Cakupan Kecerdasan Buatan Masa Depan di Berbagai Industri

Bisakah Anda menemukan industri di mana AI tidak ada? Kemungkinannya adalah, Anda tidak akan bisa.

AI adalah salah satu teknologi paling populer di planet ini, berkat keserbagunaan dan solusi canggihnya. Ini telah berkembang dengan pesat, tetapi apa cakupan AI di masa depan? Kami akan menemukan jawaban atas pertanyaan ini di artikel ini dengan melihat berbagai sektor yang menggunakan (atau berencana menggunakan) teknologi ini.

Lingkup Kecerdasan Buatan

1. AI dalam Sains dan Penelitian

AI membuat banyak kemajuan di sektor ilmiah. Kecerdasan Buatan dapat menangani sejumlah besar data dan memprosesnya lebih cepat daripada pikiran manusia. Ini membuatnya sempurna untuk penelitian di mana sumbernya berisi volume data yang tinggi.

AI sudah membuat terobosan di bidang ini. Contoh yang bagus adalah 'Eve,' yang merupakan robot berbasis AI. Ditemukan bahan pasta gigi yang bisa menyembuhkan penyakit berbahaya seperti Malaria. Bayangkan zat umum yang ada dalam barang sehari-hari yang mampu mengobati Malaria; itu terobosan yang signifikan, tidak diragukan lagi.

Penemuan obat adalah sektor yang berkembang pesat, dan AI sangat membantu para peneliti dalam hal ini. Bioteknologi adalah bidang lain di mana para peneliti menggunakan AI untuk merancang mikroorganisme untuk aplikasi industri. Sains menyaksikan perubahan signifikan berkat AI dan ML. Pelajari lebih lanjut tentang manfaat AI.

2. AI dalam Keamanan Cyber

Keamanan siber adalah bidang lain yang mendapat manfaat dari AI. Ketika organisasi mentransfer data mereka ke jaringan TI dan cloud, ancaman peretas menjadi lebih signifikan.

Satu serangan kemenangan dapat mendatangkan malapetaka pada sebuah organisasi. Untuk menjaga keamanan data dan sumber daya mereka, organisasi melakukan investasi besar-besaran dalam keamanan siber. Cakupan AI di masa depan dalam keamanan siber sangat cerah.

AI kognitif adalah contoh yang sangat baik dari bidang ini. Ini mendeteksi dan menganalisis ancaman, sekaligus memberikan wawasan kepada analis untuk membuat keputusan yang lebih tepat. Dengan menggunakan algoritma Machine Learning dan jaringan Deep Learning, AI menjadi lebih baik dan lebih tahan lama dari waktu ke waktu. Ini membuatnya mampu melawan ancaman yang lebih maju yang mungkin berkembang bersama mereka.

Banyak institusi menggunakan solusi berbasis AI untuk mengotomatiskan proses berulang yang ada dalam keamanan siber. Misalnya, IBM memiliki IBM Resilient , yang merupakan platform agnostik dan terbuka yang memberikan infrastruktur dan hub untuk mengelola respons keamanan.

Bidang lainnya adalah deteksi penipuan. AI dapat membantu dalam mendeteksi penipuan dan membantu organisasi dan orang-orang dalam menghindari penipuan. Misalnya, Jaringan Saraf Berulang mampu mendeteksi penipuan pada tahap awal. Mereka dapat memindai sejumlah besar transaksi dengan cepat dan mengklasifikasikannya sesuai dengan kepercayaannya. Dengan mengidentifikasi transaksi dan kecenderungan penipuan, organisasi dapat menghemat banyak waktu dan sumber daya. Itu pasti mengurangi risiko kehilangan uang.

Pelajari Kursus ML dari Universitas top dunia. Dapatkan Master, PGP Eksekutif, atau Program Sertifikat Tingkat Lanjut untuk mempercepat karier Anda.

3. AI dalam Analisis Data

Analisis data dapat mengambil banyak manfaat dari AI dan ML. Algoritme AI mampu meningkatkan dengan iterasi, dan dengan cara ini, akurasi, dan presisinya meningkat. AI dapat membantu analis data dalam menangani dan memproses kumpulan data besar.

