Om een uitweg te vinden uit de huidige crisis die wordt veroorzaakt door de COVID-19-pandemie, moeten economische strategieën – zowel op nationaal als op mondiaal niveau – gericht zijn op het creëren van een sterk, door technologie aangedreven concurrentievoordeel. Kunstmatige intelligentie en machine learning ontwikkelen zich met een ongekende snelheid, transformeren uiteenlopende sectoren en versnellen het herstel. Uit schattingen blijkt zelfs dat 80 procent van de technologieën die de komende jaren worden ontwikkeld op slimme algoritmen en machine learning gebaseerd zal zijn en wetenschappers vinden voortdurend nieuwe manieren vinden om deze technologieën toe te passen. We hebben een lijst samengesteld met de coolste en meest indrukwekkende toepassingen van AI die je kunnen helpen de crisis te boven te komen.
1. Intelligente procesautomatisering (IPA): hyperautomatisering
Bedrijven maken steeds meer gebruik van intelligente oplossingen om bestaande processen te verbeteren, uiteenlopend van zelfrijdende auto’s tot geautomatiseerde afhaal- en besteldiensten in de detailhandel. Maar nu is er een manier om de allernieuwste technologieën nog verder te optimaliseren: Intelligent Process Automation (IPA). Dit is de overkoepelende term voor technologieën die digitale processen beheren, automatiseren en integreren. IPA bestaat uit Digital Process Automation (DPA), Robotic Process Automation (RPA) en Artificial Intelligence (AI). Digitale procesautomatisering (DPI) maakt het mogelijk om de datastroom optimaler te managen, waardoor je beter zicht krijgt op waar verbetering nodig is. Door de verzamelde gegevens te analyseren ontstaat bruikbare informatie waarmee je uit steeds meer en betere opties intelligentere keuzes kunt maken. Datagestuurde besluitvorming is essentieel voor het managen van bedrijven die actief zijn in digitale ecosystemen en het gebruik van RPA levert dan ook aanzienlijke tijds- en kostenbesparingen op. Volgens McKinsey zijn bedrijven die met IPA hebben geëxperimenteerd erin geslaagd om tussen de 50 en 70 procent van hun processen te automatiseren, wat heeft geleid tot jaarlijkse kostenbesparingen van 20-35 procent. Dit wordt bereikt door optimalisatie van de bestaande RPI en door de mensen die deze taken coördineren. IPA kan ook helpen bepalen waar de menselijke beroepsbevolking het meest effectief is en welke taken beter door robots uitgevoerd kunnen worden. Een goed voorbeeld van succesvolle API-automatisering is Bancolombia, een van de grootste bankgroepen in Latijns-Amerika. Door handmatige taken te automatiseren slaagde de groep erin het operationele risico met 28 procent te verminderen, de klanttevredenheid met 59 procent te verbeteren en de algehele efficiëntie aanmerkelijk te verhogen.
2. De toekomst – ‘powered by’ Edge AI-chips
Gigantische datasets en eindeloze lijsten met toepassingen van slimme algoritmen en machine learning hebben geleid tot de ontwikkeling van AI-chips. Volgens de laatste schattingen zal de waarde van de wereldwijde chipsetsector tegen 2026 maar liefst $57,8 miljard bedragen. Bovendien zullen ontwikkelingen in AI-aangedreven hardware met verbeterde prestaties en real-time reactievermogen de uitbreiding van de automatisering nog verder versnellen. De AI-aangedreven toepassingen van de toekomst moeten een stortvloed aan gegevens uit verschillende bronnen in real-time kunnen verwerken. En op dat gebied is Edge AI op dit moment een van de belangrijkste trends. Deze chips draaien op het eigenlijke apparaat zelf, in plaats van op een externe server. Dit biedt allerlei voordelen – variërend van het verwerken van enorme hoeveelheden gegevens tot betere dataveiligheid.
