پردازش زبان طبیعی به چه صنعت هایی می تواند کمک کند؟

پردازش زبان طبیعی

در دنیای مدرن ما درباره فن آوری های مختلف از جمله “پردازش زبان طبیعی” (NLP) شنیده های زیادی به گوش می رسد. به عنوان یک تعریف ، NLP زمینه ای از هوش مصنوعی (AI) است که برای درک و تحلیل زبان انسان مورد استفاده قرار می گیرد. و الگوهای زبانشناسی انسانی را به رسمیت می شناسد ، و همچنین می تواند زبان طبیعی را تفسیر کند و نقاط داده های خاص را از مقادیر زیادی از داده های بدون ساختار استخراج کند.

پردازش زبان طبیعی
Natural Language Processing

ما شاهد نقاط عطف مختلف و فرآیندهای جدید ساخته شده بر NLP هستیم ، ولی با این وجود پتانسیل های زیادی هنوز محقق نشده است. ما شاهد مراحل اولیه رویکردهای زبانی به تحلیلی متن هستیم که پتانسیل های آن به سختی قابل استفاده است. قبلاً تغییرات چشمگیری ناشی از فناوریهای NLP در صنایع مختلف رخ داده است. تأثیر NLP ، گرچه شاید واضح تر باشد ، شامل صنایعی مانند قانون گذاری و حقوقی ، موارد مالی و مراقبت های بهداشتی می شود.

موارد حقوقی

در حالی که خود وکلا در معرض خطر جایگزینی شغل با فناوری خالص نیستند ، نحوه عملکرد شغل خود به شدت مختل خواهد شد. وکلا بطور مداوم وظایف وقت گیر و یکنواخت را برای انجام کار خود انجام می دهند. اینجاست که پردازش زبان طبیعی بیشترین تأثیر را در صنعت حقوقی خواهد داشت.

به عنوان مثال ، برای وکیل که برای یک دادگاه آماده می شود ، فناوری NLP صرفه جویی در زمان و کاهش خطا را می تواند در پی داشته باشد. راه حلهای مبتنی بر NLP ، برخلاف رویکردهای یادگیری خالص ماشین ، می توانند معنی را از مجموعه مطالب ، داده ها و مجموعه های اسناد ، همه با سرعت بی نظیر استخراج کنند. این بدان معناست که یک برنامه مبتنی بر زبان ، می تواند اسناد و ایمیل های Word را بخواند و درک کند و با شناسایی روابط بین نهادهای ذیربط ، بین اسناد ارتباط برقرار کند. این برنامه ها می توانند کلمات فردی ، کاربرد و متن آنها را بررسی کنند و چند مرتبه در کنار هم قرار می گیرند تا الگوهای موجود در هزاران پرونده را شناسایی کنند.

با استفاده از این فناوری می توان در ساعات کاری صرفه جویی کرد ، به این معنی که ساعت های قابل پرداخت بیشتری برای موارد بیشتر و مشتری ها ذخیره می شود. حتی می توان ادعا کرد که فناوری پردازش زبان طبیعی ، همراه با یادگیری ماشینی ، می تواند هزینه های پشتیبانی حقوقی را برای یک دادرسی کاهش دهد ، و کمک های حقوقی خوبی را برای توده ها در دسترس قرار دهد.

خدمات مالی

در جامعه مالی ، اخبار ، شایعات و حقایق از مهمترین عواملی هستند که می توانند تصمیم بعدی معامله گر یا سرمایه گذار را تعیین کنند. هنگامی که بخشی از اخبار مانند “نرخ تورم در ماه آینده افزایش می یابد” فرا می رسد ، عواقب آن بلافاصله قابل مشاهده است و معامله گران احتمالاً تصمیمات خرید و فروش خود را بر اساس اطلاعات جدید پایه گذاری می کنند. یک مدیر یا معامله گر نمونه کارها باید برای یافتن و شناسایی بخش ها و قطعات مهم ، منابع کلیه اطلاعات مربوطه را گشت و گذار کند. این یک کار دشوار و وقت گیر است.

