Você gostaria de testar protótipos e aplicativos iniciais com inteligência artificial (IA), mas sua empresa não tem a capacidade e o conhecimento necessários? E você também teme altos custos de investimento? Graças às capacidades econômicas da nuvem pública, a inteligência artificial está se tornando acessível para todas as empresas. Use os recursos da Open Telekom Cloud de forma fácil, flexível e rápida e inicie seu projeto de IA!
A T-Systems já desenvolveu, implementou e deu suporte a inúmeros projetos de IA para empresas. Nossos especialistas em IA relatam sua experiência e fornecem insights interessantes sobre questões como: O que é IA de verdade? Qual é a melhor tecnologia? Como tornar projetos de IA bem-sucedidos? Tudo o que você precisa saber está em nossos vídeos!
Sejam assistentes de voz digitais, previsões precisas do comportamento do cliente no marketing ou a manutenção preditiva de máquinas na indústria 4.0 - os casos de uso da inteligência artificial são diversos. Os algoritmos inteligentes analisam quantidades extremamente grandes de dados de uma ampla variedade de fontes, por exemplo, como parte do aprendizado de máquina ou de redes neurais. Eles também reconhecem padrões e conexões que permanecem ocultos para as pessoas. Eles criam previsões precisas, conseguem aprender e se desenvolver de forma independente. No entanto, isso só funciona com uma infraestrutura avançada, por exemplo, para treinar algoritmos com grandes quantidades de dados. Aqui, as empresas se beneficiam de uma combinação incrível de capacidades locais e recursos de TI baseados em demanda da nuvem pública. E, no nível do processador, do uso baseado em necessidades de CPU, GPU, FPGA & Co.
Os aplicativos de inteligência artificial geralmente exigem respostas em tempo real com a menor latência possível - por exemplo, lojas on-line que atualizam preços ou plataformas de negociação que precisam reagir aos desenvolvimentos do mercado o mais rápido possível, ou previsões meteorológicas de curto prazo no caso de avisos de tempestades. Quando não há tempo a perder, os FPGAs (Field Programmable Gate Arrays) da Open Telekom Cloud são a melhor solução.
Os FPGAs são elementos ou circuitos de hardware programáveis. Ao contrário dos processadores, como CPUs e GPUs, a sequência e o tipo de utilização do chip, da RAM, da rede etc. não são predefinidos. Os circuitos são livremente configuráveis, altamente flexíveis graças à sua reprogramabilidade e são usados no contexto de IA para aprendizado de máquina, detecção de fraudes, reconhecimento de fala e análises de tendências, entre outras coisas.
A start-up Xelera mostra como os FPGAs podem ser usados como aceleradores de aplicativos em empresas com sua Suite, que pode ser reservada no Open Telekom Cloud. O Xelera Suite é uma interface independente de hardware para plataformas FPGA em data centers e na nuvem. Isso permite que os processos e aplicativos das empresas sejam atualizados sem conhecimento específico da tecnologia: dependendo da escala, são possíveis acelerações de mais de um fator de 100.
As capacidades da Open Telekom Cloud nos permitem instalar rapidamente nosso acelerador na nuvem e configurá-lo de acordo com o cenário de aplicativos do cliente, por exemplo, na aceleração de bancos de dados padrão, como o SAP.
A empresa de análise Cloud Spectator testou máquinas virtuais (VMs) altamente especializadas de vários provedores de serviços de nuvem, incluindo Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Compute Engine (GCE) e Open Telekom Cloud, para o benchmark "Western Europe Cloud IaaS Analysis".
Foram testados dois tipos de máquinas virtuais (VM): Por um lado, VMs de alto desempenho com o chamado NVMe (Nonvolatile Memory Express) ou memória SSD local e, por outro, VMs otimizadas para memória com desempenho de leitura e gravação correspondentemente alto. Todas essas VMs atendem aos requisitos necessários para aplicativos específicos, como processos que exigem uma taxa de transferência de dados (IOPS) extremamente alta, operações de ponto flutuante, análises em tempo real, o processamento de grandes quantidades de dados ou a execução de operações de banco de dados de alta frequência na memória de acesso aleatório (RAM).
O resultado final: "A análise da Cloud Spectator mostrou que o portfólio Open Telekom Cloud da T-Systems oferece soluções premium que são superiores às ofertas comparáveis de hyper-scaler. Os dois tipos de VM testados da Deutsche Telekom têm grandes vantagens sobre seus concorrentes", diz a Cloud Spectator no resumo do estudo.
A IA tem tudo o que é necessário para modernizar completamente as empresas, da cabeça aos pés. Quase todos os setores e áreas especializadas podem se beneficiar dos aplicativos de inteligência artificial. Descubra aqui como você pode se beneficiar da IA na prática.
Marketing personalizado no varejo
Os sistemas inteligentes em telas digitais nas salas de vendas usam o processamento de imagens e o reconhecimento de padrões para ajudar a adaptar a publicidade e as abordagens especificamente aos clientes e fazer ofertas personalizadas. Para isso, os sistemas de IA analisam características como a postura e o tempo gasto olhando para determinados displays de produtos. Se vários dispositivos em rede forem usados, eles aprenderão uns com os outros e aumentarão a eficácia da IA.
Marketing inteligente de áudio nas lojas
A escolha da música de fundo influencia o comportamento de compra dos clientes. Com a ajuda da IA, o número e a idade das pessoas em uma loja podem ser reconhecidos e vinculados a dados comerciais, como níveis de estoque e influências externas, por exemplo o clima e eventos locais. Com base nessa análise, a música de fundo e os spots promocionais são personalizados para criar uma experiência de compra agradável para os clientes.
