В России для поиска и уничтожения такого вредоносного растения, как борщевик Сосновского ежегодно тратятся колоссальные средства. Это растение опасно для людей и вредит растениеводству. Для эффективного обнаружения борщевика учёные из Сколтеха создали бортовой ИИ для дронов, который в режиме реального времени может проверить большую территорию и не пропустит ни одно опасное растение.

Основной проблемой было создать алгоритм на основе нейронных сетей, который мог бы нормально работать на слабом бортовом оборудовании дронов. Для этого исследователи модифицировали популярные архитектуры UNet, SegNet и ResNet для запуска на одноплатных компьютерах. В ходе работ удалось создать алгоритм и рабочую нейронную сеть на основе полностью свёрточных нейронных сетей (FCNN – Fully Convolutional Neural Networks). Такая сеть может выделять на изображении объект неправильной формы с точностью до пикселя. Фактически систему научили находить на изображении одиночное растение и не допускать его распространение.

«Традиционные методы мониторинга недостаточно эффективны — наблюдение с земли слишком сильно зависит от человеческого фактора, а космическое зондирование хорошо подходит лишь для распознавания больших зарослей. Снимки со спутников имеют недостаточное разрешение, чтобы распознать отдельные растения, а зависимость от погоды и кратности орбиты делают такой метод непрактичным для получения наиболее актуальной информации», — рассказывает первый автор исследования, выпускник аспирантуры Сколтеха Александр Меньщиков.

Входное изображение (слева) и результат работы предложенной полностью сверточной нейронной сети (справа). Источник изображения: Сколтех

Мониторинг дронами с ИИ на борту даёт возможность приступить к уничтожению сорных растений ещё до завершения полёта. Этому методу не нужна последующая длительная обработка данных. Всё происходит на лету в буквальном смысле этого слова. Более того, этот метод можно применить для отслеживания многих параметров растений и разнообразных культур, например, для слежения за здоровьем посадок и состоянием урожая.

Сарказм непросто понять при живом общении и ещё труднее при онлайн-переписке, не говоря о важности наличия чувства юмора для его понимания. Поэтому научить машинные алгоритмы различать сарказм представлялось неподъёмной задачей, однако по заданию Министерства обороны США эта задача была успешно решена. Теперь ИИ может обнаружить сарказм в любых текстовых сообщениях на любых языках, и вот почему это важно для обороны.

Источник изображения: DARPA

«Сарказм был серьезным препятствием на пути повышения точности анализа настроений, особенно в социальных сетях, поскольку сарказм в значительной степени зависит от тональности голоса, мимики и жестов, которые не могут быть представлены в тексте, — сказал Брайан Кеттлер (Brian Kettler), менеджер программы DARPA. — Распознать сарказм в текстовом онлайн-общении — непростая задача, поскольку ни один из этих сигналов недоступен».

Решили проблему исследователи из Университета Центральной Флориды, работающие над программой DARPA Computational Simulation of Online Social Behavior (SocialSim). «Детектор сарказма» был разработан на базе искусственного интеллекта. Модель использовала нейронные сети для отслеживания зависимости между ключевыми словами, а затем выдавала классификационную оценку, указывающую, присутствует ли сарказм. Работа с популярными наборами данных и с некоторыми особенными наборами показала, что сарказм в текстовых выражениях определяется ИИ почти со стопроцентной точностью.

Всё это нужно, прежде всего, для отслеживания настроений в социальных сетях и для своевременного запуска информационного противодействия, если где-то что-то начинает идти не так. «Понимание настроения онлайн-разговоров может помочь предприятиям обрабатывать отзывы клиентов и собирать идеи для улучшения своих маркетинговых усилий. — говорится в пресс-релизе DARPA. — С точки зрения обороны настроения могут быть важным сигналом для информационных операций в сети, чтобы определить вызывающие озабоченность темы или возможные действия злоумышленников».

С другой стороны, научить ИИ понимать чувства и настроения человека и, очевидно, имитировать их при общении с ним — это прорыв в новые области машинного обучения и искусственного разума. Хотя военные со всем этим могут сделать такое, что мало никому не покажется.

Сайт ВВС США сообщает, что 29 апреля прошли первые лётные испытания «мозга» для боевых беспилотников. Полёт совершён в рамках испытания прототипа по программе Skyborg («Небесный киборг»). Программа нацелена на создание относительно недорогих беспилотных аппаратов для сопровождения пилотируемых истребителей и для работы в рое.

