के रूप में कृत्रिम बुद्धि से हमें बचाता है, कैंसर और अत्यधिक क्रूरता

कुछ का मानना है कि के प्रसार के कृत्रिम बुद्धि और रोबोटिक्स की धमकी हमारे निजी जीवन में, हमारे काम और यहां तक कि हमारी सुरक्षा के लिए । अधिक से अधिक कार्य करने के लिए जाने के कार्यान्वयन मस्तिष्क सिलिकॉन पर आधारित है । लेकिन यहां तक कि साउंड आलोचकों नहीं कर सकते हैं स्वीकार करते हैं स्पष्ट लाभ है कि एअर इंडिया और स्वचालित प्रणाली तैयार मानव जाति के लिए है । में परियोजना के ढांचे भव्य चुनौतियों बीबीसी लाया विशेषज्ञों को एक साथ प्रस्तुत किया है जो उनके भविष्य की दृष्टि की उपस्थिति में मशीनरी और कृत्रिम बुद्धि ।

"हम पर विचार करने के लिए एअर इंडिया के रूप में नहीं, कुछ प्रतिस्पर्धा के साथ हमें, लेकिन के रूप में कुछ है कि को मजबूत कर सकते हैं हमारी खुद की क्षमता कहते हैं," ताकेओ कनाडा, प्रोफेसर के रोबोटिक्स पर कार्नेगी — मेलॉन. क्योंकि एअर इंडिया के एक सहिष्णुता के लिए बोरियत, और पैटर्न की पहचान कर सकते हैं ज्यादा बेहतर है और तेजी से लोगों की तुलना में. स्वचालन पहले से ही शुरू कर दिया unraveling सबसे जटिल समस्याओं की हमारी दुनिया है, रोगों से हिंसा करने के लिए.

और यह कर सकते हैं हमारे जीवन को सुरक्षित 21 वीं सदी में.

लड़ाई के साथ संक्रामक रोगों

अरबों लोगों के लिए दुनिया भर में गूंज मच्छर अपने कान के पास कर सकते हैं की तुलना में अधिक मतलब कष्टप्रद यह स्टिंग कर सकते हैं किया जा करने के लिए एक अग्रदूत, बीमारी और यहां तक कि मौत. एक प्रजाति, एडीज एजिप्टी, विशेष रूप से अफ्रीका में लगभग सभी उष्णकटिबंधीय और subtropical क्षेत्रों में ले जाने, डेंगू बुखार, पीले बुखार, zika और चिकनगुनिया (वायरस का कारण बनता है कि गंभीर जोड़ों में दर्द). केवल एक ही डेंगू संक्रमित 390 मिलियन लोगों में 128 देशों में हर साल.

"यह मच्छर एक छोटे दानव कहते हैं," Rainier Mallol, एक कंप्यूटर इंजीनियर से डोमिनिकन गणराज्य, हॉटस्पॉट वितरण Zeke. के साथ-साथ राजा देसी, एक डॉक्टर से मलेशिया (एक और देश के जोखिम में वायरस के संपर्क में), इस जोड़ी को विकसित किया है ऐ एल्गोरिदम की भविष्यवाणी है कि जहां यह है और अधिक होने की संभावना एक फ्लैश में.

परियोजना अंदाज़ा से Microsoft का उपयोग करता है के लिए मानवरहित हवाई वाहनों के लिए खोज में रोगजनकों हॉट स्पॉट वितरण Zeke

कृत्रिम बुद्धि में चिकित्सा epidemiologii (ऐम) एक प्रणाली को एकीकृत करता है कि समय और स्थान के प्रत्येक नए मामले डेंगू के स्थानीय अस्पतालों के साथ 274 अन्य चर कारकों के रूप में इस तरह हवा की दिशा, आर्द्रता, तापमान, जनसंख्या घनत्व, आवास के प्रकार. "यह सभी का निर्धारण करने वाले कारकों के प्रसार मच्छरों," बताते हैं मल्ला.

परीक्षणों में मलेशिया और ब्राजील से पता चला है कि वे भविष्यवाणी कर सकते हैं फैलने की सटीकता के साथ के बारे में 88%, तीन महीने में. इस प्रणाली को भी मदद करता है निर्धारित करने के लिए उपरिकेंद्र फैलने की सटीकता के साथ अप करने के लिए 400 मीटर की दूरी पर अनुमति देता है, स्थानीय डॉक्टरों के लिए समय के साथ हस्तक्षेप कीटनाशकों और संरक्षण के काटने से स्थानीय लोगों के लिए.

