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Servizi AI

La realtà virtuale riduce il dolore nei pazienti pediatrici ustionati

  I ricercatori del Nationwide Children's Hospital hanno segnalato l'uso di giochi di realtà virtuale (VR) basati su smartphone da parte di pazienti pediatrici sottoposti a cambi di medicazione per ustioni. Questo lavoro si basa su un corpo esistente che esplora approcci alternativi alla riduzione del dolore attraverso musica, ipnosi, giocattoli e realtà virtuale.  L'American Burn Association riferisce che le ustioni colpiscono circa 250.000 bambini negli Stati Uniti ogni anno. Oltre all'ustione stessa, i pazienti soffrono di dolore correlato al cambio della medicazione, che è anche aggravato dall'ansia e dall'anticipazione. Gli oppioidi sono un trattamento efficace contro il dolore correlato alle ustioni, ma i loro effetti collaterali possono essere devastanti. Questo è ciò che ha portato a un maggiore interesse per approcci alternativi alla riduzione del dolore. Il nuovo studio è stato pubblicato il 21 giugno su JAMA Network Open .  Il team includeva Henry Xiang, MD, MPH, PhD, MBA, insieme a molti altri colleghi. Il team ha segnalato l'uso di giochi VR basati su smartphone durante i cambi di medicazione nei pazienti pediatrici. Il dottor Xiang è anche professore di pediatria ed epidemiologia al Nationwide Children's Hospital e direttore del Center for Pediatric Trauma Research.  "Il gioco VR basato su smartphone è stato molto efficace nel ridurre il dolore riferito dai pazienti", afferma il dott. Xiang. Lo studio pilotaLo studio pilota è stato progettato come uno studio clinico randomizzato e il team di ricerca ha diviso i bambini, di età compresa tra 6 e 17 anni, in tre gruppi di trattamento: VR attiva, VR passiva e cure standard. La maggior parte dei pazienti ha avuto ustioni di secondo grado e ha ricevuto cure ambulatoriali per ustioni tra dicembre 2016 e gennaio 2019. Il gioco VR utilizzato si chiama "Virtual River Cruise" ed è stato progettato specificamente per lo studio del dipartimento di soluzioni e innovazione per la ricerca di bambini di Nationwide.  "D...
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Intervista a Ingo Alzner che si occupa di AI intelligenza artificiale in Porsche

Intervista a Ingo Alzner, AI in Porsche Dieci anni fa, la maggior parte dei dati era bloccata nelle tabelle di Excel e c'era un'enorme quantità di lavoro per pulirli e caricarli nei database.  Ingo Alzner gestisce il progetto Data Lake in Porsche. Alzner ha svolto un ruolo fondamentale nello stabilire le ambizioni sui big data di Porsche. Attualmente, fa parte dell'iniziativa cloud (come rappresentante Porsche) progettando la strategia cloud IT di Volkswagen. Negli ultimi anni, Alzner ha trasformato Porsche in un'azienda basata sui dati. Abbiamo cercato di scoprire come Alzner e il suo team stanno integrando principi di dati all'avanguardia nel lavoro quotidiano di una casa automobilistica tradizionale ma innovativa come Porsche. Alzner si è specializzato in analisi dei dati presso la Hochschule der Medien, Stoccarda. Inoltre, ha trascorso un semestre all'estero presso l'Università Udayana, in Indonesia, dove ha studiato economia internazionale e ha imparato molto sull'Asia. Sin dai tempi della scuola, Alzner è stato affascinato dall'analisi e dalla costruzione di grafici. Alzner giura sull'adagio di Winston Churchill: "Credo solo nelle statistiche che mi sono falsificato". Alzner ha anche internato e lavorato presso Horváth & Partners Management Consultants, dove ha imparato molto sulla raccolta, la trasformazione e la presentazione dei dati. Alla domanda sulle sfide che ha dovuto affrontare, Alzner ha subito sottolineato la qualità dei dati. “Si trattava principalmente della stessa sfida di oggi: la qualità dei dati. La maggior parte del tempo viene speso per ottenere i dati nel formato e nella qualità giusti. 10 anni fa, la maggior parte dei dati era bloccata nelle tabelle di Excel e c'era un'enorme quantità di lavoro per pulirli e caricarli nei database. Oggi ci sono molti più dati, archiviati in sistemi di big data, ma la qualità dei dati rimane ancora la sfida. E senza un'adeguata qualità dei dati, non sei in grado di analizzare correttamente", ha affermat...
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Perché la fisica è rilevante per l’intelligenza artificiale e per costruire la leadership nell’AI?