Беспилотный ведомый на базе БПЛА UTAP-22 компании Kratos. Источник изображения: U.S. Air Force

Если все этапы программы Skyborg будут проходить по утверждённому плану, то на вооружение в ВВС США беспилотные ведомые поступят в 2023 году. Тестовый полёт беспилотника под управлением прототипа «мозга» в течение двух часов и десяти минут показал, что разработка системы движется в правильном направлении. Искусственный интеллект на борту БПЛА UTAP-22 компании Kratos хорошо ориентировался в пространстве и выполнял манёвры согласно программе.

По представлению американских военных, «Небесные киборги» будут расходным материалом при выполнении боевых миссий широкого спектра. Они будут сопровождать пилотируемые самолёты и как подчиняться командам пилотов, так и действовать самостоятельно и в составе группы таких же беспилотных аппаратов. По мере развития программы все эти режимы будут испытаны на практике, что начнёт осуществляться уже в текущем месяце.

Microsoft продолжает совершенствовать свою инфраструктуру кибербезопасности и призывает своих партнёров делать то же самое. По мнению софтверного гиганта, вопросу безопасности платформ, использующих технологии искусственного интеллекта, сегодня уделяется недостаточно внимания, поэтому компания разработала специальный инструмент для тестирования защищённости подобного рода систем. Он получил название Counterfit.

Counterfit — это автоматизированный инструмент с открытым исходным кодом для тестирования безопасности ИИ-систем организаций. Задача инструмента — предоставить той или иной компании, использующей технологии ИИ, уверенность в том, что их ИИ-система надёжно защищена от внешних атак. По словам Microsoft, из 28 опрошенных организаций 25 заявили, что у них нет нужных механизмов для защиты своей ИИ-инфраструктуры, а их специалисты по цифровой безопасности недостаточно оснащены средствами для противостояния таким угрозам.

Изначально Counterfit представлял собой набор специальных скриптов, которые можно было использовать для симуляции атак на различные ИИ-модели. Microsoft сперва применяла эти скрипты для внутренних тестов, однако со временем Counterfit развился в автоматизированный инструмент, позволяющий проводить тестовые атаки сразу на несколько ИИ-моделей. Компания заявляет, что Counterfit стал неотъемлемой частью программы тестирования безопасности как для её уже использующихся ИИ-платформ, так и продуктов, находящихся в разработке.

Преимущество Counterfit заключается в том, что его можно применять в любой среде, на любых ИИ-моделях. Его можно использовать для проверки эффективности защищённости ИИ-систем на локальном сервере, на границе между сервером и сетью, а также на любых облачных платформах, где применяются ИИ-модели, основывающиеся на обработке входящих данных, практических в любых форматах кроме текста и изображений.

В компании указывают, что Counterfit будет прост в использовании для специалистов по цифровой безопасности, работающих с такими инструментами, как Metasploit или PowerShell Empyre. Его можно применять для проверки устойчивости защиты на проникновение, а также для сканирования уязвимостей. В ходе симуляции атаки на ИИ-модель Counterfit создаёт логи, с которыми в дальнейшем могут ознакомиться специалисты, а затем использовать эту информацию для усовершенствования своих средств безопасности для ИИ.

В Китае создана база данных FAIR1M из спутниковых изображений в высоком разрешении, которая заявлена как самая большая в мире. Она в десятки и даже сотни раз превышает предыдущие наборы данных для обучения ИИ. С помощью новой базы можно обучить ИИ определять объекты с точностью до идентификации моделей самолётов и назначения сооружений. База FAIR1M — это разработка для гражданских целей и будет открыта для всех желающих.

Источник изображения: Chinese Academy of Sciences

В базе FAIR1M около 80 % изображений в высоком разрешении получены с помощью китайских спутников дистанционного зондирования земли «Гаофэнь». Эти спутники Китай запускает с 2013 года, и сегодня они являются для Китая основными поставщиками высококачественных изображений Земли из космоса. Остальные 20 % изображений для базы FAIR1M были взяты из Google Earth. База насчитывает 15 тыс. изображений с одним миллионом объектов, помеченных как «сцена». До этого крупнейшей подобной базой была французская VEDAI с выделением 3600 сцен.

Распознавание сцены сложнее, чем идентификация объекта. В случае сцены необходимо оценить несколько объектов на изображении, связать их и определить контекст. Китайская база FAIR1M позволяет обучить ИИ на примере целого миллиона выделенных вручную сцен, что открывает перед разработчиками алгоритмов распознавания массу возможностей.