ترکیبی از پردازش زبان طبیعی ، استخراج اطلاعات مبتنی بر قانون ، تجزیه و تحلیل آماری و یادگیری ماشین می تواند با استفاده از مراحل پیش فیلترینگ به طور خودکار باعث کاهش تلاش در بازیابی و هضم کلیه این اطلاعات شود. اطلاعات موجود از این فناوری می تواند همه چیز را از شناسایی فرصت های مناسب سرمایه گذاری برای کمک به معامله گران در هنگام فروش سهام انجام دهد. پیامدهای عملی فناوری NLP برای صنعت مالی بسیار زیاد است.

مراقبت های بهداشتی

سوابق و یادداشت های پزشکان حاوی داده های مفیدی از نظر پزشکی است. این یادداشت ها معمولاً به راحتی از بین می روند ، ردیابی آن دشوار است و یا رمزگشایی آن دشوار است. هماهنگی یادداشت های یک پزشک در مورد بیمار با پرونده های دیگر آنها یک فرایند وقت گیر است.

در این بخش ، پردازش زبان طبیعی برای متخصصان مراقبت های بهداشتی می تواند انقلابی باشد . این فن آوری می تواند ردهای سوابق پزشکی را تجزیه و تحلیل کرده و همبستگی پنهان بین علائم ، تشخیص ها ، داروها و درمانها را تشخیص دهد. این امر به ارائه دهندگان خدمات بهداشتی ابزارهای جدیدی را برای افزایش کیفیت در خدمات ارائه می دهد.

راه حل های مبتنی بر زبان شناسی می توانند معانی مورد نظر کلمات را استنباط کنند ، که به ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی اجازه می دهد تا بینش هایی را که قبلاً دیده نشده است در مورد یادداشت های پزشک بسازند.

 در حال حاضر برنامه هایی وجود دارد که بیماران را در معرض خطر زیادی برای پذیرش مجدد قرار می دهد و در زمان واقعی در حالی که بیمار هنوز در بیمارستان تحت معالجه قرار دارد ، می تواند پزشک را آگاه نماید.

هوش مصنوعی چه توانایی هایی می تواند داشته باشد؟

هوش مصنوعی

در ماه می ۲۰۱۷ محققان (Google Brain) اعلام کردند موفق به ساخت هوش مصنوعی(AutoML) شده اند که قادر به تولید هوش مصنوعی دیگر از نوع خودش است.  

هوش مصنوعی

اخیرا محققان تصمیم گرفتند  AutoML را بعنوان بزرگترین چالش تاریخ معرفی کنند.

محققان گوگل، طراحی مدل های یادگیری ماشین را با استفاده از روشی به نام”یادگیری تقویتی” که به صورت خودکار انجام میشود را طراحی کردند.AutoML به عنوان یک شبکه عصبی کنترل کننده عمل می کند که یک شبکه هوش مصنوعی نوپا(child AI) را برای یک کار خاص توسعه می دهد.

این هوش نوپا و خاص را NASNet نامیده اند، NASNet وظیفه شناسایی اشیاء – افراد، اتومبیل، چراغ راهنمایی، کیف های دستی، کوله پشتی، و غیره – در یک ویدیو به صورت  زنده را دارد. 

AutoML عملکرد NASNet را ارزیابی می کند و از این اطلاعات برای بهبود هوش مصنوعی نوپا خود استفاده می کند و هزاران بار این روند را تکرار می کند.

زمانی که عملکرد نازنت روی طبقه‌بندی تصویر وب‌سایت ایمیج‌نت و مجموعه داده‌های تشخیص اشیاء وب‌سایت کوکو که محققان گوگل آن‌ها را به‌عنوان «دو مورد از مهم‌ترین مجموعه داده‌های دانشگاهی در بینایی کامپیوتری» می‌دانند، بررسی شد این هوش مصنوعی توانست از تمام دیگر سیستم‌های بینایی کامپیوتری، نتایج بهتری به‌ دست آورد.