Il valore della scienza e sottolineato la sua importanza per l'IA e si sono concentrati sull'importanza dei professionisti dell'IA che hanno alcune basi nella scienza informatica come pietra angolare per la progettazione e lo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale e processi di produzione, nonché la ricchezza delle scienze della complessità e apprezzando il fatto che l'integrazione di diverse discipline in complessi programmi di intelligenza artificiale è la chiave per il successo del ritorno sugli investimenti (ROI). Questo blog introduce l'importanza della fisica ed esplora la sua relazione con l'intelligenza artificiale poiché spesso vedo che i team che risolvono l'IA mancano di abilità fisiche nei costrutti di soluzione, il che credo sia un errore strategico per molti programmi di intelligenza artificiale complessi. È importante che i livelli C comprendano che l'IA non è una disciplina singolare, richiede molte altre abilità per ottenere l'architettura della soluzione giusta. Quindi comprendi profondamente il problema aziendale di fronte a te - e più complesso è il problema, maggiore sarà il valore che i fisici avranno nel guidarti in avanti. Nella Brain Trust Series, ho identificato oltre 50 competenze necessarie per aiutare a far evolvere i talenti nelle organizzazioni impegnate a promuovere l'alfabetizzazione AI. Gli ultimi blog hanno discusso la rilevanza delle competenze tecniche. Per vedere l'intero AI Brain Trust Framework introdotto nel primo blog, fare riferimento qui . Attualmente siamo concentrati sulle competenze tecniche nell'AI Brain Trust Framework Abilità tecniche: Metodi di ricerca AlfabetizzazioneAlfabetizzazione sui metodi agiliAlfabetizzazione progettuale centrata sull'utenteAlfabetizzazione sull'analisi dei datiAlfabetizzazione digitale (cloud, SaaS, computer, ecc.)Alfabetizzazione matematicaAlfabetizzazione statisticaAlfabetizzazione scientifica (informatica, scienza della complessità, fisica)Alfabetizzazione co...
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L’intelligenza artificiale per ovviare alla perdita di cookie di terze parti

Le opzioni per indirizzare la pubblicità digitale in un modo che non si basa sui cookie sono in aumento, grazie ai progressi nell'analisi predittiva e nell'intelligenza artificiale che alla fine ridurranno l'attuale predominio di Google, Facebook e altri aggregatori di contenuti su larga scala. Google ha annunciato all'inizio di questo mese che non consentirà più ai cookie di terze parti di raccogliere dati tramite il suo browser Chrome. Molte aziende hanno storicamente fatto affidamento su quei cookie per indirizzare meglio la loro pubblicità digitale, poiché i cookie consentono alle reti pubblicitarie digitali e ai siti di social media di creare un profilo di un utente finale senza sapere specificamente chi sia quell'individuo. Anche se questo approccio non viola necessariamente la privacy di nessuno, dà a molti utenti la sensazione che alcune entità stiano monitorando i siti che visitano in un modo che li mette a disagio. I fornitori di altri browser, come Safari di Apple e il browser open source Firefox, hanno già abbandonato i cookie di terze parti. Per essere chiari, Google non sta abbandonando il monitoraggio del comportamento degli utenti. L'azienda ha invece creato un meccanisFLoC (Federated Learning of Cohorts) per monitorare il comportamento degli utenti che non dipende dai cookie per la raccolta dei dati. Invece di essere in grado di indirizzare un annuncio a un utente anonimo specifico, agli inserzionisti viene offerta l'opportunità di rivolgersi a gruppi di utenti finali che sono ora organizzati in coorti in base ai dati che Google continua a raccogliere. Resta da vedere come queste iniziative potrebbero cambiare sostanzialmente l'esperienza dell'utente. Tuttavia, alcuni inserzionisti stanno ora cercando di utilizzare algoritmi di apprendimento automatico e altre forme di analisi avanzate rese disponibili tramite reti pubblicitarie digitali per ridurre la loro dipendenza da Google, Facebook, Twitter, Microsoft e altre entità che controlla...
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L’intelligenza artificiale nel mercato globale della gestione della supply chain