Если верить китайским источникам, база FAIR1M выбрана Международным обществом фотограмметрии и дистанционного зондирования в качестве эталона для обучения ИИ. Международному сообществу база FAIR1M будет открыта в июне этого года. Разработчики признаются, что FAIR1M слабее аналогичных по назначению военных баз, но быстро их догоняет и оперирует намного большим числом объектов, которые можно распознать.

Пользователи Android вскоре смогут обучать Google Ассистент правильно произносить своё имя. Google в своём блоге написала, что начнёт развёртывание этой возможности уже в ближайшие дни. Сообщается, что голосовой помощник будет пытаться выучить произношение, когда пользователь будет говорить вслух своё имя.

realmicentral.com

Доступ к новой возможности можно будет получить в пункте «Псевдоним» раздела «Основная информация» настроек Google Ассистента. Стоит отметить, что пользователь не сможет заставить голосового помощника называть его именем, отличным от указанного в настройках никнейма. То есть, человек чьё имя в настройках указано как Вася, не сможет заставить Google Ассистент называть его Петей.

Ещё одним нововведением станет распознавание контекста при установке таймера голосовой командой. К примеру, когда пользователь создаёт будильник, а затем просит Google Ассистента добавить час, голосовой помощник, вероятнее всего, создаст ещё один будильник на час позже. Благодаря новой функциональности он научится понимать, чего действительно хочет пользователь.

Google заявляет, что понимание контекста вскоре распространится и на другие аспекты голосового помощника. Конечно, Google Ассистент хорошо справляется с поиском в интернете и рядом других возможностей, технология понимания живого языка BERT, используемая поисковым гигантом, может сделать его гораздо мощнее.

Лазеры, искусственный интеллект и дизельный двигатель оказались убойным сочетанием для автономной сельскохозяйственной техники, которой надо работать по гектарам культурных насаждений. Предложенный компанией Carbon Robotics робот по автоматическому уничтожению сорняков за час работы сжигает лазерами до 100 тыс. сорных растений, работая днём и ночью. С таким роботом фермерам не придётся гнуть спину дни напролёт или использовать химикаты.

Источник изображения: Carbon Robotics

Роботизированная тележка по уничтожению сорняков несёт на борту камеры высокого разрешения и блок по интеллектуальной обработке изображения с камер. При распознавании сорных растений на грядке в дело вступают восемь лазеров, каждый из которых имеет мощность 150 Вт. Лазеры выжигают сорняки в точке роста и не дают им разрастись, что не уничтожит их полностью, но замедлит разрастание.

Традиционными методами уничтожения сорняков были и остаются прополка и обработка сильными гербицидами. Это время, труд и расходы на дорогую химию, не говоря о нанесении вреда окружающей среде. Лазерная прополка не решает вопрос с сорняками кардинально, в отличие от обработки гербицидами, но с точки зрения экологии — это очень и очень хорошее решение.

Автономный робот по уничтожению сорняков за сутки может обработать от 6 до 8 гектар насаждений. Вес агрегата составляет 4300 кг. Для глобальной навигации устройство использует GPS. Разработчик утверждает, что запасы роботов на 2021 год распроданы и начат приём заказов на 2022 год. Фермерам очень понравилось это решение.

Компания IDC подвела итоги исследования российского рынка искусственного интеллекта (ИИ) в 2020 году, а также сделала прогноз на несколько ближайших лет: аналитики полагают, что отрасль продолжит устойчиво развиваться.

По оценкам, объём ИИ-рынка в России в прошлом году достиг 291 млн долларов США. Расходы на продукты со средствами искусственного интеллекта в коммерческих и государственных организациях увеличились практически на четверть по сравнению с 2019-м — на 22,4 %.

Крупнейшим сектором с точки зрения внедрения средств ИИ является финансовая отрасль. Организации из данной сферы активно берут на вооружение технологии искусственного интеллекта с целью анализа и предотвращения угроз, а также выявления и расследования мошенничества. Кроме того, средства ИИ востребованы в области цифровых помощников.

Сектор производства как дискретного, так и непрерывного, применяет элементы искусственного интеллекта для автоматизированного профилактического обслуживания и управления качеством.

В области здравоохранения средства ИИ помогают автоматизировать многие процессы диагностики и лечения в условиях пандемии. Кроме того, технологии искусственного интеллекта востребованы в сфере торговли, где обеспечивают функционирование рекомендательных сервисов, чат-ботов и пр.

