Condamnat la eşec, fără Inteligență Artificială (IA)?

Masini-Unelte

de Nikolaus Fecht

Condamnat la eşec, fără Inteligență Artificială (IA)?

În mod intenționat, un titlu provocator. Conform unui studiu realizat în 2018 de către Boston Consulting, China, Japonia și SUA și-au modernizat sistemele de inteligență artificială (IA) de ceva timp, ceea ce înseamnă că Europa trebuie să ia măsuri urgente. Profesorul Jörg Krüger, șeful departamentului Tehnologii de Automatizare Industrială la Institutfür Werkzeugmaschinen und Fabrikbetrieb (IWF) de la Universitatea Tehnică din Berlin și șef al diviziei Tehnologii de Automatizare de la Fraunhofer IPK, face apel pentru luarea măsurilor necesare. 

Domnule Profesor Krüger, cum și când aţi intrat prima dată în contact cu IA?

Jörg Krüger: În 1992, când exploram utilizarea rețelelor neuronale artificiale în diagnosticarea axelor mașinilor-unelte. Astăzi, sunt fascinat de progresele uriașe din învățarea profundă (parte din învățarea mecanică bazată pe rețele neuronale și cantități mari de date, nota autorului) și rețele neuronale convoluționale (conform Wikipedia, un concept de învățare mecanică inspirat de procese biologice, nota autorului), dintre care unele depășesc deja capacitățile umane în modelarea și recunoașterea imaginilor în prelucrarea datelor audio și video.

Armin Grunwald, în calitatea sa de șef al Oficiului pentru Evaluarea Tehnologică al Bundestagului, are o atitudine pesimistă legată de inteligența articifială. Ce părere aveți despre acest lucru, având în vedere faptul că este o persoană influentă?

Jörg Krüger: Unele aspecte devin din ce în ce mai complexe, așa că înțeleg scepticismul său față de aceste sisteme. Trebuie să creăm structuri de automatizare mai simple, care să permită o mai bună înțelegere și un control asupra complexității învățării mecanice. Problema este dacă inginerii de producție pot avea încredere într-un sistem de auto-învățare suficient pentru a-l lansa în producție. Educația și formarea adesea nu se adaptează destul de repede la astfel de evoluții rapide ale cercetării. Aceasta înseamnă că doar cu o întârziere considerabilă am reuși să dobândim competențele necesare pentru a stăpâni această complexitate și pentru a construi încrederea în aceste noi tehnologii. Toate acestea, desigur, alimentează ideea că oamenii vor fi, în cele din urmă, lăsați deoparte.

Inginerii de producție se confruntă cu o cantitate mare de date: ce ar trebui să facă?

Jörg Krüger: Depinde foarte mult despre ce fel de date este vorba și de obiectivul inginerului de producție. Un utilizator, de exemplu, a vrut să folosească recunoașterea imaginii pentru a identifica și gestiona 50.000 până la 60.000 de piese dintr-un depozit.

Înainte, un lucrător din depozit fãcea munca de identificare și sortare a pieselor utilizând un catalog. Am avut un număr limitat de imagini ale fiecărei piese, insuficient pentru a mapa o structură de rețea neuronală. Cu toate acestea, am constatat că prin utilizarea rețelelor pre-instruite bazate pe date de imagine neindustriale în combinație cu o cantitate limitată de date privind componentele industriale, a fost posibil să se atingă rate acceptabile de recunoaștere pentru furnizarea de funcții de asistență chiar și într-un stadiu incipient. Sistemul IA funcționează apoi ca asistent semiautomat, care afișează cele cinci cele mai probabile piese lucrătorului din depozit. Datorită acestei asistențe, el poate lucra mult mai eficient și mai precis. Dar acest lucru funcționează numai dacă procesele sunt foarte bine cunoscute. De aceea, mesajul meu este că nu trebuie doar să investiţi în hardware și software, ci și să utilizaţi în mod sistematic „cunoștințele din domeniu” ale personalului din producție.

Oamenii trebuie, de asemenea, să învețe să evalueze procesele din fabrică și să decidă ce sarcini pot fi preluate de IA. Includerea cunoștințelor din domeniu este esențială pentru identificarea rapidă și sistematică a unor noi arii ale potențialului de creare a valorii.

Asistența inteligentă este un aspect, dar ce altceva trebuie să ofere IA?

