چگونه یادگیری عمیق (Deep learning) نتایج چشمگیری به همراه دارد؟

یادگیری عمیق یک تکنیک یادگیری ماشینی است که به رایانه‌ها آموزش می‌دهد تا کارهایی را انجام دهند که انسان‌ها به طور طبیعی انجام می‌دهند. دیپ لرنینگ یک فناوری جدید در اتومبیل‌های خودران است که به آن‌ها امکان می‌دهد علامت توقف، یا عابر پیاده و تیر چراغ برق را تشخیص دهند. بیشتر روش‌های دیپ لرنینگ از ساختار شبکه‌های عصبی استفاده می‌کنند، به همین دلیل است که مدل‌های این نوع یادگیری اغلب به عنوان شبکه‌های عصبی عمیق شناخته می‌شوند. 

اصطلاح عمیق یا دیپ معمولا به تعداد لایه‌های پنهان در شبکه عصبی اشاره دارد. شبکه‌های عصبی فقط شامل 2-3 لایه پنهان هستند، در حالی که شبکه‌های عمیق می‌توانند تا 150 لایه داشته باشند. به طور دقیق‌تر، سیستم‌های یادگیری عمیق، به عمق مسیر تخصیص اعتبار یا CAP توجه دارند. CAP زنجیره تبدیل از ورودی به خروجی است. 

یادگیری عمیق (Deep learning) چیست؟

دیپ لرنینگ زیر شاخه‌ای از یادگیری ماشینی است که با الگوریتم‌های الهام گرفته شده از ساختار و عملکرد مغز به نام شبکه‌های عصبی مرتبط است. این یادگیری از شبکه‌های عصبی بزرگ تر تشکیل شده است. 

در یادگیری عمیق، یک مدل کامپیوتری یاد می‌گیرد که طبقه بندی را به صورت مستقیم از روی تصاویر، متن یا صدا انجام دهد. مدل‌های این نوع یادگیری می‌توانند به دقت پیشرفته‌ای دست یابند که گاهی اوقات حتی از عملکرد انسانی فراتر ‌می‌رود. این مدل‌ها با استفاده از مجموعه بزرگی از داده‌های برچسب‌گذاری شده و معماری‌های شبکه عصبی که حاوی لایه‌های زیادی هستند، آموزش داده می‌شوند.

با استفاده از شبیه سازی‌های مغز امیدواریم: 

• با استفاده از الگوریتم‌ها، دیپ لرنینگ بسیار آسان‌تر و بهتر شود.

• پیشرفت‌های انقلابی در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ایجاد شود.

چرا دیپ لرنینگ (Deep learning) مهم است؟

به زودی این فناوری به دقتی در سطح بالاتر دست می‌یابد. این به لوازم الکترونیکی مصرفی کمک می‌کند تا انتظارات کاربر را برآورده سازد که این مورد برای برنامه‌های کاربردی مانند: اتومبیل‌های خودران بسیار مهم می‌باشد. پیشرفت‌های اخیر در این نوع یادگیری به حدی بهبود یافته است که این یادگیری در برخی از وظایف مانند: طبقه‌ بندی اشیا در تصاویر، از انسان بهتر عمل می‌کند. دیپ لرنینگ به مقادیر زیادی از داده‌های کدگذاری شده نیاز دارد. به عنوان مثال، توسعه اتومبیل‌های خودران به میلیون‌ها تصویر و هزاران ساعت فیلم نیاز دارد.

این یادگیری به قدرت محاسباتی قابل توجهی نیاز دارد. معماری پردازنده‌های گرافیکی با کارایی بالا دارای برای یادگیری بسیار کارآمد می‌باشد. هنگامی که این تکنولوژی با محاسبات ابری ترکیب می‌شود، تیم‌های توسعه را قادر می‌سازد تا زمان آموزش شبکه یادگیری عمیق را از چند هفته به چند ساعت یا کمتر کاهش دهند.

شبکه‌های عصبی یادگیری عمیق

یک نوع الگوریتم پیشرفته یادگیری ماشینی که به عنوان شبکه عصبی مصنوعی شناخته می‌شود، زیر بنای بیشتر مدل‌های Deep learning است. در نتیجه، گاهی اوقات این فناوری ممکن است به عنوان یادگیری عصبی یا شبکه عصبی عمیق نیز شناخته شود. شبکه‌های عصبی به اشکال مختلف از جمله شبکه‌های عصبی بازگشتی، شبکه‌های عصبی کانولوشنال، شبکه‌های عصبی مصنوعی و شبکه‌های عصبی پیش خور وجود دارند که هر کدام مزایایی را برای استفاده در موارد خاص ارائه می‌دهند. با این حال، همه‌ی شبکه‌های عصبی تا حدودی به صورت مشابه کار می‌کنند.

نحوه کارکرد یادگیری عمیق چگونه است؟

شبکه‌های عصبی لایه‌های بسیاری دارند؛ درست مانند: مغز انسان که از نورون‌ها تشکیل شده است. گفته می‌شود هر شبکه بر اساس تعداد لایه‌هایی که دارد عمیق‌تر است. یک نورون در مغز انسان هزاران سیگنال را از نورون‌های دیگر دریافت می‌کند. در یک شبکه عصبی مصنوعی، سیگنال‌ها بین گره‌ها حرکت می‌کنند. سیستم‌های دیپ لرنینگ به سخت افزار قدرتمندی نیاز دارند زیرا دارای حجم زیادی از داده‌های در حال پردازش هستند که شامل چندین محاسبات پیچیده ریاضی می‌باشد. حتی با استفاده از چندین سخت افزار پیشرفته، آموزش یک شبکه عصبی می‌تواند تا هفته‌ها به طول بی انجامد. 

سیستم‌ یادگیری عمیق به مقادیر زیادی داده نیاز دارد تا بتوانند نتایج را به صورت کاملا دقیق بررسی کند. هنگام پردازش داده‌ها، شبکه‌های عصبی مصنوعی می‌توانند داده‌ها را با پاسخ‌های دریافتی از یک سری سوالات باینری درست یا نادرست که شامل محاسبات ریاضی پیچیده است، طبقه بندی کنند.

برای مثال: یک برنامه تشخیص چهره با یادگیری عمیق و تشخیص لبه‌ها، تشخیص خطوط چهره و سپس بخش‌های مهم‌تر از چهره‌، و در نهایت، نمایش کلی چهره‌ کار می‌کند. با گذشت زمان، برنامه خودش به صورت خودکار آموزش می‌بیند. در این صورت برنامه تشخیص چهره با گذشت زمان می‌تواند چهره‌ها را به دقت شناسایی می‌کند.     