Эксперты IDC полагают, что российский рынок ИИ будет демонстрировать среднегодовой рост на уровне 18,5 % до 2024 года. В 2023-м объём отрасли преодолеет знаковую отметку в 500 млн долларов США, а в 2024-м составит 555,1 млн долларов. 

Сообщается, что компания Sony запатентовала технологию обучения нейросети стилю игры пользователя. Искусственный интеллект поможет человеку с прохождением игры и заменит его в случае, если игрок вынужден будет отвлечься на посторонние задачи.

Смысл любой игры заключается в том, чтобы играть в неё и приятно проводить за ней время. Но бывают ситуации, когда на игру либо нет времени, либо что-то отвлекает от неё. Для таких случаев Sony разработала алгоритм, который следит за стилем игры конкретного человека и перенимает его. В дальнейшем обученная таким образом нейросеть сможет продолжить игру вместо вас и даже завершить её.

В то же время технология Sony предполагает делать отметки о прохождении этапов игры искусственным интеллектом. Впоследствии человек может пройти именно эти этапы для получения, например, особых бонусов, которые будут доступны только при прохождении игры живым игроком, а не ботом.

Иллюстрация из патента Sony

У разработанной специалистами Sony технологии достаточно полезных предложений как помочь человеку в одиночной или многопользовательской онлайн-игре. При прохождении игр тоже бывает рутина, так почему бы не переложить выполнение монотонных или повторяющихся задач на плечи «железного болвана»?

Компания Panasonic приобретёт американского разработчика программного обеспечения Blue Yonder за $7,1 млрд, что станет одной из крупнейших покупок японской компании за всю историю. Blue Yonder специализируется на разработке софтверных решений для управления цепочками поставок и применяет в своих продуктах технологии искусственного интеллекта.

На данный момент Panasonic уже владеет 20 % акций Blue Yonder. Оставшуюся долю японская компания выкупит у New Mountain Capital и других фондов, управляемых Blackstone Group Inc. за $5,6 млрд. С учётом необходимости погашения образовавшихся задолженностей, общий объём инвестиций Panasonic составит $7,1 млрд.

Объявление о консолидации 100 % акций разработчика было сделано менее чем через год после того, как Panasonic приобрела миноритарный пакет акций Blue Yonder за $800 млн, в результате чего производитель программного обеспечения получил оценку в $5,5 млрд. В рамках нынешней сделки Blue Yonder была оценена в $8,5 млрд. Согласно имеющимся данным, японская компания намерена покрыть часть сделки наличными, а также осуществить заём. Ожидается, что сделка будет закрыта к концу этого года.

Напомним, Blue Yonder была основана в 1985 году и ранее называлась JDA Software Inc. Компания занимается разработкой программного обеспечения для управления цепочками поставок и использует ИИ-алгоритмы для прогнозирования спроса на продукцию. Согласно имеющимся данным, в прошлом году выручка компании составила более $1 млрд. Среди более чем 3000 клиентов Blue Yonder по всему миру такие компании, как Best Buy, Coca-Cola и Walmart.

Еврокомиссия выступила с инициативой о регулировании использования искусственного интеллекта в общественных сферах деятельности. По их словам, это необходимо, чтобы обеспечить безопасность и повысить доверие граждан к новым технологиям. Об этом сообщается на сайте регулятора.

Эрик Галлард, Reuters

По словам инициаторов, нововведения требуются, чтобы жители Европы могли доверять продуктам на основе ИИ. Предполагается, что разработанные методы устранят риски и станут стандартом в международном сообществе.

«Искусственный интеллект — это средство, а не цель. Он открывает огромный потенциал для развития в таких сферах, как здравоохранение, транспорт, энергетика, сельское хозяйство и туризм. Также это сопряжено с целым рядом рисков. Сегодняшняя инициатива направлена на укрепление позиций Европы как центра передового опыта в области ИИ от лабораторных разработок до рыночного использования», — заявил комиссар по внутреннему рынку Тьери Бретон (Thierry Breton).

Ведомство опубликовало классификацию сфер, в которых не рекомендовано использование ИИ. Например, предлагает запретить использование систем, которые представляют очевидную угрозу правам и возможностям человека. В этот перечень входят ИИ для манипулирования поведением людей и сервисы для определения «социальной оценки» граждан.

