Artificial intelligence

L’intelligence artificielle signifie que n’importe qui peut lancer des stars hollywoodiennes dans ses propres films

Pendant des années, la seule façon de créer un film à succès avec une star hollywoodienne et des effets spéciaux éblouissants était dans un grand studio. Les géants d’Hollywood étaient les ceux qui pourraient payer des célébrités des millions de dollars et des licences de logiciels sophistiqués pour produire des films élaborés et chargés d’effets. Cela est sur le point de changer, et le public en a un aperçu grâce aux outils d’intelligence artificielle (IA) comme DALL-E et Midjourney d’OpenAI.

Les deux outils utilisent des images extraites d’Internet et sélectionnent ensembles de données comme LAION pour entraîner leurs modèles d’IA à reconstruire des images similaires mais totalement originales à l’aide d’invites textuelles. Les images IA, qui vont du réalisme photographique à l’imitation des styles d’artistes célèbres, peuvent être générées en moins de 20 à 30 secondes, produisant souvent des résultats qui prendraient des heures à produire. Par exemple, le “robot mech japonais brillant schéma détaillé des ondes synthétiques” illustration dessous🇧🇷

Ces outils payants empêchent souvent les apparitions directes de célébrités lors de vos sorties. Mais les utilisateurs trouvent des solutions de contournement avec l’arrivée de logiciels d’imagerie AI gratuits et open source. Le plus populaire est Stable Diffusion, produit par la startup britannique Stabilité.AI. L’outil open source permet aux utilisateurs de générer des images originales de n’importe quelle célébrité trouvée sur Internet. Une particulièrement convaincante exemple (ci-dessous) montre Bryan Cranston (Breaking Bad) portant le costume de Guerre des trônes personnage, plaçant l’acteur emblématique dans un décor dont de nombreux fans ne pouvaient que rêver.

Ce qui a commencé comme l’imagerie par IA s’est rapidement transformé en animations expérimentales qui combinent la diffusion stable avec des outils complémentaires gratuits comme Déforum🇧🇷 Collaboration Googleet ebsynth🇧🇷 Dans certains cas, les modules complémentaires nécessitent une manipulation de code, YouTube, Discord et Reddit sont remplis d’informations faciles à interpréter. des tutoriels qui les rendent accessibles à presque tout le monde. Ces parallélépipèdes réunis les animations ne sont que le début🇧🇷 Vidéos originales complètes d’IA des dérivés d’invites textuelles sont déjà en route.

Plus tôt cette année, Google image et Objectifs Faire une vidéo Outils de prévisualisation IA pouvant générer une vidéo photoréaliste à partir d’invites de texte. versions open source Ces types d’outils d’IA sont déjà en cours de développement – une dynamique qui conduira probablement au même type de contenu non censuré produit par Stable Diffusion.

Si l’évolution des outils vidéo d’IA reflète l’amélioration rapide des imageurs d’IA 2D, le public pourrait voir son premier long métrage entièrement généré par l’IA d’ici un à deux ans.

Stable Diffusion censé pouvoir faire confiance à ses utilisateurs

L’abus potentiel des outils de génération de vidéos IA pour violer les droits de propriété intellectuelle des studios hollywoodiens et les droits des acteurs fait partie des nombreux problèmes potentiels qui émergeront dans les mois à venir. Bientôt, presque tous ceux qui utilisent des outils d’IA pourront lancer des célébrités dans des films non autorisés avec tout, des séquences violentes aux scènes sexuellement explicites.

Test de créature | Diffusion stable Img2Img x EbSynth

Par exemple, la version d’installation générale de Stable Diffusion inclut des filtres de sécurité pour empêcher l’imagerie explicite, mais la communauté open source a rapidement créé du code pour vaincre ces barrières. Bien que le contenu sexuel ne soit pas la cible la plus populaire pour les quelque 10 millions d’utilisateurs de Diffusion stable, il y a au moins une communauté Reddit avec plus que 6 400 membres dédiés à explorer comment utiliser Stable Diffusion pour produire des images sexuellement suggestives et de nudité.

En septembre, interrogé publiquement sur la possibilité que des personnes utilisent Stable Diffusion de manière potentiellement problématique, comme la création de pornographie, le PDG de la société, Emad Mostaque, a minimisé la responsabilité.

“Si les gens utilisent la technologie pour faire des choses illégales, c’est de leur faute” mostaque a tweeté🇧🇷 “C’est la base de la société libérale.” Dans le même fil, Mostaque a écrit que “si les gens l’utilisent pour copier des styles d’artistes ou enfreindre les droits d’auteur, ils se comportent de manière contraire à l’éthique et c’est littéralement traçable car les sorties sont déterministes”.

Le contenu généré par l’IA arrive à Hollywood

Le 17 octobre, Stability.AI a reçu un investissement de 101 millions de dollars pour continuer à développer ses modèles d’IA, ainsi que son produit Dream Studio en cours de développement, une version propriétaire et payante de son modèle d’IA qui ne nécessite pas les mêmes compétences techniques que celles nécessaires pour installer et exploiter Stable Diffusion.

Mais parallèlement à la nouvelle valorisation d’un milliard de dollars de Stable Diffusion, un changement apparent s’est produit dans l’approche de Stability.AI vis-à-vis de son activité. Les messages publics de l’entreprise ont changé avec la dernière version de Stable Diffusion 1.5 qui, selon la startup, a suscité l’intérêt du gouvernement pour son outil d’IA gratuit utilisé par des millions de personnes.

“Nous avons pris du recul par rapport à Stability AI et avons choisi de ne pas publier la version 1.5 aussi rapidement que nous avons publié les points de contrôle précédents”, a écrit Stability.AI Le directeur de l’information Daniel Jeffries le 16 octobre. «Nous avons entendu des régulateurs et du grand public que nous devons nous concentrer davantage sur la sécurité pour nous assurer que nous prenons toutes les mesures possibles pour garantir que les gens n’utilisent pas la diffusion stable à des fins illégales ou pour nuire aux gens.

Ce soin supplémentaire de l’équipe de Stable Diffusion peut être bien accueilli par les studios de cinéma et de musique (il y a un Génération de musique IA outil en cours également) qui pourraient être impactés par les outils de génération d’IA dans les mois et années à venir.

Cependant, le prochain film indépendant mettant en vedette un acteur préféré pourrait bientôt être produit dans la chambre de quelqu’un à l’aide d’un générateur vidéo IA pour créer des mashups hollywoodiens improbables et les télécharger sur Internet, les conséquences juridiques étant maudites. A ce stade, la question n’est pas Et qu’est-ce qui se passerait si ça va arriver mais Lorsque🇧🇷

Intelligence artificielle et apprentissage automatique

Des entreprises innovantes dans pratiquement tous les secteurs – des soins de santé et de l’investissement au transport et à la fabrication – adoptent rapidement l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique pour effectuer des tâches sophistiquées avec une exactitude et une précision sans cesse croissantes. Au fur et à mesure que ces technologies révolutionnaires évoluent et s’améliorent, elles deviennent un élément important dans l’avancement d’une liste sans cesse croissante d’applications, notamment le service client, la logistique et la sécurité.

L’équipe d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique de Wilson Sonsini a travaillé avec des centaines d’entreprises du secteur de l’IA. Les clients comptent sur nous pour les aider à sécuriser et à commercialiser leurs technologies d’IA, les technologies d’IA sous licence auprès de start-ups et d’institutions universitaires, les litiges en matière de propriété intellectuelle liés à l’IA et à naviguer dans le paysage juridique et réglementaire complexe qui régit ce domaine dynamique.

Étant donné que de nombreux avocats et professionnels de notre équipe ont des connaissances techniques pertinentes, nous comprenons les nuances et les défis propres à ce domaine. Nous avons une expérience significative avec la gamme complète de technologies d’IA et d’apprentissage automatique, telles que la reconnaissance de formes, l’analyse prédictive et les réseaux de neurones, ainsi qu’avec les industries qui utilisent le plus l’IA, notamment :

  • Ventes, marketing et service à la clientèle
  • science des données
  • Architecture IA
  • Produits pharmaceutiques et biotechnologie
  • Soins de santé
  • Transport et logistique
  • Construction
  • Éducation, médias et divertissement
  • Environnement et énergie
  • Services financiers
  • Agriculture
  • technologie grand public
  • la cyber-sécurité
  • soutien aux employés

Notre équipe a conseillé d’innombrables entreprises sur l’intégration de l’IA dans une variété d’applications, de la technologie publicitaire aux algorithmes de médias sociaux. Ci-dessous une liste d’exemples :

  • véhicules autonomes
  • médecine personnalisée
  • Reconnaissance faciale/données biométriques
  • robotique
  • Octroi de licences sur des ensembles de données pour la formation d’algorithmes, ainsi que le développement et la disponibilité d’ensembles de données
  • Moteurs de recommandation de contenus ou de médias
  • santé numérique
  • Chatbots (par exemple, service client automatisé)
  • Détection de fraude et identité numérique
  • Biotechnologie (par exemple, génomique, tests COVID-19, diagnostic du cancer)
  • Optimisations du réseau maillé
  • Les médias sociaux (par exemple, les algorithmes qui décident de ce que vous voyez, avec qui vous interagissez, etc.)
  • E-commerce, marques et adtech
  • modélisation des investissements

opérations technologiques

Nos avocats spécialisés dans les transactions technologiques travaillent avec des clients allant des start-ups inventant des technologies de pointe en matière d’IA et d’apprentissage automatique aux entreprises publiques qui acquièrent et autorisent l’IA et l’apprentissage automatique dans le cadre de leur stratégie commerciale. Non seulement nous négocions et élaborons des accords solides et durables, mais nous aidons également nos clients à identifier les bons partenaires de négociation.