AI dapat mengidentifikasi pola dan wawasan yang tidak dapat dilihat oleh mata manusia tanpa melakukan banyak upaya. Selain itu, lebih cepat dan lebih terukur dalam melakukannya. Misalnya, Google Analytics memiliki Intelijen Analytics , yang menggunakan pembelajaran mesin untuk membantu webmaster mendapatkan wawasan tentang situs web mereka lebih cepat.

Anda dapat mengajukan pertanyaan kepada Intelijen Analytics dalam bahasa Inggris yang sederhana, dan itu akan memberi Anda balasan secepatnya. Ini juga memberi webmaster Daftar Cerdas, Sasaran Cerdas, Probabilitas Konversi, dan fitur lain yang membantu webmaster dalam meningkatkan hasil situs mereka.

Cakupan AI dalam analitik data meningkat pesat. Contoh lain dari aplikasi AI di sektor ini adalah memprediksi hasil dari data. Sistem tersebut menggunakan data analitik untuk memprediksi hasil dan tindakan yang tepat untuk mencapai hasil tersebut. Pelajari lebih lanjut tentang aplikasi AI.

Seperti yang disebutkan sebelumnya, sistem AI dapat menangani banyak data dan memprosesnya jauh lebih cepat daripada manusia. Jadi, mereka dapat mengambil data pelanggan dan membuat prediksi yang lebih akurat tentang perilaku pelanggan, preferensi, dan faktor lain yang diperlukan. Helixa.ai adalah contoh yang bagus dari aplikasi AI semacam itu. Mereka menggunakan AI untuk memberikan wawasan tentang perilaku pelanggan (atau audiens) untuk akurasi yang lebih tinggi dan hasil yang lebih baik. Agen dan pemasar dapat menggunakan layanan mereka untuk membangun persona pembeli yang tepat dan membuat kampanye iklan yang ditargetkan dengan lebih baik.

4. AI dalam Transportasi

Sektor transportasi telah menggunakan AI selama beberapa dekade. Pesawat telah menggunakan autopilot untuk mengarahkan mereka di udara sejak 1912 . Sistem autopilot mengontrol lintasan pesawat, tetapi tidak terbatas pada pesawat saja. Kapal dan pesawat ruang angkasa juga menggunakan autopilot untuk membantu mereka mempertahankan arah yang benar.

Autopilot membantu operator manusia dan membantu mereka menuju arah yang benar. Seorang pilot pesawat modern biasanya bekerja selama 7 menit; autopilot menangani sebagian besar kemudi pesawat. Hal ini memungkinkan pilot untuk fokus pada area lain yang lebih penting dari penerbangan, seperti cuaca dan lintasan pesawat.

Area lain di mana cakupan AI di masa depan cukup luas adalah mobil tanpa pengemudi. Banyak perusahaan sedang mengembangkan kendaraan otonom, yang akan sangat bergantung pada AI dan ML untuk beroperasi secara optimal. Para ahli percaya mobil self-driving akan membawa banyak manfaat jangka panjang dan jangka pendek, termasuk emisi yang lebih rendah dan keselamatan jalan yang ditingkatkan. Misalnya, mobil self-driving akan bebas dari kesalahan manusia, yang merupakan 90% dari kecelakaan lalu lintas. Banyak perusahaan, termasuk Tesla dan Uber, sedang mengembangkan kendaraan ini.

5. AI di Rumah

AI telah menemukan tempat khusus di rumah orang dalam bentuk Asisten Rumah Cerdas. Amazon Echo dan Google Home adalah perangkat rumah pintar populer yang memungkinkan Anda melakukan berbagai tugas hanya dengan perintah suara.

Anda dapat memesan bahan makanan, memutar musik, atau bahkan menyalakan/mematikan lampu di ruang tamu Anda hanya dengan beberapa perintah suara. Keduanya mengandalkan teknologi Voice Recognition yang merupakan hasil dari Artificial Intelligence dan Machine Learning. Mereka terus-menerus belajar dari perintah penggunanya untuk memahaminya dengan lebih baik dan menjadi lebih efisien.

