AI文章和报告自然资源

对大多数人来说，天气预报的改善带来的直接影响似乎只是让度假计划变得更容易，但即使是预测天气方面最微小的进步，也能给企业和政府带来巨大的改善。

石油仍然是能源行业最有价值的商品之一。在2016年的总能源投资估算小费规模大约为1.7万亿$它代表了全球GDP的2.2％。然而，随着对能源生产和消费对环境的影响的疑虑犹存，石油和天然气公司都在积极寻求创新的办法来实现他们的业务目标，同时降低对环境的影响。

历史上，空间一直是行业中唯一的政府和重量级空域公司（如波音公司）可以处理。在空间技术AI的使用预期可能更加昂贵，但创新的最后十年中取得的空间更容易 - 并且感谢AI - 从空间数据正在成为企业和政府更加有用。

情节概要：与自动驾驶汽车领域，建筑，采矿，农业和其他类“重化工业”的领域涉及种类繁多的设备和使用情况的超越从A行进的B.重今天的行业领导者没有更远的理解汽车背后的AI和自动化将成为他们公司的未来至关重要。在这一集里，客人山姆Kherat博士讨论人工智能的应用在重工业，包括：什么能力类型和功能是自动化的，还处于什么水平。他也照在AI会如何影响未来2 - 3年内行业的未来光，以及以何种方式，我们可以期待大型设备变得更加自主。

高昂的成本和技术的限制保持无人机的用途相对有限，直到最近。之后显著兴奋的2012年左右开始，FAA的2016采用的规定 - 价跌组合 - 取得了无人机的广泛的商业功能的一种经济可行的选择。

The rise of AI industrial robotics experienced record double-digit expansion in various countries in 2014 and 2015, but such large scale segments i.e. 'industrial' versus 'medical' or 'military', were more or less one amalgam of parts a couple of decades ago. Examples of medical and military applications can be found in our updated machine learning in robotics guide. There was a time before the early 1980s when it was possible for AI researchers to keep up with all that was going on in the AI and the robotics industry as a whole, but it seems the tides had changed by 1982.

情节概要：“人工智能（AI）可以看作是在我们的工作可伸缩性的进展。”这句话来自于本周的客人，纳文饶，谁在Nervana系统，该系统在全栈的解决方案致力于帮助企业成为CEO之前获得博士学位神经布朗解决大规模机器学习（ML）的问题。在本周的插曲，饶谈到在他认为机器学习（ML）发挥作用，在未来5到10年，提供了有趣的观点，其中包括在农业，石油和天然气领域的发展持乐观态度行业某些领域。