Parce que nous négocions des dizaines d’accords au nom de fournisseurs et d’utilisateurs d’IA et de ML, nous anticipons et traitons les problèmes qui pourraient faire dérailler un accord ou ses résultats. Nous aidons les start-ups et les sociétés cotées en bourse à lancer de nouveaux produits, plateformes et services basés sur l’IA. Les problèmes courants incluent la navigation dans les droits d’utilisation de données complexes pour les applications d’apprentissage automatique ; gérer l’utilisation d’informations personnelles et autres informations sensibles ou de droits complexes ou vagues dans la technologie de l’IA ; et comprendre les exigences de licence de logiciel open source.

données privées

L’examen et l’application accrus des lois sur la confidentialité des données affectent directement les fournisseurs et les utilisateurs d’IA, principalement en raison de leur dépendance à l’égard de grands ensembles de données. Nous aidons les clients à se conformer aux lois et réglementations régissant le traitement, le partage et la protection des données générées et utilisées par l’IA et l’apprentissage automatique. Nous conseillons nos clients sur leurs obligations concernant les informations privées et confidentielles telles que définies par différentes lois du secteur – y compris la loi Graham-Leach-Bliley et HIPAA – et le RGPD de l’UE. Nous aidons nos clients à développer des politiques et des procédures pour anonymiser les données et obtenir le consentement approprié des personnes dont les données sont collectées, utilisées ou partagées.

Nous tenons à rester au courant des réglementations nouvelles et en attente et informons nos clients de tout changement réglementaire afin de garder une longueur d’avance sur leurs processus, politiques ou procédures de traitement des données. Nos avocats basés à Bruxelles aident les clients à naviguer dans l’ensemble complexe et en constante évolution des lois, réglementations et normes de l’industrie qui régissent l’utilisation des données dans l’Union européenne. En particulier, notre équipe à Bruxelles conseille les clients sur la proposition de loi européenne sur l’IA, qui imposera des obligations strictes aux fournisseurs et aux utilisateurs de systèmes d’IA.

Stratégie de propriété intellectuelle

Nos avocats en propriété intellectuelle créent des stratégies très efficaces pour la protection des technologies d’IA et d’apprentissage automatique de nos clients, en tenant compte de l’équilibre approprié entre l’utilisation des brevets et des secrets commerciaux pour constituer un portefeuille solide et précieux de droits de propriété intellectuelle. Des portefeuilles de propriété intellectuelle solides placent non seulement nos clients dans la meilleure position pour se protéger de la concurrence, mais peuvent également être utiles pour lever des capitaux auprès d’investisseurs avertis.

litige

Depuis les premiers stades de l’évolution des litiges jusqu’aux procédures de procès et d’après-procès, Wilson Sonsini a représenté des entreprises leaders du marché opérant dans le secteur de l’IA et des entreprises qui s’appuient sur l’IA comme élément clé de leurs produits et services. . À ce titre, notre équipe a accumulé des connaissances techniques et juridiques approfondies. Au procès, nos plaideurs synthétisent les complexités dans des récits clairs et compréhensibles qui forment des arguments gagnants et des histoires convaincantes. Par exemple, notre équipe s’est attaquée à plusieurs reprises à la sécurisation des ensembles de données d’IA et des modèles d’apprentissage automatique en matière de secret commercial et de mobilité des employés, y compris des clients dont le principal atout est leur technologie d’IA. De même, notre équipe traite régulièrement des litiges en matière de brevets où la technologie sous-jacente implique des systèmes d’IA très complexes. Cette expertise permet à notre équipe de résoudre les litiges liés à l’IA de manière efficace et efficiente.

Services financiers

Notre équipe de fintech et de services financiers possède une expérience approfondie de l’utilisation de l’IA dans les programmes d’investissement et les services financiers. L’IA peut soulever de nouveaux problèmes réglementaires lorsque les conseillers en investissement, les maisons de courtage, les banques, les sociétés de paiement et d’autres prestataires de services financiers l’utilisent pour gérer et choisir les investissements des clients, effectuer une diligence raisonnable sur les clients et les investissements potentiels, anticiper les changements sur le marché et fournir autres services. Nous travaillons avec nos clients pour répondre à leurs exigences réglementaires tout en faisant progresser leurs activités principales avec le moins de perturbations possible. Notre objectif est d’appliquer de manière créative notre expérience significative afin que nous puissions identifier des solutions pratiques pour nos clients.

Brevet d’Intelligence Artificielle : Principaux Défis et Principales Considérations | Bennett Jones LLP

Bennett Jones LLP

Ce blog est la deuxième partie d’une série en deux parties sur les brevets et la technologie de l’IA. La première partie, Accroissements exponentiels des dépôts de brevets sur l’intelligence artificielle, traitait du nombre croissant de brevets sur l’IA enregistrés et accordés, y compris quelques exemples récents.

Dans ce blog, nous examinons les défis liés au brevetage de l’intelligence artificielle (IA) et les principales considérations que les entreprises doivent prendre en compte lors de la rédaction de demandes de brevet d’IA solides.

Les défis du brevetage de l’IA

Comme pour la plupart des brevets liés aux logiciels, les applications d’IA sont confrontées à plusieurs obstacles majeurs. Trois défis communs sont décrits ci-dessous.

Est-ce un objet brevetable ?

Les algorithmes mathématiques sont non brevetable dans de nombreuses juridictions. La mise en œuvre d’un algorithme mathématique à l’aide d’un ordinateur ne convertit pas, en soi, l’algorithme en objet brevetable. À un certain niveau, les modèles d’apprentissage automatique sont simplement des algorithmes mathématiques intégrés à un ordinateur.

Est-ce nouveau et pas évident ?

Les modèles d’apprentissage automatique – et leur utilisation ou application – doivent être nouveaux et/ou une extension non évidente de travaux antérieurs.

Est-ce assez décrit ?

Déclarer qu’une méthode et un système utilisent “tout apprentissage automatique” sans plus de détails est peu susceptible de satisfaire à l’exigence de seuil voulant qu’une demande de brevet fournisse une divulgation suffisante pour étayer une invention revendiquée.

Éléments à prendre en compte lors de la création d’applications d’IA solides

Voici quelques considérations clés pour concevoir des applications d’IA plus solides afin d’atténuer les obstacles susmentionnés :

Résoudre un problème du monde réel

démontrer comme le si l’IA résout un problème du monde réel est un facteur important dans la représentation de l’objet brevetable dans de nombreuses juridictions.

La pratique des brevets européens, par exemple, met l’accent sur “l’IA appliquée”, qui montre comment le modèle d’IA est appliqué pour améliorer – ou résoudre – un problème technique spécifique. Cela permet d’établir que l’invention apporte une contribution technique et n’est pas un simple algorithme mathématique.

Pour ce faire, démontrez à quel point les modèles d’apprentissage automatique sont bien connus adapté pour nouveaux cas d’utilisation peut aussi introduire de la nouveauté.

Voici des exemples d’applications techniques pour l’IA :

  • appliquer l’IA au traitement d’images ; ou
  • appliquer l’IA pour la surveillance médicale du rythme cardiaque.

Améliorer une fonction informatique

Même si l’IA n’est pas appliquée de manière pratique, une invention IA peut présenter d’autres types d’améliorations pour en faire l’objet d’un brevet. Par exemple, si l’amélioration est liée à un meilleur fonctionnement de l’ordinateur, cela peut également démontrer un résultat physique au-delà d’une simple formule mathématique. Ce type de cadrage est plus adapté aux inventions de type “Core AI”. C’est-à-dire une invention dans le modèle d’IA réel, plutôt que son application à un cas d’utilisation spécifique.

Voici des exemples d’améliorations informatiques :

  • adapter un modèle d’IA pour prendre en charge des applications matérielles uniques à faible traitement ; ou
  • réduire ou optimiser certains paramètres du modèle pour générer des sorties informatiques plus rapides tout en maintenant ou en améliorant la précision prédictive (par exemple, en réduisant la taille ou les couches de réseaux, en générant des sorties en utilisant moins de données d’apprentissage, etc.).

Environnement matériel environnant

Les modèles d’apprentissage automatique ne sont généralement pas appliqués dans le vide, mais sont souvent appliqués dans un contexte d’environnement spécifique. Par exemple, les modèles sont appliqués dans des contextes impliquant la réception de données physiques à partir de capteurs et le traitement de ces données. Ceci est lié au cas d’utilisation spécifique du modèle.

