiadomienie, że coś jest nie tak w oprysku, otrzymujesz powiadomienie o rozwiązaniu problemu poparte danymi z setek innych aplikacji, takich jak Twoja
To jest przyszłość systemów rozpylania i aplikacji produkcyjnych na całym świecie. Narzędzia AI, które diagnozują i leczą Twoją aplikację. A my dopiero pukamy do drzwi..
Jeśli chciałbyś omówić ten temat bardziej szczegółowo, skontaktuj się z nami lub połącz się ze mną bezpośrednio przez LinkedIn.