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    私たちは機械学習を信頼し続けることができますか?

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    ¿Podemos seguir confiando en el aprendizaje automático?
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    私は人工知能の会社で働いているので、機械学習についてはよく知っています。 昨年、私たちはいくつかの機械学習 (ML) アプリケーションを世界中のさまざまな業界に提供してきました。 インフォームは 世界で最も有望な AI 企業 20 社 そして最近では、 ドイツで最も革新的な企業しかし、私にとって印象的だったのは、AI、特に機械学習に関する個人的な経験でした。 私は、なぜ自宅オフィスに犬の糞があったのかを理解しようとしていたことに気づきました。

    簡単な裏話…私はロボット工学とスマート ホーム ソリューションの大ファンです。 私はしばらくの間、ロボット掃除機と芝刈り機を持っていましたが、夏にかけて、より高度なロボット掃除機を 2 台目の自宅の武器庫に追加しました。 この特定の掃除機は、元の掃除機よりも静かであるだけでなく、機械学習機能も備えているため、私の「欲しい」リストの上位にありました。

    箱から出してすぐに、掃除機は騒音低減の約束を果たしました。 前任者とは異なり、このロボットは検出のためにバンパーセンサーを意図せずに使用しただけではありませんでした。 清掃経路の障害物。 視覚システムのおかげで衝突を完全に回避できました。 最終的に、システムは、配電盤、ちりとり、そして驚いたことに犬の糞など、掃除パターンに興味深い障害物を登録し始めました。

    そのため、新しいロボットがホームオフィスに犬の糞があることを知らせたとき、私はかなり困惑しました。 事実はそうではありません。 つまり、ただ掃除するだけでなく、そもそも犬がどうやってオフィスに入ったのかを解明する必要があるということです。 手袋をはめ、ペーパータオルと掃除用具を持ってオフィスに入ったとき、何も恐れることはないとわかって安心しました。

    ここで何が起こったのかをもっと理解するために、少し調べてみることにしました。 結局のところ、家の中に犬のうんちがあると言われるのは好きではありません。そこに何があるかを学び続けることがすべてでした。 「分類」と呼ばれる教師あり機械学習手法を使用して、AI システムは、遭遇する可能性のあるさまざまな種類の障害物を判断するためにトレーニングされるか、むしろゆっくりとトレーニングされます。 アルゴリズムの経験と知識ベースが増えるにつれて、障害物分類の予測精度も向上します。

    オフィス掃除パズルの結果の場合、グリッチの画像をダウンロードすることができました。 結果: 掃除機は私のオフィスの扇風機の黒いベースを「認識」し、その機械学習アルゴリズムは 83% の確率でそれが犬の糞であると判断しました。 掃除中に障害物が広がらないように、アプリで障害物にマークを付けて避けました。 掃除機は毎回独自の決定を下し、常に学習しているため、私のファンは単なる通常のファンであり、彼らが犬のうんちの山の中に座っていないという十分なフィードバックを与えれば、問題は自動的に解決されると確信しています. . このおかげで、物流における機械学習の現状と、それが新しいロボット掃除機の先を行っているかどうかについて、より幅広く考えるようになりました。

    現在でも、市場には物流に関するさまざまな AI および ML ソリューションが存在します。 ソリューションの計画 サプライチェーン 大量のデータセットをグローバルに分析し、インテリジェントなアルゴリズムを適用することで、組織が需要と供給のバランスをとりながら、同時に配信プロセスを最適化できるように支援します。 物流ネットワークを 1 か所まで深く掘り下げることで、需要を予測し、需要予測を改善する AI および ML アプリケーションが存在します。 また、当社サイトでの輸送の品質と納期に影響を与える可能性のある交通状況やその他の要因も監視および予測します。 そして最後に、仕分け操作の小宇宙をさらに深く掘り下げて、 ロボット AI と ML によって強化され、人間の従業員がトラックやコンテナから荷物を降ろしたり積み込んだりするのを間もなく支援できるようになるでしょう。 このレベルに達すると、私のロボット掃除機との比較が明確になります。

    私たちは機械学習を信頼し続けることができますか?

    画像出典:DHL

    「物流会社の実際の業務でこのようなことが起こったらどうなるだろうか?」ということを今考えています。 世界中の物流事業者の業務をサポートするために AI と ML への依存が高まっていることを考えると、これは非常に良い質問だと思います。 テクノロジーが間違った予測を行ったらどうなるでしょうか? 潜在的な財務上の影響やサービス品質への影響については誰が責任を負いますか? 十分に信頼できるものですか? ご存知のとおり、機械学習ソリューションが本質的に進化と学習を続けることを目的としている場合、将来的にはどのように推奨するのでしょうか。

    答えのない疑問がたくさんあることは承知しています。 とはいえ、直感的に答えがわからない場合は、立ち止まって質問することが役立つ場合もあります。 今後数か月間、これらの疑問について考えていくうちに、さらに多くの疑問が出てきて、もしかしたら良い答えが見つかるかもしれないと確信しています。 最新情報をお届けします。 その日まで、あなたのホームオフィスに犬の突然の訪問がなくなりますように。

    機械学習ロボット掃除機

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