Notamment, la description de cet environnement matériel peut ajouter une dimension physique à l’invention revendiquée, ce qui aide également à surmonter l’obstacle de l’objet brevetable. De plus, cela peut ajouter une dimension de nouveauté au concept global.

Voici des exemples d’environnements matériels environnants :

  • obtenir un ECG et d’autres données biométriques à partir de capteurs physiques, connectés au patient, et les transmettre à une IA de surveillance de la fréquence cardiaque en temps réel ; ou
  • acquérir des images à partir d’une caméra physique montée sur un véhicule et les transmettre à une IA de détection d’objets en temps réel.

Post-traitement de la sortie du modèle

D’autant plus que la ou les sorties du modèle sont traité ultérieurement elle peut également traiter des sujets brevetables et des obstacles à la nouveauté. Par exemple, si la sortie est utilisée pour transmettre un changement physique unique dans le monde réel, cela peut démontrer quelque chose de plus qu’un algorithme mathématique – et cela peut également contribuer à la nouveauté du concept global.

Voici des exemples de sorties de modèle de post-traitement :

  • utiliser la sortie d’une IA de traitement d’image pour contrôler en retour le mouvement d’un véhicule ; ou
  • l’utilisation de la sortie d’une IA de reconnaissance vocale, par exemple dans un système de soins à domicile, pour effectuer un contrôle de rétroaction sur la température ou l’éclairage dans une maison.

Description du modèle entraîné

Malgré la tentation, il est souvent insuffisant de décrire en termes généraux que “n’importe quel” modèle d’apprentissage automatique peut mettre en œuvre l’idée. Même si cela est généralement vrai, la demande doit décrire au moins une mise en œuvre possible pour répondre aux exigences de divulgation dans de nombreuses juridictions. En outre, comme indiqué ci-dessus, il peut également y avoir de la nouveauté dans le développement et la description d’une nouvelle architecture de modèle.

Voici des exemples de considérations :

  • décrire la configuration des couches du modèle (par exemple, utilisation et disposition de certains types de couches) ;
  • si le modèle est un modèle “prêt à l’emploi”, décrivant toute adaptation pour s’adapter à des cas d’utilisation ou à des applications spécifiques ;
  • décrivant le type de données d’entrée requises pour le modèle, ainsi que tout prétraitement des données d’entrée (par exemple, étiquetage des données) ; et/ou
  • décrivant les types de données de sortie générées.

Comment le modèle est-il entraîné ?

Enfin, expliquer comment le modèle d’apprentissage automatique est formé peut également, dans certains cas, être un facteur important pour répondre à l’exigence de divulgation suffisante. De plus, il peut y avoir des nouvelles supplémentaires sur la façon dont le modèle est formé pour s’adapter à un cas d’utilisation spécifique, ou autrement, comment il est formé pour générer plus précisément un modèle formé.

Voici des exemples de considérations :

  • pour l’apprentissage supervisé, le type de modèle d’apprentissage supervisé utilisé et/ou les facteurs déterminant le moment où le modèle est formé ;
  • le type et/ou la sélection des données d’apprentissage (par exemple, la sélection d’ensembles de données uniques) ;
  • tout prétraitement spécial des données d’apprentissage pour générer un modèle mieux formé (par exemple, filtrer ou étiqueter les données) ; et/ou
  • la méthode et/ou les circonstances dans lesquelles les points de l’ensemble de données d’apprentissage sont acquis.

Propulser le monde avec l’IA, l’apprentissage automatique et le cloud

Dans le secteur public, par exemple, pour n’en nommer que quelques-uns peut-être. Nous avons travaillé avec l’Open Data Institute pour publier certaines de nos données dans un format réutilisable, essentiellement des données brutes, que les scientifiques du monde entier peuvent utiliser, car nous voulons être impliqués dans cette pratique de R&D conjointe. Il y a donc des données que nous partageons simplement avec la communauté, mais nous nous soucions également des normes de données. Nous sommes membres du conseil d’administration d’AgGateway, qui est un consortium de 200 entreprises alimentaires ou plus travaillant sur la façon dont nous conduisons vraiment l’agriculture numérique ? Nous veillons donc à ce que les normes fonctionnent pour tout le monde et nous ne nous retrouvons pas avec des idées exclusives pour chaque membre de la chaîne alimentaire, mais nous pouvons connecter nos données.

Le secteur privé, encore une fois, est tout aussi important. Nous avons la chance d’être basés à Bâle, qui est vraiment un pôle scientifique, et en particulier les sciences chimiques. De nombreuses sociétés pharmaceutiques sont ici. Donc on peut aussi échanger beaucoup de ce qu’on apprend entre la pharma et l’agriculture, on peut apprendre la chimie, on peut apprendre les pratiques, comment on travaille, comment on travaille dans nos labos. Nous sommes en contact étroit avec nos collègues de la région ici, mais bien sûr aussi d’ailleurs, et c’est un regroupement très naturel.

Peut-être enfin et surtout, l’une des perspectives vraiment excitantes pour moi que j’ai réalisé, je ne sais pas, il y a quelques années à peine, pas beaucoup vraiment, c’est combien il y a si vous regardez les secteurs. J’ai donc récemment embauché quelqu’un, un spécialiste du numérique en Formule 1, et pourquoi ? Je veux dire, si vous le regardez techniquement, direction ou contrôle, comprendre à distance une voiture de course de Formule 1 n’est pas très différent de conduire un tracteur. Je veux dire, les véhicules seront super différents, mais la technologie à certains égards a beaucoup de similitudes. Donc, comprendre l’IoT dans ce cas et comprendre le transfert de données du terrain vers les centres de contrôle, peu importe l’industrie dans laquelle nous travaillons, nous pouvons tout apprendre.

Nous travaillons également avec un partenaire très expérimenté dans le domaine de la reconnaissance d’images pour mieux comprendre ce qui se passe sur le terrain, où en tant que Syngenta nous pouvons apporter des connaissances agronomiques et ce partenaire peut apporter des connaissances techniques sur la façon de tirer le meilleur parti des images. . D’un domaine très différent, rien à voir avec l’agriculture, mais les compétences sont tout de même super transférables. Je recherche donc vraiment des talents dans toutes les industries et littéralement toute personne qui défend notre cause, et pas seulement des personnes ayant une formation en sciences de la vie.

Laurier Ruma: C’est vraiment intéressant de penser à la quantité de données que la F1 traite en une seule journée de course ou, en général, à la quantité d’entrées provenant de tant d’endroits différents. Je peux voir à quoi cela ressemblerait beaucoup. Vous avez affaire à des bases de données de données et essayez simplement de créer de meilleurs algorithmes pour arriver à de meilleures conclusions. Lorsque vous regardez la communauté dans son ensemble, vous voyez certainement que Syngenta fait définitivement partie d’un écosystème, alors comment des facteurs externes tels que la réglementation et les pressions sociétales aident Syngenta à construire ces meilleurs produits pour qu’ils fassent partie et non en dehors de cet inévitable secteur agricole. révolution?

Thomas Jung: C’est un excellent point, car la réglementation en général, bien sûr, est un fardeau pratique pour certains, ou peut être perçue comme tel. Mais pour nous dans la science numérique, c’est un moteur d’innovation très bienvenu. L’un des principaux exemples que nous avons actuellement est notre travail avec l’Agence américaine de protection de l’environnement, l’EPA, qui a fait un pas en avant pour cesser de soutenir les études chimiques sur les mammifères d’ici 2035. Alors qu’est-ce que cela signifie ? Cela ressemble à une grande menace, mais c’est en fait un catalyseur pour la science numérique. Par conséquent, nous accueillons cette demande. Nous travaillons actuellement sur des moyens d’utiliser la science basée sur les données pour prouver la sécurité des produits que nous inventons. Il y a quelques grandes universités aux États-Unis qui ont reçu un financement de l’EPA pour aider à trouver ces façons de faire notre science, donc nous faisons également pression pour nous assurer que nous faisons cela de la meilleure façon possible ensemble et nous pouvons vraiment atterrir sur la science basée sur les données ici et nous pouvons arrêter de faire tous ces tests réels.

Donc, c’est une opportunité fantastique, mais bien sûr, un long chemin à parcourir. Je pense que 2035 est quelque peu réaliste. Nous ne sommes pas encore proches. Ce que nous pouvons faire aujourd’hui, c’est par exemple modéliser une cellule. L’organe sur puce est une grande tendance, donc nous pouvons même modéliser un organe entier, mais il n’y a aucun moyen de modéliser un système ou même un écosystème à ce stade. Il y a donc beaucoup de place pour nous à explorer et je suis vraiment heureux que les régulateurs soient des partenaires dans ce domaine et même un moteur. C’est extrêmement utile. L’autre dimension que vous avez mentionnée, la pression sociale, existe aussi. Je pense qu’il est important pour la société de continuer à défendre des causes telles que l’agriculture régénérative, car c’est ce qui, tout d’abord, crée les bases pour que nous puissions y contribuer. S’il n’y a pas de demande, il est difficile pour Syngenta de faire cavalier seul.