3. Cybersecurity: AI kan helpen
Meer ‘connectedness’ heeft ook geleid tot een aanzienlijke toename in onze kwetsbaarheid voor cyberaanvallen. Gelukkig zijn AI- en machinegebaseerde cybersecuritysystemen zeer efficiënt in het detecteren van pogingen tot infiltratie door onbekende slimme systemen. Volgens het recente marktonderzoeksrapport ‘Artificial Intelligence (AI) in Cybersecurity Market’ wordt verwacht dat de wereldwijde markt voor AI in de cyberbeveiliging tegen 2027 een waarde van $46,3 miljard zal bereiken, met een samengestelde jaarlijkse groei (CAGR) van 23,6 procent. Cybercriminelen proberen altijd nieuwe manieren te vinden om ervoor te zorgen dat hun malware niet kan worden gedetecteerd door intelligente beveiligingssystemen. Maar gelukkig kunnen intelligente tools worden getraind om het gedrag van een gewone computergebruiker dagelijks te observeren, zodat elk afwijkend gedrag (zoals malware-infiltratie) onmiddellijk kan worden gedetecteerd. Poppy Gustafsson, co-CEO van Darktrace, een toonaangevend cyberbeveiligingsbedrijf dat gebruikmaakt van machine learning om bedreigingen te detecteren, vertelt over de rol van AI bij databescherming. “AI stelt ons in staat om op een intelligente manier te reageren, de relevantie en gevolgen van een inbreuk of gedragsverandering te begrijpen en in real time een evenredige respons te ontwikkelen”.
4. Intelligente virtuele assistenten bootsen menselijke gesprekken na
Uit een recent ResearchandMarkets-rapport blijkt dat de waarde van de wereldwijde conversational AI-markt naar verwachting zal stijgen van $48 miljoen in 2020 naar $13,9 miljard in 2025, met een samengestelde jaarlijkse groei van 21,8 procent. We kennen gespreks-AI van de chatbots die bedrijven gebruiken om de ervaring van hun klanten te verbeteren en betere ondersteuning te bieden. Chatbottechnologie is gebaseerd op natuurlijke taalverwerking (NLP) om het begrijpen en nabootsen van menselijke gesprekken mogelijk te maken. Intelligente chatbots die voor klantenservicedoeleinden worden gebruikt kunnen tot wel 90 procent aan kostenbesparingen opleveren, wat al gauw in de miljoenen kan lopen. Conversational AI is met name waardevol op het gebied van persoonlijke communicatie. De systemen kunnen meertalig worden getraind en zelfs empathische ondersteuning leren bieden. Zo kunnen intelligente conversatie-chatbots eenzame ouderen bijvoorbeeld gezelschap houden. Osmar Zaïane, een expert op het gebied van kunstmatige intelligentie aan de Universiteit van Alberta, heeft bijvoorbeeld een project geleid waarvan het doel was om een chatbot te ontwerpen die dynamische conversaties kan simuleren en eenzame ouderen sociale ondersteuning kan bieden. “Onze bevolking vergrijst. Mensen leven langer. We hebben niet genoeg verpleeghuizen voor iedereen en niet iedereen wil naar een verpleeghuis”, vertelt Zaïane. “Vaak verliezen deze mensen hun levenspartner en blijven ze thuis alleen achter. In veel gevallen zijn hun families ver weg. Eenzaamheid heeft een aanzienlijke impact op zowel hun mentale als fysieke gezondheid”.
5. AI-aangedreven voorspellende big data-analyse
Kunstmatige intelligentie-algoritmen en analysesoftwaresystemen maken gebruik van machine learning-oplossingen. Hiermee kunnen ze gegevens omzetten in bruikbare informatie en self-service datavisualisatiedashboards en automatiseringsfuncties ontwikkelen om de omzet en operationele efficiëntie te maximaliseren. Door AI-technologie in te zetten om mensen met data-analyse te helpen kunnen bedrijven betere inzichten genereren en hun besluitvorming versnellen. Het doel van AI-gestuurde data-analyse is om de efficiëntie en productiviteit van ondernemingen te verbeteren, waardoor de merkloyaliteit toeneemt, de omzet wordt gestimuleerd en handmatige dataverwerking overbodig wordt. Intelligente analyses worden steeds belangrijker, omdat ze op maat gemaakte, toegankelijke en relevante zakelijke inzichten bieden die bedrijven helpen hun belangrijkste doelen te bereiken.
