Prijava
Traži
Ključne komponente sustava su temeljenje na modulu za obrađivanje slika s kamera, modula za treniranje AI modela strojnog učenja te izvještajnim modulima, ističe za ICTbusiness.info Aleksander Radovan, direktor razvoj u tvrtki BISS.
Prema njegovim riječima algoritmi koje razvijaju su temeljeni na tehnologijama za detekciju i prepoznavanje objekata na slikama dohvaćenih s kamera, kao i obradi prikupljenih podatkovnih skupa u svrhu treniranja vlastitih modela koji s velikom preciznošću prepoznaju situacije na koje je potrebno reagirati.
Na koji je način stvoren AI sustav i koje su njegove ključne komponente?
Naš AIMAGO sustav je temeljen na idejama za rješavanje izazova s kojima se naši klijenti susreću. Stvoren je na temelju mog doktorskog istraživanja na temu kratkoročnog predviđanja sunčeve dozračenosti solarnih panela tako da se predviđa trenutak zaklanjanja sunca od strane oblaka što utječe na količinu energije koju solarni paneli pretvaraju u električnu energiju. Prilikom istraživanja sam se upoznao s mnogim tehnikama obrade slike te dodavanjem koncepata umjetne inteligencije i strojnog učenja koje su primjenjive na sva druga područja, te smo ih počeli uključivati u naše projekte i približavati ih našim klijentima koji su svakim danom sve više zainteresirani za njih.
Na primjer, kako surađujemo s jednom velikom logističkom tvrtkom, razvoj AIMAGO sustava je obuhvaćao njihove potrebe i rješavao njihove probleme. S obzirom na to da veliki problem kod dostave paketa predstavlja neispravno napisana adresa, naš sustav je ispravlja u točnu. U doba blagdana i naručivanja poklona je svaki dan od velike važnost pa proces dostave mora biti maksimalno optimiziran. Ili ako je prema adresi potrebno zaključiti je li paket namijenjen fizičkoj osobi ili tvrtki, to naš sustav strojnog učenja također odrađuje s vrhunskom točnošću. Također, treba li optimizirati kretanje dostavnih vozila u distributivnom dvorištu logističkih tvrtki, pomoću našeg sustava za obradu slike je moguće pratiti dostavna vozila i optimizirati vrijeme zadržavanja u distributivnom dvorištu, minimizirajući gubitak vremena na čekanje. Osim toga se zna dogoditi da se neki paket pogreškom ne usmjeri odmah na ispravan istovarni izlaz prilikom sortiranja u automatskom sustavu sortirnice – postoji rješenje i za to: kamerama se mogu detektirati paketi te pratiti jesu li ispravno usmjereni te je na temelju povratnih informacija moguće dodatno unaprijediti i optimizirati sustav sortiranja da radi još optimalnije.
Ključne komponente sustava su temeljenje na modulu za obrađivanje slika s kamera, modula za treniranje naših modela strojnog učenja modela te izvještajnim modulima.
Kako je riješena sigurnost osobnih podataka i općenito sigurnost cijelog sustava obzirom na količinu prikupljenih podataka?
U slučaju da našim klijentima treba usklađivanje s GDPR uredbom, imamo i vlastito nagrađivano rješenje i za to. Modularnost našeg GDPR sustava omogućava bezbolnu integraciju u bilo koji drugi sustav koji sadrži osobne podatke. Anonimizacijom spremljenih osobnih podataka odstranjuje se bilo kakav rizik od zloupotrebe.
Na kojim se algoritmima / tehnologijama bazira AI rješenje?
Algoritmi koje razvijamo su temeljeni na tehnologijama za detekciju i prepoznavanje objekata na slikama dohvaćenih s kamera, kao i obradi prikupljenih podatkovnih skupa u svrhu treniranja vlastitih modela koji s velikom preciznošću prepoznaju situacije na koje je potrebno reagirati. Koristi se matematički model ljudskog mozga koji ima svojstvo učenja na pripremljenim podacima. Nakon što se minimizira razina pogreške modela, on je spreman za korištenje u realnim slučajevima, pri čemu se stalno usavršava kako bi rezultati bili što bolji.
Na temelju opće poznatih saznanja na AI području modeliramo svoje algoritme koji su fokusirani na rješavanje konkretnog problema. S obzirom da u timu imamo znanstvenike, algoritmi koje razvijamo se temelje na znanstvenom istraživanju na temelji kojih objavljujemo stručne i znanstvene radove.
U kojem smjeru vidite razvoj vašeg rješenja u budućnosti?
S obzirom na sve veću potražnju na domaćem i inozemnom tržištu za rješenjima koje uključuju napredne AI tehnologije i s kojima se mogu automatizirati poslovni procesi kako bi se ljudima olakšao posao, smatramo da naše rješenje može odgovoriti na sve zahtjeve koji se stave pred nas. Svugdje gdje su kamere je moguće detektirati objekte i situacije na slikama, svugdje gdje postoje prikupljeni podaci, moguće je modelirati sustav koji će ljudima olakšati posao, povećati produktivnost sustava i smanjiti troškove. Ponavljajući poslovi koji nisu uvijek zanimljiviji ljudima ili pak oni jako opasni za ljude mogu se prilagoditi na način da AI djelomično ili u potpunosti automatizira upravljanje ili donošenje odluka od strane čovjeka.
Kome je ono prije svega danas namijenjeno?
Naša trenutna rješenja su prilagođena logističkim tvrtkama i optimiziranju njihovih procesa, ali vrlo lako se prilagode i drugim domenama. Već smo napravili puno proof of concept rješenja koje se temelje na automatizaciji detekcije parkiranih vozila, odnosno njihovih registarskih oznaka, brojanja osoba na nekom području, detekcija različitih neuobičajenih situacija poput neočekivano velikog broja ljudi na nekom području, detekcija požara na nekom području, detekcija nasilja na ulicama, detekcija osobe koja nosi oružje, detekcija krađa predmeta, detekcija napuštenog predmeta ili torbe u javnom prostoru ili zračnim lukama i slično. Kao što je vidljivo, obuhvaćeno je veliko područje različitih scenarija i može se proširiti na mnoge druge domene.
Ovaj i slične članke potražite na ICT Business.
Hrvatska 
Svijet 
Tržište rada 
Ljudi i karijere 
Istraživanja 
Zanimljivosti 
Bez komentara 
