در این مقاله به کاربردهای دیگر هوش مصنوعی، هم چون کاربرد در حوزه‌های امنیت و نظارت، صنعت خودرو و بیمه خواهیم پرداخت.
کاربردهای هوش مصنوعی در امنیت و نظارت با استفاده از الگوریتم‌ها و قدرت محاسباتی برای پردازش پیشرفته داده‌ها ازجمله تصاویر ویدئویی، ضبط‌های صوتی و حسگرها ساخته می‌شود. این سیستم‌ها با استفاده از هوش مصنوعی، وضعیت را بهبود می‌بخشند، تشخیص خطر را خودکار می‌کنند و استراتژی‌های پاسخ را بهینه می‌کنند.
- شناسایی چهره (Facial Recognition)
- شناسایی نفوذ غیرمجاز (Intrusion Detection)
- تجزیه‌وتحلیل رفتار (Behavior analysis)
- شناسایی حریق (Fire detection)
- نظارت پهپاد
- فیلتر اسپم و بدافزار ها (Spam and Malware)
- کاربرد هوش مصنوعی در صنعت خودرو
- رانندگی خودکار (Automatic driving)
- پیش‌بینی تعمیرات
- سیستم‌های کمک راننده
- خدمات چت‌بات مشتری
- بهینه‌سازی تولید
- کاربرد هوش مصنوعی در بیمه
- توزیع
- هوش مصنوعی در بیمه سلامت
- کاهش تبعیض
- خدمات ارزیابی ریسک
- مطالبات بیمه
- نتیجه‌گیری
شناسایی چهره (Facial Recognition) #
هوش مصنوعی قابلیت‌های تشخیص دقیق چهره را افزایش می‌دهد تا هویت افراد از طریق ویدئو یا تصاویر تشخیص داده شود. با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته، سیستم‌های هوش مصنوعی ویژگی‌های صورت را به‌دقت تجزیه‌وتحلیل می‌کنند و عوامل منحصربه‌فرد مانند چشم، بینی، دهان و سایر ویژگی‌های صورت را ارزیابی می‌کنند. سپس این تجزیه‌وتحلیل با پایگاه داده‌های گسترده حاوی اطلاعات افراد مقایسه می‌شود که امنیت را در برنامه‌های مختلف افزایش می‌دهد. فناوری تشخیص چهره ادعا می‌کند که سیستم‌های کنترل دسترسی، اقدامات امنیتی عمومی و تحقیقات جنایی را بهبود می‌بخشد، امنیت و کارایی را با ارائه اطلاعات دقیق و سریع در مجموعه داده‌های طبقه‌بندی‌شده بهبود می‌بخشد.
شناسایی نفوذ غیرمجاز (Intrusion Detection) #
الگوریتم‌های هوش مصنوعی با تجزیه‌وتحلیل سریع فیلم‌های ویدئویی برای شناسایی دسترسی‌های غیرمجاز و هشدار دادن به پرسنل امنیتی در زمان واقعی، امنیت را تقویت می‌کنند. پردازش فوری در این فناوری پاسخ سریع به تهدیدات را ممکن می‌کند و دقت نظارت کلی را افزایش می‌دهد. سازگاری هوش مصنوعی منجر به کاهش اعلان‌های نادرست می‌شود و این موضوع هوش مصنوعی را به ابزاری بسیار مهم در تقویت زیرساخت‌های امنیتی تبدیل می‌کند.
تجزیه‌وتحلیل رفتار (Behavior analysis) #
تجزیه‌وتحلیل رفتار با استفاده از هوش مصنوعی به معنای استفاده از تکنیک‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای تجزیه‌وتحلیل و تفسیر الگوهای رفتاری و اعمال انسان است. الگوریتم‌های هوش مصنوعی قادرند از مقادیر زیادی داده‌های رفتاری بیاموزند و الگوها، ضعف‌ها و همبستگی‌هایی را شناسایی کنند که ممکن است برای ناظران انسانی آشکار نباشد.
