AI w branży elektroenergetycznej, produkcji stali i adopcji dzieci

ScottishPower Energy Networks wykorzystuje sztuczną inteligencję, aby lepiej lokalizować potencjalne usterki sieci elektroenergetycznej spowodowane trudnymi warunkami pogodowymi, mobilizować inżynierów oraz utrzymywać w gotowości sprzęt do rozwiązywania problemów nawet przed ich wystąpieniem. Projekt „Predict4Resilience” szacuje możliwość awarii z maksymalnie tygodniowym wyprzedzeniem, biorąc pod uwagę m.in. historyczne i bieżące prognozy pogody. 

Nowojorska firma Fero Labs jest pionierem w stosowaniu AI w celu zwiększenia wydajności recyklingu stali. Fabryki stali pochłaniają ogromne ilości zasobów i produkują duże ilości odpadów, dlatego firma wykorzystuje sztuczną inteligencję do tworzenia „ekologicznych” receptur dla przedsiębiorstw. Ucząc się maszynowo na podstawie danych historycznych, oprogramowanie zaleca ilość dodatkowego materiału, który należy dodać do konkretnej partii stopionej stali pochodzącej z recyklingu.

Oparte na sztucznej inteligencji oraz algorytmie opracowanym przez badaczy internetowego serwisu randkowego narzędzie Family Match miało zwiększyć liczbę pomyślnych adopcji i poprawić efektywność agencji opieki nad dziećmi. Dochodzenie Associated Press (AP) wykazało jednak, że ten jeden z niewielu algorytmów adopcyjnych na rynku przyniósł jak dotychczas ograniczone wyniki w USA. Zdaniem AP to lekcja dla agencji usług społecznych, które chcą korzystać z analiz predykcyjnych bez zrozumienia ograniczeń technologii, zwłaszcza gdy próbują stawić czoła takim wyzwaniom, jak znalezienie domów dla dzieci określanych jako trudne do adopcji.