Aprender com os dados do cliente e prever seu comportamento
Os métodos de aprendizado de máquina (ML) podem ser usados para processar dados de clientes existentes para possibilitar previsões de comportamento de compra. Por exemplo, são analisados o tempo gasto em um site, o número e os preços dos produtos nas cestas de compras, a idade dos clientes e os históricos de pedidos. O sistema de ML pode derivar padrões e previsões de forma independente a partir disso - por exemplo, que os produtos mais baratos são comprados mais rapidamente, que a chamada repetida de um produto aumenta a probabilidade de um pedido ou que determinados produtos são comprados com frequência por clientes em uma determinada faixa etária.
Rastreamento de tendências e preferências dos clientes nas redes sociais
O uso de processos de IA, como o aprendizado de máquina, não se limita aos conjuntos de dados da própria empresa. A IA também pode ser usada para analisar contribuições, publicações e tweets no Facebook ou no Twitter, incluindo a frequência de palavras e o conteúdo emocional (sentimento), bem como o número de hashtags e curtidas. Os sistemas também podem considerar o clima e a situação das notícias em suas análises e incorporá-los às previsões do comportamento futuro dos clientes. O aprendizado de máquina permite que os sistemas de IA reconheçam e avaliem recursos relevantes e valores de limite de forma independente. E a inteligência artificial nunca permanece no status quo - ela está constantemente aprendendo e se desenvolvendo.
Garantia de qualidade na produção: inspeção de artigos
Uma inspeção de superfície de autoaprendizagem garante que os defeitos de superfície, as contaminações e as variações nas amostras de artigos sejam reconhecidos de forma confiável. O Fraunhofer IPA desenvolveu um processo de inspeção óptica adaptável para essa finalidade. Ele se baseia em um processo de aprendizado não supervisionado, no qual o sistema de inspeção óptica se adapta automaticamente às mudanças nas estruturas da superfície.
Garantia de qualidade no setor: reciclagem
Com a ajuda da classificação de objetos com autoaprendizagem, aparelhos antigos, como catalisadores, podem ser melhor identificados. Sua condição geralmente é ruim devido à corrosão, deformação ou danos. Os dispositivos são capturados tridimensionalmente com um sensor de linha a laser e classificados usando vários recursos, como o contorno e a curvatura do objeto, com base em redes neurais. Os pesquisadores da Fraunhofer alcançaram uma taxa de classificação de mais de 90%.
Garantia de qualidade na indústria farmacêutica: inspeção visual
Grandes quantidades de ovos fertilizados de peixe-zebra são necessárias na indústria farmacêutica e na biologia. Graças a uma inspeção visual automatizada, os ovos fertilizados podem ser automaticamente detectados e distinguidos dos ovos não fertilizados. Para isso, é tirada uma foto de cada ovo e analisada por uma rede de aprendizagem profunda. A taxa de detecção é de 99,8%.
Vestíveis inteligentes - tudo à vista com óculos de dados
Os sistemas de IA vestíveis equipados com sensores usados no corpo ou integrados às roupas fornecem serviços úteis. Os óculos de dados, por exemplo, auxiliam os funcionários na separação de pedidos por meio da leitura de contêineres e códigos de artigos e armazéns. Por exemplo, as marcações coloridas nos vidros podem facilitar a localização da prateleira correta ou as instruções de manutenção podem ser exibidas. Isso economiza tempo e minimiza a taxa de erro.
Veículos navegam mais de 4.000 quilômetros
Em conjunto com a start-up israelense Ottopia, a T-Systems mostrou como os veículos podem ser controlados remotamente, transferidos ou até mesmo usados como táxis por milhares de quilômetros em um depósito. A Ottopia usa um aplicativo de IA que prevê a utilização das células de rádio em tempo hábil para que o tempo de resposta para a transmissão de grandes quantidades de dados não seja muito longo. Isso permite serviços ininterruptos mesmo por meio de redes LTE públicas em locais remotos.
O planejamento de rotas com suporte de IA reduz as vagas
Um em cada três caminhões passa pela Alemanha vazio. O planejamento de rotas com suporte de IA, que considera fatores como clima, eventos e comportamento de compra do cliente em diferentes épocas do ano, pode reduzir o número de viagens vazias e os tempos ociosos. O sistema de IA prevê os preços de mercado para viagens de caminhão e determina os preços das capacidades liberadas. Isso permite que a oferta e a demanda sejam combinadas de forma rápida e eficaz e que as viagens de transporte se tornem mais sustentáveis.
A IA classifica a correspondência - captura automatizada de documentos
Cartas, e-mails, faturas e outros documentos podem ser processados e distribuídos automaticamente usando o reconhecimento de imagens e objetos das soluções de IA. Como os documentos costumam chegar às empresas em formatos diferentes, especialmente aquelas com operações internacionais, é aconselhável usar uma IA de autoaprendizagem que possa atribuir corretamente texto, números e valores.
Compreensão correta de textos - com mineração de texto
A mineração de texto é uma ajuda de leitura e compreensão com suporte de IA que usa métodos como processamento de linguagem natural e aprendizagem profunda. Ela reconhece e processa contextos de significado em documentos estruturados e não estruturados. Vários processos se beneficiam disso: por exemplo, a análise do feedback do cliente em e-mails pode acionar automaticamente a resposta correta do atendimento ao cliente. A mineração de texto também é muito útil quando se trata de analisar textos de contratos e outros documentos comerciais.