شناسایی حریق (Fire detection)
هوش مصنوعی نشان داده است که توانایی قابل‌توجهی در بهبود سیستم‌های تشخیص آتش دارد که منجر به افزایش اقدامات ایمنی و واکنش سریع آتش می‌شود. نقش هوش مصنوعی در تشخیص آتش‌سوزی شامل تشخیص اولیه از طریق سنسورهای مختلف، تجزیه‌وتحلیل پیش‌بینی و نظارت در زمان واقعی با استفاده از فناوری‌های پیشرفته است. سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی به‌طور قابل‌توجهی به ایمنی آتش‌سوزی کمک می‌کنند و در کاهش آسیب و نجات جان افراد هنگام وقوع آتش‌سوزی مؤثر هستند.
نظارت پهپاد
استفاده از هوش مصنوعی در پهپادها ایمنی و کارایی آن را افزایش می‌دهد. پهپادهای مجهز به هوش مصنوعی قادرند به‌طور خودکار تهدیدات را شناسایی کرده و به آن‌ها پاسخ دهند یا فعالیت‌های مشکوک یا نفوذهای غیرمجاز را شناسایی کنند. از طریق بینایی ماشین و یادگیری ماشینی پیشرفته، این پهپادها می‌توانند افراد را شناسایی کنند، الگوهای رفتاری را ارزیابی کنند و هشدارهای لحظه‌ای را برای نیروهای امنیتی ارسال کنند. این ادغام با هوش مصنوعی اقدامات امنیتی را بهینه می‌کند و نظارت پهپاد را به ابزاری فعال و کارآمد در حفاظت از محیط‌های مختلف تبدیل می‌کند.
فیلتر اسپم و بدافزار ها (Spam and Malware)
استفاده از هوش مصنوعی در فیلتر کردن اسپم و بدافزار در ایمیل به معنای استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای تجزیه‌وتحلیل و شناسایی ایمیل‌هایی است که ممکن است مضر باشند و آن‌ها را از ایمیل‌های معتبر متمایز کند. سیستم‌های هوش مصنوعی از مجموعه داده‌های وسیعی برای شناسایی الگوها و ویژگی‌های مرتبط با اسپم، تلاش‌های فیشینگ، بدافزار و محتوای مخرب استفاده می‌کنند. فیلترهای هوش مصنوعی با بهبود مستمر قابلیت‌های تشخیص خود، می‌توانند به‌طور مؤثر ایمیل‌های مشکوک را جدا کرده و آن‌ها را به پوشه‌های اسپم هدایت کنند و از کاربران در برابر تهدیدات سایبری محافظت کنند. استفاده از هوش مصنوعی کارایی و دقت امنیت ایمیل را افزایش می‌دهد و خطر افتادن کاربران در معرض حملات سایبری را کاهش می‌دهد.
کاربرد هوش مصنوعی در صنعت خودرو #
هوش مصنوعی در بخش خودرو بخش‌های مختلفی را پوشش می‌دهد، از سیستم‌های کمک راننده پیشرفته که خطرات احتمالی در جاده را شناسایی و به آن پاسخ می‌دهند تا فناوری تشخیص صدا که به رانندگان اجازه می‌دهد تا زمانی که دستانشان روی فرمان است، در ارتباط بمانند.
رانندگی خودکار (Automatic driving)
تسلا به‌طور گسترده از هوش مصنوعی برای رانندگی خودکار استفاده می‌کند. خودروهای آن‌ها مجهز به الگوریتم‌های هوش مصنوعی پیشرفته‌ای هستند که داده‌های دوربین‌ها، رادار و سنسورهای اولتراسونیک را ضبط و پردازش می‌کنند و ویژگی‌هایی مانند خلبان خودکار و قابلیت راننده کامل (FSD) را امکان‌پذیر می‌کنند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی به‌طور مداوم از داده‌های رانندگی واقعی یاد می‌گیرند و توانایی خودرو را برای مقابله با سناریوهای پیچیده ترافیکی و ایمنی را بهبود می‌بخشند. به‌روزرسانی‌های خارج از هوا (OTA) همچنین قابلیت‌های خودران را بهبود می‌بخشد.