Je pense donc que la demande est importante et la prise de conscience que nous devons traiter notre planète de la meilleure façon possible, et nous travaillons également, par exemple, avec The Nature Conservancy, où nous utilisons leur expertise scientifique et de conservation pour apporter sur les pratiques agricoles durables en Amérique du Sud, par exemple, où nous avons des projets pour restaurer les forêts tropicales, restaurer la biodiversité et voir ce que nous pouvons faire ensemble là-bas. Donc, encore une fois, un peu comme nous en avons discuté précédemment, nous ne pouvons nous améliorer qu’en collaborant entre les secteurs, et cela inclut les ONG, les régulateurs et la société dans son ensemble.

Analyse mondiale et prévisions de croissance jusqu’en 2027

retombées

NEW YORK🇧🇷 16 novembre 2022 /PRNewswire/ —

Portée du rapport :
La portée du rapport comprend le marché mondial des solutions et services d’IA déployés commercialement dans le secteur financier.

Lire le rapport complet : https://www.reportlinker.com/p06362934/?utm_source=PRN

– Les produits alimentés par l’IA qui sont en phase pilote ou actifs à des fins de démonstration n’ont pas été pris en compte lors du calcul de la taille globale du marché.
– La taille du marché inclut le marché de l’IA en termes de composants fintech, de déploiement, d’applications et de taille d’organisation.
– Les estimations finales du marché et les prévisions des experts de l’industrie sont également conformes à la taille du marché mondial dans le rapport.
– Les logiciels, solutions et services basés sur l’IA ne sont pas pris en compte dans le rapport.

Le rapport comprend :
– 47 tableaux de données et 24 tableaux supplémentaires
– Un aperçu complet et une analyse à jour des marchés mondiaux actuels et futurs de l’intelligence artificielle (IA) dans le secteur des services financiers
– Analyse des tendances du marché mondial, avec des données sur les revenus du marché pour 2021, des estimations pour 2022, 2023 et 2025 et des projections des taux de croissance annuels composés (TCAC) jusqu’en 2027
– Perspectives du marché mondial et estimation de la taille réelle du marché de l’IA dans la Fintech, prévisions de revenus et analyse de la part de marché correspondante en fonction du composant, du déploiement, de l’application et de la région
– Évaluation des principaux moteurs de croissance et contraintes qui façonneront le marché de l’IA dans les services financiers, comme base de projection de la demande sur les cinq prochaines années (2022-2027)
– Identification des entreprises les mieux placées pour répondre à cette demande en raison ou en conjonction avec leurs technologies propriétaires, leurs lancements de produits, leurs transactions de fusions et acquisitions et d’autres avantages stratégiques du marché
– Couverture des considérations technologiques, économiques et commerciales de l’IA sur le marché des Fintech, avec analyse et prévisions de croissance jusqu’en 2027
– Analyse du paysage des fournisseurs et analyse globale de la part des entreprises de l’entreprise en fonction de leurs revenus sectoriels
– Profils d’entreprise descriptifs des principaux acteurs mondiaux, notamment Affirm Inc., IBM Corp., Microsoft Corp. et Salesforce.com Inc.

Sommaire:
L’adoption de systèmes et de techniques d’IA dans la finance se développe rapidement, rendue possible par l’abondance de données disponibles et la plus grande accessibilité de la puissance de calcul. L’IA est de plus en plus déployée par les prestataires de services financiers du secteur financier dans des secteurs tels que la banque de détail et d’entreprise, la surveillance et la détection des fraudes, le traitement du langage naturel (NLP), le service client, la gestion d’actifs, le commerce et l’assurance .

L’IA est également déployée dans les applications de technologie de supervision (Suptech) et de technologie réglementaire (Regtech) par les autorités financières et les entreprises du secteur public.

Le déploiement de techniques d’IA dans la finance peut créer des gains d’efficacité en minimisant les commissions et les frais liés à l’exécution des transactions et en améliorant les niveaux de productivité, ce qui conduit à une plus grande rentabilité. une plus grande transparence dans la prise de décision.

Les applications d’IA dans les services financiers accélèrent la qualité des services et des produits offerts aux clients financiers, augmentent la personnalisation des produits et diversifient les offres de produits. L’IA aide les entreprises à débloquer les informations potentielles sur les données nécessaires pour identifier les stratégies d’investissement et améliorer les inclusions financières, permettant aux organisations d’analyser la solvabilité des clients avec des antécédents de crédit minimes.

Le marché mondial de l’IA fintech a été évalué à EXPURGÉ en 2021 et atteindra EXPURGÉ en 2027. Le marché devrait bénéficier d’un taux de croissance annuel composé (TCAC) EXPURGÉ au cours de la période de prévision 2022-2027.

L’essor de la numérisation dans le secteur de la banque, des services financiers et des assurances (BFSI) est l’un des aspects essentiels de la croissance du marché dans le monde. L’IA dans la fintech est largement utilisée pour exploiter l’assistance virtuelle, l’analyse des sentiments et prédictive, le recouvrement de créances, le reporting et l’analyse du comportement des clients.

Il contribue à accroître l’efficacité, réduit les risques d’erreur humaine et traite de gros volumes de données en peu de temps. En outre, l’IA aide également à l’examen automatisé et en temps réel des comptes de trésorerie, d’investissement et de crédit pour évaluer la santé financière individuelle et développer des informations personnalisées pour le développement futur.

En outre, les avancées technologiques telles que la combinaison de solutions de technologie financière avec ML, les mégadonnées, les algorithmes évolutifs et les réseaux de neurones contribueront également à la croissance du marché. Ces technologies améliorent la supervision des transactions financières, la reconnaissance vocale, la gestion des risques et l’accès sécurisé au réseau pour les institutions financières et les banques.

Lire le rapport complet : https://www.reportlinker.com/p06362934/?utm_source=PRN

À propos de éditeur de liens de rapport
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Voir le contenu original :https://www.prnewswire.com/news-releases/artificial-intelligence-in-fintech-market-global-analysis-and-growth-forecast-to-2027-301678829.html

Lien de rapport SOURCE

La coalition néerlandaise veut démystifier l’intelligence artificielle

La loi sur l’IA, une proposition de loi européenne sur l’intelligence artificielle (IA), obligera les gouvernements à participer activement au développement technologique afin de garantir que les valeurs publiques et les droits des citoyens sont intégrés dans toute utilisation de l’IA. La clé de la collaboration avec la société sera la compréhension de la technologie par les citoyens et donc Coalition néerlandaise contre l’IA (NL AIC) a créé la Parade de l’IA pour permettre un dialogue sur l’IA et son impact sur la société et la vie des gens.

“Lorsque nous avons délibéré sur la manière d’atteindre autant de citoyens que possible pour discuter de l’IA, nous avons choisi les bibliothèques car elles touchent des millions de citoyens néerlandais chaque année”, a-t-il déclaré. Náhani Oosterwijk de NL AIC🇧🇷

En tant que coordinateur du groupe de travail sur l’IA centrée sur l’homme, Oosterwijk est également impliqué dans la parade de l’IA. L’objectif du défilé est de dialoguer avec les gens sur l’impact et l’importance de l’IA dans la société néerlandaise. “Nous nous sommes concentrés sur la partie humaine de la technologie”, a déclaré Oosterwijk. « Qu’y a-t-il pour les gens ? Comment cela peut-il contribuer à leur vie ? »

En créant l’AI Parade, la NL AIC soutient un avertissement lancé par le Conseil scientifique pour la politique gouvernementale des Pays-Bas (WRR) dans un rapport de l’année dernière selon lequel il est urgent de démystifier l’IA.

Stefan Leijnen est coordinateur du département recherche et innovation groupe de travail à NL AIC et président du groupe de travail international. Il est également professeur d’IA à l’Université des sciences appliquées d’Utrecht. “Nous devons équilibrer les préoccupations des gens concernant l’IA et les opportunités qu’elle offre”, a-t-il déclaré. “Nous devons montrer aux citoyens que l’IA est très prometteuse, par exemple dans les compétences de diagnostic dans le domaine de la santé. L’AI Parade est l’occasion de partager des connaissances sur l’IA et les opportunités qu’elle offre.

Tout le monde doit avoir une compréhension de base de l’IA, a déclaré Leijnen. “Le problème est qu’il est difficile d’établir l’impact d’une technologie au début de son développement”, a-t-il ajouté. « Prenez l’électronique et l’ordinateur personnel, par exemple. Au moment de son invention, personne n’aurait pu réaliser l’ampleur de son impact sur la société et comment l’ordinateur allait définir une économie complètement nouvelle et changer les structures sociales.

Le monde en est à ce point pour l’IA, dans le sens où tout le monde se rend compte que ce sera important, mais quel que soit l’impact, personne ne le devine encore, a déclaré Leijnen. « Il y a deux façons de gérer cela. Tout d’abord, vous pouvez adopter la nouvelle technologie si complètement et sans réserve que vous êtes aveuglé à tout risque possible. Deuxièmement, vous pouvez essayer de l’arrêter par peur de lui.

