Clients
Clients

Sztuczna Inteligencja (AI)

Sztuczna inteligencja (AI) jest obecnie jedną z najbardziej dynamicznie rozwijających się dziedzin
przemysłu informatycznego. Po wielu latach rozwoju na uniwersytetach i w laboratoriach naukowych
dużych korporacji, sztuczna inteligencja znajduje obecnie coraz więcej zastosowań w świecie
rzeczywistym. Sztuczną inteligencję i powiązane z nią uczenie maszynowe stosuje się w wielu
dziedzinach życia: zaczynając od handlu, organizacji produkcji i logistyki, wspieraniu usług
finansowych, poprzez ochronę zdrowia i edukację, a na sporcie i przemyśle rozrywkowym kończąc.
Tematyka dziedziny nazywanej sztuczną inteligencją, obejmuje wiele różnorodnych technologii
informatycznych, metod obliczeniowych i algorytmów. Niektóre z nich są rozwinięte w takim stopniu,
że nadają się do natychmiastowej implementacji i mogą służyć do rozwiązywania bieżących
problemów, inne są nadal w fazie rozwoju i testów. Ogromna liczba instytucji, firm, naukowców i
specjalistów IT zaangażowanych w rozwój sztucznej inteligencji gwarantuje, że postęp w tej
dziedzinie będzie trwał, oraz że coraz nowsze i doskonalsze techniki AI będą pojawiać się w naszym
codziennym życiu.

Liczba potencjalnych zastosowań AI jest ogromna. Cały czas pojawiają się pomysły na nowe
zastosowania w różnych sferach życia. Przedstawimy tutaj pewien wycinek możliwości AI, którym
zajmuje się w nasza firma.

Analiza obrazów

Analiza obrazów obejmuje takie zadania jak m.in. klasyfikacja czy segmentacja obrazów. Klasyfikacja
polega głównie na tym, aby rozpoznać co się znajduje na danym obrazie (np. na zdjęciu), tak aby na
podstawie tej informacji móc podjąć decyzję o dalszym przebiegu procesu. Jednym z zastosowań z
dziedziny biznesu jest na przykład kontrola jakości produktów.

Segmentacja jest bardziej złożonym zadaniem. Oczekujemy, aby algorytm nie tylko rozpoznał obiekt,
ale również zaznaczył go dokładnie na obrazie. Jest to szczególnie ważne w zastosowaniach w
medycynie, na przykład do rozpoznawania zmian w tkankach, do oznaczania tych zmian, ich rozmiaru
i zasięgu. W innym przypadku możemy dodatkowo żądać określenia pozycji czy rozmiaru obiektu na
obrazie. To też są zadania realizowane przez metody analizy obrazów. To co ostatecznie wybierzemy
zależy od rozwiązywanego problemu. Często wymagania są takie, że trzeba połączyć różne metody.
Oprócz wymienionych zastosowań są także inne, takie jak na przykład: sport, fitness, rozrywka i gry.

W przypadku analizy obrazów możemy mieć do czynienia z wieloma różnymi technologiami
informatycznymi. Przede wszystkim stosuje się tutaj tzw. głębokie sieci neuronowe (ang. Deep Neural
Networks, DNN), których implementacja może być dokonana przy użyciu specjalizowanych bibliotek
pochodzących od różnych dostawców. Biblioteki te, pierwotnie opracowane przez czołowych
naukowców w tej dziedzinie, są obecnie rozwijane przez wielkie międzynarodowymi korporacje.
Przykładem może być oprogramowanie TensorFlow firmy Google czy PyTorch firmy Meta. Wsparcie
dużych firm gwarantuje wysoką jakość oprogramowania i bardzo dobre wsparcie techniczne.
Biblioteki te są bardzo dobrze przetestowane i co najważniejsze, są nadal rozwijane przez zespoły
naukowców oraz specjalistów IT. Bardzo często w docelowych zastosowaniach wymienione
technologie AI łączy się z technologiami chmurowymi (ang. cloud computing) również dostarczanymi
przez te firmy.

Przemysł 4.0

Przemysł 4.0 (ang. Industry 4.0) jest uważany za kolejny stopień w rozwoju technologii
przemysłowych, czy wręcz za kolejną rewolucję przemysłową. Rewolucjonizuje on sposób w jaki
nowoczesne przedsiębiorstwa opracowują, produkują oraz dystrybuują swoje produkty. Jego istota
polega na tym, że w procesie produkcji zintegrowane zostają różnorodne nowoczesne technologie,
na przykład: Internet rzeczy (ang. Internet of Things, IoT), technologie chmurowe (ang. cloud
computing), zaawansowana analityka biznesowa (ang. business analytics) oraz algorytmy uczenia
maszynowego (ang. machine learning) i sztuczna inteligencja (ang. artificial intelligence).

Dzięki takiemu podejściu możliwa jest optymalizacja procesów w przedsiębiorstwie – w tym procesów
produkcyjnych, logistycznych czy decyzyjnych. Na przykład w celu usprawnienia logistyki i marketingu
stosuje się analizy aktywności oraz wartości klientów. Można w ten sposób pozyskiwać cenną wiedzę
przydatną nie tylko w bieżącej działalności handlowej czy logistycznej, ale również przydatną do
opracowywania nowych produktów i usług, lepiej dostosowanych do potrzeb klientów czy możliwości
rynku. Do tej grupy zaliczyć możemy także metody związane z obsługą klienta, na przykład systemy
rekomendacyjne (ang. recommender systems) umożliwiające automatyczne doradzanie klientom
produktów i usług najbardziej powiązanych z ich preferencjami i potrzebami. Realizują to zadanie
bardzo zaawansowane algorytmy oparte na głębokich sieciach neuronowych.

Jeżeli chodzi technologie AI stosowane w Przemyśle 4.0, to mamy tu do czynienia z szerokim
spektrum różnych metod. Zaliczamy do nich: analizę obrazów, uczenie ze wzmocnieniem, systemy
rekomendujące, analitykę biznesową, chatboty i wiele innych. Ich wybór zależy od szczególnych
potrzeb klienta, które poznać można po dokładnej analizie. W wyniku analizy wybieramy także
konkretne technologie IT (takie jak technologie chmurowe, bazy danych czy urządzenia IoT), które
będą wykorzystane do opracowania, uruchomienia i pracy systemu.

Inne zastosowania AI

Wymienione powyżej technologie nie są jedynymi, które udostępnia dzisiaj szeroko rozumiana
sztuczna inteligencja. Oferujemy swoje wsparcie również w takich dziedzinach jak: autonomiczne
pojazdy, łodzie, drony – czyli systemy, w których ze względu na autonomiczność zadania AI będą
realizowane na tzw. urządzeniach wbudowanych (ang. embedded systems).
Oprócz wymienionych dziedzin zastosowań AI oferujemy również wykonywanie analiz danych
naukowych (np.: medycznych, sportowych) oraz biznesowych – z wykorzystaniem metod AI oraz
uczenia maszynowego, a także doradztwo w zakresie realizacji projektów leżących na styku nauki i
przemysłu.

Masz pytania lub pomysł jak wykorzystać AI w swojej firmie ? Napisz do naszego eksperta z dziedziny AI: pawel@7apps.pl

Contact

Zacznij
projekt z 7Apps

Potrzebujesz analizy biznesowej lub masz pomysł na aplikację? Szukasz doświadczonego software house’u ? Skontaktuj się z nami i zobaczmy, co możemy razem zrobić. Wszystkie potrzebne dane kontaktowe znajdziesz poniżej.

+48 32 631 11 53

NIP: 634 229 15 93
Contact