ΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΣΤΗ ΥΓΕΙΑ. (ΑΝ ΔΕΝ ΕΧΕΙ ΘΕΩΡΗΤΙΚΕΣ ΒΑΣΕΙΣ Ο ΚΟΣΜΟΣ ΔΕΝ ΚΑΤΑΛΑΒΑΙΝΕΙ ΤΙ ΕΙΝΑΙ )
Η μηχανική μάθηση (ML) είναι ένα υποσύνολο της τεχνητής νοημοσύνης (AL) που επιτρέπει στα συστήματα να μαθαίνουν και να βελτιώνονται από την εμπειρία χωρίς να προγραμματίζονται ρητά.
Περιλαμβάνει την ανάπτυξη αλγορίθμων που μπορούν να επεξεργάζονται να αναλύουν και να λαμβάνουν αποφάσεις με βάση δεδομένα.
Αυτή η ενότητα θα εισαγάγει τις θεμελιώδεις έννοιες της ML συμπεριλαμβανόμενης της ιστορίας της των βασικών αρχών και διάφορων τύπων μεθόδων μάθησης όπως η επιπτευόμενη η χωρίς επίβλεψη η ενισχυτική μάθηση.
Τα ενσωματωμένα συστήματα είναι εξειδικευμένα υπολογιστικά συστήματα που εκτελούν αποκλειστικές σε μεγαλύτερα μηχανικά η ηλεκτρικά συστήματα
Είναι αναπόσπαστο σε διάφορες καταναλωτικές και εμπορικές συσκευές.
Αυτή η ενότητα θα καλύψει τα βασικά τω ν ενσωματωμένων συστημάτων συμπεριλαμβανόμενων των χαρακτηριστικών των στοιχείων τους και του ρόλου που διαδραματίζουν στη σύγχρονη τεχνολογία
Τα ενσωματωμένα συστήματα διαφέρουν από τα υπολογιστικά γενικής χρήσης όσον αφορά τους σχεδιαστικούς περιορισμούς όπως η κατανάλωση ενέργειας το μέγεθος και οι δυνατότητες επεξεργασίας.
Η σύγκλιση της μηχανικής μάθησης και των ενσωματωμένων συστημάτων είναι ένα αναπτυσσόμενο πεδίο που προσφέρει τη δυνατότητα ενίσχυσης της ευφυίας και της αποτελεσματικότητας των συσκευών.
Η ενσωμάτωση μοντέλων (Ml) σε συστήματα επιτρέπει πιο έξυπνες συσκευές που μπορούν να εκτελούν σύνθετες εργασίες να προσαρμόζονται σε νεα δεδομένα και να επεξεργάζονται πληροφορίες σε πραγματικό χρόνο
Οι βασικές αρχές της Μηχανικής Μάθησης αποτελούν τη ραχοκοκαλιά της κατανόησης του τρόπου με τον οποίο να εφαρμοστούν οι αλγόριθμοι σε διάφορες εφαρμογές, συμπεριλαμβανομένων των ενσωματωμένων συστημάτων.
Αυτή η υποενοτητα εμβαθύνει στους τρεις κυρίους τύπους μηχανικής μάθησης εποπτευόμενη μάθηση, μάθηση χωρίς επίβλεψη και ενισχυτική μάθηση καθένας απο τους οποίους διαδραματίζει κρίσιμο ρόλο στο πεδίο.
Η ενσωμάτωση της μηχανικής μάθησης σε ενσωματωμένα συστήματα έχει οδηγήσει σε σημαντικές προόδους σε διαφόρους κλάδους.
ΕΊΝΑΙ ΚΡΊΣΙΜΟ ΒΉΜΑ ΟΠΩΣ ΑΝΑΛΎΕΤΑΙ ΠΆΡΑ ΚΆΤΩ , ΓΙΑΤΙ ΔΙΕΥΚΟΛΎΝΕΙ ΠΟΛΥ ΤΟΥΣ ΑΝΘΡΩΠΟΥΣ
Οι περιπτωσιολογικές μελέτες δείχνουν πως η μηχανική μάθηση όταν ενσωματώνεται σε συστήματα μπορεί να λύσει πολύπλοκα προβλήματα να βελτιώσει την αποτελεσματικότητα και να ανοίξει νέες δυνατότητες.
Συσκευές παρακολούθησης υγείας
Μια απο τις πιο σημαντικές εφαρμογές είναι στην υγειονομική περίθαλψη , ιδιαίτερα στις προσωπικές συσκευές παρακολούθησης της υγείας.
Οι φορητές συσκευές όπως τα έξυπνα ρολόγια οι ιχνηλάτες φυσικής κατάστασης χρησιμοποιούν ενσωματωμένη μηχανική εκμάθηση για να αναλύουν δεδομένα όπως καρδιακους παλμούς μοτίβα ύπνου και σωματική δραστηριότητα.
Σε πιο προηγμένες εφαρμογές η ενσωματωμένη ML χρησιμοποιεί την έγκαιρη ανίχνευση καταστάσεων όπως η κολπική μαρμαρυγή η η υπνικη άπνοια.