Также комиссия выделила перечень сфер с «высокими рисками» (транспорт, образование, медицина и др.), «ограниченными рисками» (чат-боты) и «минимальными рисками» (использование ИИ в видеоиграх или спам-фильтрах). Вмешательство регуляторов будет зависеть от степени угрозы гражданам и их безопасности. 

Предполагается, что за контроль будут отвечать национальные регуляторы стран-членов Евросоюза. Кроме этого, будет создан Европейский совет по искусственному интеллекту (European Artificial Intelligence Board), который выработает более детальные стандарты по разработке и эксплуатации ИИ. 

Старший аналитик европейского Центра инноваций в области данных Бенджамин Мюллер заявил в разговоре с The Wall Street Journal, что новые правила могут затормозить развитие технологий в Европе. По его словам, разработка ИИ может стать непомерно дорогой и даже невозможной, в то время как, например, в Китае это направление продолжит интенсивно развиваться.

На днях в интернете появился черновик законопроекта Европейской Комиссии по правилам использования новейших информационных технологий в европейском обществе. В частности, в ЕС собираются строго регулировать технологии искусственного интеллекта, если они будут касаться сферы сбора данных о гражданах. За нарушение закона компании будут наказывать штрафом до 4 % от годовой выручки или не менее $20 млн евро.

Источник изображения: IBM

По поводу сбора данных о гражданах с помощью систем наблюдения, мониторинга социальных сетей, банковской информации и из других источников сказано, что «неизбирательное наблюдение за физическими лицами должно быть запрещено, если оно применяется в обобщенном виде ко всем лицам без различия». Иначе говоря, «избирательное» наблюдение, если физическое лицо чем-то заинтересовало компетентные органы, вполне может допускаться, но тотальное слежение «на всякий случай», вероятно, в Европе будет запрещено.

Также законопроектом предусматривается запрет на введение системы социального рейтинга или социального кредитования, когда по гражданам накапливается массив больших данных о связях, поведении, покупках и другой информации, и на основе совокупности данных создаётся социальный портрет гражданина. В этом также помогает разобраться ИИ или нейронные сети. Подобное любят в банковском секторе, и Европа в этом плане не является исключением. Но дальше всего в создании системы социального кредитования пошли в Китае, где лицам с низким рейтингом отказывают в билетах на междугородний транспорт, в проживании в определённых районах и вводят ряд других ограничений.

По поводу социального рейтинга в законопроекте сказано: «Системы ИИ, используемые для оценки социальных показателей общего назначения, должны быть запрещены». Голосование по этому законопроекту ожидается 21 апреля. До этого момента представители Европейской Комиссии отказываются комментировать неутверждённый документ.

Текущий председатель правления Huawei Сюй Чжицзюнь (Xu Zhijun) на недавней встрече с аналитиками заявил, что компания продолжит наращивать инвестиции в программное обеспечение для умных автомобилей для повышения их автоматизации. Он подчеркнул, что Huawei в автомобильной сфере станет постепенно наращивающим позиции поставщиком компонентов в области интеллектуальных транспортных сетей.

Любопытно, что недавно один из блогеров в социальной сети Weibo опубликовал видео работы автопилота Huawei, добавив: «Как утверждается, это демонстрация беспилотного вождения в электромобиле Arcfox Polar Fox Alpha S, оснащённом интеллектуальной системой вождения Huawei. Можно видеть, что автопилот Alpha S находится в высокой степени готовности, работает естественно и хорошо даже на сложных участках дороги».

Источник также упомянул, что несколько дней назад на ежегодной конференции с аналитиками Сюй Чжицзюнь объявил, что три автомобильные компании заключили партнёрские соглашения с Huawei: BAIC New Energy, Chongqing Changan Automobile и Guangzhou Automobile — вместе они должны запустить на этой неделе автомобильную марку и представить упомянутый автомобиль Arcfox Polar Fox Alpha S. Сообщается, что машина может быть доступна в различных вариантах, включая наиболее продвинутую версию с интеллектуальной платформой Huawei HI Smart Car и операционной системой HarmonyOS.

Сюй Чжицзюнь сказал, что Huawei не создаёт свои автомобили, а помогает автомобильным компаниям выпускать продвинутые машины. Huawei собирается расширять количество партнёров среди автопроизводителей. Компания сейчас работает с тремя партнёрами и готовит выпуск интеллектуальных автомобилей под тремя марками. Машины с платформой Huawei HI Smart Car будут отличаться наличием логотипа Huawei в салоне, но это коснётся только тех моделей, которые предлагают продвинутую интеллектуальную систему помощи водителю.

