7 lessen van het AMCS Inspire AI Webinar

Tijdens het AMCS Inspire Webinar gaf Bernard Marr, wereldwijde autoriteit op het gebied van technologie van Bernard Marr & Co , een presentatie over hoe kunstmatige intelligentie (AI) de wereld om ons heen al verandert, en het potentieel ervan om ons te helpen dieper inzicht te krijgen en oplossingen te ontwikkelen voor enkele van de uitdagingen waarmee we worden geconfronteerd.

Zijn presentatie werd gevolgd door AMCS-productmanager Ken Tierney, die ons innovatieve AMCS Vision AI-systeem demonstreerde dat de samenstelling van afval en recyclebare materialen identificeert om vervuiling aan te pakken. Deze oplossing kan ook gebruiksscenario's automatiseren die zo divers zijn als het identificeren van overbelaste containers, het tellen van items (bijv. Balen, containers) enz.

Hier zijn onze 7 takeaways van de sessie:

1.AI is de krachtigste technologie waar mensen ooit toegang toe hebben gehad

Volgens Microsoft wordt elk bedrijf de komende jaren een op AI gebaseerd bedrijf.

AI is niets nieuws. Het is geëvolueerd. We hebben al 30 jaar geautomatiseerde tekenherkenning om bijvoorbeeld handschrift op enveloppen te herkennen.

Waar AI in het verleden moeite mee heeft gehad, is waar we dingen niet gemakkelijk in algoritmen kunnen stoppen, zoals het herkennen van een persoon of een dier. Mensen hebben bijvoorbeeld toezicht gehouden op leren , wat betekent dat onze neuronen worden ontwikkeld tot begrip en het leggen van verbanden die ons in staat stellen de overeenkomsten tussen het echte en een beeld of beschrijving te herkennen. Kinderen leren bijvoorbeeld wat een leeuw of een olifant is door hier foto's en voorbeelden van te zien en kunnen het vervolgens relateren aan beelden in films, of het echte werk in de dierentuin of in het wild.

Maar met machine learning kunnen we ai-data nu geven en het leert ervan en maakt die associaties. Dit werd voor het eerst gebruikt in het leger om onderzeeërs te identificeren, dus de technologie kreeg geen valse positieven van ijsbergen en walvissen, maar was in staat om de kenmerken van een onderzeeër te begrijpen en deze te onderscheiden van andere items van vergelijkbare grootte en vorm.

Reinforcement learning is het aanleren van een machine learning algoritme waarbij je de computer elk voorbeeld vertelt wat je kunt. De computer leert van al deze voorbeelden en probeert deze te verbeteren. Dit is een manier om creativiteit in AI te introduceren. Voorbeelden tot nu toe zijn het ontwikkelen van AI-gebaseerde technologie die mensen te slim af kan zijn in spellen zoals Go en Chess.

Maar dit potentieel wordt al gebruikt in sectoren zoals de gezondheidszorg om ziekten te begrijpen door enorme databases met afbeeldingen te analyseren.

Machine vision is de naam die wordt gegeven aan de AI-technologie die kan begrijpen en leren van diepe verwerking van miljoenen of miljarden beelden, waardoor innovatieve oplossingen kunnen ontstaan.

2. Smartphones kunnen worden gebruikt als scanners voor AI- en machine vision-processen

Voorbeelden van AI-technologie die al op mobiele telefoons wordt gebruikt, zijn onder meer:

• FaceID op iPhones met behulp van de computerkracht van de telefoon om individuele gezichten te analyseren om toegang tot de telefoon mogelijk te maken
• De gezondheidszorg wordt gedemocratiseerd - u kunt bijvoorbeeld huidaandoeningen controleren of een moedervlek kankerachtig is door miljoenen afbeeldingen te scannen - dit op uw telefoon heeft toegang tot meer gegevens dan een dermatoloog ooit zou kunnen leren - chirurgie wordt ook geautomatiseerd met behulp van chirurgische robots
• Detectie van namaak - wereldwijde designermodemerken kunnen AI gebruiken om te verifiëren of een product echt of nep is

3. Augmented reality stelt AI in staat om echte omstandigheden te analyseren en inzichten te maken

Augmented reality met behulp van machine vision is transformerend.

Een voorbeeld is dat opticiens klanten helpen bij het selecteren van brillen. Mensen kunnen zien hoe de bril er op hen uitziet als ze bijvoorbeeld online bestellen, maar kunnen ook aanbevelingen krijgen over wat bij hen past op basis van de AI die hun huidskleur, gezichtsvorm etc. beoordeelt.

Nike gebruikt ook een AI-app om je voet te scannen, om je nauwkeurige metingen te geven en trainers aan te bevelen die passen.

Ook bedrijven als Meta (eigenaar van Facebook), Microsoft en Alphabet (eigenaar van Google) ontwikkelen het metaversum waarbij een virtuele wereld ontstaat. Hierbinnen kan AI worden gebruikt om real-world-achtige omgevingen te creëren om nieuwe oplossingen te testen tegen enkele van de uitdagingen waarmee we worden geconfronteerd.

4.AI kan worden gebruikt om klantrelaties te verbeteren

Customer journey/business intelligence – AI kan worden gebruikt om klantrelaties te verbeteren, zoals het gebruik van herkenning om processen te stroomlijnen, maar helpt bedrijven ook om hun activiteiten beter te begrijpen.

AI wordt gebruikt voor klantherkenning met behulp van technologie zoals FaceID op de iPhones van Apple. Bij Amazon Go-winkels zijn ze de traditionele detailhandel opnieuw aan het uitvinden. Met Amazon Go, als je de winkel binnenloopt, herkent het wie je bent, heeft het je creditcardgegevens en weet het wat je in je tas stopt, zodat je met je producten de winkel uit kunt lopen. Het is niet nodig om uw producten in een winkelwagentje te plaatsen, ze bij de kassier uit te laden, ervoor te betalen en ze in een zak te stoppen.

