Sztuczna inteligencja – to wcale nie takie trudne
Rozpoznawanie obrazów i sztuczna inteligencja sprawiają, że produkcja w fabrykach Volkswagena staje się jeszcze bardziej efektywna. Kluczowe pojęcie to Industrial Computer Vision. Z wizytą u współtwórców nowej technologii, specjalistów ze Smart.Production:Lab.
Rozpoznawanie obrazów i sztuczna inteligencja sprawiają, że produkcja w fabrykach Volkswagena staje się jeszcze bardziej efektywna. Kluczowe pojęcie to Industrial Computer Vision. Z wizytą u współtwórców nowej technologii, specjalistów ze Smart.Production:Lab.
Niebieskie skrzynki są na miejscu, ich zawartość obserwuje niewielka kamera. Wszystko gotowe do testu. Reda Jaber i Nicolas Hummel spoglądają z zaciekawieniem na ekran. Zielony znaczek to sygnał, że wszystko jest w komplecie, a skrzynki zostały zapełnione tak, jak powinny. Na twarzach pojawiają się uśmiechy. To, co wydaje się tak niepozorne, jest w istocie bardzo skomplikowane technicznie: w Smart.Production:Lab Volkswagena w Wolfsburgu Jaber i Hummel, specjaliści IT, śledzą pracę sztucznej inteligencji. Ich eksperyment dowodzi, że jest ona w stanie samodzielnie sprawdzić, czy skrzynki z elementami do produkcji zostały właściwie zapakowane.
System, który stworzyli Reda Jaber i Nicolas Hummel z siedmioosobowym zespołem we współpracy z drugim laboratorium oraz z Software Development Center Volkswagena w Dreźnie nosi nazwę Industrial Computer Vision. Specjaliści nauczyli sztuczną inteligencję rozpoznawać obrazy i identyfikować błędy – i to niezawodnie, w ułamku sekundy. Sztuczna inteligencja może na przykład kontrolować, czy w skrzynkach znajdują się wszystkie elementy, które powinny się w nich znaleźć, ale można sobie wyobrazić jeszcze dużo innych zastosowań. „Sposób uczenia sztucznej inteligencji nowych zadań jest tak prosty, że każdy może z niego korzystać i każdy sam może ćwiczyć sztuczną inteligencję w ich wykonywaniu. Nie trzeba być informatykiem” – twierdzi Nicolas Hummel. Volkswagen spodziewa się, że dzięki zastosowaniu systemu Computer Vision zaoszczędzi w najbliższych latach dziesiątki milionów euro. Główny nacisk położono na działy produkcji i logistyki.
Industrial Computer Vision oferuje zestaw narzędzi, które pozwalają stosować sztuczną inteligencję do różnych zdań, potrzebny jest tylko człowiek, który przygotuje wystarczająco bogaty materiał do ćwiczeń – np. zdjęcia właściwie oraz źle zapakowanych skrzynek – i odpowiednio je oznaczy. „Sztuczna inteligencja sama się będzie uczyć jak odróżniać dobre wyniki od błędnych. Dobre rezultaty można uzyskać już po przejrzeniu kilkuset zdjęć” – mówi Hummel. Czasami wystarczy kilka dni, żeby przygotować do działania sztuczną sieć neuronową. Z Computer Vision sztuczna inteligencja wcale nie jest taka trudna.
Nowych obiecujących zastosowań sztucznej inteligencji pracownicy Smart.Production:Lab z Wolfsburga najczęściej nie opracowują sami, lecz wspólnie z innymi centrami kompetencji koncernu Volkswagen. Przykładem może być Computer Vision – w Wolfsburgu powstało jego oprogramowanie, Data Lab w Monachium zajęło się z kolei ulepszaniem sieci neuronowych. Software Development Center w Dreźnie testuje system w praktyce i przekazuje swoje obserwacje. Z sukcesem, bo w hali logistyki w Wolfsburgu już stosuje się automatyczną kontrolę zawartości skrzynek. Sylwetki ludzi widocznych na zdjęciach zostają rozmyte zgodnie z wymogami ochrony danych osobowych, będzie to standardowa praktyka we wszystkich zastosowaniach systemu Computer Vision.
Naszym celem jest stworzenie oferty internetowej, z której każdy dział mógłby pobierać rozwiązania, których potrzebuje.Reda Jaber
Kolejna możliwość wykorzystania systemu jest w tej chwili testowana u Porsche w Lipsku. W tym wypadku sztuczna inteligencja weryfikuje etykiety, które podczas produkcji umieszcza się w każdym samochodzie. Znajdują się na nich np. informacje o pojeździe czy wskazówki dotyczące poduszek powietrznych sporządzone w różnych językach. Sztuczna inteligencja sprawdza obrazy w czasie rzeczywistym i informuje, czy wszystko jest w porządku. Od przyszłego roku ta funkcja będzie stosowana także w innych zakładach, zostanie udostępniona za pomocą Industrial Cloud, która łączy poszczególne fabryki koncernu.
W Smart.Production:Lab Reda Jaber i Nicolas Hummel pracują nad rozbudową systemu Computer Vision, by w miarę możliwości rozpowszechnić go w całym koncernie. „Naszym celem jest stworzenie oferty internetowej, z której każdy dział mógłby pobierać rozwiązania, których potrzebuje. Jak z biblioteki” – mówi Reda Jaber. Trwają już próby pilotażowe.
A co, gdy wszystko będzie już gotowe? Jaber i Hummel są pewni, że pomysłów im nie zabraknie. W Smart.Production:Lab zajmują się nie tylko Computer Vision, lecz także bezzałogowym systemem transportowym, analizą danych, robotyką oraz internetem rzeczy – wielkimi zagadnieniami przyszłości. „To wielka frajda, że możemy brać w tym wszystkim udział”.
To wielka frajda, że możemy brać w tym wszystkim udział. Bardzo dużo się uczę, bo niemal wszystko opracowujemy sami.Nicolas Hummel