6. AI-rechtspraak: worden advocaten wel of niet door robots vervangen?
Slimme algoritmes winnen langzaam maar zeker ook in de juridische sector terrein. En dat is deels een zorgelijke ontwikkeling waarbij de vraag ontstaat of advocaten en andere juridische experts door technologie vervangen zullen worden. Het antwoord is gelukkig ‘nee’. De rol van een advocaat is zo inherent complex en er is zo’n enorme mate van creativiteit nodig voor het ontwikkelen van strategieën en overtuigingskracht dat deze niet zomaar tot een kunstmatig intelligent systeem gereduceerd kan worden. Dit betekent echter niet dat de juridische sector niet zal veranderen. Uit onderzoeken blijkt dat “AI beter en nauwkeuriger presteert dan mensen – bijvoorbeeld bij het selecteren van relevante bronnen bij documentbeoordeling”. Menselijke fouten worden vaak veroorzaakt door de lengte en complexiteit van juridische documenten en contracten en hier kan AI-software zeker een belangrijke rol spelen. Zo kan deze slimme software advocaten helpen bij het verkorten van “de tijd die advocaten besteden aan het verlengen van contracten en het formuleren van nauwkeurigere beoordelingen”. Uit onderzoek van promovendus Beverly Rich blijkt zelfs dat “een kleiner aantal bedrijven – meestal bedrijven die grote hoeveelheden routinecontracten verwerken – geavanceerdere software met AI-mogelijkheden gebruiken” en “over het algemeen een toename in productiviteit en efficiëntie waarnemen in de contractuele processen. Het gebruik van AI-contractsoftware kan de manier waarop bedrijven contracten afsluiten op drie manieren verbeteren: door de tools te veranderen die bedrijven gebruiken om contracten te sluiten, door de inhoud van contracten te beïnvloeden en door de processen te beïnvloeden waarmee bedrijven contracten afsluiten”.
Dit betekent echter niet dat er geen AI-aangedreven robotadvocaten zullen komen. Integendeel – ’s werelds eerste robotadvocaat DoNoPay zou bijvoorbeeld wel eens een voorbode kunnen zijn van de toekomst van de rechtspraak. Deze eerste robotadvocaat voert nu misschien alleen eenvoudige taken uit – zoals assisteren met parkeerboetes – maar in de toekomst kunnen deze robots veel uiteenlopender taken op zich nemen en zelfs mensen helpen die zich geen echte advocaten kunnen veroorloven. “Wat we proberen te doen is de gewone mensen dezelfde rechten geven in het rechtssysteem als grote bedrijven”, zegt Josh Browder, de ontwikkelaar van DoNotPay.
7. Het Internet of Behaviours (IoB)
Het Internet of Behaviours (IoB) is een nieuwe trend in onze snel digitaliserende en ‘connected’ wereld. Locatietracking-apparaten, gezichtsherkenningstechnologie en het almaar toenemende gebruik van slimme apparaten genereren ongekende hoeveelheden gegevens. Al deze informatie kan gebruikt worden om menselijk gedrag te beïnvloeden. “Het IoB verwijst naar een proces waarbij gebruikersgestuurde gegevens vanuit een gedragspsychologisch perspectief worden geanalyseerd. De resultaten van deze analyse vormen vervolgens nieuwe benaderingen voor het ontwerpen van de gebruikerservaring (UX), Search Experience Optimisation (SXO), producten en diensten die door bedrijven worden aangeboden en hoe deze op de markt kunnen worden gebracht” – aldus B2B-bedrijf Bocasay. Een eenvoudig voorbeeld van het Internet of Behaviour is de manier waarop organisaties gegevens uit gezichtsherkenningstech of computervisie gebruiken om te bepalen of burgers of werknemers zich tijdens de pandemie aan de regels houden. ZDNet meldt dat “de helft van de wereldbevolking tegen 2025 onderworpen zal zijn aan een commercieel of overheids-IoB-programma”, dat IoB-tracking al gebruikt wordt’ en dat privacywetten daar als het ware achteraan sjokken.
