یادگیری ماشینی در آزمایشگاه های شیمی

یادگیری ماشینی در آزمایشگاه های شیمی

یادگیری ماشینی به طور گسترده ای در علوم و آزمایشگاه های شیمی برای طراحی دارو و سایر فرایندها مورد استفاده قرار گرفته است. مدل هایی که به طور آینده نگر برای نتایج واکنش جدید آزمایش می شوند و برای تقویت درک انسان برای تفسیر تصمیمات واکنش شیمیایی گرفته شده توسط چنین مدل هایی مورد استفاده قرار می گیرند ، بسیار محدود هستند. گوراو چوپرا ، استادیار شیمی تجزیه و فیزیک در کالج علوم پوردو گفت: “ایجاد واکنش های جدید و سریع برای طراحی کتابخانه های شیمیایی در کشف دارو ضروری است.” “ما یک واکنش چندکاره ای جدید ، سریع و یک گلدان از N-sulfonylimines ایجاد کرده ایم که به عنوان یک مورد نماینده برای تولید داده های آموزشی برای مدل های یادگیری ماشین ، پیش بینی نتایج واکنش و آزمایش واکنش های جدید به روش آینده نگرانه کور استفاده شده است.

 یادگیری ماشینی در آزمایشگاه های شیمی چه نقشی دارد

چوپرا گفت که رویکرد یادگیری ماشین قابل تفسیر توسط تیم Purdue ، که به عنوان نمودار جریان واکنش شیمیایی معرفی شده است ، می تواند برای بررسی واکنش هر MCR یا هر واکنش شیمیایی گسترش یابد. این به روباتیک در مقیاس بزرگ نیاز ندارد ، زیرا این روش ها می توانند توسط شیمی دانان هنگام آزمایش غربالگری در آزمایشگاه های خود مورد استفاده قرار گیرند. این کار با سایر نوآوری ها و تحقیقات آزمایشگاه های Chopra که اعضای تیم آن برای ثبت اختراع فن آوری های متعدد با دفتر بنیاد تحقیقات Purdue همکاری می کنند ، همسو است. برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد اختراعات ثبت شده آنها ، با [e-mail] تماس بگیرید.کروپال جتهاوا ، دانشجوی فوق دکترا در آزمایشگاه Chopra ، که یکی از نویسندگان این اثر است ، گفت: “استفاده بی سابقه از یک مدل یادگیری ماشین در تولید نمودار جریان واکنش شیمیایی به ما کمک کرد تا واکنش واکنش های مختلف N-sulfonylimin مختلف را که به طور سنتی در MCR ها استفاده می شوند ، درک کنیم.” “ما معتقدیم که کار دستی با شیمی دانهای آلی و محاسباتی راهی جدید برای حل مشکلات پیچیده واکنش شیمیایی برای سایر واکنش ها در آینده خواهد داشت.”

یادگیری ماشین در زندگی روزمره

یادگیری ماشین در زندگی روزمره

 به لطف پیشرفت های انجام شده در قدرت محاسباتی و برنامه های یادگیری ماشین ، انسانها واقعاً در یک انقلاب جهانی فناوری زندگی می کنند. دو دهه اول قرن 21 شاهد پیشرفتهای چشمگیری در تحقیقات هوش مصنوعی (AI) بوده ایم. ثابت شده است که یادگیری ماشینی یکی از موفق ترین و گسترده ترین کاربردهای فناوری است که دامنه وسیعی از صنایع را تحت تأثیر قرار داده و میلیاردها کاربر را هر روز تحت تأثیر قرار می دهد. یادگیری ماشین زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی است که شامل مطالعه و استفاده از الگوریتم ها و مدل های آماری برای سیستم های رایانه ای برای انجام کارهای خاص بدون تعامل انسان است. استفاده از یادگیری ماشینی دریچه ای را برای فناوری های آینده گرایانه باز می کند که مردم در زندگی روزمره خود از آن استفاده می کنند.

مواردی که در زندگی روزمره از یادگیری ماشین استفاده می کنیم

دستیار صوتی

دستیارهای صوتی در حال حاضر در همه جا حضور دارند. دستیارهای صوتی مشهوری مانند Apple’s Siri ، Google Assistant ، Amazon’s Alexa و … راه را برای بخشی از مکالمه عمومی افراد هموار می کنند. الگوریتم یادگیری ماشین در پشت همه این دستیارهای صوتی کار می کند تا گفتار را با استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP) تشخیص دهد. سپس ، گفتار را با استفاده از یادگیری ماشین به اعداد تبدیل کرده و بر این اساس پاسخی را تنظیم می کند. همچنین از NLP برای ترجمه اطلاعات غیر قانونی لغات در قراردادها به زبان ساده برای تهیه اطلاعات استفاده می شود. محققان انتظار دارند با پیشرفت تکنیک های یادگیری ماشین ، این فناوری در آینده هوشمندانه تر شود.

