谈论追求低垂果实。Afresh是一家人工智能初创公司，通过使供应链更高效，帮助杂货店和零售商减少食品浪费。 在NVIDIA的最新一期人工智能播客中，主持人诺亚·克拉维茨（Noah Kravitz）与该公司的联合创始人兼总裁Nathan Fenner进行了交谈，探讨了公司的使命、产品和消除食品浪费的更大挑战。 针对杂货店和零售商的大多数供应链和库存管理产品都已经过时。Fenner和他的团队注意到，那些针对非易腐品的解决方案在新鲜侧面效果不佳，导致大量食物浪费并造成数十亿美元的利润损失。 人工智能播客AI力量的科技公司帮助杂货店在供应链管理中重新开始 这个团队最初致力于解决店铺补货的挑战，通过开发一个帮助杂货商决定订购多少新鲜食品以优化成本并满足需求的平台。 他们创建了机器学习和人工智能模型，能够有效地使用由于时间衰减、需求波动较大以及缺乏条形码导致自助结账台扫描错误等因素而产生的新鲜食品所生成的数据，这些数据比非易腐品所生成的数据更加混乱。 结果是一个完全集成的、基于机器学习的平台，它可以在操作过程的每个节点上帮助杂货商做出明智的决策。 该公司还最近推出了库存管理软件，允许杂货商通过智能跟踪库存来节省时间并提高数据准确性。这些信息可以输入到平台的订购解决方案中，进一步提高库存数据的准确性。 这一切都是Afresh致力于应对气候变化的更大使命的一部分。 “我们可以做的最具影响力的事情就是减少食品浪费以缓解气候变化，”Fenner表示。“这真的是将我引入这个行业的关键之一：我一直对从事气候领域工作有着敏锐的视觉。对我们团队来说，这真的是激励人心的，并且是我们使命的关键部分。” 订阅人工智能播客：现在可在亚马逊音乐上收听 人工智能播客现在可在亚马逊音乐上收听。 此外，还可以通过iTunes、Google Podcasts、Google Play、Castbox、DoggCatcher、Overcast、PlayerFM、Pocket Casts、Podbay、PodBean、PodCruncher、PodKicker、Soundcloud、Spotify、Stitcher和TuneIn获得人工智能播客。 让人工智能播客变得更好。有几分钟可以填写这份听众调查问卷。
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在进行金融决策时，从无人机、卫星或AI动力传感器获取的大局观至关重要。 空间金融这一新兴领域利用远程传感器和航空影像的AI洞察力，帮助银行、保险公司、投资公司和企业分析风险和机遇，开展新的服务和产品，衡量其投资的环境影响，并在危机之后评估损失。 空间金融应用包括监测资产、建模能源效率、跟踪排放和污染、检测非法采矿和森林砍伐以及分析自然灾害风险。NVIDIA的AI软件和硬件可以帮助行业将其业务数据与地理空间数据结合起来加速这些应用。 通过更好地了解与投资相关的环境和社会风险，金融行业可以选择优先支持可持续发展的投资，这被称为环境、社会和治理（ESG）框架。 可持续投资的重点正在增加：彭博智库的分析估计，到2025年，ESG资产将占全球管理资产总额的三分之一以上。欧洲联盟空间计划机构的一份报告预测，保险和金融行业将成为未来十年地球观测数据和服务的最大消费者，到2031年总收入将超过10亿美元。 NVIDIA Inception的几个成员是全球支持尖端初创企业的计划，他们正在推进这些工作，利用GPU加速的AI应用程序，可以追踪工业厂区附近的水污染情况，评估野火的金融风险，评估风暴后的损失等。 大规模数据的强大计算能力 GPU加速的AI和数据科学可以从复杂的非结构化数据中快速提取洞察力，使银行和企业能够实时流式处理和分析从卫星、无人机、天线和边缘传感器中捕获的数据。 通过监测航空影像，分析人员可以清晰地看到水库中随时间使用的水量、为建筑项目砍伐的树木数量或龙卷风损坏的房屋数量。这种能力可以通过验证书面记录（如政府强制性披露、环境影响报告甚至保险索赔）的准确性，帮助审计投资。 例如，投资者可以跟踪一家报告其生产线达到零排放的公司的供应链，发现实际上它依赖于一个在卫星图像中可见发出煤烟的海外工厂。或者，分析建筑物的热量排放的传感器可以帮助识别低排放企业以获得税收抵免。 NVIDIA的边缘计算解决方案，包括用于自治机器和其他嵌入式应用的NVIDIA Jetson平台，正在为空间金融中的众多AI计划提供动力。 除了使用NVIDIA硬件加速他们的应用程序外，开发人员还采用包括用于流式分析的NVIDIA DeepStream软件开发工具包、视觉AI平台NVIDIA Metropolis的一部分。他们还使用NVIDIA Omniverse平台构建和操作元宇宙应用程序，以详细、三维可视化地展示地理空间数据。 保险业——从风险评估到加速理赔 NVIDIA Inception成员正在开发GPU加速的应用程序，将地理空间数据转化为保险公司的洞察力，减少了对保险财产进行昂贵现场访问的需求。 位于卢森堡的RSS-Hydro使用GPU计算在本地和云端训练FloodSENS，这是一个从卫星影像中绘制洪水影响的机器学习应用程序。该公司还使用NVIDIA Omniverse在3D中创建FloodSENS的动画，帮助团队在紧急情况下更有效地沟通洪水风险和资源分配规划。 总部位于多伦多的Ecopia AI使用基于深度学习的地理空间数据挖掘系统，帮助生成高度准确的建筑、道路、森林等细分的下一代数字地图。这些地图在公共和私营部门中有各种应用，包括政府气候适应性倡议和保险风险评估。Ecopia使用NVIDIA GPU开发其AI模型。…
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