کاربرد یادگیری عمیق (Deep learning) در حوزه‌های مختلف

برنامه‌های کاربردی دیپ لرنینگ در صنایع مختلف از رانندگی خودکار گرفته تا دستگاه‌های پزشکی استفاده می‌شوند. 

رانندگی خودکار: محققان خودرو از یادگیری عمیق برای تشخیص خودکار اشیایی مانند: علائم ایست و چراغ راهنمایی استفاده می‌کنند. علاوه بر این، از این تکنولوژی برای شناسایی عابران پیاده استفاده نیز می‌شود که این امر به کاهش تصادفات کمک می‌کند.

هوا فضا و دفاع: از Deep learning برای شناسایی اشیا در مناطق مورد نظر و شناسایی مناطق امن یا ناامن برای سربازان استفاده می‌شود. 

تحقیقات پزشکی: دانشمندان و محققان بیماری های سرطانی از یادگیری عمیق برای شناسایی خودکار سلول‌های سرطانی استفاده می‌کنند. تیم‌های UCLA یک میکروسکوپ پیشرفته ساختند که مجموعه‎ای از داده‌هایی با ابعاد بالا را برای آموزش یک برنامه دیپ لرنینگ جهت شناسایی دقیق سلول‌های سرطانی به دست می‌آورد.

اتوماسیون صنعتی: دیپ لرنینگ با تشخیص خودکار، برای زمانی که افراد در فاصله‌ای ناامن از ماشین‌ها قرار دارند هشدار می‌دهد. یعنی به بهبود ایمنی کارگران هنگامی که در اطراف ماشین آلات سنگین قرار دارند، کمک می‌کند.

الکترونیک: این تکنولوژی در شنوایی خودکار و ترجمه گفتار استفاده می‌شود. برای مثال: دستگاه‌های کمکی خانگی که به صدای شما پاسخ می‌دهند و ترجیحات شما را می‌دانند، توسط برنامه‌های Deep learning پشتیبانی می‌شوند.

اضافه کردن رنگ: با استفاده از مدل‌های این نوع یادگیری می‌توان به عکس‌ها و فیلم‌های سیاه و سفید رنگ اضافه کرد. در گذشته، این فرآیند به صورت دستی انجام می‌شد و بسیار وقت گیر بود.

بینایی کامپیوتر: یادگیری عمیق بینایی رایانه را بسیار افزایش داده است و دقت بسیار بالایی را در رایانه‌ها برای تشخیص اشیا و طبقه بندی تصویر، بازیابی و تقسیم بندی ارائه می‌دهد.

محبوب‌ترین شبکه‌های عصبی عمیق

یکی از محبوب‌ترین انواع شبکه‌های عصبی عمیق، به عنوان شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN یا ConvNet) شناخته می‌شود. یک CNN ویژگی‌های ذکر شده را با داده‌های ورودی ترکیب کرده و از لایه‌های کانولوشن دو بعدی استفاده می‌کند.

CNNها یاد می‌گیرند که ویژگی‌های مختلف یک تصویر را با استفاده از ده‌ها یا صدها لایه پنهان شناسایی کنند. هر لایه پنهان، پیچیدگی ویژگی‌های تصویر را افزایش می‌دهد. برای مثال: اولین لایه پنهان می‌تواند یاد بگیرد که چگونه لبه‌ها را تشخیص دهد، و آخرین لایه یاد می‌گیرد که چگونه اشکال پیچیده‌تر را که به طور خاص به شکل شیئی که ما در تلاش برای تشخیص آن هستیم، شناسایی کند.

انتخاب بین یادگیری ماشینی و دیپ لرنینگ

هنگام انتخاب بین یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق، در نظر بگیرید که آیا یک GPU با کارایی بالا و داده‌های برچسب گذاری شده زیادی دارید یا خیر. اگر هیچ یک از این موارد را ندارید، ممکن است به جای این نوع یادگیری از یادگیری ماشینی استفاده کنید. این تکنولوژی به طور کلی بسیار پیچیده‌تر است، بنابراین برای دریافت نتایج قابل اعتماد حداقل به چند هزار تصویر نیاز دارید. داشتن یک GPU با کارایی بالا به این معنی است که زمان کمتری برای تجزیه و تحلیل تمام آن تصاویر صرف می‎شود.

نتیجه گیری 

یادگیری عمیق ترکیبی از یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی است. این تکنولوژی یک عنصر مهم از علم داده است که شامل آمار و مدل سازی می‌شود. این فناوری برای دانشمندان داده که وظیفه جمع آوری، تجزیه و تحلیل و تفسیر مقادیر زیادی از داده‌ها را بر عهده دارند بسیار سودمند است. دیپ لرنینگ این فرآیند را سریع‌تر و آسان‌تر می‌کند. در ساده‌ترین حالت،این فناوری را می‌توان به عنوان راهی برای خودکار سازی و تجزیه و تحلیل در نظر گرفت.

بررسی 5 مورد از مهم‌ترین کاربردها و مزایای کلیدی سرور تاور

سرورهای تاور راهکارهای مقرون به صرفه فناوری اطلاعات هستند که در سازمان‌های بزرگ و کوچک در سراسر جهان استفاده می‌شوند. سروهای Tower با افزایش کارایی و انعطاف پذیری، یک انتخاب عالی برای مشاغل امروزی در حوزه‌های مختلف محسوب می‌شوند. سرور تاور به صورت عمودی طراحی شده که از نظر اندازه و شکل درست مانند یک برج است. بهترین روش نگهداری از سرور tower قرار دادن آن در یک محفظه قفل شده است. این سرور پر استفاده ترین سرور در دیتاسنتر است.

سرورهای تاوری که در سازمان‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند، اساسا با سرورهای رکمانت یا تیغه‌ای تفاوت‌هایی دارند. عملکرد فن این سرور باید بهینه باشد، چرا که چگالی قطعات داخلی آن نسبتا کم است. سرورهای تاور گزینه‌ای مقرون به صرفه و سازگار با محیط زیست هستند. زیرا اثرات زیست محیطی و هزینه‌های مربوط به آن را کاهش می‌دهند. یکی از بهترین ویژگی‌های سرور ایستاده، مقیاس‌پذیری آن است. تعداد نامحدودی از این سرورها را می‌توان به شبکه اضافه کرد. بدون اینکه روی سرورهای دیگر تاثیر بگذارد. در این مقاله با سرور ایستاده یا همان تاور و ویژگی‌های آن بیشتر آشنا می‌شوید.