8. AI neemt HR-afdelingen stukje bij beetje over
Kunstmatige intelligentie en zijn enorme potentieel heeft een aanzienlijke transformatie teweeggebracht op het gebied van talentwerving en recruitment. Slimme algoritmen, met hun ongekende analyse- en evaluatievermogen, kunnen worden gebruikt om virtuele recruitmenttools te ontwikkelen waarmee in korte tijd duizenden sollicitaties gescreend kunnen worden. Op deze manier kunnen recruiters enorm veel tijd besparen en betere beslissingen nemen. “De analytische benadering is dat HR veel meer kennis zou moeten hebben van hun organisatie. Dit is vooral belangrijk als het gaat om AI-toepassingen, omdat deze vaak in meerdere functionele gebieden actief zijn om werknemers van dienst te zijn. Zo kunnen buitenlandse opdrachten nu worden geïntegreerd met loopbaanontwikkeling, zodat geschikte medewerkers direct op de hoogte gebracht worden van potentiële nieuwe carrièrekansen”, aldus een recent IBM-rapport.
9. Op AI-gebaseerde platforms maken werken op afstand mogelijk
De pandemie heeft geleid tot enorme veranderingen in de manier waarop we werken. Hoe manage je bijvoorbeeld de netwerkbeveiliging wanneer werknemers externe apparaten gebruiken? En hoe blijf je taken efficiënt uitvoeren en wat is de beste manier om de voortgang te monitoren en managen? Dat zijn allemaal uitdagingen waar we mee te maken hebben wanneer we op afstand werken. Gelukkig kan AI ervoor zorgen dat we zelfs op afstand effectief kunnen werken. AI kan bijvoorbeeld contextuele inzichten bieden die normaalgesproken, tijdens face-to-face meetings, niet beschikbaar zijn. Andere voordelen van op AI gebaseerde samenwerkingstools zijn onder meer het automatiseren van serviceprocessen en het opzetten van gedecentraliseerde samenwerkingsoplossingen. Tijdens virtuele vergaderingen kunnen AI-tools gerelateerde informatie of bronnen automatisch vastleggen en presenteren, zoals weblinks, video’s en documenten. Dit maakt processen efficiënter, bespaart tijd en verhoogt de productiviteit. Paul Clough, hoofd datawetenschap bij Peak Indicators, is van mening dat “het voor mensen mogelijk is om AI-oplossingen op een remote en gedistribueerde manier te blijven ontwikkelen (ervan uitgaande dat ze een betrouwbare internetverbinding hebben) die vergelijkbaar is met hoe dingen op kantoor gaan”. Met Beautiful.ai kun je bijvoorbeeld “elke dia in een presentatie automatisch aanpassen en optimaliseren terwijl je content toevoegt”.
10. Verbeterde intelligentie
Augmented intelligence, ook wel bekend als intelligence amplification (IA), is AI met een twist – maar die een enorm verschil maakt. Kunstmatige intelligentie is zo ontwikkeld dat het net zo kan werken en reageren als mensen. Augmented intelligence zorgt ervoor dat machines de capaciteiten van menselijke werknemers juist kunnen uitbreiden. Kort gezegd maakt augmented intelligence het mogelijk dat mensen en machines met elkaar samenwerken en door middel van hun sterke punten een hogere bedrijfswaarde bereiken. Het belangrijkste doel van augmented intelligence is om mensen beter te laten presteren. Augmented intelligence-platforms kunnen allerlei soorten gegevens – zowel gestructureerd als ongestructureerd – uit allerlei bronnen in gedecentraliseerde en geïsoleerde systemen verzamelen en deze zo presenteren dat menselijke werknemers elke klant volledig kunnen begrijpen. Deze inzichten zijn waardevoller en diepgaander dan die van de ‘gewone AI’. Hierdoor krijgen werknemers een beter begrip van wat er in de sector gebeurt, wat hun klanten kan beïnvloeden en welke kansen of bedreigingen zich kunnen voordoen. Deze schat aan informatie, gecombineerd met menselijke intelligentie, is wat deze technologie zo krachtig maakt.