براساس نتیجه آزمایش و به گفته محققان، NASnet دقت در پیش بینی تصاویر در مجموعه اعتبار سنجی ImageNet،حدود ۸۲٫۷ درصد بود که  این میزان دقت  1.2 درصد بهتر از هرگونه نتایج قبلی است .همچنین کارآمدی این سیستم با میانگین دقت متوسط ۴۳.۱ درصد، ۴ درصد بهتر از نمونه‌های پیشین بود.

یادگیری ماشین همان چیزی است که بسیاری از سیستم های هوش مصنوعی را قادر به انجام وظایف خاص خود می کند. اگرچه مفهوم آن نسبتا ساده است ( یک الگوریتم با تغذیه بسیاری از اطلاعات آنها را یاد می گیرد) این فرایند نیاز به مقدار زیادی وقت و تلاش دارد.

به ویژه در مورد NASnet، تقاضا برای الگوریتم‌های دقیق و کارآمد بینایی کامپیوتری به علت میزان کاربردهای بالقوه‌ی آن‌ها به‌شدت بالا است. این الگوریتم‌ها می‌توانند در ساخت ربات‌های پیچیده‌ی مجهز به هوش مصنوعی یا کمک به بازیابی بینایی افراد کم‌بینا یا نابینا به‌کار برده شوند.

محققان گوگل اذعان می کنند که NASnet می تواند برای طیف وسیعی از برنامه ها مفید باشد و همچنین آنها با به کارگیری این تکنولوژی برای طبقه بندی تصویر و تشخیص شی به صورت متن باز ارائه کرده اند.

یکی از خدمات تیوان اطلاعات ارائه راهکارهای هوشمندی سازی با استفاده از هوش مصنوعی می باشد.

هوش مصنوعی در کشاورزی چه اثراتی می تواند داشته باشد؟

هوش مصنوعی در کشاورزی

هوش مصنوعی یکی از به روزترین موضوعات مورد تحقیق در دنیا می باشد که ترکیب این موضوع با صنایع مختلف می تواند اثرات بسیار مفید و مثبتی در صنایع بگذارد.

با توجه به گسترش صنعت و رشد سریع آن همواره بشر به دنبال سرعت بخشیدن به کارها با دقت بالاتری بوده است. استفاده از روشهای هوش مصـنوعی به جای تصـمیم گیری های دسـتی و انسـانی علاوه بر این که سـبب افزایش بهروری میگردد از دقت بالایی نیز برخوردار است.

هوش مصنوعی در کشاورزی

صنعت کشاورزی یکی از شاخه هایی است که امروزه به شدت نیازمند محاسبات و انجام عملیات خودکار با ا ستفاده از هوش مصنوعی ا ست. به طوری که در مراحل مختلف ک شت محصول از جمله کاشت، داشت و برداشت، در مراحل مختلف انبار و فراوری محصولات کشاورزی از جمله کیفیت سنجی میتواند مورد استفاده قرار بگیرد

علاوه بر این موارد در تصمیم گیری های کلان کشاورزی از جمله مدیریت در زمینه های تعمیر و نگهداری تجهیزات، کشاورزی دقیق، تخمین عملکرد و غیره نیز کاربردهای گوناگونی یافته اســت. در این مقاله ســعی برآن داریم برخی از جدیدترین کاربردهای هوش مصــنوعی از جمله پردازش تصویر را مورد مطالعه و برر سی قرار دهیم.

نتایج حاصل از این مطالعه نشان داد که روش های مبتنی بر هوش مصنوعی و بینایی ما شین قادر به برطرف کردن بسیاری از نیازهای صنعت کشاورزی می با شد. اگر چه تاکنون بسیاری از این مطالعات به صورت کاربردی درآمده اند ولی روز به روز نیاز ها و خواسـته های جدیدی مطرح می گردد که بر اهمیت اسـتفاده بیشـتر از تکنیک پردازش تصویر و سایر شاخه های هوش مصنوعی تاکید میکند.