Ford в этом году обещает в рамках обновления ПО обеспечить функцию базового автопилота (когда на шоссе водитель может отпустить руль) для пикапа F-150 2021 года и некоторых моделей Mustang Mach-E 2021 года. Технология разработана, чтобы конкурировать с аналогичными предложениями Tesla и GM.

Эта функция базового автопилота использует камеры, радарные датчики и программное обеспечение для работы комбинации адаптивного круиз-контроля, центрирования полосы движения и распознавания дорожных знаков. В анонсе компания сообщила, что система прошла в рамках дорожных испытаний 800 тысяч километров.

Исполнительный директор компании Джим Фарли (Jim Farley) отметил, что такое масштабное тестирование позволяет избавить клиентов Ford от необходимости выступать в качестве бета-тестеров нового ПО (явный намёк на Tesla). Система также опирается на камеру в салоне, которая отслеживает взгляд и положение головы, чтобы гарантировать, что глаза водителя не упускают дорогу из вида.

Такой автопилот будет доступен на автомобилях, оснащённых технологией Ford Co-Pilot360, и сможет работать только на определённых участках разделённых автомагистралей. Система, которая будет развёрнута с помощью обновлений программного обеспечения до конца года, первоначально будет доступна на более чем на 160 тысячах километров дорог.

Система имеет свою цену. Программное обеспечение BlueCruise, которое включает в себя трёхлетний период обслуживания, будет стоить $600. Цена модернизации оборудования будет зависеть от автомобиля. Например, владельцам F-150 придётся выложить ещё $995 за аппаратные системы, в то время как пользователи избранных вариантов Mustang Mach-E будут вынуждены доплатить $2600.

В то время как почти каждый автопроизводитель предлагает некоторые функции помощи водителю, Ford явно стремится конкурировать с GM и Tesla — двумя компаниями с самыми продвинутыми такими системами. Важно убедить клиентов, что технология стоит затраченных средств. Ford планирует продать за первый год более 100 000 автомобилей с BlueCruise.

Ford отмечает, что её система взаимодействует с водителями разными способами, включая отображение текста и синих световых сигналов на приборной панели, что, по словам производителя, эффективно даже для тех, кто страдает дальтонизмом.

Так называемая технология помощи водителю BlueCruise в будущем будет предлагаться и в других моделях автомобилей Ford. Водители, которые выбирают эту систему, будут продолжать получать обновления программного обеспечения по мере совершенствования. Ford обещает, что будущие улучшения включают возможность смены полосы движения по нажатию кнопки, а также предсказания и управления скоростью автомобиля для круговых поворотов и кривых. Компания заявила, что планирует выпускать регулярные картографические обновления.

Евростат опубликовал статистику внедрения искусственного интеллекта в странах Европейского Союза в 2020 году. Выяснилось, что в среднем те или иные решения с ИИ внедрили 7 % европейских предприятий с числом работающих не менее 10 человек. Но это распределение оказалось очень неравномерным от страны к стране.

Источник изображения: Eurostat

Статистика ЕС выделяет четыре категории задач с использованием ИИ. Во-первых, это использование машинного обучения для анализа больших данных на предприятии. Под эту задачу ИИ внедрено на 2 % предприятий. Во-вторых, анализ больших данных для распознавания речи и генерации речи на естественных языках. Эту технологию внедрили на 1 % предприятий в ЕС.

В-третьих, развёртывание чат-ботов или виртуальных агентов с общением на естественных языках клиентов. Такую технологию внедрили 2 % предприятий. В-четвёртых, использование роботов для монотонных, опасных или повторяющихся операций — склад, уборка и другое. Такое можно было найти на 2 % предприятий в ЕС.

Среди государств-членов ЕС в 2020 году самая высокая доля предприятий, которые использовали любое из четырех рассмотренных приложений ИИ, была зафиксирована в Ирландии (23 %). За нею расположились Мальта (19 %), Финляндия (12 %) и Дания (11 %).

Источник изображения: Eurostat

В остальных государствах-членах ЕС доля использования ИИ на производстве и в коммерции была ниже 10 %. Самые низкие доли зафиксированы в Латвии (2 %), Словении, Венгрии, Кипре (по 3 %) и Польше (4 %). Всем им есть к чему стремиться. Кто отстанет в ИИ, тот отстанет во всём.