Questo report fornisce analisi dettagliate e previsioni per l'IA in SCM per soluzione (piattaforme, software e AI as a Service), componenti della soluzione (hardware, software, servizi), funzione di gestione (automazione, pianificazione e logistica, gestione dell'inventario, gestione della flotta, Intermediazione di merci, gestione dei rischi e risoluzione delle controversie), tecnologie di intelligenza artificiale (informatica cognitiva, visione artificiale, elaborazione sensibile al contesto, elaborazione del linguaggio naturale e apprendimento automatico) e settori verticali (aerospaziale, automobilistico, beni di consumo, sanità, produzione e altri). Questo è il rapporto più ampio e dettagliato del suo tipo, che fornisce analisi su un'ampia gamma di considerazioni sul processo operativo, come la necessità di gestione dell'identità e monitoraggio della posizione in tempo reale, e considerazioni sulla distribuzione del mercato, come il tipo di AI, tecnologie, piattaforme, connettività, integrazione IoT e modello di distribuzione incluso AI-as-a-Service (AIaaS). Ogni aspetto valutato include previsioni dal 2021 al 2026 come AIaaS per entrate in Cina. Fornisce un'analisi dell'IA in SCM a livello globale, regionale e per paese, inclusi i primi dieci paesi per regione per quota di mercato. Il report fornisce un'analisi delle principali aziende e soluzioni che sfruttano l'IA nelle loro catene di fornitura e quelle che gestiscono per conto di altri, con una valutazione dei principali punti di forza e di debolezza di queste soluzioni. Valuta l'intelligenza artificiale in SCM per settore verticale e applicazione come il monitoraggio del movimento dei materiali e la gestione dell'offerta di farmaci rispettivamente nella produzione e nella sanità. Il rapporto fornisce anche una panoramica del futuro dell'IA in SCM, inclusa l'analisi dei miglioramenti delle prestazioni come l'ottimizzazione dei ricavi, la soddisfazione della catena di approvvigionamento e la riduzione...
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La tecnologia AI preannuncia una grande promessa per le aziende industriali post Covid

L'intelligenza artificiale potrebbe aiutare a ottimizzare l'intera catena del valore della produzione industriale - attraverso la produzione, le catene di approvvigionamento, la ricerca e sviluppo e le vendite. Gli esperti di Emerton e Startupinside hanno illustrato il ruolo dell'IA nei processi industriali post-pandemici. Il contesto è un clima economico dirompente, in cui l'ottimizzazione è diventata il fulcro della prosperità aziendale. La produzione industriale è notoriamente ad alta intensità di tempo e capitale, lasciando ampi margini di miglioramento durante e dopo la crisi del Covid-19. Aimé Lachapelle, managing partner della pratica di scienza dei dati e intelligenza artificiale di Emerton, ha evidenziato le sfide affrontate nel 2020. "La produzione si è fermata, la catena di fornitura globale si è interrotta e le donne e gli uomini al centro di queste industrie sono stati fortemente destabilizzati. " È giunto il momento di ricostruire e gli esperti posizionano l'IA come il futuro. Emerton e Startupinside suddividono la catena del valore della produzione industriale in quattro parti: produzione, catena di approvvigionamento, ricerca e sviluppo e vendite, ognuna delle quali può trarre vantaggio dall'intelligenza artificiale. Un uso spesso citato dell'IA nella produzione è la manutenzione predittiva, in cui l'IA raccoglie ed esamina vasti pool di dati di produzione per i modelli che portano a guasti. In realtà, i ricercatori osservano che i guasti si verificano una manciata di volte all'anno, fornendo agli algoritmi di intelligenza artificiale pochi dati con cui lavorare. Allo stato attuale, una manutenzione predittiva di successo potrebbe essere in qualche modo su tutta la linea. Il rapporto evidenzia invece il valore dell'utilizzo dell'IA per ottimizzare la produzione, una priorità per il 60% dei leader industriali. L'intelligenza artificiale può aiutare con una migliore pianificazione, aumentare la produttività, ottimizzare il consumo di en...
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ElectrifAi annuncia la collaborazione con Inspur

