Inferência: já existem muitos exemplos de agentes como esse. Para a coordenação e agendamento de calendário, temos a Clara e para reunir o relatório de pessoal e consolidar a informação da reunião, temos Howdy e seu Botkit. O Google Now é o programa preferido para manter o horário através de alertas proativos e, para acompanhamento após as reuniões, o GridSpace Sift é um gerente brilhante.
Imagens de satélite ajudaram a encontrar recursos minerais em vários países, como a Austrália. Os geólogos conseguiram usar os índices minerais integrados com os algoritmos para encontrar traços de minerais (mesmo ouro) no fundo da crosta terrestre.
Técnica de Deep Learning: o Transfer Learning é um ótimo caminho para as redes neurais convolutivas realizar essa função. Essas redes são pré-treinadas e alimentadas com dados sobre precisão de minerais e localização geográfica, antes de serem operados. A conversão de informações em dados geoespaciais é o desafio a ser superado.
Inferência: os geólogos na Áustria, estão atualmente usando o procedimento para localizar minerais em áreas relativamente inexploradas da terra.
As máquinas de pesquisa médica baseadas em GPU, agora estão usando métodos de aprendizado profundo para descobertas médicas de forma automática e cada vez mais precisa.
Objetivo: simplificar os processos que conduzem à detecção de doenças oculares, proporcionando aos pesquisadores orientação baseada em informações históricas.