ار کاربردهای هوش مصنوعی در کشاورزی میتوان به موارد زیر اشاره کرد:

۱) استفاده برای استخراج اطلاعات کشاورزی و نقشه های سطح زمین٬ وضعیت آبی و زراعی زمین٬ وضعیت جنگلها و مراتع و … از تصاویر ماهواره ای
۲) تحلیل اطلاعات استخراجی از تصاویر ماهواره ای و تطبیق با اطلاعات موجود با سیستم سنتی
۳) نگهداری این اطلاعات در بانکهای اطلاعاتی جغرافیایی و بهره برداری معنایی و استخراج اطلاعات مفهومی
۴) خودکار سازی سیستم های ماشینی کاشت٬ داشت٬ برداشت و عرضه محصول و کنترل کیفیت آن نظیر سیستم های خودکار داشت محصولات هیدروپونیک٬ یا سیستم های خودکار برداشت و بسته بندی چای و هزاران مورد دیگر

طبق اعلام وزارت کشاورزی اسپانیا، کاربرد فنّاوری های مدیریت داده های بزرگ در کشاورزی و همچنین هوش مصنوعی، دو زمینه با توان بالقوه فراوان در بهبود کارآیی و پایداری بخش کشاورزی است.

در این پروژه، آندلس در انتقال چنین فنّاوری هایی در بخش کشاورزی به کمک داده های پایه رایف (RAIF) پیشگام است.

این پروژه آزمایشی برای انجمن های مجتمع تولیدکنندگان زیتون۲(APIs) در منطقه سیِرا ماگینا (Sierra Mágina) در استان خائن (Jaén) آندلس در ارتفاعات شرقی کوردوبا (Cordoba) به اجرا درآمد. انجمن مذکور تحلیل های هفتگی، شامل پیش بینی درصد زیتون های خورده شده توسط آفات را به دست می آورد که از پارامترهای محاسبه شده در مدیریت تلفیقی آفات است.

همچنین انجمن، اطلاعات هفتگی درباره وضعیت آفات و محصولات اعضای کشاورز خود ارائه می دهد که به نوبه خود به بهبود مدل پیش بینی شده کمک می کند.

در مجموع، ۱۲ گروه مجتمع تولیدی با ۹هزار هکتار باغ های زیتون، در آن مناطق وجود دارد که از این تجربه یکهزارو۵۶۸ کشاورز در ۱۰ شهر استان های خائن و کوردوبا سود می برند.

شبکه اطلاعات و هشدار آفات گیاهی آندلس (RAIF)، پروژه وزرات کشاورزی، شیلات و توسعه روستایی اسپانیاست که با سرمایه گذاری صندوق توسعه روستایی کشاورزی اروپا۳(EAFRD) برای ارائه اطلاعات به روزرسانی شده درباره وضعیت آفات اصلی محصولات آندلس به اجرا درآمده است.

این شبکه متشکل از کار و همکاری حدود ۷۰۰ نفر از تکنسین های مزارع است که عمدتاً خودشان تولیدکننده اند و همچنین ۴هزارو۶۲۱ ایستگاه نظارتی در مناطق زراعی مختلف که به تبادل اطلاعات و داده های جمع آوری شده شان می پردازد

تیوان اطلاعات سعی دارد با گسترش فرهنگ استفاده از هوش مصنوعی در صنایع موجبات گسترش صنایع را در کشور عزیزمان فراهم آورد.

بینایی ماشین و بینایی رایانه ای در صنعت چه کاربردهایی دارند؟

بینایی ماشین

بینایی ماشین در واقع دادن قدرت دیدن به دستگاه ها و تجهیزات صنعتی با مجهز کردن آن ها به دوربین و کامپیوتر است.

بینایی ماشین مجموعه ای از روش ها و تکنولوژی هاست که برای درک و آنالیز خودکار مبتنی بر تصاویر ، در زمینه هایی مثل بازرسی خودکار ، فرآیند کنترل و هدایت روبات در صنعت استفاده می شود. بینایی ماشین ارتباط نزدیکی با “بینایی رایانه ای ” دارد ولی با آن فرق دارد.