آشنایی با سرور تاور

سرورها کامپیوترهای متمرکزی هستند که بسیاری از فرآیندهای محیط شبکه را مدیریت می‌کنند. ممکن است شرکت‌ها برای مدیریت جنبه‌های مختلف کسب و کار خود از چندین سرور استفاده کنند. برای مثال، ممکن است یک سرور FTP، یک سرور ذخیره سازی فایل، یک سرور برنامه کاربردی و یک سرور ایمیل در یک سازمان وجود داشته باشد. البته که سرورهای تاور تنها گزینه موجود در بازار نیستند، اما برخی از شرکت‌های کوچک و متوسط آن‌ها را انتخاب می‌کنند.

اجزای اصلی سرور ایستاده کدامند؟

تقریبا تمام قطعات یک کامپیوتر رومیزی استاندارد در سرور تاور پیدا می‌شود. تفاوت اصلی اینجاست که این منابع محاسباتی بسیار پیشرفته‌تر هستند. یک سرور ایستاده معمولا دارای آخرین نسل از قطعات، به ویژه CPU، حافظه و کارت گرافیک است. کارت شبکه سرور همچنین باید بتواند ترافیک با حجم بالا را مدیریت کند. گفتنی است که برخی از سرورهای تاور دارای دو کارت شبکه برای انجام مسیریابی و سایر خدمات شبکه هستند. سایر اجزای این سرور عبارتند از: مادربرد، کارت گرافیک، منبع تغذیه ای که برق کافی را در اختیار دستگاه قرار می‌دهد و سایر قطعات متفرقه مانند: فن‌، کیس و لوازم جانبی.

عملکرد سرور تاور چگونه است؟

سرور ایستاده درست مانند سرورهای دیگر کار می‌کند، اما از لحاظ ظاهری کمی متفاوت‌تر از مابقی سرورها ساخته شده است. اگر از این نوع سرور به عنوان فایل سرور استفاده شود، یک ظرفیت ذخیره سازی بزرگ به شبکه متصل خواهد شد. در این سناریو، سرور ایستاده چندین درایو در دسترس دارد. و به گونه‌ای پیکربندی می‌شود که به کاربران مجاز اجازه می‌دهد به فهرست‌های مربوطه متصل شوند.

سرور Tower می‌تواند مانند هر نوع سرور دیگری در شبکه فعالیت کند. یعنی به عنوان یک سرور مرکزی برای مجوز و احراز هویت برای شبکه عمل کند. ممکن است یک Active Directory روی سرور اجرا شود تا مجوزهای محیط را مدیریت کند. ممکن است از یک سرور تاور به عنوان سرور پایگاه داده نیز استفاده شود که در آن داده‌ها و اطلاعات برنامه‌ها ذخیره ‌می‌شوند. در سناریویی دیگر، ممکن است سازمان از سرور به عنوان یک سرور برنامه استفاده کند که فایل‌های اجرایی در آن ذخیره می‌شوند و کاربران برای اجرای نرم افزارهای تجاری به آن‌ها دسترسی خواهند داشت.

دلایل استفاده از سرور ایستاده

سرور ایستاده می‌تواند یک راه حل عالی برای پشتیبانی از چندین منبع شبکه برای مشاغل کوچک یا متوسط باشد. سرور ایستاده کاملا مطابق با نیازهای محاسباتی شما قابل تنظیم است. اگر کسب ‌و کار کوچکی دارید، می‌توانید با این سرور پشتیبانی از برنامه‌ها، ذخیره‌سازی فایل‌ها و دیگر منابع شبکه را شروع کنید. به عنوان مثال، سرور تاور به جای سرور تیغه‌ای یا رکمانت مزایای متعددی دارد. اولین مورد این است که نگهداری آن‌ها ساده‌تر است.

ایلان ماسک از اولین ربات انسان نما رونمایی کرد.

شرکت تسلا در رویداد Al 2022 از نمونه اولیه ربات انسان نما به نام اپتیموس  (Optimus) رونمایی کرد. ایلان ماسک در این رویداد اعلام کرده است که از این ربات‌های انسان نما به عنوان کارگر استفاده خواهد کرد. همچنین گفته است که قصد دارد یک مجموعه کارگری از ربات‌ها ایجاد کند و هدف از انجام این کار را به نفع بشریت اعلام کرد. تسلا با توجه به تمام کارهایی که با هوش مصنوعی و خودروهای خودران انجام می‌دهد در حال تبدیل شدن به یک شرکت رباتیک است؛ چرا که رانندگی خودکار چیزی جز یک ربات روی چهار چرخ نیست! در ادامه با ربات انسان نمای تسلا آشنا می‌شوید.

مشخصات ربات انسان نمای ایلان ماسک

نمونه اولیه اپتیموس که Bumble C نام دارد قادر به راه رفتن و رقصیدن است. این ربات‌ها توان جا به جایی باکس‌هایی تا وزن 20 کیلوگرم را دارند. سرعت جا به جایی این ربات 5 مایل در ساعت است. به طور کلی این ربات‌ها می‌توانند کارهای روزمره را انجام دهند. اپتیموس می‌تواند با سرعت ۸ کیلومتر بر ساعت حرکت کند. این ربات 1.76 متر قد و 56 کیلوگرم وزن دارد. ربات انسان نمای اپتیموس مجهز به یک باتری 2.3 کیلووات ساعتی و تراشه تسلا است که از Wi-Fi  و  LTE پشتیبانی می‌کند.

این ربات انسان نما به 8 دوربین مجهز شده است که بتواند محتوا را به شبکه عصبی طراحی شده انتقال دهد. وظیفه این شبکه عصبی شبیه سازی عملکرد مغز انسان است. البته این شبیه سازی تا جایی امکان پیشروی دارد که به دستگاه اجازه می‌دهد که با کمک دوربین‌ها محیط اطراف خود را تجزیه و تحلیل کنند و تصمیم بگیرند در صورت مواجه شدن با موانع باید چه کاری انجام دهند.

شرکت تسلا برای ربات انسان نمای اپتیموس از برخی از نرم افزارهای هوش مصنوعی و نرم افزار اتوپایلوت Auto Pilot استفاده کرده است. به لطف این فناوری اپتیموس می‌تواند اشیا پیرامون خود را تشخیص دهد. در خودروهای برقی شرکت تسلا نیز از سیستم اتوپایلوت Auto Pilot استفاده شده است. تسلا برای آموزش ربات‌های انسان نما از ویدیوهای آموزشی در دنیای واقعی استفاده کرده تا این ربات‌ها عملکرد بهتری داشته باشند. در این ویدئوها انسان ها کارها را در زمان واقعی انجام میدهند.

