یادگیری ماشینی
یادگیری ماشینی کمک فراوانی به صرفه جویی در هزینه‌های عملیاتی و بهبود سرعت عمل تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌کند. به عنوان مثال در صنعت نفت و پتروشیمی با استفاده از یادگیری ماشینی، داده‌های عملیاتی تمام حفاری‌ها اندازه‌گیری شده و با تجزیه و تحلیل داده‌ها، الگوریتم‌هایی تنظیم می‌شود که در حفاری‌های بعدی استخراج پربازده و بهینه‌تری داشته باشیم.
کاربردهای هوش مصنوعی
خودروهای امروزی هم‌اکنون ویژگی‌های دستیار راننده برپایه هوش مصنوعی، مانند پارک خودکار و کروز کنترل پیشرفته، را دارا می‌باشند. از هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی در اپلیکیشن‌های مدیریت ترافیک نیز استفاده شده‌است به طوریکه به ترتیب زمان انتظار، مصرف انرژی، آلاینده‌ها را به اندازه ۲۵درصد کاهش می‌دهد. در آینده خودروهای تمام خودکار توسعه خواهند یافت. از هوش مصنوعی در حوزه حمل نقل انتظار می‌رود آنرا امن، کارا و قابل اعتماد سازد و درعین حال آسیب‌های اجتماعی و محیط زیستی را به حداقل برساند. چالش عمده در توسعه این نوع از هوش مصنوعی این واقعیت است که سیستم‌های حمل و نقلی ذاتاً پیچیده هستند که با مولفه‌ها و جمعیت بسیاری درگیرند به طوریکه هرکدام اهداف مختلف و بعضاً در تضاد با هم دارند. با توجه به این حجم از پیچیدگی در حمل و نقل، و به‌طور خاص خودروهای خودپیشران، امکان تحقق یک الگوریتم هوش مصنوعی در حوزه رانندگی در دنیای واقعی، در بسیاری از موارد وجود ندارد. برای فائق آمدن بر چالش تحقق شبکه‌های عصبی برای رانندگی خودکار، روش‌هایی برپایه توسعه مجازی به ترتیب آزمایش نوارابزار مطرح شده‌اند.