11. Medische AI: moeten we onze gezondheid aan slimme algoritmen toevertrouwen?
Kunstmatige intelligentie kan ook de gezondheidszorg ten goede komen en zal bovendien de manier waarop we in de medische sector werken volledig veranderen. Door medische AI krijgen mensen veiligere, effectievere zorg en kunnen we ziekten eenvoudiger voorkomen en behandelen. De traditionele, handmatige analyse van medische dossiers, medische literatuur en historische trends is enorm tijdrovend. Deze taken zijn voor AI-tools echter zeer geschikt en eenvoudig gebleken. Dr.Theodoros Zanos, hoofd van Neural and Data Science Lab, Institute of Bioelectronic Medicine, Feinstein Institute for Medical Research & Hofstra Northwell School of Medicine, is van mening dat AI kan helpen met nauwkeurige diagnoses in een vroeg stadium van de ziektecyclus. AI kan bovendien bepaalde processen vereenvoudigen, onnodige onderzoeken en kosten verminderen en vooral tijd besparen zodat artsen zich kunnen concentreren op interacties met patiënten. Dr. Zanos is optimistisch over AI in de gezondheidszorg. “Het gebruik van AI om datapatronen te vinden die voor mensen moeilijk te detecteren zijn, kan ook nieuwe inzichten en een dieper begrip van bepaalde ziekten en hun progressiemechanisme opleveren. Naast diagnoses zal het bovendien op bewijs gebaseerde optimalisatie en personalisatie van behandelingen mogelijk maken”.
12. AI-aangedreven bankieren
Kunstmatige intelligentie wordt ook steeds meer gebruikt in de bank- en verzekeringssector. Bank of America en JPMorgan Chase gebruiken AI bijvoorbeeld om hun klantenservice te vereenvoudigen en verbeteren. Door AI in te zetten kan de ontwikkeling van mobiel bankieren worden bevorderd en kunnen klanten 24/7 toegang krijgen tot bankdiensten. AI kan financiële instellingen bovendien helpen om beter geïnformeerde, datagestuurde risicobeheer- en kredietbeslissingen te nemen. Uit een onderzoek van PwC blijkt dat meer dan 50 procent van de besluitvormers en leidinggevenden fors in AI investeert. Daarnaast gelooft 72 procent dat de implementatie van AI zakelijke voordelen zal opleveren. De implementatie van kunstmatige intelligentie in de vermogenssector leidt ook tot aanzienlijke besparingen die in 2023 naar verwachting $447 miljard zullen bedragen. Kunstmatig intelligente financiële adviseurs zijn natuurlijk een geweldig concept en kunnen helpen bij zaken als portefeuillebeheer. Maar als het gaat om het diagnosticeren van complexe financiële problemen of het creëren van levensvatbare financiële plannen, presteren mensen nog altijd dan AI. “Waar een menselijke financieel adviseur natuurlijk uitblinkt is bij het managen van de andere 90% van je financiële leven”, zegt Meg Bartelt van Flow Financial Planning. “Het beantwoorden van de grote vragen, zoals wat de beste manier is om een huis of een auto te kopen, of je je baan kunt opzeggen en je eigen bedrijf kunt beginnen, of het verstandig is om binnen vijf jaar aan kinderen te beginnen – deze zaken kun je beter overlaten aan bekwame menselijke adviseurs”.
