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EverLearn 的实际应用

人工智能

去年夏天，加拿大 Genesis Robotics 公司的技术开发人员 Brendan Pousett 就机器学习和人工智能的问题联系了威奇托市 INVISTA 的两位同行 Earl Carlisle 和 Vamshi Mugala。Pousett 是通过 EverLearn 找到这两位数据科学家的，他想知道人工智能的价格是否昂贵，是否会导致大量冗余，以及“学习”是否难以解释，特别是在预测性能方面。

INVISTA 团队的回复并不只是回答 Genesis 团队的问题。“在 EverLearn 上与 INVISTA 交谈，不仅帮助我们了解了我们问题的最佳解决方案，而且还帮助我们完善了我们项目的范围，同时还与 KES 的其他主题专家建立了联系，”Pousett 说。“这种方式有助于我们避免重复的工作，因而可以专注于将现有的数据分析基础架构应用到我们具体的应用中。”

加油！

我们大多数人都将过氧化氢视为一种常用的防腐剂或漂白剂，使用它时并不会考虑它的来源或制造方法。

今年夏天早些时候，INVISTA 的研发团队正在调查这种普通化学品的其他用途，以及影响其价格的因素。在进行研究时，他们开始想知道 Koch 公司是否有其他人对这种化学品有更深刻的了解，或者是否曾想过采用创新的方法来制造它。

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果然，在 EverLearn 的帮助下，INVISTA 战略和业务发展小组的助理 Kelly Carvalho 在 Georgia-Pacific 找到了一群（而不是一位）过氧化氢专家。（GP 长期以来一直使用过氧化氢作为氧化剂，对掺入纸巾和其他纸制品中的纤维进行漂白。） 研究助理 Andy Balliet 和高级工程师兼研究员 Jeff Lee 是 GP 的员工，他们为 INVISTA 提供了有关过氧化氢市场、定价因素及其开发和使用历史等的重要背景信息。

GP 与 INVISTA 建立这种联系之后，对话就演变成了一场关于是否可以通过电化学方式（一个涉及电流通过溶液或物质的过程）产生过氧化氢的讨论。其实，一个多月前，一个成员来自美国各地的 GP 团队也一直在讨论同样的概念。答案是“可以”。

Balliet 说：“想到我们两家公司能够在这个问题上如此迅速地建立联系并分享知识，真是令人惊叹。” “我们这里有一些在 GP 工作了 30 多年的员工，他们告诉我，现在建立联系要容易得多，他们对此感到非常震惊。”

买，还是不买？

使用 EverLearn 可以发现有价值的观点。

去年，Koch Disruptive Technologies 获得了一个投资机会，投资一款为采矿（就像金矿开采，而不是数据挖掘）开发的人工智能应用程序。“KDT 每天都会收到很多不同的想法，”Natalie Gibson 解释道，她今年早些时候从 KDT 调到了 Infor。“很多想法都超出了我们的知识范围。这宗交易显然属于这一类。”

“我想我用的是‘人工智能挖掘’”Gibson 说。她只通过快速搜索关键词，就找到了在 John Zink Hamworthy Combustion 的 Junda Zhu。Zhu 曾是世界上最大的金矿公司的首席人工智能科学家。

“我联系了他，问他是否愿意帮助我们评估这家公司，他欣然答应。” 经过大约 30 分钟的团队电话会议后，我们得出一个明确结论，KDT 应该放弃这笔投资。Gibson 说：“从开始到结束，我总共花了大约一个小时来完成一些工作，而这些工作过去可能要花费我们好几天的时间。”

同样有趣的是，Junda Zhu 并不是 EverLearn 列出的唯一一位采矿专家。Antonio Papes 是 Koch Fertilizer 在巴西的专业销售总监，在铁矿石、磷矿石和钾盐矿石的选矿等采矿工艺方面拥有六年的经验。

通过这种方式方便地接触此类专家，Koch 的企业和职能部门就可以在较短的时间内做出更明智的决策，同时有助于省去从公司外部聘请专家分析师的费用。

听取 Natalie Gibson 和其他人分享他们的 EverLearn 使用经验。