ऐम भी विकसित करने के लिए भविष्यवाणी के फैलने zika और चिकनगुनिया है । एक बड़ी प्रौद्योगिकी कंपनी पर अपने स्वयं विकसित करने के लिए इस विचार है: उदाहरण के लिए, एक का अंदाज़ा माइक्रोसॉफ्ट परियोजना का उपयोग करता स्वायत्त ड्रोन की पहचान करने के लिए घोंसला मच्छरों के उपयोग, कार्बन डाइऑक्साइड और प्रकाश को पकड़ने के लिए जाल इन कीड़ों. डीएनए के मच्छरों और जानवरों है कि वे काटने, और फिर से विश्लेषण मशीन एल्गोरिदम है कि पैटर्न का पता लगाने में भारी मात्रा में डेटा के बेहतर और बेहतर हर समय और एजेंटों खोजें.

का मुकाबला हथियार

पिछले एक साल से अमेरिका में मारे गए 15,000 लोगों की वजह से शूटिंग. इस देश के उच्चतम स्तर के साथ जुड़े हथियारों हिंसा की सब से अधिक विकसित दुनिया. इस समस्या को हल करने के साथ अंधाधुंध शूटिंग और गन से संबंधित अपराधों के कुछ शहरों में बदल रहे हैं करने के लिए प्रौद्योगिकी की मदद के लिए.

एक स्वचालित प्रणाली है कि गोलियों की आवाज सुनता है के माध्यम से सेंसर की एक संख्या है कि इस्तेमाल किया जा सकता है जहां निर्धारित करने के लिए शॉट्स निकाल रहे थे, और सूचित सुरक्षा अधिकारियों 45 सेकंड के भीतर के बाद यह शुरू किया गया था ट्रिगर. ShotSpotter का उपयोग करता है ध्वनिक सेंसर 15-20 प्रति वर्ग किलोमीटर का पता लगाने के लिए एक विशेषता "कपास" की गोली का निर्धारण करने, अपने जन्म स्थान है, सही करने के लिए 25 मीटर की दूरी पर है ।

मशीन सीखने की तकनीक का इस्तेमाल कर रहे हैं कि पुष्टि करने के लिए ध्वनि किया गया था में एक बंदूक की गोली, और गणना, शॉट्स की संख्या दिखा रहा है, वहाँ हो जाएगा करने के लिए पुलिस के साथ सौदा एक अकेला गनमैन या एक से अधिक अपराधियों, और वे मशीनों का उपयोग करें या नहीं.

पहले से ही 90 शहरों में से ज्यादातर अमेरिका में, लेकिन यह भी दक्षिण अफ्रीका में और दक्षिण अमेरिका में – का उपयोग कर रहे हैं ShotSpotter. छोटे सिस्टम भी तैनात किया गया में नौ परिसरों में संयुक्त राज्य अमेरिका में प्रतिक्रिया करने के लिए हाल ही में शूटिंग के परिसर में है ।

राल्फ क्लार्क, ShotSpotter के कार्यकारी निदेशक, का मानना है कि भविष्य में इस प्रणाली में इस्तेमाल किया जा सकता है न केवल इस घटना के लिए प्रतिक्रिया.

"हम चाहते हैं समझने के लिए कैसे हमारे डेटा इस्तेमाल किया जा सकता है के लिए भविष्य कहनेवाला की क्षमता पुलिस," वह कहते हैं । "मशीन सीखने संयुक्त किया जा सकता के साथ मौसम, यातायात और दूसरों के लिए और अधिक सही ढंग से सूचित कर पुलिस गश्ती दल".

