Kojom brzinom se razvijaju sistemi veštačke inteligencije u Srbiji i da li treba da budemo zabrinuti da će nas u nekom trenutku zameniti mašine i da će naš rad postati suvišan? Prema mišljenju naučnika iz ove oblasti koji su govorili za Hello World, „zaista treba da konstantno radimo na ličnom unapređenju jer definitivno dobijamo konkurenciju“, posebno kada su u pitanju određeni mehanički poslovi, koji će vremenom biti lako zamenjivi ljudima-mašinama.
Sam pojam veštačka inteligencija se pojavljuje pedesetih godina prošlog veka. U tom momentu, odnosio se na algoritme i primenu formalne logike u rešavanju osnovnih zadataka (šahovski problemi, matematičke operacije itd.). Današnji uspeh veštačke inteligencije posledica je promena u dva ključna aspekta: promena paradigme i prelazak sa ekspertskih sistema i algoritama odlučivanja zasnovanih na pravilima na sisteme koji uče iz podataka; i razvoj računarske snage i platformi prilagođenih za obuku i primenu složenih modela veštačke inteligencije, navode za naš portal stručnjaci iz Istraživačko-razvojnog instituta za veštačku inteligenciju Srbije u Novom Sadu.
Pomoćnik direktora za saradnju sa privredom i team lead istraživačke grupe „Interakcija čovek-mašina“ dr Dragiša Mišković rekao je da su digitalizacija i internet omogućili prikupljanje velikih skupova podataka bez kojih je nemoguće zamisliti trening bilo kog naprednijeg modela.
Današnji razvoj modela veštačke inteligencije ide u nekoliko pravaca primene, a trenutni projekti ovog Instituta, kroz različite domene primene, pokrivaju sva tri dole navedena pravca:
- NLP (obrada prirodnog jezika) gde kao rezultat imamo modele koji generišu tekst, prevode sa jednog jezika na drugi, sumiraju, analiziraju itd.
- Računarska vizija sa modelima koji analiziraju scene, prepoznaju lica i objekte itd.
- Obrada senzorskih informacija i signala u formi vremenskih serija
Kada govorimo o strahovima i mogućnostima da veštačka inteligencija zameni čoveka, treba napomenuti da taj strah postoji u celom svetu, navodi naš sagovornik i dodaje da je suština da „rizik postoji za profesije koje podrazumevaju rutinske poslove i koji se lako mogu automatizovati“.
„Sa druge strane, modele veštačke inteligencije možemo posmatrati kao nadogradnju koja povećava produktivnost pojedinca i olakšava svakodnevne poslove. Vremenom će se smanjivati potreban broj radnika u pojedinim profesijama, ali istovremeno će se generisati nova zanimanja i verujem da smo, kao društvo, na dobitku. Jedini preduslov za to je da konstantno radimo na ličnom unapređivanju pošto definitivno dobijamo konkurenciju“, ocenio je Mišković.
AI u energetskom sektoru: Rano otkrivanje potencijalnih kvarova i smanjenje zastoja
Jedan od primera primene veštačke inteligencije u Srbiji jeste Termoelektrana „Nikola Tesla“ u Obrenovcu.
Istraživač-saradnik Instituta za veštačku inteligenciju dr Ognjen Kundačina kaže za Hello World da je ovaj projekat nastao iz potrebe za unapređenjem pouzdanosti i efikasnosti ključnih elemenata termoelektrane Nikola Tesla, a da će primarni korisnici biti inženjeri i operateri u ovoj termoelektrani, kao i timovi za održavanje u EPS-u.
„U saradnji sa Elektroprivredom Srbije i Institutom Mihajlo Pupin razvijamo AI model za prediktivno održavanje koji će omogućiti rano otkrivanje potencijalnih kvarova i smanjenje zastoja. Namenjen je energetskom sektoru, posebno termoelektranama, sa ciljem optimizacije održavanja i produženja radnog veka opreme“, naveo je.
Prema njegovim rečima, AI model će omogućiti preciznije planiranje intervencija, smanjenje neplaniranih ispada i povećanje efikasnosti postrojenja, što na duži rok donosi uštede u troškovima održavanja i povećava energetsku sigurnost.
„Na osmišljavanju projekta radimo već neko vreme kroz istraživanja i analize podataka. Sam razvoj traje 12 meseci i trenutno je u toku, što znači da je još u fazi implementacije. Nakon završetka razvoja, model će biti testiran i postepeno uveden u rad“, kazao je Kundačina.
On je ocenio da su glavni izazovi dostupnost i kvalitet podataka, jer je potrebno analizirati velike količine istorijskih zapisa i senzorskih podataka.
„Takođe, integracija AI modela sa postojećim sistemima u termoelektrani zahteva tehnička prilagođavanja. Krajnji korisnici se suočavaju sa izazovima prilagođavanja novim tehnologijama i promeni načina rada, ali kroz saradnju sa njima dobijamo korisne povratne informacije koje pomažu da model bude intuitivan i lak za upotrebu“, napominje.
Ovo nije jedini primer korišćenja veštačke inteligencije. Sledeći se koristi za unapređenje industrijskih procesa robotima za automatizaciju.