طبق پیش بینی ایلان ماسک قیمت این ربات احتمالا کمتر از 20 هزار دلار خواهد بود. ایلان ماسک مدعی شده است که یکی از تفاوت‌های اصلی میان طراحی ربات‌های تسلا و دیگر ربات‌های انسان نما، امکان تولید انبوه آن‌هاست. 

ربات انسان نما چیست؟  

ربات‌ انسان نما، رباتی است که از لحاظ خصوصیات ظاهری بسیار شبیه انسان‌ها می‌باشد. ربات‌های انسان نما با ابزارهایی طراحی شده‌اند که بتوانند در محیط‌های انسانی فعالیت داشته باشند. این ربات‌ها دارای سنسورها و الگوریتم‌های پیچیده هستند که بتوانند علاوه بر تقلید ظاهری انسان، قابلیت‌هایی مثل دیدن، شنیدن، یادگیری از محیط و توانایی‌های ذهنی انسان را نیز تکرار کنند. 

ربات‌های انسان‌نما شبیه انسان‌ها عمل می‌کنند. این ربات‌ها که معمولا برای تقلید از کلمات، تعاملات و حرکات انسانی مهندسی شده‌اند، اغلب به مجموعه‌ای از دوربین‌ها، حسگرها و اخیرا فناوری‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی مجهز شده‌اند.

ربات انسان نما برای اهداف کاربردی مانند: تعامل با ابزار و محیط‌های انسانی، اهداف آزمایشی، یا موارد دیگر طراحی شده است. به طور کلی، ربات‌های انسان‌نما دارای یک تنه، یک سر، دو دست و دو پا هستند. اما با معرفی تعداد بیشتری از ربات‌های انسان‌نما به جهان و ایجاد تاثیر مثبت در صنایعی مانند: لجستیک، تولید، مراقبت‌های بهداشتی، هر گونه مشکل به زودی برطرف می‌شود.

دلایل استفاده از ربات انسان نما

در حالی که بسیاری از ربات‌های انسان نما هنوز در مرحله نمونه اولیه یا مراحل اولیه توسعه هستند، ربات‌های انسان نما به عنوان بارمن، دربان، غواص در اعماق دریا و به عنوان همراهی برای افراد مسن وارد دنیای واقعی شده‌اند. برخی در انبارها و کارخانه‌ها کار می‌کنند و به انسان‌ها در تدارکات و تولید کمک می‌کنند. به نظر می‌رسد این ربات ها قابلیت‌های جدیدتری را نیز ارائه می‌دهند، مانند: رهبری ارکسترها و خوشامدگویی به مهمانان در کنفرانس‌ها.

اگرچه استفاده از ربات‌ انسان نما هنوز محدود است و هزینه‌های توسعه آن بالا است اما با گذشت زمان و پیشرفت چشمگیر تکنولوژی انتظار می‌رود این تکنولوژی به سرعت رشد کند. به گفته شرکت تحقیقاتی MarketsandMarkets، ارزش بازار ربات‌های انسان‌نما در سال 2022 به 1.5 میلیارد دلار رسید و پیش‌بینی می‌شود که طی پنج سال آینده به بیش از 17 میلیارد دلار افزایش یابد. به دنبال این رشد و تقاضا، ربات‌های انسان‌نمای پیشرفته با قابلیت‌های هوش مصنوعی می‌توانند وظایف بیشتری را در صنعت خدمات، آموزش و مراقبت‌های بهداشتی بر عهده بگیرند.

ایلان ماسک، مدیر عامل تسلا به مخاطبانی که در روز هوش مصنوعی تسلا شرکت کرده بودند، گفت: نمونه اولیه ربات انسان‌نمای این شرکت به نام Optimus می‌تواند «کارهای خطرناک، تکراری و خسته‌کننده» را انجام دهد. طبق اعلام Elec trek، قرار است در ماه سپتامبر از این ربات رونمایی شود و ماسک گفت که تولید Optimus ممکن است در سال 2023 آغاز شود. او همچنین پیش‌بینی کرد که ارزش بازار بخش ربات‌های انسان‌نما شرکت تسلا روزی از خودروهای الکتریکی او پیشی خواهد گرفت.

حسگرهای ربات‌های انسان نما 

حسگرها یکی از سه اصول اولیه رباتیک هستند که علاوه بر برنامه ریزی و کنترل نقش مهمی در پارادایم‌های روباتیک ایجاد می‌کنند. در ربات‌های انسان نما برای تشخیص اشیا و تعیین خواص از Vision استفاده می‌شود. Vision به پردازش داده‌ها از هر روشی که طیف الکترومغناطیسی برای تولید یک تصویر استفاده می‌کند، اشاره دارد.

حسگرهای بینایی شبیه به چشم انسان عمل می‌کنند. بیشتر ربات‌های انسان نما از دوربین‌های CCD به عنوان حسگر بینایی استفاده می‌کنند. حسگرهای صدا به ربات‌ انسان نما اجازه می‌دهند تا گفتار و صداهای محیطی را شبیه به گوش انسان بشنوند. معمولا ربات‌ها برای مکالمه و انتقال صدا از میکروفون استفاده می‌کنند.

عملگرها در ربات‌های انسان نما 

عملگرها موتورهایی هستند که مسئول حرکت در ربات‌ها هستند. ربات‌های انسان نما به گونه‌ای طراحی و ساخته شده‌اند که بتوانند از بدن انسان تقلید کنند. آن‌ها از محرک‌هایی با ساختاری متفاوت استفاده می‌کنند که شبیه به ماهیچه‌ها و مفاصل عمل می‌کنند. محرک‌های ربات‌های انسان‌نما می‌توانند الکتریکی، پنوماتیک یا هیدرولیک باشند. بدیهی است که این محرک‌ها باید دارای قدرت بالا، جرم کم و ابعاد کوچک باشند.

برقی

محرک‌های الکتریکی محبوب‌ترین انواع محرک‌ها در ربات‌های انسان‌نما هستند. این عملگرها از نظر اندازه کوچک‌تر هستند و یک محرک الکتریکی ممکن است قدرت کافی به اندازه مفصل انسان را تولید نکند. بنابراین، برای یک مفصل در ربات انسان نما از چند محرک الکتریکی استفاده می‌شود. 