भूख के खिलाफ लड़ाई

कुछ 800 मिलियन दुनिया भर के लोगों पर भरोसा करते हैं की जड़ों कसावा (कसावा) के रूप में कार्बोहाइड्रेट का मुख्य स्रोत है । यह स्टार्च युक्त सब्जी के समान yams, मैं खाने की तरह एक आलू; यह भी हो सकता है आटा में कुचल बनाने के लिए रोटी और पेस्ट्री. यह विकसित कर सकते हैं, जहां दूसरों को नहीं कर सकते हैं संस्कृति बना दिया है कि कसावा की छठी सबसे बड़ी खाद्य संयंत्र दुनिया में. हालांकि, इस वुडी झाड़ी भी कमजोर रोगों और कीटों के लिए नेतृत्व कर सकते हैं जो के विनाश के लिए पूरे क्षेत्र की सब्जियों में से एक ।

शोधकर्ताओं से Makerere विश्वविद्यालय में कंपाला, युगांडा,के साथ मिलकर विशेषज्ञों पर संयंत्र रोगों के लिए एक स्वचालित प्रणाली विकसित करने के उद्देश्य से मुकाबला करने के रोगों कसावा. परियोजना Mcrops की अनुमति देता है, स्थानीय किसानों की तस्वीरें लेने के लिए अपने संयंत्रों के लिए सस्ते फोन और कंप्यूटर दृष्टि का उपयोग करें करने के लिए की पहचान की विशेषताओं के चार प्रमुख रोगों के लिए नेतृत्व कि फसलों की तबाही जारी है.

"इन रोगों के कुछ बेहद मुश्किल कर रहे हैं का पता लगाने के लिए, और वे की आवश्यकता होती है विभिन्न कार्यों," बताते हैं अर्नेस्ट Mwebaze, शोधकर्ता कंप्यूटर प्रौद्योगिकी के प्रमुख हैं, जो परियोजना है । "हम देने के लिए किसानों की जेब विशेषज्ञ, तो वे जानते हैं कि करने के लिए सेचन फसल या इसे नष्ट करने और संयंत्र कुछ और है."

इस प्रणाली के रोगों का निदान कसावा के साथ 88% सटीकता. आमतौर पर किसानों को कॉल करने के लिए सरकार विशेषज्ञों की यात्रा करने के लिए खेतों के लिए उन लोगों की पहचान रोगों ले कि दिन और सप्ताह से पहले रोग फैलता है.

Mcrops भी अनुमति देता है आप करने के लिए छवियों को अपलोड करने के लिए डेटाबेस है, जो तब का निदान महामारी. Mwebaze उम्मीद है कि इस तकनीक को भी स्वचालित रूप से निर्धारित की समस्याओं के अन्य प्रकार के पौधों, ऐसे केले के रूप में.

कैंसर से लड़ने और दृष्टि की हानि

DeepMind द्वारा गूगल कर सकते हैं, डॉक्टरों की मदद के साथ कैंसर के उपचार के लिए धन्यवाद, मशीन सीखने में मदद मिलेगी, जो उसे पहचान करने के लिए स्वस्थ क्षेत्रों के मरीज के ऊतकों

कैंसर की ओर जाता है करने के लिए अधिक से अधिक 8.8 लाख लोगों की मृत्यु, दुनिया भर में 14 लाख लोगों को कर रहे हैं के साथ का निदान कैंसर के कुछ फार्म सालाना है । कैंसर का जल्दी पता लगाने कर सकते हैं काफी में सुधार संभावना है कि मानव के अस्तित्व और पतन के खतरे को कम. स्क्रीनिंग है एक कुंजी के तरीके के लिए कैंसर का जल्दी पता लगाने है, लेकिन समझने के लिए स्कैन और अन्य परीक्षण के परिणाम बहुत, बहुत कठिन और लंबा है ।

DeepMind और आईबीएम का उपयोग ऐ प्रौद्योगिकी के लिए समस्या है. DeepMind के साथ मिलकर किया है ब्रिटिश डॉक्टरों की राष्ट्रीय स्वास्थ्य सेवा में यूनिवर्सिटी कॉलेज लंदन को पढ़ाने के लिए कार्यक्रम के आधार पर एअर इंडिया के कैंसर के इलाज के लिए अलग से स्वस्थ ऊतकों ट्यूमर स्कैनिंग जब सिर और गर्दन. यह भी काम करता है के साथ Moorfields नेत्र अस्पताल, लंदन में पहचान करने के प्रारंभिक लक्षण दृष्टि की हानि स्कैनिंग जब आंख.

"हमारे एल्गोरिदम में सक्षम हैं व्याख्या करने के लिए दृश्य जानकारी की स्कैनिंग करते हुए कहते हैं," डोमिनिक राजा, मुख्यमंत्री के क्लीनिक में DeepMind स्वास्थ्य. "प्रणाली के लिए सीखता है संभावित समस्याओं की पहचान और सिफारिश की कार्रवाई की सही पाठ्यक्रम । यह बहुत जल्दी है पर टिप्पणी करने के लिए परिणाम है, लेकिन वे कर रहे हैं पहले से ही बहुत उत्साहजनक है."