پیش‌بینی تعمیرات
جنرال موتورز از هوش مصنوعی برای تعمیر و نگهداری پیش‌بینی کننده خودروهای خود استفاده می‌کند. الگوریتم‌های پیشرفته هوش مصنوعی پیش‌بینی می‌کنند که کدام مؤلفه‌ها احتمالاً از کار می‌افتند، سپس امکان نگهداری پیشگیرانه و کاهش زمان خرابی را فراهم می‌کند. این رویکرد پیشگیرانه بهینه‌سازی عملکرد خودرو و افزایش عمر مفید اجزای مهم خودرو را تسهیل می‌کند و تجربه رانندگی روان‌تر و کارآمدتری را برای کاربران تضمین می‌کند.
سیستم‌های کمک راننده #
فورد از هوش مصنوعی در خودروهای خود برای سیستم‌های کمک راننده استفاده می‌کند. این سیستم‌ها شامل ترکیبی از فناوری‌های پیشرفته است که به افزایش ایمنی و راحتی راننده کمک می‌کند. این سیستم‌ها شامل مجموعه‌ای از ویژگی‌ها، ازجمله کروز کنترل تطبیقی است که به‌طور هوشمند سرعت خودرو را برای حفظ فاصله ایمن از سایر وسایل نقلیه تنظیم می‌کند، کمک حفظ خطوط برای اطمینان از ماندن خودرو در خط خود، و پارک خودکار بدون مشکل از دیگر ویژگی‌های آن است. فورد با بهره‌گیری از قابلیت‌های هوش مصنوعی، در خط مقدم راه‌حل‌های نوآورانه‌ای قرار دارد که رانندگی را ایمن‌تر، کارآمدتر و لذت‌بخش‌تر می‌کند.
خدمات چت‌بات مشتری #
تویوتا از چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی مبتنی بر هوش مصنوعی برای بهبود خدمات مشتریان استفاده می‌کند. آن‌ها به‌طور ماهرانه سؤالات را رسیدگی می‌کنند، جزئیات خودرو را ارائه می‌دهند و پشتیبانی ارائه می‌دهند که منجر به بهبود تجربه کلی مشتری می‌شود. این دستیاران قادر به شرکت در مکالمات به زبان طبیعی و ارائه پاسخ‌های سریع و دقیق، کاهش زمان انتظار و اطمینان از رضایت مشتری و کمک به فرآیند خدمات بهینه و کارآمد هستند.
بهینه‌سازی تولید #
BMW از هوش مصنوعی برای ایجاد انقلابی در تولید استفاده می‌کند. این کارخانه از روبات‌های هوش مصنوعی با دید کامپیوتری پیشرفته برای انجام دقیق و کارآمد وظایف استفاده می‌کند. همچنین پیش‌بینی تعمیر و پیش‌بینی تقاضا، برنامه‌های تولید بهینه و جلوگیری از خرابی‌های غیرمنتظره را فراهم می‌کند. این ادغام به‌طور قابل‌توجهی کارایی را افزایش می‌دهد، کیفیت محصول را بهبود می‌بخشد و درنهایت رضایت مشتری را افزایش می‌دهد.
کاربرد هوش مصنوعی در بیمه #
بخش بیمه در حال اتخاذ فناوری‌های جدید برای پاسخگویی به برخی از نگرانی‌های عمده مشتریان است. استفاده از هوش مصنوعی در بیمه، فناوری پردازش زبان طبیعی (NLP) و یادگیری ماشینی به بهبود تجربه مشتری در بیمه سلامت و مبارزه با تقلب بیمه‌ای کمک کرده است. هوش مصنوعی در بیمه به معنای اجرای مؤثر فناوری پیشرفته است، هنوز مشخص نیست این فناوری در کجای حوزه دیجیتال بیمه قرار می‌گیرد. اما موارد زیر را می‌توان از آن استفاده کرد.
توزیع #
توزیع بیمه اولین گام در شناسایی و جذب مشتری است. این اصطلاحی است که به استراتژی‌های فروش و بازاریابی اشاره دارد که بیمه‌گران را با مشتریان بالقوه مرتبط می‌کند و راه را به سمت محصولات هدفمند هدایت می‌کند. با استفاده از داده‌های بزرگ و الگوریتم‌ها، هوش مصنوعی می‌تواند تمرکز و تعامل مشتری را از راه‌های مختلفی افزایش دهد. به‌عنوان‌مثال، تقسیم‌بندی بهتر مشتریان، انتخاب کانال‌های توزیع مفیدتر و پیش‌بینی تقاضای آینده بر اساس تجزیه‌وتحلیل داده‌ها از طیف گسترده‌ای از منابع.
