تحميل لدينا الذكاء الاصطناعي في الأعمال | تقرير الاتجاهات العالمية 2023 والبقاء في الطليعة!

كيف يمكن للكشف عن كائنات القمامة من طائرة بدون طيار أن يخفض التكلفة الإجمالية للكشف والجمع إلى النصف

تكنولوجيا رؤية الكمبيوتر
صناعة حكومة
الصناعات المحتملة العقارات والخدمات اللوجستية والنقل والبناء
عميل مؤسسة عقارية شبه حكومية

ملخص

بالنسبة لمنظمة شبه حكومية كبيرة، قام فريقنا بتطوير نظام يكتشف أجسام القمامة من الصور التي التقطتها الطائرات بدون طيار وساعد في إدارة أنشطة جمع القمامة. لقد قمنا بتصميم وتطوير تطبيق قائم على نظام المعلومات الجغرافية يسمح بالتفاعل المريح مع كائنات القمامة المكتشفة ويسهل أنشطة جمع القمامة من خلال التخطيط الأمثل للمسار وتتبع التقدم المحرز في عملية التجميع.

وأدى ذلك إلى توفير كبير في التكاليف، مما أدى إلى خفض تكاليف الكشف والجمع الإجمالية إلى النصف. علاوة على ذلك، انخفض وقت التحصيل بمقدار أ عامل 4 بينما سمح حل الرؤية الحاسوبية الآلي بـ 7% دقة كشف أعلى مقارنة بالخبير البشري. بالإضافة إلى ذلك، أدى هذا النظام إلى تقليل البصمة الكربونية بمقدار أ عامل 19.

 

تحدي

كانت شركة التأمين العاملة في المجال الطبي/الصحي تواجه التحدي المتمثل في تطوير سياسات التسعير. بالنسبة لهم، كان من المهم فهم المخاطر المتعلقة بمريض معين وتعديل نماذج سياسة التسعير وفقًا لذلك. وفي المقابل، كان العميل يتوقع تحقيق وفورات كبيرة.

الحل بواسطة AI Superior

قمنا ببناء تطبيق يعتمد على نموذج التعلم الآلي للتنبؤ باحتمالات الإصابة بمرض معين وفقًا للعديد من ميزات الإدخال والمعلمات بما في ذلك التاريخ الطبي. ومن أجل ذلك قمنا بتدريب أ نموذج التعلم العميق كان ذلك يتعامل بفعالية مع التحديات الجوهرية مثل عدم التوازن الطبقي. بالإضافة إلى ذلك، قمنا ببناء إطار عمل للتحقق من الصحة لمقارنة الأساليب المتعددة بشكل موضوعي والتأكد من أن النموذج الذي تم إنشاؤه كان يتفوق بشكل كبير على النماذج الأخرى.

النتيجة والتداعيات

لقد تفوق حل علوم البيانات المطور بشكل كبير على النماذج الأساسية التي تعتمد على الإحصائيات. تم استخدام نتائج النموذج لتحسين سياسة التسعير لزيادة الإيرادات وإدارة المخاطر بشكل أفضل.

دعونا نعمل معا!

arArabic
انتقل إلى أعلى

املأ النموذج أدناه:

بالنقر فوق إرسال رسالة، فإنك توافق على لدينا سياسة الخصوصية.