Industry 4.0

Искусственный интеллект и колоноскопия: станем ли мы жить дольше? Рак желудочно-кишечного тракта, включая рак пищевода и желудка – один из самых распространенных в мире, и, в то же время – один из самых смертоносных. В том числе, по причине того, что его очень сложно диагностировать на ранних стадиях во время колоноскопии. Скрининг на рак этого типа довольно проблематичен. Из-за сложных условий освещения и низкого разрешения, изображения с эндоскопических камер часто получаются плохого качества, что значительно затрудняет просмотр повреждений и полипов. На ранних стадиях обнаружить болезнь в таких условиях практически нереально. Кроме того, движение самого эндоскопа может привести к прерыванию потока изображения и отсутствию частей сканирования. Разработка надежной системы обнаружения колоректальных новообразований необходима для того, что максимально снизить риск пропущенных поражений во время колоноскопии. Но действительно ли искусственный интеллект поможет выявлять сложно диагностируемые случаи рака? Для обучения системы искусственного интеллекта требуется большая база данных аннотированных эндоскопических изображений, содержащая множество примеров для каждого случая рака. Это позволяет системе работать на том же уровне, что и опытный эндоскопист. ИИ помогает врачам увеличить процент диагностированных заболеваний в условиях ограниченного времени; при недостаточно высоком качестве картинки (грубо говоря, при стрёмном оборудовании) и в условиях, когда затруднён просмотр предполагаемого места поражения. Например, врач может увидеть полип благодаря дополнительным слоям в изображениях. В качестве эксперимента были использованы узкополосные изображения в дополнение к обычным RGB-изображениям, которые показали улучшенное обнаружение полипа, потому что определенные цветовые тона увеличивают контраст пораженного участка относительно его фона. Обнаружить болезнь можно и с помощью дополнительной информации, такой как геометрические свойства, временные данные и информация о пространстве вокруг полипа. Ясно, что использование приложений на основе ИИ для раннего выявления рака желудка приводит к повышению точности до 90-95%. Еще одним преимуществом решений, основанных на глубинном обучении, является минимальное количество ошибок. Дальнейшая отладка и использование более крупных обучающих наборов увеличат точность обнаружения для безопасной обработки редких случаев и патологий.

Абсолютно гениальное интервью Джеймса Дайсона, основателя Dyson: "Люди покупают тот продукт, который лучше. У меня не было цели заработать денег. Я лишь хотел сделать пылесосы лучше".

Цифровые двойники на производстве Существует неплохой способ избежать простоев, поломок других косяков при модернизации и техобслуживании завода: 3D-модели, или проще – «цифровые двойники». На модернизацию и техобслуживание оборудования выдаются определенные бюджеты, выходить за пределы которых, мягко скажем, не рекомендуется. Цифровые двойники стали легкодоступным и экономически эффективным инструментом для минимизации непредвиденных расходов из-за проблем или простоев. Как все происходит: с помощью 3D-камеры полностью оцифровывается завод или отдельный станок. Проектируется 3D-модель. Цифровой двойник готов. Вы можете перенести его в рабочую область, например, в планшет, компьютер, VR/AR-очки и выполнять любые измерения непосредственно в цифровой среде, даже не находясь при этом непосредственно на заводе. Цифровой двойник позволяет детально анализировать или планировать проект, снижая риск и выявляя неожиданные осложнения. Трехмерные модели и сканеры просты для понимания и могут использоваться практически с любого устройства, предоставляя подробную, полную копию модели проекта подрядчикам, поставщикам, установщикам и любым другим заинтересованным сторонам. Также с помощью цифрового двойника можно спроектировать разные ситуации, возникающие при взаимодействии человека с оборудованием и избежать рисков травмы или выхода из строя компонентов станков. Например, при 3D-симуляции на силовой установке выявили небольшие изменения в высоте смотровых люков. Команда решила использовать противовесы, которые значительно снизили вероятность несчастных случаев из-за травм. 3 Совета по добавлению цифрового двойника в рабочий процесс: 1. Убедитесь, что услуги сканирования идут с моделированием: это разные вещи, и только 3D-моделирование гарантирует, что отсканированный снимок готов к использованию и включает в себя активы проекта. 2. Делайте 3D-модели понятными не только для инженеров и планировщиков. Помимо основных функций - это отличный маркетинговый инструмент: благодаря трехмерной съемке детали проекта можно объяснить любому человеку, начиная с заводского инженера и заканчивая инвесторами в зале заседаний. 3. Сканируйте рано и часто. Сканирование перед планированием проекта может быть вашим самым ценным активом. Сканирование во время проекта для проверки экономит время и деньги. Цифровой двойник и симуляция играют важную роль в коммуникациях и совместной работе: ключевые задачи можно решить до начала простоя, команды вовремя получают поддержку от всех заинтересованных сторон, а также в любой момент могут проиллюстрировать новые процедуры и процессы.