بینایی ماشین

Machine Vision هم شامل طراحی یک راه حل برای فرایند است و هم مسائل فنی در حین فرایند است. از سال ۲۰۰۶ به بعد تا حدودی رابط کاربری استاندارد سازی شده است. اولین گام در بMachine Vision ، دریافت یک تصویر است، که معمولا از دوربین ، لنز و نورپردازی استفاده می شود. بسته نرم افزاری بینایی ماشین از تکنیک های پردازش تصاویر دیجیتال برای استخراج اطلاعات لازم و تصمیم گیری برمبنای آن اطلاعات استفاده می کند.

چند مثال برای Machine Vision در زیر ذکر شده است :

  • بررسی وان حمام برای وجود خش
  • چک کردن اینکه آیا کیسه هو به درستی در اتومبیل نصب شده است یا نه
  • بررسی کاغذ هنگام تولید تا از نبود ایراد اطمینان حاصل شود
  • اطمینان از تولید درست سرنگ
  • پیدا کردن ناصافی در شیشه
  • هدایت روبات ها تا بتوانند با محیط ارتباط برقرار کنند

مزیت ها

فواید استفاده از یک سیستم بینایی ماشین چیست ؟

مهمترین فایده افزایش کیفیت محصول نهایی است . با اینکار نیازی به نمونه برداری از محصول نهایی و چک کردن نمونه نیست ، بلکه با بینایی ماشین می تواند صددرصد محصولات را بررسی کرد. برای نمونه در مثال تولید کاغذ ، هر اینج از کاغذ به دقت بررسی می شود و محصول نهایی دارای صددرصد کیفیت است. از دیگر مزیت ها می توان به افزایش سرعت ، دقت ، کاهش هزینه ها ، و انجام کارهایی که انسان قادر به انجام آن نیست ، اشاره کرد.

صنایعی که از بینایی ماشین استفاده می کنند گامی مثبت در جهت هوشمندسازی کسب و کار خود برمی دارند.

یادگیری ماشین و هوش مصنوعی و تاثیر آن در کسب و کارها

یادگیری ماشین

یادگیری ماشین یکی از شاخه‌های هوش مصنوعی در حوزه‌ی فناوری است که در سال‌های اخیر سرمایه‌گذاری‌های گسترده‌ای روی آن انجام شده است.شرکت های بسیاری در دنیا در پی این هستند که این موضوع را از حوزه آکادمیک به حوزه صنعت وارد نمایند.

با پیشرفت هوش مصنوعی و سرمایه‌گذاری کمپانی‌های بزرگ در این حوزه، شاخه‌های مختلف این مفهوم نیز بیش از پیش شناخته شده‌ تر می‌شوند و بیشتر به کار گرفته می شوند. یادگیری ماشین یکی از مفاهیمی است که در سال‌های اخیر بسیار از آن شنیده‌ایم. ارائه‌ی انواع سرویس‌ها و محصولات مختلف مبتنی بر این روش باعث شده تا شاهد توسعه‌ی هر چه بیشتر یادگیری ماشین باشیم.

داده‌هایی که از کاربران دریافت می‌شود، در حالت خام بسیار بی ارزش و کاملا غیرکاربردی هستند. در واقع این داده‌ها را می‌توان به حجمه‌ی عظیمی از زباله تشبیه کرد که کاربرد خاصی نداشته و فقط حجم گسترده‌ای را به خود اختصاص می‌دهند. اما کمپانی‌ها با استفاده از روش‌های پیشنهادی توسط یادگیری ماشین، اقدام به فیلترینگ و مرتب‌سازی داده‌های مربوط می‌کنند که نیاز برای استفاده از نیروی انسان را به منظور تگ گذاری و مرتب سازی از بین می‌برد.

یادگیری ماشین نقش موثری در درک رفتار کاربران بازی می‌کند. بسیاری از کمپانی‌ها برای درک رفتار و تمایلات مشتریانی که از سرویس‌های آن‌ها استفاده می‌کنند، یادگیری ماشین را مورد استفاده قرار می‌دهند. نتایج حاصل از درک رفتار مشتریان می‌تواند در بازاریابی موفقیت‌های بی‌شماری را برای یک کمپانی به همراه داشته باشد.