« Mais c’est une évolution qui ne sera ni stoppée ni inversée ; donc vous êtes dans un réveil brutal de toute façon. C’est pourquoi la démystification est si importante. Nous voulons partager une histoire complète de manière qualitative et centrée sur l’humain.

AI Parade est appelé “dialogue” pour une raison, a déclaré Oosterwijk. “Nous n’allons pas seulement partager des informations – nous voulons aussi écouter les citoyens néerlandais”, a-t-il déclaré. «Nous allons étudier comment les gens pensent actuellement de l’IA et comment ils aimeraient se voir coexister avec l’IA à l’avenir. Comme NL AIC est représenté dans pratiquement tous les secteurs aux Pays-Bas, il existe un écosystème solide pour renvoyer ces informations.

«Notre objectif est d’atteindre au moins un million de citoyens avec le défilé, mais le plus grand objectif est de faire mûrir le défilé de l’IA après la fin de notre défilé initial l’été prochain. Nous pensons que la parade de l’IA sera considérée comme un succès si d’autres secteurs et les sept différents centres d’IA de NL AIC se chargent de partager les connaissances et les informations et de créer un dialogue avec la société. Il doit avoir un effet boule de neige – tout ce que nous faisons, c’est le lancer et espérer qu’il continue d’évoluer et d’atteindre les gens.

L’IA est considérée comme une technologie virtuellement « boîte noire », plus que la plupart des autres systèmes de TIC. “La complexité de l’IA rend important une réflexion approfondie sur les cadres tels que les questions juridiques et éthiques”, a déclaré Leijnen. « Vous devez également penser à interpréter ces cadres et prendre des décisions sur la façon dont vous développerez la technologie. Qui est responsable de la création des algorithmes ? Les systèmes seront-ils développés principalement par des entreprises à but lucratif ? »

Leijnen a souligné qu’il faut une quadruple hélice pour trouver la meilleure façon de construire des systèmes comme celui-ci. “Lorsque les entreprises, le gouvernement, les institutions du savoir et les citoyens se réunissent, vous pouvez avoir une discussion décente sur la manière de développer cette nouvelle technologie”, a-t-il déclaré.

Cela nous amène à ELSA Labs, a déclaré Oosterwijk. Cette initiative unique de la NL AIC est suivie avec beaucoup d’intérêt à l’étranger. “Chaque laboratoire est complètement indépendant, nous ne sommes donc pas propriétaires des laboratoires – nous les démarrons simplement”, a-t-elle déclaré.

marque de qualité

Le NL AIC, cependant, fournit une marque de qualité – le label NL AIC – fixant des objectifs pour que les laboratoires s’appellent ELSA Labs. Tous les laboratoires travaillent sur des thématiques similaires tournant autour des aspects éthiques, juridiques et sociaux (ELSA) de l’IA.

“Actuellement, nous avons 22 laboratoires ELSA officiels”, a déclaré Oosterwijk. « Ce sont des laboratoires de recherche, donc une université doit être impliquée. Mais nous nous battons constamment pour le quad helix. La plupart des laboratoires se composent de plusieurs partenaires et même de grands consortiums qui se concentrent sur le sujet de ce laboratoire particulier.

Oosterwijk a donné l’exemple d’un des laboratoires se concentrant sur une question d’efficacité : “Comment pouvons-nous utiliser l’IA pour améliorer les soins de nuit de plusieurs personnes handicapées mentales, afin qu’elles n’aient pas à être manipulées ou contrôlées par des infirmières au milieu de la nuit?”

Chaque laboratoire ELSA se concentre sur son propre domaine d’application, a-t-elle déclaré. “Cela crée de grandes différences entre eux, donc le défi est de faire en sorte que, malgré ces différences de contenu, les laboratoires ne deviennent pas des silos, mais aient de nombreuses opportunités d’échanger des connaissances d’une manière simple qui contribue à mettre les principes de base de la concept en pratique, ELSA en pratique.

Pour renforcer la position des Pays-Bas et tirer le meilleur parti des opportunités de l’IA, un programme à long terme appelé AiNed a été conçu par la Netherlands AI Coalition. La plupart des laboratoires qui reçoivent le statut ELSA ont une durée de six ans et sont majoritairement financés par le Dutch National Growth Fund, dans lequel le gouvernement investit 20 milliards d’euros entre 2021 et 2025 pour des projets qui garantissent la croissance économique à long terme.

Bien que la Commission européenne ait demandé à tous ses États membres d’élaborer un plan pour l’IA, la méthode néerlandaise de collaboration et de participation, polders, est unique, a déclaré Leijnen. “Aux Pays-Bas, nous avons l’habitude de consulter toutes les personnes impliquées et de parvenir à un consensus”, a-t-il déclaré. « C’est ainsi que nous avons construit les laboratoires NL AIC et ELSA. Cela est regardé avec beaucoup d’intérêt à l’étranger parce que vous pouvez créer quelque chose de grand lorsque vous collaborez. »

Enregistrement de l’art de l’intelligence artificielle et du droit d’auteur indien – Droit d’auteur

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L’art généré par l’IA est en plein essor et le Bureau indien du droit d’auteur est déconcerté. L’art généré par l’IA est réalisé de manière autonome par l’intelligence artificielle sans apport créatif humain (voir ci-dessous pour l’art que Dall-E 2 a créé en réponse à ma suggestion “une machine peignant une toile”). En vertu de la loi sur le droit d’auteur de l’Inde, ces œuvres sont classées comme “œuvres générées par ordinateur”. En 1995, les œuvres générées par ordinateur ont été ajoutées en tant que catégorie d’œuvres, vraisemblablement à une époque où l’IA ne produisait pas d’art. droit d’auteur accorde la paternité à “la personne qui fait créer l’œuvre” pour ces œuvres. On peut se demander si l’IA peut être désignée comme l’auteur d’une pièce de théâtre. Il n’existe aucun précédent indien suggérant qu’un ordinateur/logiciel puisse être créé. De même, l’Office indien du droit d’auteur ne fournit aucune orientation politique sur la question de savoir si seuls les humains peuvent être considérés comme des écrivains.

enregistrement du droit d’auteur indien

L’Office indien du droit d’auteur est également confus quant à la manière de traiter de telles demandes. Comme indiqué précédemment, le bureau du droit d’auteur a rejeté une réclamation en 2020 selon laquelle AI (RAGHAV) était le seul/unique auteur de l’œuvre. Une autre demande a cependant été faite où une personne physique et une IA encore (RAGHAV) ont été désignées comme co-auteurs d’une autre œuvre d’art. Dans ce cas, le bureau du droit d’auteur a autorisé l’enregistrement. La base d’inscription n’est pas précisée. Le Bureau du droit d’auteur semble avoir donné cet enregistrement par erreur sans appliquer son esprit, car il a déposé un avis de retrait environ un an plus tard. Le Bureau du droit d’auteur impose au demandeur “d’informer le Bureau du droit d’auteur du statut juridique de l’outil AI Raghav Artificial Intelligence Painting” dans l’avis de retrait”.

Le demandeur (humain, co-auteur) prétend maintenant qu’une fois accordé, “un enregistrement du droit d’auteur ça ne peut pas être
retiré“. La procédure est une procédure de rectification devant le tribunal pour annuler l’enregistrement. Cet avis, comme indiqué précédemment, a été publié vers novembre 2021. L’état actuel de cette affaire est inconnu. Cependant, “selon le site Internet du Bureau du droit d’auteur, le le statut de cette application est toujours inscrit🇧🇷

Ce sont, certes, de vieilles nouvelles. Cependant, étant donné que l’art généré par l’IA n’est pas mort, mais a pris de l’ampleur, cette question mérite toujours d’être discutée.

Jusqu’à ce qu’elle soit retirée du registre, cette demande peut être utilisée comme modèle/précédent pour de futures demandes (ou modifiée, si de telles corrections sont autorisées). Bien que le Bureau du droit d’auteur puisse actuellement conclure que la protection du droit d’auteur dépend de la paternité humaine, il est impuissant à intervenir. en outre, si les demandes sont refusées, les candidats peuvent invoquer un rejet injuste. Quoi qu’il en soit, il semble que le Bureau du droit d’auteur devra investir du temps, de l’argent et des ressources devant les tribunaux pour résoudre ce problème. Cela aurait pu être évité si le bureau n’avait pas renversé sa décision en premier lieu.

Il est surprenant de voir des enregistrements de droits d’auteur émis au hasard. Ceci est particulièrement préoccupant étant donné que les cours supérieures sont déjà en train de faire passer les enregistrements de droits d’auteur de simples enregistrements (résultats de processus administratifs non obligatoires) à des licences à toute épreuve. Selon Lokesh, la Haute Cour du Gujarat a récemment statué que les certificats d’enregistrement du Bureau du droit d’auteur accordaient l’immunité de violation de copyright🇧🇷 Cette perception, explique-t-il, est erronée.