Кейс Nissan: предиктивная аналитика на базе искусственного интеллекта Предиктивная аналитика (ПА) долгое время была трудоемким и дорогостоящим процессом. Поэтому ее применение было ограничено новаторским аэрокосмическим сектором, где проблемы безопасности явно оправдывали затраты на дорогостоящих ученых и разработку новых аналитических методов. Но результаты оказались настолько впечатляющими, что преимущества ПА были признаны в других сферах: на производственных и промышленных предприятиях, где надежность продукта также является критически важной (самолеты, автомобили, строительные материалы и т.д.). ПА помогает избежать простоев заводского оборудования (на 50%), снизить риски поломки выпускаемого товара, и, буквально – спасать жизни. Но из-за высокой стоимости специалистов по данным, внедрение ПА могли позволить себе только крупные и очень богатые корпорации. Несмотря на эти ограничения, внедрение ПА в промышленности за последние годы значительно выросло благодаря искусственному интеллекту (ИИ). Благодаря тому, что анализ машинных данных теперь может выполняться автоматически, все достижения ученых в области обеспечения безопасности космических ракет и самолетов стали доступны и для более «приземлённых» предприятий. Например, Nissan использует возможности ИИ по прогнозированию, чтобы сократить время простоя и повысить общую эффективность оборудования на нескольких производственных площадках по всему миру, где производятся модели Qashqai, X-Trail, Leaf и Infiniti. Более 2500 активов, включая роботов, конвейеры, подъемники, насосы, двигатели и пресс / штамповочные машины, контролируются дистанционно с использованием алгоритмов ИИ, что позволяет техническим специалистам оптимизировать работы по техническому обслуживанию и проводить ремонтные работы за несколько месяцев до предполагаемого отказа машины. Использование искусственного интеллекта обеспечивает существенное повышение производительности в отделе техобслуживания и за его пределами. Организации, которые уже применили этот подход, сократили свои расходы на обслуживание на 40%. В других местах, таких как целлюлозно-бумажная и цементная промышленность, применение в тяжелой промышленности – предиктивная аналитика сокращает время простоя всего производственного оборудования до 50% за счет анализа данных о состоянии активов, собранных из различных систем мониторинга производства и состояния.

Кейс IT-компании, актуальный для производств IBM избавилась от 30% функции HR (подбор и развитие кадров). Сделать это им удалось при помощи программы IBM AI, созданной на базе искусственного интеллекта. Эта малышка с точностью в 95% предсказывает, кто из сотрудников планирует уйти с работы. IBM AI позволяет не только удержать ценные кадры, найм которых обходится дороже всего, но и заблаговременно подготовить замену увольняющимся. В том числе – за счет внутреннего кадрового резерва компании. Для справки: найм сотрудника низшего звена обходится компании около 3-4 окладов; высшего и среднего звена - 7-8 окладов. Поиск топ-менеджера может стоить компании от полумиллиона до бесконечности. IBM AI лучше людей справляется и с развитием персонала: искусственный интеллект отслеживает задачи, выполняемые сотрудниками, образовательные курсы и все полученные ими рейтинги. На основе беспристрастных данных программа не только избавляется от «корпоративных токсинов», но и помогает развивать по-настоящему ценные кадры. Жестко, честно, а главное – выгодно. Представьте, сколько неэффективных сотрудников вы кормите, просто потому что им однажды повезло устроиться к вам в компанию? И сколько толковых ребят можно посадить в их кресла и получать заслуженную прибыль. Программа экономит IBM около 300 миллионов долларов. Поэтому в следующий раз, когда ваш HR-директор начнет твердить вам про «узкоспециализированный рынок», «дефицит кадров» и «очень скудный внутренний кадровый резерв компании», задумайтесь, а не пора ли заменить его на искусственный интеллект?