Машинно обучение и индустриален интернет

На неотдавнашната конференция на DLD някои от най-интересните сесии бяха посветени на изкуствения интелект или на „Индустриалния Интернет“. Ветераните от Amazon и Watson говориха за това как AI и машинното обучение ще променят множество индустрии напред, а ръководителите на някои от най-големите производствени компании обсъдиха как големите данни, сензори и персонализиране ще променят начина, по който се произвеждат продуктите.

Машинното обучение и неговото въздействие върху други индустрии

Говорихме за изкуствен интелект и машинно обучение, Werner Vogels, CTO на Amazon.com; Маной Саксена, председател на когнитивната скала и бивш генерален мениджър на групата IBM Watson; и Крис Боос, изпълнителен директор на Arago, немска компания, фокусирана върху използването на AI за автоматизация. Модериран от Матю Егол, партньор в стратегическия и консултантски екип на PWC, панелът говори за това как данните и машинното обучение променят различни индустрии.

Повечето от участниците се съгласиха, че здравеопазването е следващата голяма област, която наистина ще бъде повлияна от нарастващата интелигентност на машините. Боос каза, че данните съществуват, както и достатъчно изкуствен интелект, за да се направи диагностика, но това, което липсва, е усещането как решаваме проблема. Той отбеляза, че в съвременната специализирана медицина може да има по един експерт по всяка част от тялото ви, но на теория машина е комбинирала информация от множество специалности.

Например, Саксена говори за това как в голяма обществена болница в Далас новите техники сега позволяват на 70 души да се справят с до 70 000 деца с астма. Чрез комбиниране на данни за това къде живеят пациентите с данни за околната среда от услуги като weather.com и pollen.com, когнитивната система може да установи корелации между концентрацията на амброзия във въздуха и астма и след това да изпраща информация или инхалатори директно на деца в райони, където има вероятност да възникне пристъп при астматични пристъпи.

Вогелс говори за други примери за здравеопазване, казвайки, че е важно да може да се предотврати, а не да се реагира на болести; и Саксена се съгласиха, че има твърде голям акцент върху технологиите, но недостатъчно в резултатите.

Boos говори за това как технологията може да се използва и за приложения като автоматизиране на ИТ операции. Едно нещо, което той каза, че е важно да запомните е, че „машинното обучение не е нищо друго освен експериментиране“ и че все още ще ни трябват учители за машините.

Други приложения, за които Vogels говори, включват видео анализи за проследяване на купувачите, които минават през пътеките, за да подобрят дизайна на магазина, както и използването на сензори за промишлено оборудване като газови турбини, за автомобили за превантивна поддръжка и в болници, за да се намали времето, което хората прекарват в чакане за асансьори.

Вогелс отбеляза, че най-големите и най-разрушителни компании са изградени върху данни, докато Саксена каза, че проблемът не е само в това, че обемът на данни се увеличава, но по-важното е и типът данни да се променя, както и туитове и други неструктурирани данни става все по-важно. Но той каза, че компютрите не разбират добре неструктурираните данни.

Вогелс каза, че като цяло „ние гледаме назад с данни“, като се съсредоточихме върху отчитането, но това, което е важно сега, са системите за прогнозиране, насочени напред. Той рекламира услугата за машинно обучение на Amazon като технология, която може да позволи на всеки да изгради двигател за прогнозиране.

Саксена се съгласи, като заяви, че отчитането ще изглежда много различно след 10 години. Той оприличи настоящите системи за отчитане на американския футбол, в които отборите спират между играта и след това решават какво да правят, и каза, че в бъдеще отчитането ще прилича повече на нон-стоп действията във състезанията във Формула 1. Той каза, че преминаваме от системи на запис към системи на ангажиране към системи за прозрение. Но той каза, че не бива да мислим за AI като за "изкуствен интелект", а за "засилен интелект".

"Мислете за Джарвис, а не за HAL", каза той.

Индустриалният Интернет и как променя производството

Друг раздел донесе някои големи производствени компании и най-вече се занимаваше с „Индустриалния интернет“ и как ще промени нещата.

Хорст Кайсер, главен стратегически директор на индустриалния гигант Siemens, говори за това как „дигитализацията“ променя подхода на фирмата в много области, включително преминавайки от всички вътрешни изследвания и разработки към по-отворени иновации. Той обсъди предизвикателствата пред интелигентното управление на части от разнообразна енергийна система, като отдалечен мониторинг и поддръжка на система от 7000 вятърни турбини, която сега включва използване на алгоритми за самообучение за преместване на лопатките в оптимално положение, което според него може да доведе до в няколко процентни пункта с допълнителна ефективност (което не звучи много, но наистина може да се добави). Други приложения, които той обсъжда, варираха от виртуално прототипиране до инсталация, която е напълно автоматизирана.

Ричард Плос, главен изпълнителен директор на Infineon, описа бъдеще, което видя роботи, които си сътрудничат с човешките същества, казвайки, че имаме нужда от роботи, които не са опасни, но ще осигурят връзка между индустриалния Интернет и живота. Като пример той показа видео на "бионични мравки", които работеха съвместно за преместване на обекти.

Infineon имаше за цел да комбинира производителността на масовото производство с индивидуалността на персонализираното производство. Ploss каза, че Индустриалният Интернет ще премине персонализирането на следващото ниво, като улеснява проектирането на собствена обувка, която ще бъде произведена въз основа на индивидуални заявки и доставена в рамките на 24 часа. В такава система клиентът действително би направил окончателния дизайн, но системата ще разполага с данните, за да направи тази работа.

Майкъл Менденхол, главен маркетинг директор на Flextronics, който извършва производство по поръчка за различни фирми, заяви, че новата тенденция е да мислите за "продукт като платформа" - така че вместо просто да изграждате хардуер, искате нещо, с което можете да изградите приложения и услуги наоколо. Като част от това той е вярващ в „отворените иновации“ с хора, работещи в съседни индустрии, за да постигнат нещата.

Сред интересните продукти, които той обсъди, беше "татуировка", която може да измерва биометрията и може да бъде интегрирана в предпазен колан, за да ви предупреди, ако заспите, и малка лента, която може да измерва кръвната захар, с която той каза, че смята, че може да намали цената на хроничното здравеопазване за диабет и други заболявания с 20 процента.