هوش مصنوعی در بیمه سلامت #
بیمه درمانی مبتنی بر هوش مصنوعی نسبت به روش‌های سنتی تحلیل و تصمیم‌گیری بالینی مزایایی دارد. هوش مصنوعی در بیمه سلامت توانایی بهبود درک موقعیت‌ها و نیازهای روزانه افراد تحت مراقبت را افزایش می‌دهد و با این درک، بازخورد، اسناد پزشکی، امکانات اداری، نظارت از راه دور بیمار، راهنمایی و پشتیبانی بهتر برای حفظ سلامت ارائه می‌کند.
کاهش تبعیض #
نرخ بیمه خودرو معمولاً بر اساس عوامل شخصی خریدار مانند اعتبار، درآمد، سطح تحصیلات، شغل، وضعیت تأهل و مالکیت خانه تعیین می‌شود. اما این‌ها عوامل جریمه برای خریداران کم‌درآمد هستند و ارتباط مستقیمی با احتمال تصادف راننده ندارند. شرکت‌هایی که از هوش مصنوعی برای ساخت مدل‌ها استفاده می‌کنند، می‌توانند با حذف فعال این عوامل در طول فرآیند آموزش، این سوگیری‌ها را کاهش دهند.
خدمات ارزیابی ریسک #
استفاده از هوش مصنوعی در خدمات ارزیابی ریسک، شرکت‌های بیمه را قادر می‌سازد تا از الگوریتم‌ها و یادگیری ماشینی پیشرفته برای ارزیابی ریسک‌ها، تعیین شرایط بیمه و ساده‌سازی فرآیند ارزیابی استفاده کنند. هوش مصنوعی قادر است حجم وسیعی از داده‌ها را به‌سرعت و با دقت تجزیه‌وتحلیل کند، بینشی در مورد ریسک‌ها ارائه دهد و به تصمیم‌گیری دقیق‌تر در مورد ارزش‌گذاری بیمه کمک کند. این فناوری کارایی، دقت و سرعت را در ارزیابی کاربردهای بیمه افزایش می‌دهد و به شرکت‌های بیمه کمک می‌کند تا بیمه‌نامه‌ها را بر اساس نیازها و شرایط فردی شخصی‌سازی کنند.
مطالبات بیمه #
قابلیت‌های هوش مصنوعی نه‌تنها می‌تواند کارایی و بینش را بهبود بخشد، بلکه منجر به راه‌حل‌های جدید و پوشش ریسک‌های غیرقابل بیمه قبلی می‌شود. مدل هوش مصنوعی جایگزینی پارامتریک تأخیر پرواز Swiss Re بر اساس یک مدل هوش مصنوعی است که می‌تواند تأخیر پرواز را پیش‌بینی کند. در صورت تأخیر، مشتریانی که در هنگام خرید بلیت خود اقدام به خرید بیمه کرده‌اند، بدون نیاز به ثبت ادعا، خسارت فوری دریافت خواهند کرد. این راه‌حل از بیش از 200 میلیون داده تاریخی بهره می‌برد و قابلیت‌های یادگیری ماشینی موتور قیمت‌گذاری، تنظیم نرخ را امکان‌پذیر می‌کند.
نتیجه‌گیری #
هوش مصنوعی (AI) دیگر فقط یک کلمه نیست، بلکه اکنون بخش بسیار مهمی از زندگی ما محسوب می شود. در دنیای در حال تکامل دیجیتال، هوش مصنوعی به‌عنوان یک نیروی پویا در صنایع مختلف ظهور کرده است. علاوه بر این، نیاز به برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی در زندگی واقعی در همه‌جا احساس می‌شود، به‌ویژه در زمینه‌های بهداشت، مالی، کشاورزی و تولید.
بدون شک، آینده ظرفیت عمیق‌تری برای هوش مصنوعی خواهد داشت زیرا صنایع از این قابلیت‌ها برای تعریف مجدد فرآیندها و حل مشکلات پیچیده بهره می‌برند. بدون شک هوش مصنوعی امیدهای زیادی دارد تا زندگی ما را متحول کند.