D’une part, il n’existe aucun précédent juridique déterminant si AI peut ou non être qualifiée d’auteur. Pour “extraire les avantages de l’IA”, une commission parlementaire permanente a conseillé “de revoir la législation sur le DPE et de mettre en œuvre un cadre solide de REP”. Cependant, la loi reste intacte et ambiguë. D’autre part, il peut être envisageable d’obtenir enregistrement du droit d’auteur nommer AI en tant que co-auteur et utiliser le dossier comme moyen de défense contre les allégations de violation du droit d’auteur. Un dilemme troublant.

Conclusion

La nouvelle technologie est déconcertante et les gouvernements du monde entier sont aux prises avec le même problème. Le Bureau du droit d’auteur des États-Unis, par exemple, a rejeté sans équivoque de telles revendications au motif qu'”une œuvre ne satisfait aux exigences légales et formelles de la protection du droit d’auteur que si elle est créée par un auteur humain”. L’Office britannique de la propriété intellectuelle, quant à lui, reconnaît le caractère fluide des œuvres générées par ordinateur et adopte une attitude attentiste.

Les autorités indiennes devraient vraisemblablement réfléchir à leur stratégie pour faire face à de telles difficultés plutôt que d’agir de manière irréfléchie et de créer des précédents qui pourraient être dangereux à l’avenir.

Le contenu de cet article est destiné à fournir un guide général sur le sujet. Des conseils d’experts doivent être recherchés concernant votre situation particulière.

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La loi de 1970 sur les brevets, ainsi que les règles de 1972 sur les brevets, sont entrées en vigueur le 20 avril 1972, remplaçant la loi indienne de 1911 sur les brevets et les dessins et modèles. La loi sur les brevets était largement basée sur les recommandations du comité Ayyangar dirigé par le juge N. Rajagopala Ayyangar. L’une des recommandations était de n’autoriser les brevets de procédé qu’en ce qui concernait les inventions liées aux médicaments, aux aliments et aux produits chimiques.

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Marché de la chaîne d’approvisionnement de l’intelligence artificielle – Les géants de la grande technologie sont à nouveau en vogue

Amérique du Nord, mars 2022,–– Le rapport d’étude de marché sur la chaîne d’approvisionnement en intelligence artificielle comprend une étude approfondie sur la clé Marché mondial de la chaîne d’approvisionnement en intelligence artificielle acteurs de premier plan ainsi que les profils des entreprises et les plans adoptés par eux. Cela aide l’acheteur du rapport Chaîne d’approvisionnement en intelligence artificielle à avoir une vision claire du paysage concurrentiel et, par conséquent, à planifier des stratégies pour le marché Chaîne d’approvisionnement en intelligence artificielle. Une section isolée avec les principaux acteurs clés est fournie dans le rapport qui fournit une analyse complète des prix, du brut, des revenus (Mn), des spécifications de la chaîne d’approvisionnement de l’intelligence artificielle et des profils d’entreprise. L’étude de la chaîne d’approvisionnement de l’intelligence artificielle est segmentée par type de module, type de test et région.

La section Taille du marché de la chaîne d’approvisionnement en intelligence artificielle fournit les revenus du marché de la chaîne d’approvisionnement en intelligence artificielle couvrant la croissance historique du marché et les prévisions pour l’avenir. De plus, le rapport couvre une série de profils d’entreprises qui se démarquent ou qui ont le potentiel de le faire. Les profils des joueurs incluent la taille de leur marché, les principaux lancements de produits, des informations sur les stratégies qu’ils utilisent, etc. Le rapport identifie les ventes totales du marché générées par une entreprise donnée sur une période de temps. Les experts du secteur calculent la part en prenant les ventes de produits sur une période donnée, puis en divisant par les ventes globales du secteur de la chaîne d’approvisionnement en IA sur une période définie.

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L’enquête sur la chaîne d’approvisionnement de l’intelligence artificielle couvre la taille actuelle du marché des Marché mondial de la chaîne d’approvisionnement en intelligence artificielle et leurs taux de croissance basés sur des données historiques de 5 ans. Il couvre également différents types de segmentation tels que par géographie Amérique du Nord, Europe, Asie-Pacifique, etc., par type de produit Chaîne d’approvisionnement en intelligence artificielle, par applications Chaîne d’approvisionnement en intelligence artificielle sur le marché global. Des informations détaillées par segments du marché Chaîne d’approvisionnement en intelligence artificielle vous aident à surveiller les performances et à prendre des décisions critiques pour la croissance et la rentabilité. Il fournit des informations sur les tendances et les développements, se concentre sur les marchés et les matériaux, les capacités, les technologies, le cycle CAPEX et l’évolution de la structure du marché mondial de la chaîne d’approvisionnement en intelligence artificielle.

Cette étude de la chaîne d’approvisionnement en intelligence artificielle contient également des profils d’entreprise, des images et des spécifications de produits, des ventes, des parts de marché et des coordonnées de divers fournisseurs internationaux, régionaux et locaux de chaîne d’approvisionnement en intelligence artificielle. La concurrence sur le marché de la chaîne d’approvisionnement de l’intelligence artificielle ne cesse de croître avec l’augmentation de l’innovation technologique et de l’activité de fusions et acquisitions dans l’industrie. En outre, de nombreux fournisseurs locaux et régionaux proposent des produits spécifiques à l’application AI Supply Chain à divers utilisateurs finaux. Les nouveaux fournisseurs entrants sur le marché de la chaîne d’approvisionnement de l’intelligence artificielle ont du mal à rivaliser avec les fournisseurs internationaux sur la base de la qualité, de la fiabilité et des innovations technologiques.

Marché mondial de la chaîne d’approvisionnement en intelligence artificielle (milliers d’unités) et revenus (millions de dollars) par divers application et types:-

Segmenter par type
– Gestion d’entrepôt ML
– Chatbots pour les Achats Opérationnels
– Sélection des fournisseurs et gestion des relations avec les fournisseurs (SRM)
– Logistique et transport

Segmenter par application
– Agriculture
– Détail
– fabrication
– Les autres

L’étude de recherche est segmentée par applications telles que le laboratoire, l’utilisation industrielle, les services publics et autres, avec une part de marché historique et projetée et un taux de croissance annuel composé.
Chaîne d’approvisionnement mondiale en intelligence artificielle (milliers d’unités) par régions (2021-2030)

Segment de marché de la chaîne d’approvisionnement de l’intelligence artificielle par régions 2013 2021 2022 2022 TCAC (%) (2019-2030)
Amérique du Nord xx xx xx xx % xx %
L’Europe  xx xx xx xx % xx %
APAC xx xx xx xx % xx %
Reste du monde xx xx xx xx % xx %
Total xx xx xx xx % xx %

Géographiquement, ce rapport sur la chaîne d’approvisionnement en intelligence artificielle est segmenté en plusieurs régions clés, avec la production, la consommation, les revenus (en millions USD), la part de marché et le taux de croissance de la chaîne d’approvisionnement en intelligence artificielle dans ces régions, de 2015 à 2030 (prévisions), couvrant

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Il y a 15 chapitres pour afficher la chaîne d’approvisionnement de l’intelligence artificielle.

Chapitre 1, pour décrire la définition, les spécifications et la classification de la chaîne d’approvisionnement en intelligence artificielle, les applications de la chaîne d’approvisionnement en intelligence artificielle, le segment de marché par régions;

Chapitre 2, pour analyser la structure des coûts de fabrication de la chaîne d’approvisionnement de l’intelligence artificielle, les matières premières et les fournisseurs de la chaîne d’approvisionnement de l’intelligence artificielle, le processus de fabrication de la chaîne d’approvisionnement de l’intelligence artificielle, les fournitures d’intelligence artificielle de la structure de la chaîne de l’industrie de la chaîne ;

Chapitre 3, pour afficher les données techniques d’analyse de la chaîne d’approvisionnement et de l’usine de fabrication d’intelligence artificielle de la chaîne d’approvisionnement en intelligence artificielle, la capacité de la chaîne d’approvisionnement en intelligence artificielle et la date de production commerciale, la distribution de la chaîne d’approvisionnement en intelligence artificielle Chaîne d’approvisionnement en intelligence artificielle, l’état de R&D de la chaîne d’approvisionnement en intelligence artificielle et Source technologique, analyse des sources de matières premières de la chaîne d’approvisionnement de l’intelligence artificielle ;

Chapitre 4, pour montrer l’analyse globale du marché de la chaîne d’approvisionnement en intelligence artificielle, l’analyse des capacités de la chaîne d’approvisionnement en intelligence artificielle (segment de l’entreprise), l’analyse des ventes de la chaîne d’approvisionnement en intelligence artificielle (segment de l’entreprise), l’analyse des prix de vente de la chaîne d’approvisionnement en intelligence artificielle par IBM, Microsoft, Google, Amazon, Intel, Nvidia, Oracle, Samsung, Llamasoft, SAP SE ;

Chapitre 5 et 6, pour montrer l’analyse du marché régional de la chaîne d’approvisionnement de l’intelligence artificielle qui comprend l’Amérique du Nord, l’Europe, l’Asie-Pacifique, etc., analyse du marché du segment de la chaîne d’approvisionnement de l’intelligence artificielle par types;