هیدرولیک

محرک‌های هیدرولیک قدرت بالاتری نسبت به محرک‌های الکتریکی و پنوماتیکی تولید می‌کنند و توانایی کنترل خود را بهتر از سایر محرک‌ها دارند. آن‌ها می‌توانند در اندازه بسیار بزرگ تولید ‌شوند. یک راه حل برای مقابله با مسئله اندازه، محرک‌های الکترو هیدرواستاتیک (EHA) هستند. محبوب‌ترین نمونه ربات انسان‌نما که از محرک‌های هیدرولیکی استفاده می‌کند، ربات ATLAS است که توسط Boston Dynamics ساخته شده است.

پنوماتیک

محرک‌های پنوماتیکی بر اساس قابلیت تراکم ‌پذیری گاز عمل می‌کنند. یعنی در امتداد محور منبسط می‌شوند و با تخلیه شدن، منقبض می‌شوند. 

چگونه از ربات انسان نما استفاده می‌شود؟

مهمانداری: در اسپانیا برخی از ربات‌های انسان‌نما، مانند: Kime، نوشیدنی‌ها و تنقلات مشتریان را در ظرف‌ها می‌ریزند و سرو می‌کنند. برخی از آن‌ها حتی به عنوان نگهبان هتل و در نقش‌های دیگر در تعامل با مشتری کار می‌کنند.

آموزش: ربات‌های انسان نما Nao و Pepper در حال کار با دانش آموزان در محیط‌های آموزشی، تولید محتوا و آموزش برنامه نویسی هستند.

مراقبت‌های بهداشتی: سایر ربات‌های انسان‌نما خدماتی را در بخش‌های مراقبت‌های بهداشتی ارائه می‌دهند، مانند: نگهداری اطلاعات بیمار و علائم حیاتی.

نتیجه گیری

ایلان ماسک در رویداد روز هوش مصنوعی اعلام کرده است که اپتیموس مهم‌ترین محصول توسعه یافته شرکت تسلا می‌باشد و تاثیر بسزایی روی پیشرفت کسب و کار خودروی این شرکت دارد. به صورت خلاصه هدف اصلی از طراحی این ربات این بوده است که بتواند کارهایی که از نظر ایمنی پر خطر هستند را به راحتی انجام دهد. همچنین این ربات انسان نما گزینه مناسبی برای انجام کارهای تکراری و خسته کننده نیز می‌باشد. 

خرید تین کلاینت بدون فن برای محیط های مملوء از گرد و غبار و صنعتی

مدت‌ها قبل از معرفی تین کلاینت‌ افراد تنها به مدل‌های سنتی کامپیوتر، چه خوب یا چه بد تکیه می‌کردند. امروزه، فروش کامپیوترهای بدون فن در حال افزایش است و دلایل خوبی هم برای این محبوبیت دارد. از میان مواردی مانند بی سر و صدا بودن، پایداری و هزینه‌های مقرون به صرفه، ویژگی های زیادی برای برتری مینی کامپیوترهای بدون فن وجود دارد. البته مزایای آن کاملا به نیازهای شخصی شما بستگی دارد.

برای سازمان‌هایی که به دنبال پایداری زیرساخت فناوری اطلاعات، امنیت داده، بهره‌وری انرژی و انعطاف‌پذیری هستند تین کلاینت‌ در مقایسه با کامپیوترهای سنتی گزینه‌ معقول‌تر و بهتری به حساب می آید. کاربردهای آن را می‌توان در کارخانه‌ها، اداره‌ها، مدارس و دفاتر پزشکی یافت. در ادامه بیشتر با ویژگی‌های تین کلاینت بدون فن آشنا می‌شوید. با مجله رهاکو همراه باشید.

تین کلاینت بدون فن چیست؟

همه ما می‌دانیم که رایانه‌های سنتی چگونه انرژی و گرمای زیادی را تولید می‌کنند و سر و صدای زیادی دارند.  صنایعی مانند آموزش، مراقبت‌های بهداشتی و بانکداری را در نظر بگیرید که در مجموعه خود از این کامپیوترها استفاده می‌کنند. ماهیت کار در چنین مکان‌هایی نشان می‌دهد که تاخیر و توقف در روند کار اختلال ایجاد می‌کند. با این حال، اگر نقص فنی رخ دهد چه اتفاقی می افتد؟ مدیران باید مستقیما ورود کنند تا منبع مشکل شناسایی شود.

در حقیقت، هر راه حلی که تهدیدات و مشکلات فناوری اطلاعات را به حداقل برساند و به شرکت‌ها اجازه بدهد بر استراتژی تجاری تمرکز کنند، برنده است. اینجاست که تین کلاینت وارد می‌شود. تین کلاینت بدون فن بسیار پرقدرت و جمع و جور است. طراحی‌های مدرن و تکنیک‌های جلوگیری از اتلاف حرارت مورد استفاده در مینی کامپیوترهای بدون فن، نیاز به فن‌های سنتی‌ را از بین برده است. شاید فکر کنید عدم وجود فن‌ باعث می‌شود ذرات گرد و غبار به درون دستگاه جذب شوند؛ اما با اطمینان به شما می‌گوییم که اینطور نیست!

عدم وجود فن‌ که می‌تواند خاک و ذرات را مستقیما به داخل سیستم بکشد، به رایانه‌های کوچک این امکان را می‌دهد تا در محیط‌های صنعتی به راحتی کار کنند. استفاده از کامپیوترهای معمولی در این مکان‌ها معمولا باعث خرابی و فرسوده شدن آن‌ها خواهد شد. با کاهش قطعات متحرک در تین کلاینت بدون فن، خاک و گرد و غبار نیز کمتر می‌شود، به این معنی که این دستگاه‌ها برای تابلوهای دیجیتال، اینترنت اشیا، سیستم‌های مانیتورینگ که در اطراف خود می‌بینیم، بسیار ایده‌آل هستند.

معماری تین کلاینت چگونه است؟

اغلب این سوال «معماری تین کلاینت چیست» در دنیای IT تکرار می‌شود. درک نحوه عملکرد این دستگاه ضروری است و برای این کار باید قطعات سخت افزاری و نرم افزاری آن را بررسی کنیم. سخت افزار تین کلاینت شامل پردازنده، حافظه و قطعات متحرک محدود هستند و عملکرد بهتری را در شرایط سخت در مقایسه با رایانه‌های شخصی سنتی ارائه می‌دهند. بطور کلی، کاربران درست مانند یک رایانه کامل از تین کلاینت استفاده می‌کنند.

استفاده از تین کلاینت یک گزینه فوق العاده برای مشاغل کوچک و بزرگ است. اگر داده‌های حساسی دارید و می‌خواهید سطح حفاظتی بالاتری را تجربه کنید، تین کلاینت اقدامات لازم را برای کمک به امنیت اطلاعات، برنامه‌ریزی مالی و عملیاتی کسب‌ و کار شما را فراهم می‌کند.