ElectrifAi, una delle aziende leader a livello mondiale nei modelli di intelligenza artificiale pratica (AI) e machine learning (ML) preconfigurati, ha annunciato oggi la sua collaborazione con Inspur, fornitore leader di soluzioni server per il cloud computing, data center iperscalabili e AI. I server Inspur AI (modello: NF5280M5) vengono utilizzati per elaborare e archiviare i dati per il potente prodotto per il benessere degli animali di ElectrifAi, AnimalAi, sviluppato per aiutare a prevenire l'abuso di animali nell'industria del bestiame. L'NF5280M5 è dotato di 2 processori scalabili Intel Xeon e ospita 4 schede acceleratrici GPU a doppia larghezza in uno chassis 2U per offrire densità e accelerazione ad alte prestazioni per carichi di lavoro AI ad alta intensità. "Per uno dei nostri clienti, 60 telecamere sono installate in una fattoria molto grande. Utilizzando i robusti server di Inspur, i dati delle telecamere vengono archiviati in modo ottimale, l'elaborazione è semplice e veloce e AnimalAi è in grado di eseguire l'apprendimento automatico a livello locale e in modo molto efficiente con una connessione continua e affidabile ", ha affermato Gregg McNulty, CIO di ElectrifAi. Oltre ad essere ad alte prestazioni, la soluzione NF5280M5 di Inspur è anche molto conveniente. ElectrifAi ha acquistato sei server da Inspur per alimentare AnimalAi e quattro server aggiuntivi per i data scientist di ElectrifAi da utilizzare per altri progetti. Con questa espansione, ElectrifAi può trasferire questi risparmi sui costi ai suoi clienti. Con l'intenzione di espandere le operazioni degli Stati Uniti oltre la costa occidentale, Inspur mira a fornire a molte più aziende l'accesso ai propri server all'avanguardia. Con capacità di prestazioni eccezionali e durata in ambienti di data center estremi, i server Inspur aumentano il potenziale di elaborazione dell'IA per consentire soluzioni aziendali veloci e potenti. "Le migliori soluzioni server di Inspur massimizzano...
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Come le onde continue modulate in frequenza FMCW stanno trasformando la tecnologia Lidar

Come FMCW sta trasformando la tecnologia Lidar Le onde continue modulate in frequenza migliorano ampiamente la tecnologia Lidar nei veicoli autonomi Aurora Innovations, una società di veicoli a guida autonoma, con sede nella Silicon Valley, ha recentemente annunciato l'acquisizione di OURS Technology per un importo non divulgato. Quest'ultima è una startup fondata da un team di ricercatori dell'Università della California, Berkeley, specializzati in FMCW (Frequency Modulated Continuous Wave) e 'lidar-on-a-chip'. Questa è la seconda acquisizione di Aurora di una società di sviluppo Lidar, la prima è stata la startup Blackmore nel Montana nel 2019 , specializzata anche nella tecnologia FMCW. La parola Lidar è un acronimo che sta per Light Detection and Ranging, che è praticamente un riassunto della tecnologia in tre parole. La tecnologia funziona su più impulsi di luce per creare una mappa 3D del terreno che circonda il sensore. Lidar e FMCW esistono da un po 'di tempo, ma quest'ultimo è diventato solo di recente un progresso praticabile per il settore, rendendolo una scelta popolare per la maggior parte delle aziende di veicoli a guida autonoma. D'altra parte, Tesla, il gigante automobilistico che lavora su automobili a guida autonoma, ha rifiutato Lidar e lavora invece sulla propria tecnologia. Allora perché Tesla ha scelto di mettere da parte Lidar e in che modo l'acquisizione di FMCW e Aurora fa la differenza? Tesla e gli svantaggi di LidarCon tutti gli investimenti positivi in ​​Lidar, la tecnologia non è priva di critiche. In particolare, il miliardario Elon Musk ha definito Lidar una `` commissione degli sciocchi '' nel 2019, ed è giustamente preoccupato per i problemi che ha attualmente. La società Tesla di Musk, che ha recentemente registrato la sua filiale indiana in Karnataka, è ben nota per la funzione "Pilota automatico" nei suoi veicoli elettrici. A differenza della maggior parte delle società di veicoli a guida autonoma, i veicoli Tesla ...
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Che cos’è Google Tensorflow 3D

