HDF Software sp. z o.o.

 

Trzykrotne zwycięstwo, w maju tego roku, algorytmu sztucznej inteligencji AlphaGo nad niepokonanym mistrzem świata Ke Jie z Chin, w liczącej ponad 3 tysiące lat chińskiej grze Go, było symboliczne. Finalny pojedynek okazał się jednostronny, ponieważ algorytm stanowił kombinację technik sieci neuronowych, uczenia maszynowego oraz wyszukiwania Monte Carlo, czyli heurystyki podejmowania decyzji. Tym, co zadecydowało o doniosłości tego wydarzenia był fakt, że AlphaGo to nie jedynie zaprogramowana maszyna, lecz samoucząca się technologia wyciągająca wnioski w oparciu o dokonywane w czasie gry kolejne posunięcia. DeepMind - twórca AplhaGo zapowiedział, że w Go algorytm nie ma już przeciwników i nie będzie dalej konfrontowany, jednak pojedynek był doskonałym posunięciem marketingowym, otwierającym drogę do dalszych wdrożeń w innych sektorach, głównie przemysłowych.

Sztuczna inteligencja nie jest pojęciem nowym. Sformułował je w latach 50. XX wieku Alan Mathison Turing, określając tak - w dużym uproszczeniu – procesy naśladujące ludzkie myślenie i zachowanie. Wtedy też powstały pierwsze laboratoria AI na Uniwersytecie Carnegie Mellon oraz w Massachusetts Institute of Technology. Oba do dziś są wiodącymi ośrodkami AI na świecie.

 

Dostępność dużych mocy obliczeniowych, przetwarzanie gigantycznych zbiorów danych z użyciem setek serwerów i chmura obliczeniowa ułatwiły rozwinięcie skrzydeł przez twórców AI. Jednak dopiero wykorzystanie technologii głębokiego uczenia się - Deep Learning, odwzorowującej działanie sieci neuronowych i umożliwiającej uzyskanie przez samą sieć najlepszego wyniku sprawiły, że niemożliwe stało się możliwym.

Ze sztuczną inteligencją w różnym stopniu mamy do czynienia na co dzień. Podpowiedzi w wyszukiwarce Google czy asystenci głosowi, tacy jak Amazon Alexa, Microsoft Cortan czy  Apple Siri, to nic innego, jak technologia bazująca na AI. Systemy samouczące mają zastosowanie w różnym stopniu na giełdzie, w bankach, zakładach przemysłowych; stawiają diagnozy, dobierają leczenie, kierują samochodami czy podpowiadają podczas robienia  zakupów. Giganci rozwijają też własne centra badawcze nad AI, takie jak Facebook AI Research (FAIR) czy OpenAI stworzone przez Elona Muska. Ten ostatni sam zresztą twierdzi, że trudno sobie wyobrazić, w jak wielkim stopniu sztuczna inteligencja może się przyczynić do dobrobytu społeczeństwa, ale równie trudno przewidzieć rozmiar zniszczeń, jeśli ktoś chciałby ją zbudować lub użyć jej w sposób niewłaściwy.

 

Rynek związany z AI jest ogromny, a najlepiej o tym świadczy dynamika jego wzrostu przekraczająca 66% rocznie. W AI inwestuje też Wabco, globalny dostawca technologii usprawniających bezpieczeństwo oraz efektywność działania pojazdów ciężarowych. Specjaliści z HDF Software sp. z o.o. są w trakcie opracowywania dla Wabco pierwszego w Polsce algorytmu transportowego, optymalizującego załadunek towarów z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. „Technologia AI może się uczyć w nieskończoność, w przeciwieństwie do człowieka, a wykorzystanie algorytmów, takich jak AlphaGo w branży TSL czy magazynowej jest w stanie zoptymalizować szereg procesów ” – informuje Łukasz Russak, analityk systemów informatycznych w HDF Software sp. z o.o..

„W przypadku załadunku samochodów transportowych istnieje ogromna ilość kombinacji, uwzględniających np. kolejność wyładunku, wykorzystanie dostępnej przestrzeni na samochodzie, gabaryty czy nacisk na oś, które decydują o optymalizacji w zakresie transportu. To oczywiście ma przełożenie na generowane koszty, a każda pomyłka popełniona przez człowieka je zwielokrotnia. Dlatego też do wyboru najlepszej konfiguracji załadunku, transportu i wyładunku towarów postanowiliśmy zatrudnić AI, która ma być odpowiedzialna za cały proces. Obecne rozwiązania są w fazie testowej lecz już na tym etapie widać, jak wiele dzięki AI można poprawić” - dodaje Łukasz Russak.

 

źródło: HDF Software sp. z o.o.