مزایای تین کلاینت بدون فن

سازمان‌هایی که به سوی راهکار تین کلاینت حرکت می‌کنند از مزایای متعددی بهره مند می‌شوند. بیشتر مزایای این دستگاه‌ها برای سازمان‌های بزرگ است، جایی که تامین رایانه‌ها بخش زیادی از بودجه فناوری اطلاعات را به خود اختصاص می‌دهد. هزینه‌های راه اندازی رایانه‌های رومیزی برای هر کارمند جدید می‌تواند برای یک سازمان بزرگ بسیار پر هزینه باشد. تین کلاینت بار کاری دسکتاپ‌ها از جمله: هزینه‌های پشتیبانی IT، جایگزینی قطعات و ارتقای آن‌ها را کاهش می‌دهد. از دیگر مزایای استفاده از تین کلاینت بدون فن عبارتند از:

ساکت‌تر از کامپیوتر سنتی شما

واضح‌ترین تفاوت بین رایانه‌های شخصی سنتی و مدل‌های بدون فن در میزان سر و صدای آن‌هاست. فن‌ها برای خنک کردن کارآمد کامپیوتر باید با سرعت بچرخند. این فرایند باعث ایجاد نویز می‌شود که اغلب برای دیگران آزاردهنده است، به خصوص اینکه بلندترین نویز هنگام پخش یک ویدیو یا بازی ایجاد می‌شود.

بیشتر کامپیوترهای سنتی به دلیل نیروی مصرفی تراشه‌هایشان، گرمای زیادی تولید می‌کنند. با این حال برای خنک کردن دستگاه از فن‌ها استفاده می‌شود تا قطعات داخلی کمتر آسیب ببینند. در مقایسه، تراشه‌های کامپیوتری بدون فن، انرژی زیادی مصرف نمی‌کنند و عملکرد آن‌ها با حرارت کاهش می‌یابد و نیازی به فن ندارد. این موضوع ممکن است برای افرادی که بازی‌های ویدیویی یا کارهای گرافیکی سنگین انجام می‌دهند مشکل ایجاد کند. با این حال، برای کسانی که کارهای سبک یا متوسط انجام می‌دهند، سکوت به تنهایی ممکن است ارزش این هزینه را داشته باشد.

مناسب برای هر فضا

اگر به دنبال یک کامپیوتر کوچک و ایمن برای خانه یا محل کار خود هستید، کامپیوتر بدون فن می‌تواند بهترین کارایی را ارائه دهد. بیشتر کامپیوترهای سنتی به دلیل اندازه فن موجود در آن‌ها کمی بزرگ‌تر طراحی شده‌اند و حتی ممکن است برای خنک کردن اجزای مختلف به چندین فن نیاز داشته باشند. از طرفی دیگر، رایانه‌های بدون فن نه تنها سر و صدایی ندارند، بلکه بسیار کوچک‌تر نیز هستند.

این روزها رایانه‌های کوچک و بدون فن آنقدر پرطرفدار هستند که در دسته‌بندی خاص خود قرار می‌گیرند - «تین کلاینت‌ بدون فن». اگرچه از نظر فنی، هر مینی کامپیوتری بدون فن نیست، اما بیشتر آن‌ها به عدم وجود فن تکیه می‌کنند تا قطعات را در فضای جمع و جور خود جای دهند و قدرت کافی برای استفاده روزمره را فراهم کنند. در نهایت، یک تین کلاینت بدون فن ارزش بررسی کردن را دارد!

نظم و تمیزی

به عنوان یک قاعده کلی، فن رایانه برای خنک کردن اجزای داخلی و انتقال جریان هوا به داخل و خارج کمک می‌کند. از طرفی دیگر، اجزای داخلی یک کامپیوتر بدون فن تمیز باقی می‌مانند و تقریبا هیچ گرد و غباری را جذب نمی‌کنند. به این معنی که در آینده با مشکلات عملکردی بسیار کمتری مواجه خواهند شد.

نیاز به کمترین تعمیرات 

تین کلاینت بدون فن پایداری بیشتری دارد و می‌تواند بدون نیاز به تعمیر بسیار بیشتر دوام بیاورد. بدیهی است که هر فنی در نهایت به تعمیر یا تعویض نیاز خواهد داشت، به خصوص اگر گرد و غبار و زباله در داخل آن جمع شود. این مسئله ممکن است مشکل مهمی برای رایانه‌هایی با یک فن نباشد، اما اگر از رایانه‌ای استفاده می‌کنید که چندین فن دارد، احتمال دارد با مشکلات بیشتری رو به رو شوید.

این فقط فن‌ها نیستند که در خطر هستند. اگر یک فن از کار بیفتد و تعمیر نشود، حرارت می‌تواند مشکلات بیشتری را برای قطعات داخلی ایجاد کند. در مجموع، هزینه این تعمیرات یا تعویض قطعات، علاوه بر هزینه اولیه یک کامپیوتر گران قیمت، ممکن است ارزش وقت گذاشتن را نداشته باشد.

مقرون به صرفه برای خانه یا محل کار

علاوه بر کمترین تعمیر و نگهداری، تین کلاینت‌های بدون فن در مقایسه با رایانه‌های سنتی نسبتا مقرون به صرفه هستند. از آنجایی که آن‌ها یک طراحی ساده و مینیمال دارند، آنچه می‌بینید همان چیزی است که به دست میاورید: یک کامپیوتر قدرتمند که تقریبا با هر تنظیماتی به خوبی کار می‌کند. 

در هر مکانی استفاده کنید

تین کلاینت‌های بدون فن مزایای زیادی نسبت به کامپیوترهای با فن دارند؛ اما یکی از کم‌ رنگ‌ترین مزیت‌ها ممکن است انعطاف‌پذیری آن‌ها از نظر محل استفاده باشد. به عنوان مثال، از مینی کامپیوترهای بدون فن در اتاق‌های عمل استفاده می‌شوند، چرا که فن‌ها خطر آلودگی فضاهای استریل شده را ندارند. اگر می‌خواهید کامپیوتری را در فضایی پر از گرد و غبار یا بدون تهویه مناسب راه‌اندازی کنید، تین کلاینت بدون فن یک انتخاب عالی است و عملکرد آن تحت تاثیر شرایط اتاق قرار نمی‌گیرد.

