Deep Learning: „Gamechanger“ pre automatizáciu a efektivitu výroby v priemysle
Deep Learning zmení priemysel. Stroje prevezmú úlohy, ktoré vyžadujú ľudskú inteligenciu. So zvyšujúcou sa mierou digitalizácie procesov a zberu dát v podnikoch sa bude tiež zvyšovať početnosť používania Deep Learning a bude umožnená efektívnejšia kooperácia človeka a stroja. To spôsobí revolúciu v automatizácii a vo výrobe a povedie k efektívnejším a presnejším rozhodovacím procesom a k vyššej produktivite pri súčasne výrazne nižších nákladoch na vývoj.
V našom podcaste „SICKnificant“ sme hovorili s Dr. Christophom Eichhornom, strategickým produktovým manažérom pre digitálne služby a riešenia, o možnostiach technológie Deep Learning, o tom, ako zbaviť človeka únavných a namáhavých úloh a zvýšiť kvalitu.
Deep Learning ako čiastková oblasť umelej inteligencie a strojného učenia získava stále väčší význam. Technológia prináša revolúciu do automatizácie výroby a iných oblastí tým, že dáva strojom schopnosť plniť úlohy, ktoré doteraz vyžadovali ľudskú inteligenciu. Dr. Christoph Eichhorn, zodpovedný za riešenie umelej inteligencie v spoločnosti SICK, to vysvetľuje takto: „Deep Learning je čiastkovou oblasťou strojného učenia. Používajú sa na to umelé neurónové siete, tzv. „deep neural networks“, ktoré sú schopné zvládnuť aj komplexné situácie. Môžu prevziať komplikované rozhodovacie procesy, napr. pri kontrole kvality, a umožniť podnikom digitalizovať a automatizovať stále viac procesov. Tým zvyšujú efektivitu výroby na novú úroveň.“
Digitalizácia a umelá inteligencia
Koncepcia digitalizácie sa v priemysle vyvíjala v posledných rokoch enormnou rýchlosťou. Dáta zo senzorov a iných zdrojov, ktoré sa doteraz využívali predovšetkým na bezprostredné procesné riadenie, sa v priebehu digitalizácie ukladajú, a sú teda využiteľné v abstraktnej rovine. Zbierať dáta ale nestačí. Umelá inteligencia zohráva dôležitú úlohu pri extrakcii tých podstatných informácií z dát, ktoré môžu viesť k ďalšej optimalizácii.
Príkladom môže byť aplikácia z drevospracujúceho priemyslu, s ktorou bolo možné s niekoľkými gigabytmi dát vykonať učenie neurónovej siete, ktorá sa potom vedela rozhodovať presnejšie, rýchlejšie a trvalejšie, než dokázalo ľudské oko. Táto sieť je pritom menšia ako jeden megabyte, ale napriek tomu disponuje obrovským množstvom „skúseností“. Koncepcia sa dá aplikovať na ľubovoľný počet prípadov použitia.
Prečítajte si taktiež: Komplexné služby v oblasti bezpečnosti strojných zariadení a osôb
Pridaná hodnota automatizácie založenej na umelej inteligencii
Nie vždy sú ale potrebné také množstvá dát, aby umelá inteligencia priniesla úžitok. Realizácia projektov Deep Learning môže byť veľmi rôznorodá a závisí od individuálnych požiadaviek zákazníkov. Formulovať tieto požiadavky a očakávania nie je vždy ľahké, ale vždy je to predpoklad úspešného použitia umelej inteligencie. „Stručne povedané: Aj s umelou inteligenciou možno dosiahnuť požadovaný výsledok iba vtedy, ak človek vie, čo chce“, hovorí Dr. Eichhorn.
„Vďaka umelej inteligencii môžu naši zákazníci sami automatizovať úlohy, ktoré v minulosti bolo možné automatizovať len veľmi ťažko. Dobrými príkladmi sú kontroly montáže a kvality reflexných dielov, kontrola letovaných spojov alebo triedenie prírodných produktov. To sú väčšinou namáhavé práce, ktoré zaberajú mnoho cenného času kvalifikovaného personálu, a preto sa často vykonávajú len náhodne.“
Učenie umelých neurónových sietí
Použitie Deep Learning zmení pohľad na automatizáciu. Algoritmus sa sám učí prijímať rozhodnutia. „Riešenie nemusíme programovať, ale môžeme ich naučiť, čo je podstatne rýchlejšie a efektívnejšie. Dôležité je ale zdôrazniť, že Deep Learning nie je alternatívou ľudského úsudku. Ten je naďalej nevyhnutný pre úplné využitie potenciálu technológie. Deep Learning podporuje a rozširuje ľudské schopnosti“, vysvetľuje Dr. Eichhorn a uzatvára: „Vďaka našim ľahko ovládateľným nástrojom Deep Learning môžu používatelia, ktorí poznajú svoje problémy, nájsť ich riešenie aj bez hlbších znalostí programovania. Pretože len oni vedia, čo je pri riešení dôležité – a čo nie – a môžu vyhľadať vhodné príklady na učenie lepšie ako ktokoľvek iný. S našimi nástrojmi môžete začať učenie umelej inteligencie úplne intuitívne, a tým vyriešiť veľmi špecifickú a individuálnu úlohu.“