13. De opkomst van kunstmatig intelligente seksbots
De wereldwijde sekstechsector is booming en heeft een marktomvang die tegen 2026 naar verwachting een waarde van $52,7 miljard zal bereiken. Nu bedrijven steeds vaker robotica en kunstmatige intelligentie op seksbots toepassen ontwikkelt deze sector zich razendsnel. Tele-intimiteitstechnologie, telematica en seksrobots worden de metgezellen bij uitstek voor (seks)partners die door fysieke afstand van elkaar gescheiden zijn. Experts uit de industrie zijn continu bezig met het verkennen van nieuwe soorten immersieve seksuele content en virtual reality-pornografie. De hoop is dat de innovatieve en unieke eigenschappen van sekspoppen of seksrobots met ingebouwde AI tot betere intieme connectiviteit zullen leiden. In de toekomst zullen seksbots – naast mogelijkheden voor fysieke interactie – bovendien intellectuele stimulatie-opties bieden. En wie houdt er niet van een intelligente (robot)metgezel? Seksbotbedrijf Harmony ontwikkelt bijvoorbeeld levensechte robotmaitresses die, behalve alleen ‘sexy zijn’, zelfs een gesprek met je kunnen voeren. De robotdames-van-plezier zijn grappig en kunnen zich feiten uit eerdere gesprekken herinneren, wat hen ‘slim, onderhoudend en amusant’ maakt.
14. De opkomst van AI-gestuurd onderwijs
Meer dan 1,2 miljard leerlingen in 186 landen kampen met de gevolgen van de wereldwijde schoolsluitingen. Als gevolg van de COVID-19-pandemie en om de social distancingmaatregelen in acht te kunnen nemen zijn de meeste onderwijsinstellingen overgestapt op online onderwijs. Hoewel we door de pandemie een plotselinge verschuiving zagen van onderwijs in fysieke klaslokalen naar thuis online leren, was er de afgelopen jaren, vóór COVID-19, al een stijging te zien in de populariteit van edtech en de adoptie van AI-aangedreven onderwijstechnologie. Sterker nog, de wereldwijde markt voor kunstmatige intelligentie in het onderwijs zal in 2030 een waarde bereiken van $25,7 miljard, met een samengestelde jaarlijkse groei van 32,9 procent. Een onlangs uitgebracht rapport van het Consortium for School Networking onderstreept het potentieel en het belang van AI in het onderwijs. Het kan docenten helpen met het automatiseren van routinetaken, waardoor leerkrachten meer tijd hebben voor waardevolle interactie met leerlingen en het ontwikkelen van persoonlijke onderwijsmogelijkheden. “Denk bijvoorbeeld aan de AI in Microsoft Office. Deze kan een PowerPoint-layout aanbevelen, als presentatorcoach fungeren, een formule in een Excel-spreadsheet voorstellen of een leerling een alinea laten schrijven en vertalen”. Een ander voorbeeld is CENTURY, een platform dat onlangs werd gelanceerd op een groep openbare scholen in Libanon. Het platform maakt gebruik van AI-technologie waarmee gepersonaliseerde onderwijscontent ontwikkeld kan worden en biedt docenten real-time inzichten en analyses. Uit onderzoek blijkt dat het platform helpt om het begrip van bepaalde lesstof met 30 procent te vergroten. De verwachting is dat steeds meer scholen dit soort intelligente onderwijsplatforms in de nabije toekomst gaan gebruiken.
15. Voorspellende intelligentie verbetert de klantervaring
Bedrijven kunnen voorspellende analyses gebruiken om de behoeften van klanten nauwkeurig te voorspellen. Deze tech kan vroege tekenen van een verschuiving in consumentengedrag herkennen en aangeven. Bovendien kunnen marketeers met gebruik van voorspellende technologieën proactiever te werk gaan en hun marketingboodschap optimaal afstemmen op de behoeften van de klant. Na de implementatie van de Marketing Cloud-technologie van Salesforce slaagde meubelhandel Room & Board er bijvoorbeeld in om zijn bedrijfsresultaten te verbeteren en klanten effectiever te bereiken. De tool werd gebruikt voor het analyseren van klantverkeersgegevens en dankzij de voorspellende analyse-functie kon de meubelhandel “klanten in real time extra producten aanbevelen”. Met behulp van deze functie slaagde het bedrijf erin om maar liefst 2900 procent rendement op zijn investering te behalen – een behoorlijk indrukwekkend resultaat.