نتیجه گیری

امروزه تین کلاینت‌ها در تمام زمینه‌ها و حتی برای برنامه‌های گرافیکی مانند CAD و DTP مناسب هستند. آن‌ها انتخاب خوبی برای سازمان‌هایی هستند که می‌خواهند مدیریت سیستم‌های کامپیوتری محل کارشان را ساده کنند و محیط کاری امنی را برای کارمندان فراهم نمایند. تین کلاینت کارایی را بهبود می‌بخشد و منجر به کاهش هزینه می‌شود. شرکت‌های بزرگ و کوچک با استفاده از این فناوری می‌توانند حداکثر بازدهی را داشته باشند و  جلوتر از رقبا حرکت کنند.

انتخاب بهترین نوع کامپیوتر کار آسانی نیست؛ به خصوص زمانی که افراد برای اهداف مختلف به آن متکی هستند. تین کلاینت بدون فن مزایای زیادی برای کارهایی مانند: وبگردی، ویرایش عکس یا کارهای اداری فراهم می‌کند. اگر به دنبال یک کامپیوتر جمع و جور، سبک و مقرون به صرفه هستید، مینی کامپیوتر بدون فن ارزش این هزینه را دارد و تا سال‌های سال دوام میاورد.

11 کاربرد هوش تجاری در دنیای تجارت و موفقیت کسب و کارها

هوش تجاری (Business Intelligence) به سازمان‌ها در تصمیم گیری‌های تاکتیکی و تجاری کمک می‎کند. ابزارهای هوش تجاری داده‌ها را تجزیه و تحلیل می‌کنند و نتایج و یافته‌ها را در قالب گزارش ارائه می‌دهند. این مفهوم برای تجزیه و تحلیل، بازیابی و ارائه داده‌ها در قالب گزارش طراحی شده است. به همین ترتیب این فرایند اطلاعات را از منابع داخلی و خارجی جمع آوری می‌کند، آن‌ها را تجزیه و تحلیل کرده و گزارش‌هایی جامع در مورد کسب و کار به کاربران ارائه می‌دهد. این گزارشات به شرکت‌ها و سازمان‌ها در تصمیم گیری و برنامه ریزی‌های استراتژیک کمک شایانی می‌کند. در این مقاله به تعریف این مفهوم و کاربرد هوش تجاری در صنایع مختلف می‌پردازیم.

چرا شرکت‌ها از هوش تجاری استفاده می‌کنند؟

کاربرد هوش تجاری عمدتا بر تصمیم گیری‌های کارآمد تجاری متمرکز است. این مفهوم به سازمان‌ها کمک می‌کند تا اثر بخشی کارهای خود را بهبود بخشند، درآمدها را افزایش دهند و در میان رقبای تجاری خود به بهترین جایگاه دست یابند. گفتنی است سازمان‌ها و شرکت‌ها برای بهبود کارایی و سود آوری بالاتر به ترکیبی از مدیریت اطلاعات، تجزیه و تحلیل داده‌ها، استفاده از ابزار و روش‌های مختلف نیاز دارند.

موفق‌ترین شرکت‌ها از BI برای افزایش درآمد، اعتماد مشتری، اثر بخشی عملیاتی، ارائه تبلیغات، افزایش ارزش سهامداران، پیش بینی رفتار مشتری و توسعه فرصت‌های تجاری جدید استفاده می‌کنند.

کاربرد هوش تجاری برای گوگل    

بزرگ‌ترین شرکت فناوری جهان یعنی گوگل به امنیت و حساسیت اطلاعات معروف است. با این حال این شرکت تنها از راه حل‌های داده جهت نظارت بر مشتریان استفاده نمی‌کند، بلکه از قدرت خود در هوش تجاری برای بهبود فرآیندهای داخلی و بهبود کارایی بهره می‌برد.

این غول فناوری یک تیم اختصاصی به نام "People Analytics" دارد که وظیفه آن‌ها جمع آوری نظرات کارمندان در مورد سوالات شغلی است. به عنوان مثال: آیا به مدیران نیاز داریم یا خیر؟ با توجه به این نیاز، مدیران دقیقا باید چه نقشی در سازمان داشته باشند؟ یا بهترین مدیران چه ویژگی‌هایی دارند؟ چنین پرسش‌هایی به غول فناوری دنیا کمک می‌کند تا فرایندها را در داخل شرکت بهبود بخشد، گردش کاری کارآمدتری را طراحی کند و نوآوری را ارتقا دهد.

کاربرد هوش تجاری در Lending Club

Lending Club یکی دیگر از نمونه‌های عالی کاربرد هوش تجاری است که در آن از این فناوری برای بهینه سازی فرآیندهای گردش کار استفاده می‌شود. Lending Club یک شرکت وام دهنده دیجیتال است که از برنامه‌های هوش تجاری برای انجام مجموعه‌ای از تست‌های A/B استفاده می‌کند.

با روی آوردن به راهکار هوش تجاری برای تست A/B، این شرکت ده‌ها آزمایش را در عرض یک هفته انجام می‌دهد. این در حالی است که آن‌ها قبلا تنها می‌توانستند کمتر از شش آزمایش را در سال انجام دهند. این ویژگی موقعیت شرکت را به طور گسترده‌ای برای کاربران بهبود بخشیده است. چرا که آن‌ها در مدت زمان کوتاهی توانستند تغییرات کوچک زیادی را انجام دهند و به درآمد بالایی دست یابند.

کاربرد هوش تجاری برای شرکت کوکاکولا 

کوکاکولا با 35 میلیون دنبال کننده در توییتر و 150 میلیون طرفدار در فیسبوک، از رسانه‌های اجتماعی بیشترین سود را به دست آورده است. همچنین این شرکت با استفاده از فناوری تشخیص تصویر مبتنی بر هوش مصنوعی تشخیص می‌دهد که تصاویر نوشیدنی‌هایش چه زمانی به صورت آنلاین منتشر می‌شوند. این داده‌ها همراه با هوش تجاری، اطلاعات مهم و جزئی به شرکت کوکاکولا میدهد.

 اطلاعاتی درباره این که چه کسی نوشیدنی‌ها را می‌نوشد، افرادی که نوشیدنی را می‌نوشند کجا هستند و چرا آن‌ها برند کوکاکولا را در شبکه‌های اجتماعی دنبال می‌کنند. این اطلاعات به کوکاکولا کمک می‌کند تا تبلیغات هدفمندتری را ارائه دهد. می‌توان گفت که این تبلیغات تقریبا چهار برابر بیشتر از یک تبلیغ عمومی منجر به کلیک می‌شود.