کتابخانه تنسورفلو گوگل

تعامل و توسعه‌ی الگوریتم‌های مربوط به یادگیری ماشین، فرآیند بسیار پیچیده‌ای است. برخلاف الگوریتم‌های معمول قابل پیش بینی توسعه یافته که می‌توان به راحتی فرآیند کارکرد الگوریتم را دید، در الگوریتم‌های مبتنی بر یادگیری ماشین رویه بصورت کلی تغییر پیدا کرده است، در این الگوریتم‌‌ها روند تصمیم‌گیری بسیار شبیه به فرآیند تصمیم‌گیری در ما انسان‌ها است.برای مثال کاربران سوالاتی را نظیر “چرا آمازون این کتاب را به من معرفی کرد؟” می‌پرسند که نمی‌توان با استفاده از الگوریتم‌های معمولی به آن‌ها پاسخ داد.

هوش مصنوعی تقریبا در تمامی صنایع کاربرد دارد که از جمله ی آن می توان به کاربرد هوش مصنوعی در صنعت نفت و گاز اشاره کرد.

هوش مصنوعی و استفاده از آن در صنعت نفت و گاز

چاه نفت

هوش مصنوعی می تواند به تولیدکنندگان نفت و گاز کمک کنند ببینند تولید یک چاه نفت چه تغییراتی طی زمان خواهد داشت .

صنایع نفت و گاز یکی از مهم ترین صنایع در اقتصاد یک کشور می باشد و به نظر می رسد این صنعت علاقه ی زیادی دارد تاانواع تکنولوژی دیجیتال را به کار گیرد، چون به شرکت ها کمک می کند هزینه هایشان را کاهش دهند و کارایی خود را افزایش دهند. هوش مصنوعی خود را به عنوان پاسخی به تمام مشکلات جلوه داده است یا حداقل نسبت به شیوه های قدیمی پاسخ بهتری برای بسیاری از مشکلات است و روز به روز تکامل پیدا می کند .

اکثر افرادی که مشتاقانه در مورد هوش مصنوعی حرف می‌زنند، در درجه اول منظورشان به عنوان یک سیستم خودکار تصمیم‌گیری نیست. بلکه بیشتر الگوریتم‌های پیشگویانه و تحلیلی را مد نظر دارند و روندی را که در بسیاری فعالیت‌های صنعت مورد استفاده باشد مانند آموزش ماشینی .

یکی از کاربردهای هوش مصنوعی در زمینه نفت و گاز این است که می‌تواند به تولیدکنندگان نفت و گاز کمک کنند تا ببینند تولید یک چاه نفت چه تغییراتی طی زمان خواهد داشت .

هرچه اطلاعات تاریخی بیشتری داشته باشیم پیش بینی ما از عملکرد آینده چاه نفت دقیقتر خواهد بود، هرچه اطلاعات بیشتر و قدیمی تری در زمینه میزان برداشت و نحوه ی برداشت از چاه ها در اختیار داشته باشیم با الگوریتم های هوش مصنوعی به مراتب راحت تر و صحیح تر می توانیم آینده ی یک چاه نفت و یا گاز را پیش بینی کنیم.

چاه نفت

آمار نشان می دهد که کاربرد هوش مصنوعی در صنعت نفت و گاز تا ۲۰۲۲ به ۲٫۸۵ میلیارد دلار برسد که رشد سالانه ای معادل ۱۲٫۶۶ درصد خواهد داشت. جای تعجب نیست که تکنولوژی چقدر سریع رشد می کند و چه دستاوردهایی در نفت و گاز خواهد داشت و در آینده ای نه چندان دور می توان تاثیر این را رشد در صنعت را مشاهده نمود.

یکی از خدمات شرکت تدبیرگران تیوان اطلاعات هوشمند ایرانیان در زمینه ی هوشمندسازی و هوش مصنوعی می باشد که می توانید از این خدمات بهره مند شوید.