Chapitre 7 et 8, pour analyser l’analyse du marché du segment de la chaîne d’approvisionnement en intelligence artificielle (par application) Analyse des principaux fabricants de la chaîne d’approvisionnement en intelligence artificielle ; IBM, Microsoft, Google, Amazon, Intel, Nvidia, Oracle, Samsung, Llamasoft, SAP SE

Chapitre 9, Analyse des tendances du marché de la chaîne d’approvisionnement en intelligence artificielle, Tendance du marché régional de la chaîne d’approvisionnement en intelligence artificielle, Tendance du marché de la chaîne d’approvisionnement en intelligence artificielle par types de produits, Tendance du marché de la chaîne d’approvisionnement en intelligence artificielle par applications;

Chapitre 10, Analyse du type de marketing régional de la chaîne d’approvisionnement de l’intelligence artificielle, analyse du type de commerce international de la chaîne d’approvisionnement de l’intelligence artificielle, analyse de la chaîne d’approvisionnement de la chaîne d’approvisionnement de l’intelligence artificielle ;

Chapitre 11, pour examiner l’analyse des consommateurs de la chaîne d’approvisionnement de l’intelligence artificielle ;

Chapitre 12, pour décrire les résultats et les conclusions de la recherche sur la chaîne d’approvisionnement en intelligence artificielle, l’annexe sur la chaîne d’approvisionnement en intelligence artificielle, la méthodologie de la chaîne d’approvisionnement en intelligence artificielle et diverses sources de données sur la chaîne d’approvisionnement en intelligence artificielle ;

Chapitre 13, 14 et 15, pour décrire le canal de vente de la chaîne d’approvisionnement en intelligence artificielle, les distributeurs de la chaîne d’approvisionnement en intelligence artificielle, les marchands de la chaîne d’approvisionnement en intelligence artificielle, les revendeurs de la chaîne d’approvisionnement en intelligence artificielle, les résultats de la recherche sur la chaîne d’approvisionnement en intelligence artificielle et l’achèvement de la chaîne d’approvisionnement en intelligence artificielle, annexe et les données sources.

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Retrouvez plus de rapports de recherche sur Industrie de la chaîne d’approvisionnement de l’intelligence artificielle. Par JC Market Research.

Merci d’avoir lu cet article; Vous pouvez également obtenir une section individuelle du chapitre sur la chaîne d’approvisionnement en IA ou une version régionale du rapport comme l’Amérique du Nord, l’Europe ou l’Asie.

A propos de l’auteur:
L’organisation mondiale de recherche et de conseil en intelligence de marché de JCMR occupe une position unique non seulement pour identifier les opportunités de croissance, mais également pour vous donner les moyens et vous inspirer pour créer des stratégies de croissance visionnaires pour l’avenir, rendues possibles par notre extraordinaire profondeur et étendue de pensée, de leadership, de recherche, des outils, des événements et une expérience qui vous aident à transformer vos objectifs en réalité. Notre compréhension de l’interaction entre la convergence de l’industrie, les grandes tendances, les technologies et les tendances du marché offre à nos clients de nouveaux modèles commerciaux et des opportunités d’expansion. Nous nous concentrons sur l’identification de «prévisions précises» dans tous les secteurs que nous couvrons, afin que nos clients puissent profiter des avantages d’être les premiers sur le marché et d’atteindre leurs «buts et objectifs».

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Marché mondial de l’intelligence artificielle dans la génomique Analyse de l’industrie mondiale, taille, part, tendances, croissance et prévisions 2022-2029

New Jersey, États-Unis – Dans un rapport récemment publié par Verified Market Research intitulé “Rapport sur le marché mondial de l’intelligence artificielle dans la génomique 2022“, les analystes ont fourni un aperçu détaillé du marché mondial de l’intelligence artificielle dans la génomique. Le rapport est une étude de recherche approfondie du marché mondial de l’intelligence artificielle dans la génomique, prenant en compte les facteurs de croissance, les tendances récentes, les développements, les opportunités et le paysage concurrentiel. Les analystes de marché et les chercheurs ont effectué une analyse approfondie du marché mondial de l’intelligence artificielle dans la génomique à l’aide de méthodologies de recherche telles que l’analyse PESTLE et les cinq forces de Porter. Ils ont fourni des données de marché précises et fiables et des recommandations utiles dans le but d’aider les joueurs à avoir un aperçu du scénario de marché actuel et futur. Le rapport comprend une étude approfondie des segments potentiels, notamment le type de produit, l’application et l’utilisateur final, ainsi que leur contribution à la taille globale du marché.

De plus, les revenus du marché basés sur la région et le pays sont fournis dans le rapport. Les auteurs du rapport ont également mis en lumière les tactiques commerciales courantes adoptées par les joueurs. Les principaux acteurs du marché Intelligence artificielle en génomique et leurs profils complets sont inclus dans le rapport. En outre, les opportunités d’investissement, les recommandations et les tendances qui augmentent sur le marché mondial de l’intelligence artificielle dans la génomique sont cartographiées par le rapport. Avec l’aide de ce rapport, les principaux acteurs du marché mondial de l’intelligence artificielle en génomique seront en mesure de prendre les bonnes décisions et de planifier leurs stratégies en conséquence pour garder une longueur d’avance.

Obtenez une copie PDF complète du rapport : (y compris le résumé complet, la liste des tableaux et des figures, le graphique) @ https://www.verifiedmarketresearch.com/download-sample/?rid=217735

Liste des principaux acteurs clés du rapport d’étude de marché mondial sur l’intelligence artificielle dans la génomique:

IBM (États-Unis), Microsoft (États-Unis), NVIDIA Corporation (États-Unis), Deep Genomics (Canada), BenevolentAI (Royaume-Uni), Fabric Genomics Inc. (États-Unis), Verge Genomics (États-Unis), Freenome Holdings, Inc. (États-Unis), MolecularMatch Inc. (États-Unis) et Cambridge Cancer Genomics (Royaume-Uni)

Les principales entreprises opérant sur le marché mondial de l’intelligence artificielle dans la génomique sont également étudiées de manière approfondie dans le rapport. Le rapport Global Artificial Intelligence In Genomics offre une compréhension définitive du paysage des fournisseurs et des plans de développement, qui devraient avoir lieu dans un avenir proche. Ce rapport dans son ensemble fonctionnera comme un outil efficace permettant aux acteurs du marché de comprendre le paysage concurrentiel sur le marché mondial de l’intelligence artificielle en génomique et de planifier leurs activités stratégiques en conséquence.

Segmentation du marché Intelligence artificielle dans la génomique :

L’intelligence artificielle sur le marché de la génomique, offrant

• Logiciel
• Prestations de service

Intelligence artificielle en génomique, par technologie

• Apprentissage automatique
• Vision par ordinateur

L’intelligence artificielle sur le marché de la génomique, par fonctionnalité

• Séquençage du génome
• Modification des gènes
• Cartographie génétique

Le paysage concurrentiel est un aspect critique que tous les acteurs majeurs doivent connaître. Le rapport met en lumière le paysage concurrentiel du marché mondial de l’intelligence artificielle dans la génomique pour connaître la concurrence aux niveaux national et mondial. Les experts du marché ont également dressé le profil de chacun des acteurs clés du marché mondial de l’intelligence artificielle dans la génomique, en tenant compte d’aspects clés tels que les domaines d’exploitation, la production et le portefeuille de produits. De plus, les entreprises du rapport sont étudiées en fonction de facteurs clés tels que la taille de l’entreprise, la part de marché, la croissance du marché, les revenus, le volume de production et les bénéfices. Ce rapport de recherche vise à fournir aux lecteurs toutes les informations nécessaires qui les aideront à opérer efficacement sur l’ensemble du marché mondial et à obtenir des résultats fructueux.

Le rapport a été séparé en fonction de catégories distinctes telles que le type de produit, l’application, l’utilisateur final et la région. Chaque segment est évalué en fonction du TCAC, de la part et du potentiel de croissance. Dans l’analyse régionale, le rapport met en évidence la région prospective, qui devrait générer des opportunités sur le marché mondial de l’intelligence artificielle en génomique dans les années à venir. Cette analyse segmentaire deviendra certainement un outil utile pour les lecteurs, les parties prenantes et les acteurs du marché afin d’avoir un aperçu complet du marché mondial de l’intelligence artificielle en génomique et de son potentiel de croissance dans les années à venir. Les principales régions couvertes par le rapport sont l’Amérique du Nord, l’Europe, l’Asie-Pacifique, le Moyen-Orient et l’Afrique, l’Asie du Sud, l’Amérique latine, l’Amérique centrale et du Sud et autres. Le rapport Global Artificial Intelligence In Genomics fournit une évaluation approfondie du taux de croissance de ces régions et un examen complet des pays qui mèneront la croissance régionale.

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À quoi s’attendre de notre rapport?

(1) Une section complète du rapport sur le marché mondial de l’intelligence artificielle en génomique est consacrée à la dynamique du marché, qui comprend les facteurs d’influence, les moteurs du marché, les défis, les opportunités et les tendances.