Royal Caribbean heeft het onboardingproces op zijn cruiseschepen veel sneller gemaakt, door mensen in staat te stellen vooraf documenten en ID's in te dienen en vervolgens gezichtsherkenning te gebruiken om ze te identificeren. Het vermindert het proces van een halve dag tot minder dan een uur.

Premier League-voetbalcoaches hebben nu toegang tot realtime gegevens tijdens een wedstrijd, zodat ze beslissingen kunnen nemen op basis van het aantal calorieën dat door een speler is verbrand en op basis van deze gegevens vervangingsbeslissingen kunnen nemen.

AI kan ook helpen bij kwaliteitscontrole. Zo worden robots en drones ingezet voor kwaliteitscontrole door Boeing, waardoor hangars en steigers nu minder nodig zijn. Het vliegtuig kan snel worden beoordeeld op onderhoudsvereisten en zonder dat een groot menselijk team al het vliegtuig in de hangar inspecteert.

Automatisering van processen en autonome voertuigen hebben ook het potentieel om het leven van mensen te verbeteren en zakelijke kansen te bieden. In Milton Keynes in Engeland bezorgen Starship-robots vanuit supermarkten en nemen ze voedselrestaurants mee. Deze navigeren autonoom en kunnen drukke kruispunten, voetpaden voor voetgangers en fietsers oversteken. Deze robots maken nu deel uit van het dagelijks leven en zijn nu uitgerold op universiteitscampussen en in veel steden over de hele wereld.

Auto's worden langzaam autonomer. Ze helpen ons in de rijstrook te blijven, te remmen of steeds meer zelf te rijden. Op een gegeven moment in de toekomst zullen we volledig autonome voertuigen hebben.

5. 5G-technologie maakt breder gebruik van AI mogelijk

De ontwikkeling van 5g-telecommunicatie-infrastructuur in veel landen stelt AI in staat om gebieden te betreden waar het voorheen niet in staat was om te doen. Toepassingen die overvloedige hoeveelheden bandbreedte gebruiken, zoals realtime gegevensverwerking, kunnen dit mogelijk niet bereiken op 4G-netwerken, vooral in afgelegen / landelijke gebieden of waar de breedbandvoorziening slecht is.

Viskwekers in Noorwegen gebruiken al 5G-infrastructuur om AI te gebruiken om zalm te identificeren met behulp van markeringen op hun gezicht en de gegevens aan land te verwerken. Dit zorgt voor een betere tracking voor de voedings- en gezondheidsbehoeften van de vis.

6. Duurzaamheid – AI heeft het potentieel om enkele van de grootste uitdagingen van de planeet op te lossen.

Technologie wordt gebruikt om dieren te identificeren en bedreigde diersoorten te volgen. Deze technologie heeft het potentieel om ons begrip van de grootste problemen, waaronder klimaatverandering, te transformeren en oplossingen te vinden om duurzaamheidskwesties aan te pakken. Bedrijven zoals AMCS gebruiken AI en produceren de technologie om dit te doen.

7. AMCS Vision AI: hoe de uitdagingen van klimaatverandering en uitputting van hulpbronnen aan te pakken

AMCS Vision AI identificeert vervuiling bij recycling - we hebben een camera op het voertuig gemonteerd en een positiesensor op de hefarm. Elke keer dat een lift plaatsvindt, neemt de camera een video en AI op en analyseert machine learning de beelden van het materiaal.

Volgens Ken Tierney is er een probleem met vervuiling bij recycling dat leidt tot producten van slechtere kwaliteit. Het inspecteren van verontreiniging in een container is een tijdrovende praktijk. Het gaat om een handmatig proces waarbij een persoon een container opent, naar binnen kijkt, de verontreiniging identificeert en er een label op plakt.

AMCS Vision AI automatiseert deze processen met behulp van camera's om kostbare menselijke inspecties te vervangen. We gebruiken sensoren en camera's om te identificeren wat er in de trechter zit, nemen het op met behulp van video en sturen het vervolgens naar ons platform.

AMCS Vision AI bestaat uit drie delen. Dit zijn:

• De camera is getraind op de hopper
• Vision AI identificeert de vervuiling met behulp van machine vision-technologie
• Vision AI Analytics Portal is een webgebaseerde applicatie die beelden omzet en analyseert in bruikbare inzichten. We kunnen elke afbeelding meten en scoren, verbinding maken met locatieadressen en routes omdat we weten waar de container zich bevindt en de klant identificeren, met de klant in contact komen met bewijs om aan te tonen dat de materialen niet geschikt zijn in de afvalstroom en trendanalyses bieden over kwaliteitsverbetering.

We bieden een scala aan dashboards, rapporten en KPI's om waardevolle inzichten te genereren. Dit omvat een heatmap die de locaties met de meeste gevallen van verontreiniging weergeeft en een positiesensor op de hefinrichting [KT1]

De voordelen van het gebruik van AMCS Vision AI zijn:

• Lagere vervuilingskosten
• Betere milieuresultaten
• Verbeterde veiligheid van het personeel
• Meer vertrouwen en loyaliteit van het publiek.

In de toekomst kijken we naar het gebruik van AI en camera's om de voorraad te analyseren. AMCS ontwikkelt ook technologie die automatisch overvolle containers identificeert voor vervolgacties, waaronder facturering. We proberen ook materiaal op de schaal en op andere werflocaties te beoordelen om materiaal te beoordelen.

Klik hier voor meer informatie over AMCS Vision AI en vraag een demo aan om te ontdekken hoe het u kan helpen uw bedrijf te automatiseren.