Jörg Krüger: Datele generate de companii sunt ,,praf de aur digital” pentru mine. Din experiența mea, multe companii nu sunt conștiente încă ce potențial de a crea valoare au. Instrumentele de învățare mecanică devin tot mai puternice.În producție, ar trebui să combinăm în mod sistematic datele cu cunoștințele din domeniu pentru a îmbunătăți procesele și pentru a le face mai eficiente.

Sunt interesat de abordarea acestei probleme cu colegii de la WGP(Wissenschaftliche Gesellschaft für Produktionstechnik – Societatea Academică Germană pentru Ingineria Producției). De exemplu, nu ar trebui să ne concentrăm pe creșterea ratelor de recunoaștere cu ajutorul metodelor de învățare mecanică,cum era în trecut,în schimb, ar trebui să analizăm în mod mai sistematic potențialul datelor de producție existente pentru învățarea mecanică și să exploatăm potențialul rezultat pentru creșterea sistematică a nivelurilor de producție.

Vă recomandăm să vizionați videoclipul de pe YouTube al omului de știință canadian Ajay Agrawal sau să citiți cartea lui Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence. Aici, inginerii de automatizare sau de producție văd oportunitățile IA din punct de vedere economic pentru a descoperi praful de aur digitaldin propria lor companie. Apar brusc noi modele de creare a valorii și nișe pentru întreprinderile mici, în special pentru start-up-uri.

Ce rol joacă senzorii?

Jörg Krüger:„Senzorizarea” este, de obicei, primul pas în obținerea de date pentru învățare. Cu cât sunt mai puternice și mai eficiente instrumentele de învățare mecanică, cu atât mai valoroase devin datele rezultate. În special în domeniul senzorizării, se înregistrează progrese semnificative în domeniul cercetării și dezvoltării în ceea ce privește Industria 4.0 – o condiție prealabilă bună pentru a face următorul pas către învățarea mecanică în producție.

Care sunt șansele noastre în comparaţie cu țări precum China, care investesc mult în IA?

Jörg Krüger: Nivelul de investiții din infrastructura IA, așa cum am văzut mai ales în China, este într-adevăr impresionant: este greu să vedem cum am putea ţine pasul în Germania. Cu toate acestea, în ceea ce privește concurența internațională, văd un viitor luminos pentru Germania în aplicarea gândirii structurale a ingineriei în utilizarea industrială a IA sau a învățării mecanice. Ar trebui să putem să menținem și să dezvoltăm în viitor o poziție globală foarte bună în domeniul automatizării.

Ce vădoriți cel mai mult să vedeți la EMO Hannover 2019 – nu numai în calitatea dumneavoastră de cercetător în inginerie de producție interesat de IA?

Jörg Krüger: Cu siguranță, sunt interesat să văd exponatele prezentate de colegii noștri din WGP. De exemplu, am auzit că un institut va prezenta ceva foarte interesant în domeniul recunoașterii modelului pe unitățile de mașini-unelte. Asta e tot ce vă pot spune, deocamdată. De asemenea, vreau să văd standurile producătorilor de mașini și pe cele ale companiilor de automatizare.

Domnule Profesor Krüger, vă mulțumim că ați vorbit cu noi.

Sfatul Profesorului Krüger, pionier în IA, pentru inginerii de producție: veniţi la EMO Hannover 2019, inspiraţi-vă din WGP și faceţi primii pași spre IA! (vdw.de/en/)


Accept cookie

www.ttonline.ro utilizează fişiere de tip cookie pentru a personaliza și îmbunătăți experiența ta pe Website-ul nostru.

Te informăm că ne-am actualizat politicile pentru a integra în acestea și în activitatea curentă a www.ttonline.ro cele mai recente modificări propuse de Regulamentul (UE) 2016/679 privind protecția persoanelor fizice în ceea ce privește prelucrarea datelor cu caracter personal și privind libera
circulație a acestor date. Înainte de a continua navigarea pe Website-ul nostru, te rugăm să aloci timpul necesar pentru a citi și înțelege conținutul Politicii de Cookie.

Prin continuarea navigării pe Website-ul nostru confirmi acceptarea utilizării fişierelor de tip cookie conform Politicii de Cookie. Îți mulțumim pentru acest accept și nu uita totuși că poți modifica în orice moment setările acestor fişiere cookie urmând instrucțiunile din Politica de Cookie.