16. Slimme algoritmen geven de voedingsmiddelen- en drankenindustrie meer jeu
De COVID-19-crisis versnelt de acceptatie van robotica en AI in de voedingsmiddelen- en drankenindustrie. Deze intelligente systemen helpen bij het monitoren en elimineren van afvalstromen en de slimme software controleert prijzen, bestellingen en voorraad. Maar AI kan veel meer dan dat. Het in Genève gevestigde Firmenich Flavors, ’s werelds grootste particuliere parfum- en smaakbedrijf, is er zelfs in geslaagd om ’s werelds eerste door AI ontwikkelde smaak te creëren. Dit werd mogelijk gemaakt door de samenwerking met Microsoft. Dankzij de Microsoft Azure-cloudtechnologieën “hebben we deze prestatie neer kunnen zetten, dankzij het enorme rekenpotentieel’, zegt Philippe Glenat, VP van Firmenich’s d-lab. “De opwindende toevoeging van AI stelt ons in staat om meer gepersonaliseerde consumentenervaringen te bieden, grondstoffen optimaler te gebruiken en nieuwe creatieve leads te onderzoeken”, vertelt Emmanuel Butstraen, president van Firmenich Flavors. “De technologie houdt rekening met specifieke productparameters, zoals biologisch gecertificeerde ingrediënten of specifieke wettelijke vereisten, en helpt onze smaakontwikkelaars met het creëren van superieure smaakoplossingen en het versnellen van onze productontwikkeling”, voegt Butstraen toe.
17. AI maakt efficiëntere natuurbescherming mogelijk
Als gevolg van de ivoorhandel is de populatie Afrikaanse bosolifanten de afgelopen tien jaar met maar liefst 65 procent gedaald. En de neushoornpopulatie heeft zo mogelijk een nóg grotere klap gekregen. Het feit dat er nog maar 30.000 neushoorns in het wild zijn is een verontrustende bevestiging van de ernst van de situatie. Als de stroperij niet aan banden gelegd wordt zullen veel meer diersoorten met uitsterven worden bedreigd. Om wilde dieren een betere overlevingskans te geven maken natuurbeschermers steeds vaker gebruik van AI “om de informatie te verzamelen die ze nodig hebben om het gedrag van de dieren die ze willen beschermen te voorspellen, en om stropers te volgen en te anticiperen op hun volgende stappen”. Het University of Southern California Center for Artificial Intelligence in Society werkte samen met de National Science Foundation en het Army Research Office om een AI-tool te ontwikkelen om stroperij te bestrijden. De app, die “Protection Assistant for Wildlife Security” of PAWS wordt genoemd, maakt gebruik van wiskundige en computermodellen om bewijsmateriaal van stroperij en gegevens van eerdere patrouilles te analyseren.
18. AI helpt de mode-industrie met nieuwe ontwerpen en voorspellingen
Innovaties die technologieën als AI en machine learning integreren veranderen ook de mode-industrie. Sterker nog, het voortbestaan van moderetailers hangt grotendeels af van AI. Wist je dat maar liefst 44 procent van de retailers die AI nog niet hebben geïmplementeerd failliet gaat? De wereldwijde uitgaven voor intelligente oplossingen in de mode-industrie zullen in 2022 naar verwachting $7,3 miljard bedragen – wat aangeeft dat modemerken hebben ingezien dat AI een krachtige bondgenoot kan zijn. Vooral op het gebied van het ontwerpen en verkopen van kleding die past bij de behoeften en eisen van klanten. Het in Berlijn gevestigde modeplatform Zalando maakt bijvoorbeeld gebruik van AI bij het ontwerpen van mode “op basis van de favoriete kleuren, texturen en andere stijlvoorkeuren van de klant”. Voordat merken AI gaan toepassen, moeten ze echter eerst digitaliseren. “Personalisatie is absoluut een manier om de verwachtingen van de klant van vandaag te overtreffen. Hoe dit wordt bereikt, gaat echter meer over de digitale evolutie dan over de AI-revolutie”, zegt Olga Kotsur, mede-oprichter en CEO van Mercaux, een bedrijf in digitale retailtechnologie. “Retailers kunnen verblind worden door de hype van de AI-revolutie en ‘vergeten’ de fundamenten van de in-store digitalisering aan te pakken die voorziet in basisbehoeften van de klant, zoals alternatieve aanbevelingen. De echte uitdaging voor retailers is weten waar ze moeten beginnen. Daarom adviseren we onze klanten nauwgezet over hun transformatietraject. Dus AI-styling wordt pas overwogen wanneer de winkel, en vooral het personeel, daar klaar voor is”.
