Deep Learning («глубокое обучение») — «новое слово» в автоматизации и повышении эффективности промышленного производства

Deep Learning — новая страница в развитии промышленности. Машины возьмут на себя решение задач, требующих человеческого интеллекта. По мере цифровизации процессов и сбора данных в компаниях будет расширяться использование технологии Deep Learning, обеспечивая более эффективное взаимодействие между людьми и машинами. Это произведет революцию в автоматизации и производстве, что приведет к внедрению более действенных и точных процессов принятия решений, а также к повышению производительности при значительно меньших затратах на разработку.

В нашем подкасте «SICKnificant» мы поговорили с доктором Кристофом Айххорном, менеджером по стратегическому развитию продуктов в области цифровых услуг и решений, о возможностях Deep Learning, об освобождении человека от утомительных процедур и повышении качества процессов.

Dr. Christoph Eichhorn, Strategischer Produktmanager für digitale Dienste und Lösungen bei SICK

Д-р Кристоф Айххорн, менеджер по стратегическому развитию продуктов в области цифровых услуг и решений в компании SICK.

В последние годы Deep Learning как область искусственного интеллекта и машинного обучения приобретает все большее значение в контексте роста доступности данных и наращивания вычислительных мощностей. Эта технология революционизирует автоматизацию индустриального производства и других областей, позволяя машинам выполнять задачи, которые раньше требовали человеческого интеллекта. Д-р Кристоф Айххорн, ответственный за решения в области ИИ в компании SICK, объясняет это так: «Deep Learning — это область машинного обучения. Для этого используются искусственные нейронные сети, так называемые «deep neural networks» («глубокие нейронные сети»), которые также способны справляться со сложными ситуациями. Они могут брать на себя сложные процессы принятия решений, например при контроле качества, и позволяют компаниям автоматизировать и оцифровывать все больше и больше процессов. Тем самым они поднимают эффективность производства на новый уровень».

Цифровизация и искусственный интеллект

Lagererkennung von Holzbrettern nach Jahresringmuster.

За последние годы концепция цифровизации в промышленности получила огромное развитие. Данные с датчиков, а также из других источников, которые раньше использовались в основном для непосредственного управления процессами, в ходе цифровизации сохраняются — и таким образом становятся доступными на более абстрактном уровне. Просто собирать данные уже недостаточно. Искусственный интеллект играет важную роль, когда речь идет об извлечении из этих данных полезной информации, которая может послужить целям дальнейшей оптимизации.

В качестве примера можно привести приложение из сферы деревообрабатывающей промышленности, в рамках которого на нескольких гигабайтах обучающих данных была «натренирована» нейронная сеть, принимающая решения точнее, быстрее и стабильнее, чем это возможно с помощью человеческого глаза. Размер такой сети меньше мегабайта, но при этом она опирается на огромную базу эмпирических знаний. Эту концепцию можно экстраполировать на любое количество практических задач.

Дополнительные преимущества автоматизации на основе ИИ

Однако не всегда требуются такие большие объемы данных, чтобы извлечь пользу из искусственного интеллекта. Реализация проектов Deep Learning может сильно различаться и зависит от индивидуальных требований заказчика. Сформулировать эти требования и ожидания не всегда просто, но это необходимое условие для успешного использования искусственного интеллекта. «Проще говоря, как и везде, вы можете получить желаемый результат с помощью ИИ, только если вы знаете, чего хотите. После уточнения нужных вопросов, все клиенты рассчитывают на получение простого и гибкого решения своей проблемы», — поясняет говорит Айххорн.

«Благодаря ИИ наши клиенты могут самостоятельно автоматизировать задачи, которые раньше с большим трудом поддавались автоматизации. Наглядными примерами такого применения являются проверка качества и сборки с использованием светоотражающих деталей, контроль паяных соединений или сортировка натуральных продуктов. Обычно это утомительные операции, которые отнимают много ценного времени у квалифицированного персонала и поэтому часто выполняются лишь выборочно»

VIDEO: Artificial Intelligence solutions – the power of automation | SICK AG

Обучение искусственных нейронных сетей

Благодаря использованию Deep Learning в настоящее время автоматизация переживает смену парадигмы. Вместо попытки выяснить, какие аспекты имеют значение для принятия решения, с целью последующей разработки набора правил, используются примеры. Алгоритм учится принимать решения самостоятельно. «Мы обучаем принятию решения вместо того, чтобы программировать его, что значительно быстрее и эффективнее. Однако важно подчеркнуть, что Deep Learning не является альтернативой человеческим знаниям и опыту. Они по-прежнему необходимы для полной реализации потенциала данной технологии. Deep Learning поддерживает и совершенствует человеческие навыки», — объясняет Айххорн и заключает: «Благодаря нашим простым в применении инструментам Deep Learning пользователи, знающие свою проблему, могут решить ее самостоятельно, даже без глубоких знаний программирования. Ведь только они знают, что важно в решении, а что нет, и могут подобрать подходящие примеры для обучения лучше, чем кто-либо другой. С нашими инструментами они могут начать обучение искусственного интеллекта полностью интуитивно и таким образом решать максимально специфические и индивидуальные задачи».