Umělá inteligence (AI) je technologie, která mění naše životy včetně způsobu podnikání. Stále více společností využívá řešení založená na umělé inteligenci. Jedním z klíčových prvků umělé inteligence je strojové učení (ML). Je to to, co software používá ke zpracování a interpretaci dat.
Přečtěte si tento článek, ve kterém se dozvíte, jakou roli hraje strojové učení v procesu vývoje umělé inteligence. V tomto textu také vysvětlujeme rozdíly mezi AI a ML a hovoříme o případech jejich použití.
Co je umělá inteligence (AI)?
Umělá inteligence umožňuje softwaru napodobovat lidské myšlení. Co to znamená? Programy využívající umělou inteligenci dokáží podobně jako lidé interpretovat data a vyvozovat logické závěry. To přináší výhody, jako je například schopnost…
- Přizpůsobit se měnícím se datům,
- Porozumět příkazům uživatele ikdyž nejsou přesné a předem definované,
- Analyzovat velké soubory dat a rozpoznávat vzory.
Umělá inteligence je rozsáhlý obor s řadou užších podoborů, např. strojové učení, zpracování přirozeného jazyka nebo neuronové sítě.
Co je strojové učení (ML)?
Strojové učení je jedním z řešení používaných v oblasti umělé inteligence. ML se zaměřuje na zpracování a interpretaci dat, která automaticky zlepšují algoritmy AI. Umožňuje programům “naučit se” správně pracovat prostřednictvím zpracování dat namísto plnění příkazů na základě instrukcí napsaných vývojáři softwaru. Program podrobený ML a neustále se “učící” se automaticky zdokonaluje.
Zjednodušeně bychom mohli říci, že ML je zodpovědný za poskytování dat softwaru s umělou inteligencí. Díky těmto datům se software stává efektivnějším.
Existují 3 hlavní typy strojového učení:
- Učení s učitelem (supervised learning) – vyžaduje vstupní data a správné odpovědi.
- Učení bez učitele (unsupervised learning) – vyžaduje pouze vstupní data. Program musí sám identifikovat vzory dat.
- Zpětnovazebné učení (reinforcement learning) – vyžaduje vstupní data a definování “trestů a odměn”, takže se program učí ze svých chyb a proces je rychlejší.
Umělá inteligence vs Strojové učení
Jak jsme již zmínili, strojové učení je užší podoblast umělé inteligence. Kdybychom umělou inteligenci a ML přirovnali k automobilu, umělá inteligence by byla celým vozidlem složeným z různých částí. ML by byl motor automobilu. Strojové učení se používá ke zpracování velkého množství dat. Umělá inteligence tato data využívá ke své činnosti. ML tedy “pohání” řešení založená na AI.
ML je užitečný v případě opakujících se procesů s malou variabilitou. Příkladem použití jsou doporučovací systémy na platformách, jako je Google nebo Netflix. Tyto systémy se učí chování uživatelů, aby mohly vytvářet personalizované návrhy.
Strojové učení je užitečné také při zpracování obchodní dokumentace. O tom si povíme více v příštím díle.
Jaké jsou některé případy využití AI a ML?
Umělá inteligence podporuje stále více oblastí. Mezi příklady patří sběr dat a digitalizace. V energetice pomáhá AI předcházet výpadkům a předpovídat výrobu energie. Podívejme se blíže na některá řešení využívající AI.
Zrychlení digitalizace dokumentů
Digitalizace obchodní dokumentace přináší mnoho výhod. Zaprvé zjednodušuje vyhledávání informací a používání dat v různých podnikových procesech a operacích současně. Manuální zpracování dat je zdlouhavé a časově náročné. Obsah dokumentů je třeba ručně kopírovat a správně kategorizovat. S tím souvisí vysoké riziko chyb.
Co může v tomto procesu pomoci, je skenování dokumentů. Naskenovanou dokumentaci je však stále třeba kategorizovat. Některé údaje, např. data nebo hodnoty smluv, je třeba stále kopírovat ručně, aby bylo možné v databázi vyhledávat.
Řešení iDoc založené na umělé inteligenci a ML odpovídá na výše uvedené problémy. iDoc pomáhá vyhledávat informace z naskenovaných dokumentů až 10krát rychleji, než to dokáže jakýkoli člověk. iDoc zpracovává dokumenty – čte jejich obsah a přiřazuje je ke správné kategorii. To znamená, že iDoc určí typ dokumentu, např. smlouvu nebo notářský zápis. Kromě toho aplikace automaticky vyhledává v dokumentech definované údaje, jako jsou informace o klientovi, data smluv apod. Následně iDoc vyplní databáze společnosti.
Díky tomuto řešení stačí zaměstnancům pouze naskenovat dokumentaci a ověřit správnost údajů. Celý proces je rychlejší a méně náchylný k chybám. Zaměstnanci mohou ušetřený pracovní čas věnovat jiným, důležitějším úkolům.
Databáze prostorových dokumentů
Dalším řešením, které využívá umělou inteligenci pro podporu práce s dokumenty, je LocDoc. Tato aplikace digitalizuje papírovou technickou dokumentaci geograficky rozptýlených objektů, například síťových prostředků. LocDoc automaticky kategorizuje dokumenty, včetně protokolů, dohod, rozhodnutí nebo map. Analyzuje jejich obsah a přiřazuje data a umístění, čímž vytváří digitální prostorovou databázi dokumentů. Příklad najdete níže:
Kliknutím na místo na mapě se dostanete do dokumentace o souvisejících objektech.
Nástroje pro sběr dat v terénu
Umělá inteligence může také pomoci technikům a pracovníkům v terénu efektivně shromažďovat data v terénu. Mobilní aplikace využívají mechanismy rozpoznávání hlasu a obrazu hrají v tomto procesu zásadní roli. Ty eliminují nutnost ručního sběru dat. Urychlují tak práci a sjednocují formáty dat, čímž zvyšují jejich kvalitu. Data jsou také okamžitě vkládána do interních databází nebo síťových inventárních systémů.
Příkladem takové aplikace je LV Topology, která pomáhá shromažďovat data o nízkonapěťových energetických sítích. LV Topology je vybavena modulem hlasového ovládání a mechanismy rozpoznávání obrazu, které detekují a čtou technické údaje na fotografiích. Technici proto mohou shromažďovat veškerá data diktováním hlasem a pořizováním fotografií prostřednictvím aplikace nainstalované v jejich telefonech.
Další aplikací s podobnými mechanismy je mobilní aplikace NIMS Outages, pro hlášení oprav elektrického vedení.
Obě výše uvedené aplikace jsme vytvořili pomocí naší platformy Mobile Data Collector. Ta nám umožňuje vytvářet vlastní aplikace pro sběr dat v terénu. Aplikace vytvořené pomocí naší platformy lze přizpůsobit konkrétním procesům sběru dat a využívat obrazovou a hlasovou analýzu i data ze senzorů mobilních zařízení.
Více informací o aplikacích pro sběr dat v terénu si můžete přečíst v tomto článku.
Přepověď výroby energie z obnovitelných zdrojů
Další scénář využití umělé inteligence se týká výroby energie z obnovitelných zdrojů. Systém 4RES společnosti Globema využívá specializované předpovědi počasí a prediktivní modely k vytváření přesných předpovědí výroby energie z obnovitelných zdrojů energie (OZE).
Řešení založená na umělé inteligenci získávají nové možnosti využití téměř v každém odvětví. Již nyní výrazně zlepšují každodenní úkoly a každým dnem tjejich možnosti rostou.
Zaujal vás tento článek? Uvažujete o zavedení řešení založených na AI/ML?