بازاریابی شخصی سازی شده

فناوری در سیستم بازاریابی در حال بدست آوردن جایگاه خود است. با استفاده از ویژگی های یادگیری ماشینی ، صنعت بازاریابی مشتریان را بر اساس داده های رفتاری و مشخص تقسیم می کند. سیستم عامل های تبلیغات دیجیتال به بازاریابان اجازه می دهد تا بر روی مجموعه مخاطبان با تأثیر محصول مرتبط تمرکز کنند. آنها نیازهای مشتری را درک می کنند و بر این اساس با تبلیغات بهتر اقدام به فروش کالا و خدمت می کنند.

تشخیص کلاهبرداری

شرکت های بزرگی که درگیر تعاملات مالی و بانکی هستند از یادگیری ماشینی برای کشف تقلب و کلاهبرداری استفاده می کنند. این امر به شرکت ها کمک می کند تا مصرف کنندگان را در امان نگه دارند. یادگیری ماشینی همچنین می تواند برای شرکتهایی که معاملات کارت اعتباری را انجام می دهند ارزشمند باشد. این فناوری برای پرچم گذاری معاملات که براساس قوانین خاص  و بر طبق قوانین شرکت جعلی است ، آموزش دیده است. با شناسایی چنین امور بعد می توان جلوی گرفتار شدن شرکت ها در برابر ضرر بزرگ را گرفت. علاوه بر این ، یک شرکت همچنین می تواند با چشم انداز رقابتی و وفاداری مصرف کننده خود ، اطلاعات کسب کند و فروش یا تقاضا را در زمان واقعی با یادگیری ماشین پیش بینی کند.

اتومبیل های خودران

اتومبیل های خودران یکی از فن آوری های جذاب در زندگی روزمره امروزه است که در آن یادگیری ماشین در سطح بالایی استفاده می شود. زیبایی اتومبیل های خودران این است که از هر سه جنبه اصلی یادگیری ماشین یعنی یادگیری نظارت شده ، بدون نظارت و تقویتی در کل طراحی ماشین استفاده می شود. اتومبیل های هوشمند از ویژگی های یادگیری ماشین مانند تشخیص اشیا اطراف ماشین ، یافتن فاصله با ماشین جلویی ، محل روسازی و سیگنال ترافیک ، ارزیابی وضعیت راننده و طبقه بندی صحنه استفاده می کنند. یادگیری ماشینی همچنین می تواند در مورد شرایط جاده و ترافیک در زمان واقعی به راننده مشاوره دهد.

بهینه سازی حمل و نقل

شرکت هایی که برای ایجاد اعتماد بیشتر به صنعت حمل و نقل کار می کنند یادگیری ماشینی را به عنوان منبع اصلی برای کار خود انتخاب می کنند. برنامه های پر مصرفی مانند Uber ، Lyft ، Ola و غیره در بسیاری از محصولات خود از برنامه ریزی مسیرهای بهینه تا تعیین قیمت ها از یادگیری ماشین استفاده می کنند. قیمت پویا در سفر ، هزینه مسافر را با تغییر شرایط بازار تنظیم می کند. قیمت ها بسته به عواملی مانند زمان ، مکان ، آب و هوا ، تقاضای مشتری و غیره متفاوت است. یادگیری ماشین همچنین به رانندگان کمک می کند تا بهترین مسیر را برای رسیدن مسافران از نقطه A به B پیدا کنند.

پیش بینی رفتار

سازمان ها می توانند از مدل های یادگیری ماشینی برای پیش بینی رفتار مشتری بر اساس داده های گذشته وی استفاده کنند. شرکت ها به دنبال صحبت با مردم در شبکه های اجتماعی می باشند  و سپس افرادی را که در جستجوی محصول یا خدمات داده شده هستند ، شناسایی می کنند. به عنوان مثال ، Zappos از تجزیه و تحلیل و یادگیری ماشین برای کمک به ارائه اندازه گیری شخصی و نتیجه جستجو برای مشتریان و همچنین مدل های رفتار پیش بینی کننده استفاده می کند.