Google rilascia Tensorflow 3D. Che cos'è esattamente? TensorFlow fornisce una serie di operazioni, funzione di perdita, strumenti di elaborazione dati, metriche e altri modelli per lo sviluppo, l'addestramento e l'implementazione di modelli di comprensione della scena 3D all'avanguardia. L'apprendimento per rinforzo profondo funziona davvero per la robotica?Veicoli autonomi, robot e altri sistemi di apprendimento ML devono controllare l'ambiente circostante per navigare e operare nel mondo reale. Sono spesso guidati da sensori 3D come Lidar, radar e telecamere di rilevamento della profondità e utilizzano la tecnologia di comprensione della scena per elaborare i dati acquisiti da questi dispositivi. La comprensione della scena 3D è fondamentale per il rilevamento di oggetti, la comprensione incentrata sull'uomo e la grafica. Sebbene la visione artificiale abbia compiuto progressi significativi attraverso il rilevamento di oggetti 3D mobili e il rilevamento di oggetti trasparenti, il numero di strumenti che possono essere applicati ai dati 3D è ancora limitato. Per migliorare la comprensione delle scene 3D, Google ha ora sviluppato TensorFlow 3D, una libreria altamente modulare per portare funzionalità di deep learning 3D a TensorFlow. Che cos'è la comprensione della scena 3D?Gli attuali sistemi di visione artificiale raccontano solo un po 'della posizione di un oggetto in uno spazio 3D e di come interagiscono agenti come i robot. Questo non è sufficiente per comprendere completamente l'ambiente. Ricerche recenti si sono concentrate sull'ottenimento di una comprensione geometrica della scena per superare questa lacuna. Al contrario di catturare una rappresentazione sul piano dell'immagine degli oggetti, la loro rappresentazione così come esistono nel mondo 3D aiuta in applicazioni come la comprensione incentrata sull'uomo, la grafica e il rilevamento di oggetti. La nuova libreria di TensorFlow fornisce una serie di operazioni, funzioni di perdita, s...
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Gli otto migliori software di database di serie temporali del 2021

Database di serie storiche più importanti per i data scientist In un'era in cui le aziende cercano di creare prodotti più intelligenti per stare al passo, è ora più importante che mai scegliere il giusto database delle serie temporali. Dalle auto a guida autonoma e dagli algoritmi di trading finanziario all'accesso ai dati IoT e al monitoraggio di applicazioni sofisticate, richiedono blocchi di dati in grado di misurare criticamente i cambiamenti avvenuti nel tempo, chiamati dati di serie temporali . Sebbene il concetto sia iniziato con l'applicazione finanziaria, i database di serie temporali sono ora diventati di fatto un punto di riferimento per le aziende per archiviare, gestire, estrarre e monitorare i dati in tempo reale. Come suggerisce il nome, i database di serie temporali sono i sistemi software ottimizzati per i dati di marca temporale o di serie temporali. In un'era in cui le aziende cercano di creare prodotti più intelligenti per stare al passo, è ora più importante che mai scegliere il giusto database delle serie temporali. Qui, elencheremo otto software di database di serie temporali che le aziende potranno controllare nel 2021. InfluxDBInfluxDB è una piattaforma di database di serie temporali progettata per consentire agli sviluppatori di creare software IoT, analisi e monitoraggio. Costruito appositamente per gestire gli enormi volumi di dati con data e ora prodotti da sensori, applicazioni e infrastruttura, InfluxDB sfrutta potenti API e strumenti per assistere gli sviluppatori nel processo di creazione delle applicazioni. InfluxDB si concentra su open source e standard aperti con una perfetta integrazione del prodotto con oltre 200 plug-in. Caratteristiche principali: Sicurezza di livello aziendale che consente agli sviluppatori di creare ovunque: edge, cloud o on-premise.Database di serie temporali ad alte prestazioni InfluxDB in grado di acquisire milioni di punti dati al secondo.InfluxDB consente agli sviluppatori di inizi...
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