Asisten pintar juga hadir di ponsel. Siri Apple dan Asisten Google adalah contoh bagus dari jenis ini. Mereka juga belajar mengenali suara penggunanya untuk menafsirkannya dengan lebih baik setiap saat. Dan mereka dapat melakukan banyak tugas. Microsoft juga memiliki asisten pintar, yang disebut Cortana.

Anda dapat menggunakan asisten pintar ini untuk berbagai tugas seperti:

• Memutar lagu
• Mengajukan pertanyaan
• Membeli sesuatu secara online
• Membuka aplikasi

Ada banyak ruang tersisa untuk perbaikan, tetapi tentu saja, cakupan AI di sektor rumah pintar sedang booming.

6. AI dalam Perawatan Kesehatan

Sektor medis juga menggunakan teknologi ini untuk keuntungannya. AI membantu peneliti medis dan profesional dalam berbagai cara.

Misalnya, Knight Career Institute dan Intel telah membuat cloud kanker kolaboratif . Cloud ini mengambil data dari riwayat medis pasien kanker (dan sejenisnya) untuk membantu dokter dalam membuat diagnosis yang lebih baik. Mencegah kanker dari pindah ke tahap yang lebih tinggi adalah pengobatan yang paling efektif saat ini.

Kami telah menyebutkan bagaimana AI membantu peneliti di bidangnya juga. Selain menemukan obat untuk kanker, beberapa organisasi menggunakan AI untuk membantu pasien mendapatkan pengobatan jarak jauh. Layanan Kesehatan Nasional Inggris menggunakan platform DeepMind Google untuk mendeteksi risiko kesehatan pada orang melalui aplikasi.

Diagnosis yang salah adalah masalah yang signifikan di bidang medis. AI dapat membantu dokter menghindari kesalahan ini dengan menyediakan database dan rekomendasi yang relevan. Ini dapat menganalisis database pasien dengan gejala yang sama dan menyarankan pengobatan yang paling berhasil dalam kasus tersebut.

Banyak organisasi besar, termasuk IBM dan Microsoft, bekerja sama dengan institusi medis untuk memecahkan berbagai masalah yang ada di sektor perawatan kesehatan.

AI juga dapat membantu mengurangi biaya medis dengan mencegah penyakit sebelumnya dan membantu dokter dalam membuat diagnosis yang lebih baik. BCI (Brain-computer Interfaces) adalah area lain di mana sektor medis memanfaatkan AI. Antarmuka ini membantu dalam memprediksi masalah yang berkaitan dengan berbicara atau bergerak yang mungkin berkembang karena masalah di otak. Mereka menggunakan AI untuk membantu pasien ini mengatasi masalah ini juga, dengan mendekode aktivasi saraf.

Mengapa Anda harus menjadi Profesional AI Bersertifikat

Artificial Intelligence adalah salah satu sektor dengan pertumbuhan tercepat di sektor teknologi. Dan seperti yang Anda lihat dengan jelas, cakupan AI telah berkembang ke banyak sektor, termasuk perawatan kesehatan, transportasi, dan keamanan. Karena pertumbuhan seperti itu, banyak industri membutuhkan keahlian profesional AI yang terampil.

Itulah mengapa saat yang tepat untuk menjadi ahli AI. Anda mungkin bertanya-tanya, “Bagaimana saya bisa menjadi profesional AI?”

Untuk tujuan itu, Anda harus mengikuti kursus sertifikasi AI . Di upGrad, Anda akan menemukan banyak koleksi kursus tentang Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin. Mereka akan membuat Anda terbiasa dengan semua mata pelajaran yang diperlukan dan memberi Anda pelatihan yang diperlukan untuk menjadi ahli dalam materi pelajaran ini.

Kesimpulan

Kami telah mencapai kesimpulan dari diskusi kami. Kami harap Anda menyukai artikel ini. Jika Anda memiliki pertanyaan tentang topik ini atau tentang bagaimana menjadi seorang profesional AI, jangan ragu untuk bertanya kepada kami. Kami akan senang mendengar dari Anda.

Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang pembelajaran mesin, lihat Master of Science dalam Pembelajaran Mesin & Kecerdasan Buatan yang dirancang untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 450+ jam pelatihan yang ketat, 30+ studi kasus & tugas, status Alumni IIIT-B , 5+ proyek batu penjuru praktis & bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.