(2) Une autre grande section de l’étude de recherche est réservée à l’analyse régionale du marché mondial Intelligence artificielle en génomique, où des régions et des pays importants sont évalués pour leur potentiel de croissance, leur consommation, leur part de marché et d’autres facteurs vitaux qui indiquent le marché. croissance.

(3) Les joueurs peuvent utiliser l’analyse concurrentielle fournie dans le rapport pour créer de nouvelles stratégies ou ajuster celles existantes pour surmonter les défis du marché et augmenter leur part sur le marché mondial de l’intelligence artificielle dans la génomique.

(4) Le rapport examine également le statut et les tendances concurrentiels et met en lumière les expansions de sociétés et les fusions et acquisitions en cours sur le marché mondial de l’intelligence artificielle dans la génomique. En outre, il fait ressortir le taux de concentration du marché et les parts de marché des trois et cinq plus grands acteurs.

(5) Les lecteurs reçoivent les résultats et les conclusions de l’étude de recherche fournie dans le rapport sur le marché mondial de l’intelligence artificielle dans la génomique.

Réponses aux questions clés dans le rapport :

(1) Quelles sont les opportunités de croissance pour les nouveaux entrants dans l’industrie mondiale de l’intelligence artificielle en génomique ?

(2) Qui sont les principaux fournisseurs sur le marché mondial de l’intelligence artificielle en génomique?

(3) Quelles sont les principales stratégies que les participants sont susceptibles d’adopter pour augmenter leur part dans l’industrie mondiale de l’intelligence artificielle en génomique?

(4) Quelle est la situation concurrentielle sur le marché mondial de l’intelligence artificielle en génomique?

(5) Quelles sont les tendances émergentes qui peuvent influencer la croissance du marché mondial de l’intelligence artificielle en génomique?

(6) Quel segment de type de produit présentera un TCAC élevé à l’avenir ?

(7) Quel segment d’application gagnera une bonne part dans l’industrie mondiale de l’intelligence artificielle en génomique?

(8) Quelle région est rentable pour les industriels ?

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Verified Market Research® est une société mondiale de recherche et de conseil de premier plan qui fournit depuis plus de 10 ans des solutions d’analyse de recherche avancées, des conseils personnalisés et une analyse approfondie des données aux particuliers et aux entreprises à la recherche de données de recherche précises, fiables et à jour et conseil technique. Nous fournissons un aperçu des analyses stratégiques et de croissance, des données nécessaires pour atteindre les objectifs de l’entreprise et aidons à prendre des décisions critiques en matière de revenus.

Nos études de recherche aident nos clients à prendre des décisions supérieures fondées sur des données, à comprendre les prévisions du marché, à capitaliser sur les opportunités futures et à optimiser l’efficacité en travaillant en partenariat pour fournir des informations précises et précieuses. Les industries que nous couvrons couvrent un large éventail, y compris la technologie, les produits chimiques, la fabrication, l’énergie, l’alimentation et les boissons, l’automobile, la robotique, l’emballage, la construction, l’exploitation minière et le gaz. etc.

Chez Verified Market Research, nous vous aidons à comprendre les facteurs holistiques des indicateurs de marché et les tendances les plus actuelles et futures du marché. Nos analystes, forts de leur expérience approfondie de la collecte de données et de la gouvernance, utilisent les techniques du secteur pour collecter et examiner les données à toutes les étapes. Ils sont formés pour combiner des techniques modernes de collecte de données, une méthodologie de recherche supérieure, une connaissance du sujet et des années d’expérience collective pour produire des enquêtes informatives et précises.

Ayant servi plus de 5 000 clients, nous avons fourni des services d’études de marché fiables à plus de 100 entreprises mondiales du Fortune 500 telles qu’Amazon, Dell, IBM, Shell, Exxon Mobil, General Electric, Siemens, Microsoft, Sony et Hitachi. Nous consultons en étroite collaboration avec certaines des plus grandes sociétés de conseil au monde, telles que McKinsey & Company, Boston Consulting Group, Bain and Company, sur des projets de recherche et de conseil personnalisés pour des entreprises du monde entier.

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Nouvelle intelligence artificielle développée pour la radiologie dans l’interface utilisateur

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L’objectif du service de radiologie est de compléter les effectifs et de maintenir les gens en bonne santé grâce à l’intelligence artificielle.

Liz Martin – Photographe – Université

docteur Sandeep Laroia, radiologue interventionnel en exercice, photographié dans une suite IR le vendredi 7 octobre 2022. Laroia dirige un groupe de chercheurs qui ont récemment remporté une subvention de phase I de la National Science Foundation pour développer un système d’intelligence artificielle qui pourrait aider avec certains actes de radiologie interventionnelle.


Une nouvelle technologie d’intelligence artificielle est en cours de développement pour les pratiques de radiologie à l’Université de l’Iowa.

L’équipe, dirigée par le radiologue interventionnel Sandeep Laroia, utilisera les informations médicales programmées et les commentaires des médecins pour identifier les maladies des patients et déterminer le traitement approprié pour différentes conditions médicales. La technologie complétera la main-d’œuvre pendant une pénurie nationale de personnel et maintiendra les gens en bonne santé.

Plusieurs équipes ont aidé à développer le projet sur environ quatre ans, a déclaré Laroia.

«Le concept a vraiment commencé avant même que COVID ne nous frappe – donc en 2018 à 2019», a-t-il déclaré. « Nous avons donc constitué une équipe et le ministère a été très favorable à cette initiative. Ainsi, pendant la période COVID, nous avons réalisé que cela pourrait devenir quelque chose de vraiment utile et utile.

Laroia a déclaré que l’IA en médecine remplit deux fonctions principales : réduire la main-d’œuvre et assurer la sécurité des employés.

En juillet 2022, les hôpitaux de près de 40 États signalaient des pénuries critiques de personnel. Laroia a déclaré que l’IA jouera un rôle crucial pour combler les lacunes créées par la rareté

“Dans le domaine médical, il existe des procédures très complexes, comme la neurochirurgie ou la chirurgie des tumeurs et des choses comme ça, mais il y a de nombreuses tâches qui ne nécessitent pas autant d’expérience et de formation”, a déclaré Laroia. “Cela libère de la main-d’œuvre pour faire des choses que les machines ne peuvent pas faire.”

Hozhabr Mozafari, Licensing Associate à la UI Research Foundation, travaille avec l’équipe de Laroia pour commercialiser son produit en déposant des brevets et des droits d’auteur et en présentant le produit aux consommateurs.

“Il y a beaucoup de va-et-vient ici, de discussions et de réunions avec l’entreprise, et s’ils sont intéressés, nous l’autorisons”, a-t-il déclaré. « Fondamentalement, notre mission principale est que ces entreprises fabriquent notre [intellectual property] afin que le public puisse en profiter.

L’équipe a déposé plusieurs brevets pour la technologie de Laroia, a déclaré Mozafari.

L’équipe de Laroia n’est pas la seule à développer l’IA à l’université. Mozafari a déclaré que la UI Research Foundation avait vu une augmentation des projets d’IA à l’université ces dernières années.

“L’IA est un sujet brûlant. Récemment, nous avons reçu différentes technologies d’IA pour une variété d’applications », a-t-il déclaré. “L’une des applications de l’IA que nous voyons est la numérisation des images médicales. Nous avons une technologie qui peut mettre en œuvre l’IA pour diagnostiquer les tumeurs cancéreuses.

Le développement de l’IA augmente également aux États-Unis. Un groupe de travail de la Maison Blanche s’est efforcé d’étendre le développement de l’IA à travers le pays, rendant les ressources technologiques plus accessibles. La loi de 2020 sur l’initiative nationale sur l’IA est une étape vers cet objectif.

Bijaya Adhikari, professeur adjoint d’interface utilisateur au département d’informatique, a déclaré que le public était préoccupé par l’IA. Il a déclaré que l’une des préoccupations était que l’IA affecterait la qualité des soins aux patients, mais il a dit non.

“Les algorithmes d’IA fonctionneront en arrière-plan”, a déclaré Adhikari. “Donc, pour les patients, les choses seront à peu près les mêmes, mais dans le rapport peut-être au lieu de simplement les résultats des tests sanguins, vous pouvez voir des choses comme leurs scores de risque, qui doivent être calculés à l’aide d’algorithmes d’IA.”

Il a déclaré qu’une autre préoccupation commune à propos de l’IA est qu’elle remplacera le travail humain et entraînera des licenciements, mais il ne voit pas cela se produire non plus. Il a déclaré que l’IA complétera l’expérience humaine et informera les professionnels de la santé des prochaines étapes possibles du traitement.

Adhikari a déclaré qu’un grand obstacle auquel l’IA est confrontée lors de son introduction dans le domaine médical concerne les données.

“Il y a beaucoup de problèmes administratifs, de problèmes de confidentialité des données, de problèmes de sensibilité, qui doivent être résolus avant que ces choses puissent être déployées”, a-t-il déclaré. “Les outils que nous construisons maintenant, nous le faisons dans un environnement très sécurisé où il n’y a aucune perte de données potentielle, avant que ces choses puissent réellement être déployées là où elles peuvent affecter la vie des patients.”