مراقبت های بهداشتی

ارزش یادگیری ماشینی در مراقبت های بهداشتی در توانایی آن در پردازش مجموعه داده های عظیم فراتر از توانمندی انسان است و همچنین  تجزیه و تحلیل این داده ها را به بینش بالینی قابل اعتماد تبدیل می کند که به پزشکان در درمان کمک می کند. یادگیری ماشینی در برنامه ریزی و ارائه مراقبت کمک می کند ، در نهایت منجر به نتایج بهتر ، هزینه های کمتر مراقبت و افزایش رضایت بیمار می شود. با کمک رایانه (CAD) ، یک برنامه یادگیری ماشینی نیز می تواند برای بررسی اسکن ماموگرافی زنان در پیش بینی سرطان مورد استفاده قرار بگیرد.

خودکارسازی فرایندها

اتوماسیون فرآیند هوشمند (IPA) محصول همگرایی هوش مصنوعی و فناوری های مرتبط از جمله دید رایانه ، اتوماسیون شناختی و یادگیری ماشینی است. با گردآوری این فناوری ها در یک فرآیند واحد ، شرکت ها امکان اتوماسیون غنی تری را پیدا می کنند و قفل هر ارزش تجاری را برای شرکت باز می کنند. از الگوریتم یادگیری ماشین می توان در اتوماسیون ارزیابی ریسک بیمه بدون خطا از کار دستی ورود اطلاعات استفاده کرد.

چت بات ها

یادگیری ماشینی با استفاده از چت بات های گفتگویی که به درخواست های مشتری پاسخ مربوطه را می دهند ، به پشتیبانی مشتری کمک می کند. با استفاده از مفاهیم پردازش زبان طبیعی (NLP) و تجزیه و تحلیل احساسات ، الگوریتم های یادگیری ماشین قادر به درک نیاز مشتری و لحن گفتن آنها هستند. سپس سیستم درخواست را به شخص پشتیبانی کننده مناسب مشتری هدایت می کند.

حفاظت فیزیکی

یادگیری ماشینی نقشی محوری در تأمین امنیت در اجتماعات بزرگ دارد. این فناوری یک دارایی برای کمک به جلوگیری از هشدارهای جعلی و مشکل هایی را فراهم می کند که ممکن است در محافل انسانی در رویدادهای بزرگ عمومی از امنیت بی بهره باشند. به عنوان مثال ، Evolv Technology ادعا می کند که یک سیستم امنیتی فیزیکی ارائه می دهد که 600 تا 900 نفر را در هر ساعت برای راهپیمایی ها  نمایش می دهد.

نسل بعدی کامپیوتر های کوانتومی

نسل بعدی کامپیوتر های کوانتومی

طراحی گرافیکی و شیوه های نوین آن

طراحی گرافیکی و شیوه های نوین آن

روند فعلی طراحی گرافیک امروز تحت تأثیر همه چیز از فناوری موجود برای ایجاد تصاویر جذاب تر و پاسخگو ، گرفته تا رفتار خرید مشتریان خاص است. به هر حال ، با تغییر ترجیحات مخاطبان ، تصاویری که برای ساختن برند خود استفاده می کنید نیز تکامل می یابد و شیوه های نوین برای آن ایجاد می گردد. باید به این نکته دقت داشته باشید که هر چقدر هم که محصول یا پیام شما جذاب باشد اگر طراحی گرافیکی مناسبی نداشته باشد تاثیر چندانی نخواهد داشت. اگرچه هر زمان مد و روند جدیدی ایجاد می شود ، تغییر طراحی ها خوب نیست ، اما مهم است که در جریان صنعت قرار بگیرید. دانش اولیه از روندهای فعلی در طراحی گرافیک به شما کمک می کند تا یک تصویر “مناسب” و حرفه ای برای برند خود ارائه دهید.

طراحی گرافیکی چیست و شیوه های نوین آن کدامند ؟

طراحی گرافیکی مهارت ایجاد محتوای بصری برای رساندن پیام ها است. با  استفاده از تکنیک سلسله مراتب و طرح بندی صفحه های بصری،تایپوگرافی و تصاویر طراحان گرافیک نیازان مشتریان خود را برآورده می کنند.  طراحان گرافیکی  تمرکز خود را بر منطق نمایش عناصر در طرح های تعاملی برای بهینه سازی تجربه کاربر می گذارند. با پیشرفت امکانات طراحی به لطف ورود فناوری جدید ، فضای گرافیک مطمئناً در سالهای آینده هیجان انگیزتر خواهد شد. این فرصت های جدید بسیاری را برای برندهایی که به دنبال تغییر چهره خود هستند فراهم می کند. با این حال ، مهم است که زیاد پایبند این روند های جدید نباشید.صرف جدید بودن چیزی به این معنی نیست که برای شرکت شما بهتر است. هنگام بررسی روندهای مدرن طراحی گرافیک ، بهتر است با کمی تردید به هر مفهوم بپردازید. به عنوان مثال ، از خود بپرسید:

آیا پذیرفتن این روندها در طراحی گرافیکی مشکلی را برای مشتریان یا من حل می کند؟

آیا این روندها به تعامل کمک می کند یا صدمه می زند؟

آیا در حال حاضر شرکت هایی مانند من با موفقیت از این روند استفاده می کنند؟

این روندهای جدید طراحی گرافیکی چگونه با هویت برند فعلی شما سازگار است؟

پاسخ دادن به این س سوالات به شما کمک می کند تا تصمیم بگیرید که آیا فقط برای پرش به باند از یک روند استقبال می کنید یا گامی را برای شرکت خود ارزشمند بر می دارید.

از رنگ ها برای برند خود استفاده کنید

رنگ در طراحی گرافیک یک رکن اساسی است. چه در حال ایجاد یک وب سایت باشید ، چه در حال طراحی لوگوی نام تجاری خود ، رنگ های مناسب حکایت از برجسته بودن دارایی های بصری شما و نوع تأثیر احساسی شما بر مخاطبان خود دارند. در گذشته ، بسیاری از شرکت ها به رنگهای “آشکار” صنعت خود پایبند بودند. به عنوان مثال ، رنگ آبی به ویژه به دلیل توانایی پرورش احساس اعتماد ، محبوبیت خاصی دارد. با این حال ، شرکت های امروزی در هنگام مطابقت با طرح های گرافیکی مدرن ، شروع به کشف رنگ های کمتر متعارف می کنند. سایه های ملایم و خنثی شروع به جایگزینی با رنگ های روشن تر و تصاویر در رنگ می کنند.

تایپوگرافی فوق العاده و فونت های خارق العاده

همانطور که انتخاب مناسب رنگ از شخصیت برند شما پشتیبانی می کند ، تایپوگرافی نیز در دنیای طراحی گرافیک نقش بسزایی دارد. شکل ، اندازه و ماهیت فونت مورد استفاده شما در تبلیغات ویدئویی، رسانه چاپی و وب سایت ، به هویت برند شما عمق می بخشد.فونت های Serif معمولاً مارک های پیشرفته و حرفه ای را نشان می دهند ، در حالی که فونت های sans-serif مدرن تر و غیررسمی هستند. علاوه بر این ، نوع پررنگ یا همان bold جلب توجه می کند و بیانگر اعتماد به نفس شماست. یکی از بزرگترین روندهای طراحی گرافیک که در سال 2018 مشاهده شد ، تقاضای بیشتر برای فونت های دست نویس بود. در حالی که شرکت ها تلاش می کنند تا در یک محیط بیش از حد اشباع خودنمایی کنند ، فونت های دست نویس، عنصر اضافی برای تمایز را به مارک ها می دهند ، اگرچه برای همه مناسب نیستند.

تصاویر سفارشی

حال که صحبت از این است که روند طراحی گرافیک برای تمایز بسیار مناسب است ، بسیاری از مشاغل مدرن شروع به آزمایش تصاویر و نمادهای سفارشی می کنند. شرکت های امروزی طراحی را به عنوان یک مفهوم عملی و هم روش انتقال شخصیت منحصر به فرد خود تجربه می کنند. به هر حال ، مصرف کنندگان مدرن نمی خواهند محصولات و خدمات را از یک شرکت بی نام خریداری کنند. مشتریان امروز می خواهند ارتباطات واقعی با مارک های مورد علاقه خود برقرار کنند و این بدان معنی است که شرکت ها باید در ایجاد یک تصویر “انسانی” تلاش بیشتری کنند.

با ویرا سگال کارو همراه باشید

تفاوت هوش مصنوعی و اتوماسیون

تفاوت هوش مصنوعی و اتوماسیون

در برخی از مواقع افراد هوش مصنوعی و اتوماسیون را با هم  اشتباه می گیرند اما باید توجه داشت که تفاوت هایی میان این دو وجود دارد. دکتر مارک نسیلا ، مدیر تحلیلی FNB برای بانکداری مصرف کننده ، توضیح می دهد که اختلاف اصلی این است که هوش مصنوعی تصمیمات و اقدامات هوش انسانی را تقلید می کند ، در حالی که اتوماسیون بر ساده سازی کارهای تکراری و آموزنده تمرکز دارد. وی افزود: اتوماسیون مدت زمانی است که وجود داشته است و احتمالاً آنقدر در بیشتر فعالیت های تجاری ادغام شده است که دیگر قابل تشخیص نیست  به عنوان مثال ، تولید خودکار ایمیل های بازاریابی و پیام کوتاه به مشتریان از نمونه های اتوماسیون می باشد.”