राजा ने कहा है कि तरीकों की ऐ मदद कर सकते हैं, डॉक्टरों का निदान करने के लिए तेजी से, के माध्यम से sifting स्कैन और रखने प्राथमिकताओं पर उन लोगों के लिए सिफारिश की तत्काल विचार है ।

आईबीएम भी हाल ही में घोषणा की कि ऐ वाटसन कर सकते हैं छवि का विश्लेषण और मूल्यांकन रोगी रिकॉर्ड, सही ढंग से परिभाषित ट्यूमर में 96% मामलों. अब सिस्टम है चिकित्सा के दौर से गुजर परीक्षण में 55 अस्पतालों, दुनिया भर में मदद करने का निदान करने के लिए स्तन का कैंसर, फेफड़ों, कोलोरेक्टल कैंसर, गर्भाशय ग्रीवा के कैंसर, डिम्बग्रंथि, पेट और प्रोस्टेट.

लाइट चल रहा है

के बीच तेज बहस के बारे में क्या कर सकता है जलवायु परिवर्तन के कारण दो भयावह तूफान के ऐतिहासिक अनुपात अमेरिका में, सकता है के रूप में सबसे अधिक प्रभावी ढंग से मार्गदर्शन कृत्रिम बुद्धि के उपयोग पर अध्ययन स्वच्छ, अक्षय ऊर्जा के लिए आगे की क्षति को रोकने के लिए जाता है कि जलवायु परिवर्तन?

दुनिया भर के लोगों पर भरोसा करते हैं, तेजी से अक्षय ऊर्जा का मुकाबला करने के लिए जलवायु परिवर्तन और प्रदूषण की वजह से जीवाश्म ईंधन, और के बीच संतुलन साधने की चुनौती ऊर्जा नेटवर्क के साथ रुक-रुक कर इन स्रोतों और अधिक मुश्किल हो जाता है । के प्रसार के स्मार्ट मीटर और डिजिटल ऊर्जा पर नज़र रखता है कि स्वचालित रूप से रिकॉर्ड खपत भी प्रदान करेगा डेटा का एक बहुत कुछ के बारे में कैसे और जब उपभोक्ताओं को ऊर्जा का उपयोग करें. यूरोपीय संघ में अकेले योजना स्थापित करने के लिए 500 लाख स्मार्ट मीटर घरों में 2020 तक.

"के प्रबंधन के इन सभी की संपत्ति है, यह असंभव है के लिए आदमी है, क्योंकि प्रतिक्रिया समय है अक्सर के क्रम में कई सेकंड के लिए कहते हैं," वैलेन्टिन Robu, एसोसिएट प्रोफेसर के बुद्धिमान प्रणाली के विश्वविद्यालय Heriot वाट में एडिनबर्ग. यह काम करता है के साथ अंग्रेजी कंपनी उल्टा ऊर्जा, विकास के नए तरीकों के बिजली के नेटवर्क प्रबंधन.

वे बनाने के लिए मशीन सीखने एल्गोरिदम पर नजर रखने के लिए उत्पादन और ऊर्जा की मांग में वास्तविक समय है । इसका क्या मतलब है? कि ऊर्जा में जारी रहेगा शांत घंटे और फिर जारी पीक समय पर, उदाहरण के लिए, सुबह में जब हर कोई चाहता है बनाने के लिए कुछ कॉफी । के रूप में जल्द ही के रूप में बिजली के वाहनों और घरेलू बैटरी अधिक आम होता जा रहा है, प्रौद्योगिकी कर सकते हैं इस्तेमाल किया जा के लिए ऊर्जा भंडारण और वर्दी का वितरण अक्षय ऊर्जा बहती है.

आरओबी यह भी कहते हैं कि ऐ इस्तेमाल किया जा सकता है पर एक और भी अधिक बुनियादी स्तर कम करने में मदद, हमारी मांग जुड़े उपकरणों के लिए. उदाहरण के लिए, रेफ्रिजरेटर ऐ सीधे किया जा सकता है नियंत्रित करने के लिए पर बारी जब केवल बिजली की मांग में सबसे कम है ।