Αυτές οι συσκευές δείχνουν πως η μηχανική εκμάθηση στη συσκευή μπορεί να παρέχει πληροφορίες για την υγεία σε πραγματικό χρόνο οδηγώντας σε προληπτική διαχείριση της υγειονομικής περίθαλψης
Αυτόνομα οχήματα
Τα αυτόνομα οχήματα (AV) αποτελούν χαρακτηριστικό παράδειγμα πολύπλοκων ενσωματωμένων συστημάτων που χρησιμοποιούν μηχανική μάθηση
Τα AV χρησιμοποιούν ενα συνδυασμό αισθητήρων όπως UDAR ραντάρ και κάμερες για να πλοηγούνται και να αλληλεπιδρούν με ασφάλεια με το περιβάλλον τους
Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης που είναι ενσωματωμένο σε αυτά τα συστήματα επεξεργάζονται δεδομένα αισθητήρων σε πραγματικό χρόνο για να λάβουν αποφάσεις σχετικά με το τιμόνι την ταχύτητα και το σχεδιασμό διαδρομής προωθώντας σημαντικά τον τομέα της αυτόνομης πλοήγησης
Έξυπνος οικιακός αυτοματισμός
Οι εξυνπνες οικιακές συσκευές συμπεριλαμβανομένων των θερμοστατών, των συστημάτων φωτισμού και των καμερών ασφαλείας ενσωματώνουν ολοένα και περισσότερο αλγορίθμους μηχανικής μάθησης.
Αυτά τα συστήματα μαθαίνουν απο τη συμπεριφορά των χρηστών για τη βελτιστοποίηση των χρονοδιαγραμματων θέρμανσης και ψύξης τον φωτισμό και ακόμα και τον εντοπισμό ασυνήθιστων δραστηριοτήτων για λόγους ασφαλείας
Για παράδειγμα οι έξυπνες κάμερες ασφαλείας χρησιμοποιούν μηχανική μάθηση για τη διάκριση μοτίβων τακτικής κίνησης και πιθανών απειλών ασφαλείας
Αγροτική ρομποτική Στη γεωργία η μηχανική μάθηση ενσωματωμένη σε drones και ρομποτικά συστήματα χρησιμοποιείται για εργασίες όπως η παρακολούθηση των καλλιεργειών η ανίχνευση παρασίτων και η γεωργία ακρίβειας
Αυτά τα συστήματα επεξεργάζονται τεράστιες ποσότητες δεδομένων εικόνας για να παρέχουν πληροφορίες για την υγεία καλλιεργειών , τις συνθήκες του εδάφους και τη βελτιστοποίηση πόρων οδηγώντας σε αυξημένες αποδόσεις των καλλιεργειών και πιο αποτελεσματικές γεωργικές πρακτικές
Βιομηχανικός αυτοματισμός και προγνωνστική συντήρηση
Η μηχανική μάθηση παίζει καθοριστικό ρόλο στην προγνωστική συντήρηση σε βιομηχανικά περιβάλλοντα
Οι αισθητήρες που είναι ενσωματωμένοι σε συστήματα για διάφορες λειτουργικές παραμέτρους
Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης αναλύουν μειώνοντας τον χρόνο διακοπής λειτουργίας και το κόσμο συντήρησης
Περιβαλλοντική παρακολούθηση
Παρακολουθούν τις αλλαγές στα οικοσυστήματα τα καιρικά πρότυπα και τα επίπεδα ρύπανσης
Για παράδειγμα ο αισθητήρας που αναπτύσσονται τα δάση μπορούν να ανιχνεύσουν και να αναφέρουν πρώιμα σημάδια, ενώ τα συστήματα παρακολούθησης της ποσότητας του νερού χρησιμοποιούν μηχανική μάθηση για να ανιχνεύουν ρύπους και αλλαγές στη σύνθεση νερού
Λιανική και Εργασία Πελατών
Στον τομέα του λιανικού εμπορίου η ενσωματωμένη μηχανική εκμάθηση χρησιμοποιείται για εξατομικευμένη αφοσίωση πελατών και διαχείριση αποθέματος
Για παράδειγμα οι έξυπνοι καθρέπτες στα καταστήματα μπορούν να προτείνουν προϊόντα στους πελάτες με βάση τις προτιμήσεις και στις προηγούμενες αγορές τους βελτιώνοντας την εμπειρία αγορών
Αυτές οι περιπτωσιολογικές μελέτες απεικονίζουν τις ποίκιλες εφαρμογές της μηχανικής μάθησης σε ενσωματωμένα συστήματα δείχνοντας πως μπορούν να προσαρμοστούν για την αντιμετώπιση συγκεκριμένων προκλήσεων για την βελτίωση της αποδοτικότητας
Μελλοντικές τάσεις και αναδυόμενες τεχνολογίες
Η διασταύρωση της μηχανικής μάθησης και των ενσωματωμένων συστημάτων είναι ένα ταχέως εξελισσόμενο πεδίο με νέες τάσεις και τεχνολογίες να αναδύονται που υπόσχονται να φέρουν περαιτέρω επανάσταση σε αυτόν τον χώρο
Η κατανόηση αυτών των μελλοντικών τάσεων είναι ζωτικής σημασίας για την πρόβλεψη της κατεύθυνσης του κλάδου και τον εντοπισμό όλων των νέων ευκαιριών για καινοτομία και ανάπτυξη. BLOOG
Δεν υπάρχουν σχόλια:
Δημοσίευση σχολίου