19. Kunstmatige intelligentie kan helpen bij de vroege diagnose van autisme
Uit een nieuw onderzoek van Northwestern University, Ben Gurion University, Harvard University en Massachusetts Institute of Technology, blijkt dat een nieuwe benadering van precisiegeneeskunde, versterkt door AI, de basis heeft gelegd voor een nieuwe biomedische screening- en interventie-tool voor een subtype van autisme. Aangenomen wordt dat deze nieuwe strategie de eerste in zijn soort is in de precisiegeneeskunde. “Deze ontdekking was net als het vinden van een naald in een hooiberg. Er zijn namelijk duizenden varianten in honderden genen waarvan wordt aangenomen dat ze autisme veroorzaken. Deze zijn elk gemuteerd in minder dan 1 procent van de families met de aandoening. We hebben een complexe kaart ontwikkeld en moesten vervolgens een vergrootglas creëren om in te zoomen”, vertelt Yuan Luo, Chief AI Officer bij Northwestern University Clinical & Translational Sciences Institute en het Institute of Augmented Intelligence in Medicine. Om het vergrootglas te creëren, identificeerde het onderzoeksteam eerst clusters van gen-exons – delen van genen die codering bevatten voor een specifiek eiwit. “De kaart- en vergrootglasbenadering is een generaliseerbare manier om meerdere datamodaliteiten te gebruiken voor het subtyperen van autisme. Bovendien biedt het de mogelijkheid voor het ondersteunen van gerichte klinische onderzoeken voor veel andere genetisch complexe ziekten”, concludeert Luo.
20. AI-diëtisten kunnen de aanwezigheid van type 1 diabetes-antilichamen in kaart brengen
Het gebruik van AI bij de behandeling van diabetes is een groeiende trend. IBM en de non-profitorganisatie JDRF (voorheen bekend als de Juvenile Diabetes Research Foundation) hebben een voorspellende AI-tool gelanceerd die de aanwezigheid van antistoffen voor diabetes type 1 in het bloed in kaart kan brengen. Dit zou beter inzicht kunnen bieden in hoe en wanneer de aandoening zich zou kunnen ontwikkelen. Jianying Hu, IBM-fellow en wereldwijd wetenschappelijk leider van AI for healthcare bij IBM Research, legt uit “dat de AI gegevens kreeg van meer dan 22.000 mensen uit de Verenigde Staten, Zweden en Finland. Een van de belangrijkste mogelijkheden van het bouwen van machine learning-modellen voor diabetes type 1 is beter te kunnen identificeren wie er gemonitord moet worden en hoe frequent”, zegt Hu. “Op dit moment, hoe weinig we ook weten, zijn deze antilichamen alomtegenwoordig in de progressie van diabetes type 1, maar niemand weet wie er vatbaarder is om ze te ontwikkelen en wanneer”. Deze AI vertegenwoordigt geen definitieve screeningstrategie, maar het is een eerste stap op weg naar een toekomst waarin we machine learning-software kunnen gebruiken om diabetes type 1 sneller te diagnosticeren.
Slimme algoritmen bieden toekomstperspectief
De COVID-pandemie heeft de economieën van de wereld lamgelegd en veel sectoren worstelen om te overleven. Er zijn verschillende innovatieve manieren om bedrijven te helpen met hun herstel, maar zij moeten zich ook concentreren op het creëren van een sterk, door technologie aangedreven concurrentievoordeel. AI-toepassingen nemen exponentieel toe, zowel in aantal als in verscheidenheid, en wetenschappers vinden voortdurend nieuwe manieren om AI te gebruiken voor het ontwikkelen van hoogwaardige producten en diensten. Kunstmatige intelligentie heeft invloed op de toekomst van elke branche en elk mens. Het is de drijvende kracht achter technologieën als robotica, big data en het IoT en zal in de toekomst als technologische innovator blijven fungeren.
