![Chmura nad Wisłą - tak, ale powoli [Cloud comupting w Polsce]](/news_logo_stale/chmura-polska.jpg "Chmura nad Wisłą - tak, ale powoli [Cloud comupting w Polsce]"){kind=logo}
OVHcloud oraz Intel przyjrzały się rynkowi MŚP sprawdzając stopień wykorzystania cloud. Badanie wykazało, że podczas pandemii chmurą zainteresowało się 41 proc. firm, a 71 proc. planuje kolejne wdrożenia. Ankietowanych zapytano także o plany, motywacje i kryteria wyboru usług chmurowych oraz o to jak decydenci oc...
BDRSuite, kompleksowe rozwiązanie do tworzenia kopii zapasowych i odzyskiwania po awarii, zostało zaprojektowane do ochrony środowisk działających w wielu modelach, od platform wirtualizacji (VMware vSphere i Microsoft Hyper-V), przez systemy fizyczne (Windows, Linux i Mac), po środowiska chmurowe (AWS) i SaaS (Microso...
Wraz z popularnością chmury obliczeniowej, pojawia się na rynku coraz więcej dostawców usług cloud. Niestety jak ze wszystkim - im większy wybór, tym trudniej podjąć decyzję. To, jak ocenisz niezawodność i możliwości dostawcy usług chmurowych, któremu planujesz powierzyć dane i aplikacje swojej fir...
Ponad 40% z nas ma codziennie do czynienia ze sztuczną inteligencją, ale tylko co druga osoba jest w stanie wytłumaczyć czym w ogóle ów termin właściwie jest, podaje firma Entrata. Być może dlatego coraz częściej zdarza się, że zaawansowane algorytmy zaskakują ludzi swoimi wnioskami, a przecież to syntety...
Cyberatak na firmę prawie zawsze zaczyna się (a często też kończy…) dochodzeniem, kto zawinił powstałej sytuacji. Gdy ofiarą padną systemy w infrastrukturze chmurowej, niemal automatycznie za winnego uznany zostaje dostawca usługi, kontrakt jest przerywany, a zaatakowana aplikacja przenoszona z powrotem do lokal...
Jednym z coraz popularniejszych tematów w branży IT są systemy kontenerowe, a w szczególności Kubernetes. Raport VMware na temat Kubernetes za rok 2021 pokazuje, że z jednej strony platforma ta jest coraz chętniej wykorzystywana, choć z drugiej strony brak jest jednak specjalistycznej wiedzy na jej temat,...
Sztuczna inteligencja zajmuje się tworzeniem systemów potrafiących wykonywać zadania, które wymagają inteligencji ludzkiej. Dzięki postępującym technologiom, sztuczna inteligencja staje się coraz bardziej powszechna i znajduje zastosowanie w wielu dziedzinach, takich jak medycyna, przemysł, sztuka czy nauka.
Jak działa sztuczna inteligencja?
Sztuczna inteligencja (AI - Artificial Intelligence) to dziedzina nauki zajmująca się tworzeniem systemów komputerowych potrafiących wykonywać zadania, które zazwyczaj wymagają inteligencji ludzkiej: rozpoznawania obrazów, przetwarzania języka naturalnego, podejmowania decyzji czy uczenie się na podstawie doświadczeń. AI opiera się na algorytmach, które umożliwiają komputerom podejmowanie decyzji na podstawie analizy danych.
Sztuczna inteligencja dzieli się na kilka pod dziedzin, takich jak:
• Uczenie maszynowe: polegające na tworzeniu algorytmów, które umożliwiają komputerom uczenie się na podstawie przykładów oraz danych wejściowych.
• Sieci neuronowe: to systemy przetwarzające informacje, które naśladują sposób działania mózgu, wykorzystując tzw. sztuczne neurony.
• Przetwarzanie języka naturalnego: zajmuje się rozpoznawaniem oraz generowaniem języka naturalnego przez komputery.
• Robotyka: wykorzystuje sztuczną inteligencję do budowania inteligentnych robotów.
AI ma wiele zastosowań, w tym w medycynie, finansach, przemyśle, transporcie i wielu innych dziedzinach.