کاربرد هوش تجاری در برنامه نتفلیکس (Netflix)

نتفلیکس چگونه از هوش تجاری استفاده می‌کند؟ یا چگونه شرکت ایده‌های برنامه نویسی اصلی را بر اساس برنامه‌هایی که قبلا مشاهده شده است، طراحی و اجرا می‌کند؟ 148 میلیون کاربر آنلاین نتفلیکس یک مزیت بزرگ برای هوش تجاری است. این پلتفرم از داده‌ها به روش‌های مختلف استفاده می‌کند. نتفلیکس از هوش تجاری برای ترغیب مردم به تعامل با محتوای خود بهره مند می‌شود. 

کاربرد هوش تجاری در اتومبیل تسلا

این شرکت خودروسازی نوآور، از هوش تجاری یا BI برای اتصال خودروهای به صورت بی‌سیم به دفاتر شرکت جهت جمع آوری داده‌ها برای تجزیه و تحلیل آن‌ها استفاده می‌کند. این رویکرد، خودروساز را به مشتری پیوند می‌دهد و مشکلاتی مانند: آسیب قطعات، ترافیک، یا اطلاعات درباره‌ی خطر در جاده را پیش‌بینی و به کاربر اطلاع می‌دهد. کاربرد هوش تجاری برای ماشین‌های تسلا نتیجه امتیاز رضایت مشتری و تصمیمات آگاهانه‌تر در مورد ارتقا و محصولات در آینده است.

 کاربرد هوش تجاری در رسانه‌های اجتماعی

رسانه‌های اجتماعی هوش مصنوعی را با هوش تجاری برای مبارزه با محتوای نامناسب و خطرناک در پلتفرم خود به کار می‌گیرند. الگوریتم‌های این شبکه ها به جای کاربران انسانی، 95 درصد حساب‌های مرتبط با تروریسم را شناسایی می‌کنند.

BI و AI همچنین از تنظیمات دقیق برای بهبود تجربه کلی کاربران پشتیبانی می‌کنند. پرسنل توییتر و ابزارهای هوش تجاری آن، فیدهای ویدیویی زنده را رصد کرده و آن‌ها را بر اساس موضوع دسته بندی می‌کنند. آن‌ها از این داده‌ها برای افزایش قابلیت‌های جستجو نیز استفاده می‌کنند. این الگوریتم‌ها می‌توانند ویدیوهایی را که ممکن است برای کاربران جالب باشند را شناسایی می‌کنند.

کاربرد هوش تجاری در آمریکن اکسپرس (American Express)

هوش تجاری در صنعت مالی بسیار مهم است. American Express از این فناوری برای توسعه محصولات، ارائه خدمات جدید و پیشنهادات جدید به مشتریان استفاده می‌کند. این شرکت با استفاده از این اطلاعات اقداماتی را برای حفظ امنیت اطلاعات مشتریان خود انجام می‌دهد. هوش تجاری همچنین به شرکت‌ها کمک می‌کند تا کلاهبرداران را به سرعت شناسایی کرده و از مشتریانی که ممکن است اطلاعات کارت آن‌ها به خطر بیفتد محافظت کند.

شرکت اوبر و هوش تجاری 

این شرکت از هوش تجاری در بخش‌های اصلی تجارت خود استفاده می‌کند. یکی از این جنبه‌های اصلی به عنوان مثال افزایش قیمت است. الگوریتم‌های این پلتفرم شرایط ترافیک، زمان سفر، در دسترس بودن راننده و تقاضای مشتری را در زمان واقعی بررسی و نظارت می‌کنند. به این معنی که قیمت‌ها با افزایش تقاضا و تغییر شرایط ترافیک تنظیم می‌شوند. این قیمت گذاری پویا درست مشابه آنچه در خطوط هوایی و هتل‌های زنجیره‌ای برای تنظیم هزینه بر اساس نیاز استفاده می‌شود، کاربرد دارد.

کاربرد هوش تجاری در بانکداری 

شرکت‌های سرمایه گذاری، بانکداری و بیمه، داده‌ها و اطلاعات هزاران مشتری را در اختیار دارند. یکی از الزامات کلیدی برای بخش سرمایه گذاری، تقویت اطلاعات مهم آن است. از طریق فناوری‌های پیشرفته نظیر Microsoft SQL، ترکیب یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی (AI) با Power BI مبتنی بر کلاود به شرکت‌های سرمایه‌گذاری و بانکی کمک می‌کند تا داده‌ها را جمع‌آوری، ذخیره، تجزیه و تحلیل کنند.

کاربرد هوش تجاری در صنعت خودروسازی

با استفاده از ابزارهای هوش تجاری، کار با Excel و یا صفحات کاغذی به فراموشی سپرده می‌شود و با سرمایه ‌گذاری در این فناوری دسترسی به داده‌ها و آنالیز آن‌ها به صورت دیجیتال انجام خواهد شد. کاربرد هوش تجاری در خودرو سازی امکان دسترسی به داده‌های مشتری به صورت ابری و از راه دور را فراهم می‌کند. این ابزار رضایت مشتری، استراتژی‌های جدید در فروش، یافتن راه‌های جدید برای خدمت‌رسانی به مشتری، افزایش بهره‌وری و ارتباطات و مزیت‌های بسیار دیگری را به همراه خواهد داشت.

کاربرد هوش تجاری در صنعت پزشکی و داروسازی

اولین صنعتی که از هوش تجاری استقبال کرد صنعت پزشکی و داروسازی بود. بیمارستان‌ها و موسسات پزشکی مدرن با استفاده از قدرت تجزیه ‌و تحلیل کلان‌داده‌ها، برای سلامت بیمار به ‌ویژه در مواقع اضطراری تصمیمات بهتر و سریع‌تری می‌گیرند. همچنین یکپارچه ‌سازی داده‌ها از طریق هوش تجاری به متخصصان حوزه پزشکی اجازه می‌دهد تا در یک پلتفرم متمرکز به ‌تمامی داده‌ها دسترسی داشته باشند و در شرایط بحرانی با یکدیگر همکاری کنند.

نتیجه گیری

تصمیم گیری سریع و مبتنی بر داده‌ باعث موفقیت خواهد شد. انتظارات بالای مشتریان و رقابت جهانی به این معنی است که بسیاری از سازمان‌ها، به دنبال مزیت رقابتی با هوش تجاری یا BI هستند. استفاده از داده‌ها برای ارائه تبلیغات شخصی ‌سازی ‌شده، ارائه دسترسی به داده‌های KPI برای همه کارمندان و متمرکز کردن تمام داده‌ها در یک اکوسیستم دیجیتالی، به‌گونه‌ای که فرآیندها با دقت بیشتری بررسی شوند، همگی نمونه‌هایی از کاربرد هوش تجاری هستند.