Sztuczna Inteligencja (AI, z ang. Artificial intelligence), to technologia, która odmienia wszystkie dziedziny życia, również funkcjonowanie firm. Coraz więcej przedsiębiorstw korzysta z rozwiązań opartych o AI. Jednym z kluczowych elementów sztucznej inteligencji jest uczenie maszynowe (ML, z ang. Machine Learning). Dzięki niemu oprogramowanie przetwarza i interpretuje dane.
Z tego artykułu dowiesz się, jakie znaczenie w rozwijaniu sztucznej inteligencji ma uczenie maszynowe. Poznasz różnice pomiędzy AI a ML i dowiesz się, gdzie znajdują zastosowanie.
Co to jest sztuczna Inteligencja, czyli AI?
Sztuczna inteligencja pozwala programom naśladować ludzkie myślenie. Co to oznacza? Oprogramowanie wykorzystujące AI, podobnie jak człowiek, ma zdolność interpretacji danych i wyciągania logicznych wniosków. Wiąże się to z szeregiem korzyści:
- Umiejętnością adaptacji do zmieniających się danych,
- Rozumieniem poleceń użytkownika, nawet jeśli ten nie wydaje konkretnych, precyzyjnych i wcześniej zaprogramowanych komend,
- Umiejętnością analizy dużych zestawów danych i rozpoznawaniem wzorców.
AI to szeroka dziedzina, która obejmuje szereg węższych poddziedzin, takich jak m.in, uczenie maszynowe (Machine Learning – ML), przetwarzanie języka naturalnego (Natural Language Processing), sieci neuronowe (Neural Networks).
Czym jest uczenie maszynowe, czyli ML?
Uczenie maszynowe (Machine Learning – ML), to jedno z rozwiązań stosowanych w AI. ML skupia się na przetwarzaniu i interpretacji danych, co pozwala automatycznie ulepszać algorytmy sztucznej inteligencji. Dzięki temu program “uczy się” poprawnego działania poprzez przetwarzanie danych, zamiast wykonywać polecenia na podstawie konkretnych instrukcji napisanych przez programistów. Jego praca, w miarę uczenia się, jest automatycznie udoskonalana.
Upraszczając, można powiedzieć, że uczenie maszynowe odpowiada za dostarczanie danych, dzięki którym oprogramowanie wykorzystujące AI zyskuje większą skuteczność działania.
Wyróżniamy 3 główne rodzaje uczenia maszynowego:
- Nadzorowane – w którym należy podać dane wejściowe i poprawne odpowiedzi.
- Nienadzorowane – podaje się tylko dane wejściowe, natomiast program sam ma rozpoznać wzorce danych.
- Ze wzmocnieniem – podaje się dane wejściowe, a także definiuje „kary i nagrody”, dzięki czemu proces nauki staje się szybszy.
Sztuczna Inteligencja a Uczenie Maszynowe
Jak już wspomnieliśmy, uczenie maszynowe jest węższą poddziedziną sztucznej inteligencji. Jeśli porównać sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do samochodu – sztuczna inteligencja byłaby odpowiednikiem całego pojazdu, który składa się z różnych części. Natomiast uczenie maszynowe byłoby silnikiem. Uczenie maszynowe wykorzystuje się do przetwarzania dużej ilości danych, które AI wykorzystuje do pracy. W ten sposób niejako “napędza” rozwiązanie.
ML sprawdza się tam, gdzie mamy do czynienia z powtarzalnymi działaniami, które charakteryzuje dość mała zmienność. Wykorzystują je na przykład systemy rekomendacyjne platform takich jak Google czy Netflix. Systemy te uczą się zachowań użytkowników i na tej podstawie tworzą spersonalizowane sugestie.
Machine learning sprawdzi się też w przetwarzaniu dokumentacji firmowej, o czym więcej w dalszej części artykułu.
Gdzie znajduje zastosowanie sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe?
Sztuczna inteligencja znajduje zastosowanie w coraz to nowszych obszarach, wspiera szeroko pojętą digitalizację, zbieranie danych, a w sektorze energetycznym pomaga zapobiegać awariom czy prognozować produkcję energii. Przyjrzyjmy się niektórym rozwiązaniom, w których znalazła zastosowanie.
Szybsza cyfryzacja dokumentów z pomocą AI/ML
Digitalizacja dokumentacji firmowej przynosi wiele korzyści. Przede wszystkim ułatwia wyszukiwanie informacji i wykorzystanie danych w wielu procesach i obszarach działania przedsiębiorstwa jednocześnie. Ręczne przetwarzanie danych to jednak bardzo czasochłonny proces. Trzeba nie tylko przepisać treści, ale także odpowiednio je skategoryzować. Istnieje tu duże ryzyko popełnienia błędów.
