Zebra Technologies Corporation, dostawca rozwiązań cyfrowych umożliwiających firmom inteligentne łączenie danych, zasobów i ludzi, ogłosił, że zademonstruje kompleksowe rozwiązania do wizji maszynowej AI na targach VISION 2024 w dniach 8-10 października w Stuttgarcie w Niemczech.  

Na targach The Battery Show Europe, Zebra Technologies zaprezentuje, jak wizja maszynowa, technologia 3D i robotyka wspierają dzisiejsze procesy produkcji baterii elektrycznych i łańcuchy dostaw.  

Eksperci z Sagra Technology, firmy specjalizującej się w aplikacjach biznesowych, opracowali narzędzie służące do automatycznej segmentacji klientów. 

Schneider Electric ogłasza wprowadzenie nowych, opartych na modelach uczenia maszynowego, zautomatyzowanych funkcji raportowania zrównoważonego rozwoju w ramach wielokrotnie nagradzanego oprogramowania do zarządzania infrastrukturą centrów danych (DCIM) EcoStruxure IT.

Liczba działających robotów na całym świecie osiągnęła nowy rekord i wynosi już ok. 3,9 miliona sztuk. Popyt na roboty napędzają m.in. liczne innowacje technologiczne.

Badania pokazują, że kadra kierownicza planuje inwestować w maszynowe i komputerowe systemy wizyjne oraz analitykę predykcyjną, aby przyspieszyć modernizację magazynów.  

Firma OVHcloud wprowadza drugą generację dedykowanych serwerów Bare Metal Scale. Następcy doskonale ocenianej pierwszej linii serwerów Scale z 2021 r., to prawdziwy skok w zakresie mocy obliczeniowej.

Przemysłowe przetwarzanie obrazu przechodzi głęboką transformację. Kamery 3D, sztuczna inteligencja czy duża moc obliczeniowa w urządzeniach dają nowe możliwości w wielu zastosowaniach. Technologiczne nowinki obejmują również samodzielnie działające maszyny mobilne, takie jak autonomiczne pojazdy transportowe czy roboty.

Systemy wizyjne są stosowane do kontroli jakości procesów. Wykorzystują uczenie maszynowe do prowadzenia automatycznych analiz wizyjnych otoczenia. Rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji pozwalają im wychwytywać nieprawidłowości. Systemy wizyjne pracują w szerokim i zmiennym zakresie informacji, dlatego do ich wdrożenia w zakładzie przemysłowym niezbędne jest przygotowanie odpowiedniego środowiska.

Innowacyjne technologie cyfrowe mogą pomóc zredukować globalne emisje gazów cieplarnianych nawet o 15% – wskazuje Komisja Europejska, podkreślając, że są one kluczem do osiągnięcia celów zielonej transformacji ujętych w Zielonym Ładzie. Elementy takie jak sztuczna inteligencja czy uczenie maszynowe już dziś pomagają przestawiać tradycyjną energetykę na „zielone” tory. Co więcej, znacznie obniżają także jej koszty. Dzięki nim możliwe będzie szybsze uniezależnianie się od rosyjskich surowców: węgla, gazu i ropy naftowej.

Audi e-tron GT jest pierwszym modelem tej niemieckiej marki, którego produkcja została w całości zaplanowana bez używania fizycznych prototypów. Wykorzystano przy tym takie innowacyjne technologie, jak m.in. trójwymiarowe skanowanie budynków, uczenie maszynowe oraz wirtualna rzeczywistość.

Krzemowe superkomputery przystosowane do obsługi algorytmów uczenia maszynowego mogą zostać zastąpione przez ich optyczne odpowiedniki. Wykorzystanie światła jako podstawowego nośnika informacji pozwoli zmniejszyć zużycie energii elektrycznej przy jednoczesnym zwiększeniu mocy obliczeniowej.

Jednym z najgorętszych trendów na rynku technologicznym są rozwiązania wykorzystujące algorytmy uczenia maszynowego do usprawnienia działania systemów sztucznej inteligencji. Testuje się je na grach komputerowych, aby szkolić ich umiejętności kompetytywne. Wykorzystywane są w branży telewizyjnej do poprawiania jakości wyświetlanego obrazu, do usprawniania procesów przesyłu danych, a także do tworzenia nowych, innowacyjnych narzędzi do analizy danych. 

Wykorzystanie algorytmów uczenia maszynowego może zrewolucjonizować sektor finansowy. Banki coraz śmielej inwestują w systemy chmurowe oraz aplikacje wykorzystujące sztuczną inteligencję do analizy dużych zasobów informacji. Dzięki nim mogą przeprowadzać dokładniejsze prognozy finansowe.

W branży IT przykłada się coraz większą wagę do zużycia energii przez sprzęt i infrastrukturę serwerową. Według prognoz zużycie energii przez centra danych ma dalej rosnąć w podobnym tempie w najbliższej przyszłości. W erze „big data”, uczenia maszynowego i prac nad sztuczną inteligencją potrzeby obliczeniowe coraz bardziej rosną, a wraz z nimi konieczność utrzymania zrównoważonego rozwoju.