Naučni saradnik dr Vukan Ninković i istraživač-pripravnik Vladimir Vincan kažu za Hello World da je ovaj projekat nastao kao rezultat inicijative njihovih partnera iz Hrvatske, s kojima dele zajedničku viziju unapređenja industrijskih procesa kroz automatizaciju, čime se nastoji unaprediti efikasnost, kvalitet i pouzdanost proizvodnje.
AI-WELD je projekat evropske teritorijalne saradnje (Interreg) između Srbije i Hrvatske, osmišljen s ciljem poboljšanja procesa zavarivanja korišćenjem kolaborativne robotske ruke, pri čemu se rešenje temelji na sinergiji algoritama kompjuterske vizije, zasnovanih na veštačkoj inteligenciji i robotske tehnologije.
„Glavna ideja projekta proistekla je iz sve veće potrebe za automatizacijom zavarivanja, s obzirom na trendove koji ukazuju na postepeno udaljavanje društva od manuelnog i fizičkog rada. Automatizacija omogućava konzistentnije rezultate u zavarivanju, eliminaciju ljudskih grešaka i povećanje efikasnosti, jer robotske ruke mogu raditi neprekidno, bez umora“, objašnjava naš sagovornik.
Pored povećanja produktivnosti, dodaje, AI-WELD ima značajnu ulogu u poboljšanju bezbednosti na radu, jer smanjuje rizik od povreda koje su česte u tradicionalnim metodama zavarivanja.
„Istovremeno, projekat je osmišljen tako da omogući kolaborativan rad između čoveka i mašine. Industrijska robotika još uvek nije dostigla nivo potpune autonomije, te ljudi mogu u realnom vremenu da intervenišu i poboljšaju rezultat, čime se osigurava visok kvalitet konačnog proizvoda“, naveo je.
On je istakao da su ciljna grupa projekta industrijski sektori koji se oslanjaju na zavarivanje kao ključni deo proizvodnog procesa, uključujući automobilski, građevinski i brodograđevinski sektor, ali i manje proizvodne pogone koji žele da unaprede svoje operacije uz uštedu vremena i resursa.
„Na taj način, AI-WELD ne samo da donosi tehničku revoluciju u zavarivanju već i pomaže kompanijama da budu konkurentnije na tržištu, smanjuju troškove proizvodnje i povećavaju sigurnost svojih radnika“, smatraju stručnjaci.
Dodaju da će krajnji korisnici projekta imati višestruke benefite.
„Pre svega, implementacija ovih sistema doprinosi značajnom smanjenju troškova proizvodnje, jer automatizovani procesi omogućavaju optimizaciju resursa i materijala. Takođe, vreme izrade proizvoda se značajno skraćuje zahvaljujući neprekidnom radu robotske ruke što omogućava bržu isporuku finalnih proizvoda i povećava konkurentnost korisnika na tržištu“, navode naši sagovornici.
Oni smatraju da je jedan od najvažnijih benefita za korisnike viši i konzistentniji kvalitet zavarenih spojeva.
„Automatizacija smanjuje mogućnost ljudskih grešaka koje često mogu dovesti do nedostataka u kvalitetu proizvoda što rezultira manjim brojem reklamacija i povećanom pouzdanošću proizvoda“, ističu.
Napominju, da ovakvi projekti zahtevaju detaljno planiranje, donošenje brojnih dizajnerskih odluka i kompromisa kako bi se postigao balans između tehničkih mogućnosti i industrijskih zahteva, te da su neke ključne odluke mogle biti definisane unapred, dok se druge donose dinamički tokom same realizacije, u skladu sa testiranjima i povratnim informacijama iz industrijskog okruženja.
„Osmišljavanje ovog projekta oslanja se na dugogodišnje iskustvo u industriji zavarivanja, pri čemu se nastojalo adresirati ključne probleme i nedostatke postojećih pristupa. Fokus je na automatizaciji procesa, povećanju efikasnosti i smanjenju rizika povezanih s ljudskim faktorom“, objašnjavaju.
Predviđeno je da celokupna implementacija projekta traje godinu i po dana, a tokom tog perioda radiće se na razvoju i testiranju funkcionalnog rešenja koje će biti spremno za primenu u realnim industrijskim uslovima.
Ocenjuju da najveći tehnički izazov leži u razvoju algoritma za automatsko zavarivanje koji može pouzdano da pokrije sve granične slučajeve, a prepoznavanje i definisanje tih slučajeva tokom dizajna je ključni korak kako bismo osigurali stabilnost i kvalitet krajnjeg rešenja.
„Pored algoritamskih izazova, postoji i niz tehničkih ograničenja vezanih za hardver koji se koristi u projektu. Potrebno je pažljivo balansirati između performansi robotskih ruku, procesora, grafičkih kartica i specifičnih tehnika zavarivanja, pri čemu je cena hardverskih komponenti važan faktor koji utiče na konačnu isplativost rešenja“, ističu.