Sztuczna inteligencja a nauka
Sztuczna inteligencja i nauka są ze sobą nierozerwalnie związane. System AI pozwala na wykorzystanie komputerów do przetwarzania informacji w sposób, który przypomina ludzką inteligencję. Dzięki temu naukowcy mogą wykorzystać ją w swoich badaniach, aby szybciej analizować duże ilości danych oraz wyciągać z nich wnioski.
Jednym z zastosowań sztucznej inteligencji w nauce jest uczenie maszynowe. Dzięki niemu komputery mogą samodzielnie uczyć się na podstawie dużej ilości danych, co pozwala na szybsze i bardziej precyzyjne analizowanie wyników badań. Przykładowo, naukowcy mogą wykorzystać uczenie maszynowe do analizowania danych genetycznych i poszukiwania związków między określonymi genami a chorobami.
Innym przykładem zastosowania sztucznej inteligencji w nauce jest przetwarzanie języka naturalnego. Komputery mogą analizować duże ilości tekstów naukowych, a następnie wyciągać z nich informacje na temat określonych zagadnień. Pozwala to naukowcom na szybsze analizowanie artykułów naukowych, co przekłada się na postępy w badaniach.
Sztuczna inteligencja może również pomóc w tworzeniu nowych odkryć naukowych. Komputery mogą przeprowadzać symulacje i analizy numeryczne, które są niezbędne do zrozumienia skomplikowanych procesów, czy zjawisk. Naukowcy mogą wtedy przyspieszyć proces badawczy i znaleźć nowe rozwiązania w dziedzinach takich jak chemia, fizyka czy biologia.
Więcej podobnych zagadnień znajdziesz na stronie: https://inteligencjasztuczna.pl/.
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w medycynie
Sztuczna inteligencja odgrywa coraz większą rolę w medycynie, umożliwiając szybsze i bardziej precyzyjne diagnozowanie oraz leczenie chorób. Dzięki uczeniu maszynowemu, komputery są w stanie nauczyć się rozpoznawać wzorce w obrazach medycznych, takich jak tomografia komputerowa czy rezonans magnetyczny. Z wykorzystaniem sztucznej inteligencji możliwa jest wcześniejsza diagnoza choroby, co znacznie poprawia skuteczność późniejszego leczenia.
Innym zastosowaniem sztucznej inteligencji w medycynie jest analiza dużej ilości danych medycznych, co pozwala na wyciąganie cennych wniosków dotyczących skuteczności leków oraz terapii. Komputery mogą również pomóc w optymalizacji procesów w szpitalach czy klinikach, poprzez przewidywanie zapotrzebowania na zasoby oraz optymalizację planowania zadań medycznych.
Sztuczna inteligencja może także pomóc w przyspieszeniu procesu badań klinicznych, poprzez przetwarzanie dużych ilości danych oraz symulowanie wyników badań. Może to znacznie przyspieszyć odkrycie nowych leków.
Nie można jednak zapominać, że sztuczna inteligencja nie zastąpi w pełni ludzkiego lekarza. Wciąż istnieje potrzeba oceny oraz interpretacji wyników przez specjalistów, którzy posiadają wiedzę medyczną i doświadczenie. Sztuczna inteligencja może jedynie pomóc lekarzom w podejmowaniu decyzji i przyspieszeniu procesu diagnozowania, czy też leczenia chorób.
Połączenie między motoryzacją a sztuczną inteligencją
Coraz szersze zastosowanie sztuczna inteligencja znajduje w motoryzacji. Jest to zwłaszcza dziedzina samochodów autonomicznych. Systemy AI pozwalają na precyzyjne rozpoznawanie otoczenia i podejmowanie decyzji na podstawie zebranych danych z sensorów, takich jak kamery, radary czy lidary.
Sztuczna inteligencja jest również stosowana w analizie danych w celu rozwiązywania problemów takich jak potencjalne usterki lub zapobieganie awariom. Dzięki temu producenci samochodów są w stanie poprawić jakość i bezpieczeństwo swoich produktów.
Dodatkowo, sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w samochodach w czasie rzeczywistym, umożliwiając np. rozpoznawanie mowy czy sterowanie różnymi funkcjami samochodu za pomocą głosu.
Artykuł Partnera