تعریف هوش مصنوعی و اتوماسیون و تفاوت میان آنها

اگر بخواهیم خیلی ساده به اختلاف میان این دو اشاره کنیم اتوماسیون نرم افزاری است که از قوانین از پیش برنامه ریزی شده پیروی می کند. هوش مصنوعی برای شبیه سازی تفکر انسان طراحی شده است. آنچه هم سیستم های خودکار را هدایت می کند و هم هوش مصنوعی همان چیزی است که مشاغل را پیش می برد: داده ها. ماشین های خودکار داده ها را جمع می کنند و سیستم های هوش مصنوعی آن را “درک” می کنند.

هوش مصنوعی علم ایجاد ماشین هایی است که وظیفه دارند مشکلات را حل کنند و برخی از کارهایی را انجام دهند که پردازش آنها  برای مغز انسان پیچیده باشد. از طرف دیگر ، اتوماسیون استفاده از فناوری برای اتوماسیون فرآیندها با حداقل دخالت انسان یا بدون آن است. اتوماسیون توانایی ماشین ها در انجام کارهایی است که انجام آنها توسط انسان غیرممکن یا دشوار است در حالی که هوش مصنوعی شبیه سازی هوش انسان است. تمرکز هوش مصنوعی بر ایجاد ماشین های بسیار هوشمند برای انجام وظایفی است که به معنای طبیعی تفکر یا رفتار هوشمندانه نامیده می شوند. این علم و مهندسی ساخت ماشین آلات به اندازه کافی هوشمند است که می تواند از هوش و رفتار انسان تقلید کند. ایده پشت هوش مصنوعی ایجاد فناوری است که به کامپیوترها و ماشین آلات اجازه می دهد مانند انسان فکر کنند ، مانند انسان رفتار کنند و از آنها بیاموزند. هدف اصلی اتوماسیون ساده سازی و تسریع در انجام کارهای متداول و تکراری برای افزایش بهره وری و کارایی تولید ، با درگیری کمتر یا بدون درگیری انسان است.

مثال هایی از هوش مصنوعی و اتوماسیون

نمونه هایی از هوش مصنوعی شامل برنامه های اشتراک تاکسی مانند Uber و Lyft ،تشخیص گفتار ، حل مسئله ، یادگیری ماشین ، دسته بندی ایمیل هوشمند ، فیلترهای هرزنامه ، دستگاه های Alexa Alexa ، Chatbots ، Apple’s Siri ، Google Now ، Internet of Things ، جستجوی پیش بینی Google ، توصیه های محصول و موارد دیگر می باشد.

نمونه هایی از اتوماسیون شامل پر کردن خودکار فرم ، پشتیبانی مشتری ، امضاهای دیجیتالی ، مونتاژ خودکار ، تجزیه و تحلیل کارمندان ، بانکداری آنلاین ، پردازش پرداخت ، ماشین آلات کنترل عددی ، ربات های کنترل مواد ، سیستم های بزرگراهی ، مدیریت خودکار پسماند ، خرده فروشی خودکار ، نظارت تصویری و غیره است. یکی از نمونه های متداول سیستم خودکار ، ترموستات مورد استفاده در لوازم خانگی است.

در نهایت ، یادگیری ماشین می تواند عناصر اتوماسیون را در خود داشته باشد اما توانایی پاسخگویی پویا به ورودی های تغییر یافته باعث می شود که یادگیری ماشین برای بسیاری از فرایندهایی که می توانند خودکار شوند ، بیش از حد خوب باشد. از آنجا که پیشرفت های فن آوری ایجاد فرآیندهای یادگیری ماشین را آسان تر می کند ، ممکن است یادگیری ماشین در رویه های خودکار به به شکست منجر شود. در حال حاضر ، یادگیری ماشینی برای  روشهای کار در صنعت متناسب است و اتوماسیون همچنان اصل غالب در استفاده از فناوری در تجارت است.

در نهایت هوش مصنوعی می تواند نوعی اتوماسیون ، رباتیک و نرم افزار باشد سه زمینه ای که گزارش اتوماسیون روی آنها تمرکز کرده است.

طراحی سایت