Kada je reč o krajnjim korisnicima, njihova upotreba sistema ne bi trebalo da nailazi na značajnije prepreke, osim u slučajevima kada eventualno dođe do nepredviđenih algoritamskih grešaka u zavarivanju koje proizvođač nije uočio tokom testiranja.
„Stoga je jedan od naših prioriteta temeljno testiranje i verifikacija sistema kako bismo minimizovali takve rizike i osigurali da krajnji korisnici dobiju pouzdano i efikasno rešenje.
Na osnovu povratnih informacija iz industrije, korisnici očekuju rešenje koje je intuitivno za korišćenje, fleksibilno u prilagođavanju različitim materijalima i vrstama spojeva, i koje može raditi u različitim industrijskim uslovima bez potrebe za čestim intervencijama“, navode
Njihov cilj je, dodaju, da kroz ovaj projekat omoguće upravo takav sistem – pouzdan, precizan i ekonomski isplativ za širok spektar industrijskih aplikacija.
Sledeći primer jeste Sistem veštačke inteligencije koji proverava da li su dobijene informacije tačne.
Projekat VerifAI nastao kao plod saradnje između Instituta za veštačku inteligenciju Srbije i farmaceutske kompanije Bayer. Naučni saradnik dr Nikola Milošević kaže za Hello World da su nakon velikog entuzijazma i velikih otvorenih prilika koje su se pojavile usled pojave velikih jezičkih modela kao što su ChatGPT, uvideli i probleme koji mogu nastati naivno verujući ovim modelima, koji ne daju uvek tačne i ispravne informacije.
„Pojave kada model samouvereno odgovori na pitanje, a pri tome daje netačne informacije se zovu halucinacije jezičkih modela. Ove halucinacije modela predstavljaju veliki problem u oblastima kao što su nauka i medicina, gde je tačnost informacija jako bitna. Tako je nastala ideja da se napravi sistem koji će davati odgovore, ali pored samih odgovora će dati i reference do naučnih radova gde se mogu te informacije potvrditi. Međutim, ni ovo nije dovoljno da bi se potpuno izbegle halucinacije, tako da smo razvili sistem veštačke inteligencije koji upoređuje odgovor i referencirani naučni rad, kako bi našao mesta gde ima odstupanja između generisanog odgovora i naučnog rada“, ističe Milošević.
Prva verzija sistema je razvijena u okviru Next Generation Internet Search inicijative Evropske unije. Sistem je prvenstveno namenjen naučnicima, lekarima i ljudima iz oblasti biomedicine (jer su indeksirani naučni radovi na osnovu kojih daje odgovore iz ove oblasti). Kasnije je sistem proširen da može da indeksira PDF, Word i druge tipove dokumenata, pa se može koristiti kao interni generativni pretraživač u različitim organizacijama i kompanijama. Bayer koristi ovaj sistem i za svoje interne dokumente.
On je podsetio da je sistem prvenstveno namenjen za korisnike koji se bave biomedicinom, kao što su lekari ili naučnici iz ovih oblasti, ali sistem se svakako može koristiti i u edukativne svrhe, a i postoji mogućnost da kompanije ili druge vladine ili nevladine organizacije koriste sistem kao svoj interni generativni pretraživač na svojim internim dokumentima.
„Sistem je otvorenog koda, pa se samim tim može modifikovati vrlo jednostavno za specifične potrebe korisnika uz malo truda, pa samim tim to otvara mnogo mogućnosti“, naveo je.
On je ocenio da je najveći benefit za korisnike to da postoji sistem koji im može dati odgovore na pitanje u prirodnom jeziku sa referentnim radovima ili dokumentima i sa dodatnom proverom da su informacije tačne.
„Verujemo da ovo može samo da doprinese jačanju poverenja u veštačku inteligenciju i da doprinese odgovornom korišćenju novih kapaciteta veštačke inteligencije. Takođe, već se pokazalo da je sistem pomogao u validaciji i kreiranju hipoteza za nove lekove ili objašnjenje mehanizama bolesti“, podseća.
On je rekao da se i dalje radi na unapređenjima ovog sistema, a da prepreke uglavnom nisu velike, ali implementacija ovakvih projekata zahteva sticanje novog znanja, a to često traje, kao što su određeni administrativni procesi.
„Takođe, infrastruktura koja pokreće projekat često nije adekvatna ili kompetetivna sa infrastrukturom koju imaju inostrani igrači u sličnom prostoru (poput OpenAI, Perplexity, Elicit i sl.). Imali smo pristup Nacionalnoj platformi za veštačku inteligenciju u okviru Nacionalnog data centra u Kragujevcu i većina modela je na njoj trenirano“, kazao je Milošević.
On je istakao da su uglavnom dobijali pozitivne komentare od krajnjih korisnika, i da je većina oduševljena jednostavnošću sistema i kvalitetom odgovora i referenci.
„Glavna prepreka za krajnje korisnike je trenutno brzina generisanja odgovora, jer smo mi trenirali jezički model koji se trenutno pokreće na relativno slaboj grafičkoj kartici za AI (Nvidia T4), ali radimo na tome da unapredimo hardver na kom se sistem izvršava, pa se nadamo da ćemo ovaj problem uskoro rešiti“, zaključio je Milošević.