Deep Learning – „gamechanger” na polu automatyzacji oraz wydajności produkcji w przemyśle

Deep Learning zmieni przemysł. Maszyny będą przejmować zadania, które wymagają ludzkiej inteligencji. Wraz z postępującą digitalizacją procesów oraz gromadzeniem danych w przedsiębiorstwach zastosowanie metod Deep Learning będzie również rosnąć, umożliwiając bardziej skuteczną współpracę ludzi i maszyn. Zrewolucjonizuje to automatyzację oraz produkcję i doprowadzi do bardziej wydajnych i precyzyjnych procesów podejmowania decyzji, jak również wyższej wydajności produkcji przy równocześnie wyraźnie niskich nakładach na rozwój.

W naszym podcaście „SICKnificant” rozmawialiśmy z dr. Christophem Eichhornem, strategicznym menedżerem produktów ds. usług i rozwiązań cyfrowych, o możliwościach metod Deep Learning, uwolnieniu ludzi od męczących zadań oraz podniesieniu jakości.

Deep Learning jako częściowy obszar sztucznej inteligencji oraz uczenia maszynowego stanowi rozwiązanie, które w ostatnich latach coraz bardziej zyskiwało na znaczeniu ze względu na rosnącą dostępność danych oraz mocy obliczeniowej. Technologia ta rewolucjonizuje automatyzację w produkcji oraz inne obszary, umożliwiając maszynom wykonywanie zadań, które dotychczas wymagały udziału ludzkiej inteligencji. Dr Christoph Eichhorn, odpowiedzialny w firmie SICK za rozwiązania SI, objaśnia to w następujący sposób: „Deep Learning to obszar częściowy uczenia maszynowego. Stosuje się do tego celu sztuczne sieci neuronowe, tzw. ‘deep neural networks’, które są w stanie rozwiązywać nawet złożone sytuacje. Mogą one przejmować złożone procesy podejmowania decyzji, na przykład w ramach kontroli jakości i umożliwiać przedsiębiorstwom automatyzację i cyfryzację coraz większej ilości procesów. Dzięki temu wznoszą one wydajność w produkcji na nowy poziom.”

Digitalizacja i sztuczna inteligencja

W ostatnich latach niezwykle rozwinęła się koncepcja digitalizacji w przemyśle. Dane z czujników, podobnie jak i z innych źródeł, które dotychczas były wykorzystywane głównie do bezpośredniego sterowania procesami, są w ramach digitalizacji zapisywane – a tym samym dostępne na bardziej abstrakcyjnym poziomie. Gromadzenie danych nie wystarcza. Sztuczna inteligencja odgrywa ważną rolę, jeśli chodzi o wydobycie z tych danych esencji, która może prowadzić do dalszej optymalizacji.

Przykładem tego może być aplikacja znana z przemysłu drzewnego, w przypadku której na bazie wielu gigabajtów danych treningowych została wytrenowana sieć neuronowa, która podejmuje decyzje w sposób bardziej trafny, szybszy i stały, niż jest to możliwe za pomocą ludzkiego oka. Sieć ta ma przy tym rozmiar mniejszy niż jeden megabajt, a mimo to jest w stanie korzystać z olbrzymich zasobów doświadczeń. Koncepcję tę można łatwo przenieść na dowolną ilość innych przypadków zastosowania.

Wartość dodana automatyzacji bazującej na SI

Aby czerpać korzyści z zastosowania sztucznej inteligencji, nie zawsze są jednakże niezbędne duże ilości danych. Realizacja projektów Deep Learning może przebiegać w bardzo różny sposób i zależy od indywidualnych wymagań klienta. Nie zawsze łatwo jest sformułować te wymagania i oczekiwania, jednakże jest to warunek skutecznego zastosowania sztucznej inteligencji. „W uproszczeniu – również w przypadku SI można osiągnąć oczekiwany efekt tylko wtedy, gdy się wie, do czego się dąży. Gdy to już jest jasne, wszyscy klienci oczekują łatwego i elastycznego rozwiązania ich problemu” – stwierdza Eichhorn.

„Dzięki SI nasi klienci mogą sami automatyzować zadania, które w przeszłości były nadzwyczaj trudne do automatyzacji. Dobrym przykładem są tu kontrole jakości oraz montażu części odbijających światło, kontrola punktów lutowania lub też sortowanie produktów naturalnych. To najczęściej żmudne prace, pożerające wiele cennego czasu wykwalifikowanych pracowników i z tego powodu wykonywane często jedynie wyrywkowo.”

Trenowanie sztucznych sieci neuronowych

Dzięki zastosowaniu metody Deep Learning w automatyzacji następuje zmiana paradygmatu. Zamiast określania, jakie szczegóły są istotne dla podjęcia decyzji, aby zdefiniować szereg konkretnych reguł, wykorzystywane są przykłady. Algorytm uczy się samodzielnie podejmowania decyzji. „Trenujemy rozwiązanie, zamiast je programować, co jest o wiele szybsze i bardziej wydajne. Należy jednakże podkreślić, że technologia Deep Learning nie stanowi alternatywy dla ludzkiej wiedzy fachowej. Jest ona nadal niezbędna, aby wykorzystać cały potencjał technologii. Deep Learning wspiera i rozwija ludzkie zdolności” – wyjaśnia Eichhorn i dodaje: „Dzięki naszym łatwym w obsłudze narzędziom Deep Learning użytkownicy, którzy znają swój problem, mogą go również samodzielnie rozwiązać bez dogłębnej wiedzy na temat programowania. Tylko oni przecież wiedzą, co jest w przypadku rozwiązania ważne –a co nie – i potrafią lepiej niż ktokolwiek inny dobrać odpowiednie przykłady do trenowania. Dzięki naszym narzędziom trening sztucznej inteligencji można rozpocząć całkiem intuicyjnie, rozwiązując w ten sposób nadzwyczaj specyficzne i indywidualne zadania.”

Przeczytaj więcej

Przeczytaj więcej

Przeczytaj więcej

Przeczytaj więcej