انقلاب هوش مصنوعی با پیشگویی

تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده نوعی از تجزیه و تحلیل داده است که از تکنیک‌های آماری، نرم‌افزارهای شبیه‌سازی‌ مبتنی بر فیزیک مانند CAE (مهندسی به کمک کامپیوتر) و در نهایت یادگیری ماشینی برای پیش‌بینی رویدادهای آینده استفاده می‌کند. در مهندسی، استفاده از مدل‌های تحلیل پیش‌بینی به ابزاری مهم برای بهینه‌سازی‌ فرایندهای طراحی و تولید، کاهش هزینه‌های نگهداری و بهبود کیفیت و قابلیت اطمینان تبدیل شده است. با استفاده از مدل‌سازی‌ پیش‌بینی، مهندسان می‌توانند تصمیمات آگاهانه‌تری براساس فیزیک یا داده‌ها بگیرند و عملکرد کلی سیستم‌های خود را بهبود بخشند. در واقع، یادگیری ماشین تا حدی تکامل یافته که یک پیش‌بینی 3بعدی فوری ایجاد می‌کند.

تحول در حوزه سلامت و درمان
در سال2050، ما می‌توانیم انتظار طرح‌های درمانی شخصی‌سازی‌شده، جراحی‌هایی با کمک هوش مصنوعی و حتی مدل‌هایی پیش‌بینی‌کننده مراقبت‌های بهداشتی را داشته باشیم که بیماری‌ها را قبل از بروز، پیش‌بینی و از رخ دادن آنها پیشگیری می‌کنند. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده به مراکز درمانی در بهینه‌سازی فرایندهای عملیاتی خود کمک می‌کند. در حال حاضر پیش‌بینی بیماری‌های قلبی-عروقی، آلزایمر و انواع سرطان با هوش مصنوعی در دست تحقیق است.

تکیه مهندسان به هوش مصنوعی
هوش مصنوعی پیشگو می‌تواند فرایندهای تولید را بهینه کند و زمان خرابی را کاهش دهد. با تجزیه و تحلیل داده‌ها، مدل‌ها می‌توانند الگوهایی را شناسایی کنند که نشان‌دهنده احتمال خرابی یک قطعه از تجهیزات است و به تیم‌های تعمیر و نگهداری اجازه می‌دهد تا قبل از وقوع خرابی مداخله کنند. در صنعت هوافضا، از مدل‌های تحلیلی پیش‌بینی‌کننده مختلفی برای نظارت بر سلامت موتورهای هواپیما و پیش‌بینی زمان نیاز به تعمیر و نگهداری، استفاده می‌شود. با تجزیه و تحلیل داده‌های حسگرها و سایر منابع، مدل‌های تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده می‌توانند ناهنجاری‌هایی را که ممکن است نشان‌دهنده وجود مشکل در موتور باشد شناسایی کنند و به مهندسان نيز اجازه می‌دهد تا قبل از وقوع خرابی، اقدامات اصلاحی را انجام دهند.