Można wspomóc się skanowaniem dokumentacji, ale i tak trzeba ją ręcznie kategoryzować, a niektóre dane np. daty, wartość umowy przepisać, żeby łatwiej było poruszać się po bazie danych.
Alternatywą jest rozwiązanie iDoc oparte o AI i ML, który pomaga pozyskać informacje z zeskanowanej dokumentacji nawet 10-krotnie szybciej niż zrobiłby to człowiek. iDoc przetwarza dokument – czyta go i przypisuje do odpowiedniej kategorii (określa czy jest to na przykład umowa czy akt notarialny). Ponadto aplikacja automatycznie znajduje zdefiniowane dane w dokumencie np. dane klienta, datę zawarcia umowy, etc. Na tej podstawie, iDoc uzupełnia firmowe bazy danych.
Dzięki temu zadanie pracownika ogranicza się do skanowania dokumentacji oraz weryfikacji poprawności wprowadzonych danych. Cały proces jest szybszy i mniej podatny na błędy, a człowiek może przeznaczyć zaoszczędzony czas pracy na inne, ważne zadania.
Tworzenie bazy dokumentów uwzględniającej lokalizację
Innym rozwiązaniem, które wykorzystuje AI do wspierania pracy z dokumentacją jest LocDoc. Aplikacja służy do digitalizacji papierowej dokumentacji technicznej obiektów rozproszonych w terenie, np. majątku sieciowego. Oprogramowanie automatycznie kategoryzuje dokumenty takie jak: pisma, decyzje, protokoły, czy mapy. Przypisuje do nich datę i lokalizację, co pozwala automatycznie stworzyć nie tylko cyfrową dokumentację, ale także przestrzenną bazę dokumentów, która może wyglądać tak jak na ilustracji załączonej poniżej:
Kliknięcie w lokalizację na mapie przenosi nas do dokumentacji dotyczącej obiektu znajdującego się pod danym adresem.
Budowanie narzędzi do zbierania danych w terenie
Sztuczna inteligencja może też pomóc w sprawnym zbieraniu danych w terenie. AI, a dokładniej mechanizmy rozpoznawania głosu i obrazu wykorzystane w aplikacjach mobilnych, pomagają zbierać technikom dane w terenie. Nie ma już potrzeby zbierania danych ręcznie. Dzięki temu, praca przebiega znacznie szybciej, a dane mają spójny format – są wyższej jakości i mogą być od razu przekazane do wewnętrznej bazy danych czy systemu paszportyzacji.
Jedną z takich aplikacji jest aplikacja Topologia niskiego napięcia, pomagająca zbierać dane o sieci elektroenergetycznej niskiego napięcia. Została wyposażona w moduł sterowania głosowego oraz automatyczny odczyt danych technicznych ze zdjęć, dzięki czemu technik może wprowadzać wszystkie potrzebne dane za pomocą głosu i robiąc zdjęcia telefonem z zainstalowaną aplikacją, a ręcznie wprowadzać jedynie poprawki (jeśli zajdzie taka potrzeba).
Inną aplikacją działającą z wykorzystaniem podobnych mechanizmów, jest aplikacja mobilna NIMS Awarie, która służy do raportowania napraw linii kablowych w sieci elektroenergetycznej.
Obydwie aplikacje zostały stworzone z wykorzystaniem platformy Mobile Data Collector Globemy, która pozwala budować zindywidualizowane aplikacje do zbierania danych w terenie dostosowane do wymogów danego procesu, wykorzystujące analizę obrazu, głosu oraz dane z sensorów urządzenia mobilnego.
Więcej na temat aplikacji do zbierania danych w terenie można przeczytasz w tym artykule.
Tworzenie prognoz produkcji energii ze źródeł odnawialnych (OZE)
Sztuczna inteligencja znalazła swoje zastosowanie również w obszarze produkcji energii ze źródeł odnawialnych (OZE). Stworzony przez Globemę system 4RES wykorzystuje dedykowane prognozy pogody oraz modele predykcyjne do precyzyjnego prognozowania ilość energii wytwarzanej z odnawialnych źródeł energii.
Rozwiązania wykorzystujące sztuczną inteligencję znajdują kolejne zastosowania niemal w każdej branży. Już dzisiaj pomagają znacząco usprawnić wykonywanie codziennych obowiązków, a niemal z każdym dniem ich możliwości stają się coraz większe.
Zainteresował Cię ten artykuł? Myślisz o wykorzystaniu rozwiązań opartych o sztuczną inteligencję?
