Metody i techniki sztucznej inteligencji w projektach R&D

• Strona główna
• Artykuły
• Metody i techniki sztucznej inteligencji w projektach R&D

2023-08-09

Systemy oparte na inteligencji obliczeniowej przetwarzają i interpretują dane o różnym charakterze. Mogą to być dane numeryczne, logiczne, binarne, symboliczne czy też niezakodowane obrazy odczytywane prosto z kamery. Systemy przetwarzają te informacje w poszukiwaniu relacji, a dzięki zdolności odtwarzania zachowań zaobserwowanych w ciągach uczących się inteligentne systemy potrafią formułować reguły wnioskowania i generalizować wiedzę, umożliwiając tym samym klasyfikowanie obiektów do jednej z zaobserwowanych wcześniej kategorii.

Popularne metody sztucznej inteligencji stanowią między innymi robotyka, systemy ekspertowe oraz heurystyki i strategie poszukiwań. Głównym zadaniem sztucznej inteligencji jest naśladowanie funkcji umysłu i ludzkich zmysłów. Tworzone modele i programy symulują zachowania inteligentne takie jak rozumowanie logiczne, dowodzenie twierdzeń czy podejmowanie decyzji. W tym celu wykorzystuje się równe techniki sztucznej inteligencji w tym sieci neuronowe, logiki rozmytej, algorytmy ewolucyjne lub zbiory przybliżonych czy zmiennych niepewnych. Jedną z najważniejszych technik sztucznej inteligencji stosowanych w projektach R&D jest uczenie maszynowe.

– Uczenie maszynowe wykorzystuje algorytmy, które korygują swoje działanie poprzez ekspozycję na dane. Na podstawie przykładowych danych algorytmy budują, a następnie rozwijają model matematyczny, który umożliwia rozpoznawanie wzorców, predykcję wyników oraz podejmowanie decyzji. W CBRTP wykorzystujemy uczenie maszynowe w projektach opartych na wizyjnych systemach kontroli jakości, takich jak realizowany przez nas projekt technologii kontroli jakości detali polimerowych wytwarzanych w procesach małoseryjnych i wielokomponentowych. Uczenie maszynowe oraz widzenie komputerowe stosujemy również w projektach R&D związanych z robotyką. Techniki sztucznej inteligencji umożliwiają robotom rozpoznawanie otoczenia, nawigację oraz manipulację obiektami – tłumaczy Krzysztof Zbroja, ekspert z Centrum Badań i Rozwoju Technologii dla Przemysłu.

Uczenie maszynowe wykorzystuje się w innowacyjnych projektach technologicznych bazujących na dużej liczbie zmiennych danych, których nie da się wprost zalgorytmizować. Inteligentne systemy korzystają z wprowadzonej bazy danych, a następnie poszerzają ją o kolejne informacje zdobywane wraz z doświadczeniem.

– We wspomnianej wcześniej technologii kontroli jakości detali polimerowych wytwarzanych w procesach małoseryjnych i wielokomponentowych wykorzystujemy systemy wizyjne oparte na sztucznej inteligencji. Celem projektu jest opracowanie technologii automatyzacji procesów o dużej zmienności modeli w czasie, przyczyniającej się do zwiększenia skuteczności kontroli jakości oraz poprawienia wydajności produkcji. W tym celu opracowujemy i testujemy laboratoryjnie algorytmy fuzji i analizy obrazów z kamer oraz dane z profilometrów i danych układów sterowania, co umożliwia wykrycie wszystkich istotnych wad produkowanych detali i ich selekcję w ciągu technologicznym – wyjaśnia ekspert z CBRTP.

Uczenie maszynowe znajduje powszechne zastosowanie między innymi w robotyce i systemach wizyjnych wykorzystywanych w branży produkcyjnej, logistycznej, medycznej oraz wielu innych. Umiejętność samodzielnego uczenia się pozwala skutecznie rozpoznawać wzorce, prognozować właściwe wyniki oraz optymalizować procesy. Inteligentne systemy bez wątpienia stanowią więc jeden z kluczowych kierunków rozwoju branży R&D.

Centrum Badań i Rozwoju Technologii dla Przemysłubadania i rozwójtechnologiesztuczna inteligencja