Aplikace umělé inteligence v praxi

Specializujeme se na návrhy a nasazování řešení v oblasti umělé inteligence využívající nejmodernější modely a technologie. Naše zkušenosti zahrnují řadu úspěšně realizovaných projektů s reálnými referencemi.

Zabýváme se sběrem dat s cílem jejich následného zpracování pomocí algoritmů pokročilé statistické analýzy, což nám umožňuje hlubší porozumění a interpretaci těchto dat.

Zaměřujeme se na zpracování jak strukturovaných, tak nestrukturovaných dat, přizpůsobené specifickým procesům a potřebám zákazníka. Součástí toho je tvorba a implementace interpretačních vrstev, včetně vizuální analytiky, která uživatelům usnadňuje porozumění a interpretaci složitých datových sad.

Věnujeme se vývoji a použití strojového učení u rozsáhlých jazykových modelů, specializujících se na analýzu, generování a porozumění přirozenému jazyku, což rozšiřuje naše schopnosti pro pokročilé zpracování a interpretaci jazykových dat.

• Machine Learning (ML) se zaměřuje na vývoj algoritmů umožňujících počítačům učit se z dat a zdokonalovat svůj výkon. Identifikuje vzory v datech, umožňuje předpovídání budoucích jevů a zvyšuje přesnost s rostoucím množstvím dat.
• Deep Learning (DL) využívá hluboké neuronové sítě k modelování složitých vzorů v datech. Nachází uplatnění v rozpoznávání obrazu, přirozeném jazyce, zpracování zvuku a dalších oblastech.
• Natural Language Processing (NLP) se zaměřuje na interakci mezi počítači a lidským jazykem. Aplikace zahrnují automatický překlad, analýzu sentimentu a chatboty.
• Large Language Models (LLM) v oblasti NLP představují tvorbu a využívání rozsáhlých modelů neuronových sítí pro analýzu a generování přirozeného jazyka. Účinně odpovídají na otázky, sumarizují texty a generují kreativní obsah.
• Computer Vision (CV) se snaží naučit počítače "vidět" a porozumět vizuálním datům. Používá se v bezpečnostním monitoringu, lékařské diagnostice a dalších oblastech.
• Cognitive Computing (CC) odkazuje na výpočetní systémy navržené tak, aby napodobovaly lidské schopnosti vnímání, učení a rozhodování. Používají se v osobních asistentech, systémech podpory rozhodování a analytických nástrojích.
• Neural Networks (NN) jsou algoritmy inspirované strukturou lidského mozku pro tvorbu a trénování modelů. Široce se využívají v rozpoznávání obrazu, předpovědi časových řad a přirozeném jazyce.

Naše AI řešení dokáží nabídnout mnoho výhod pro různá průmyslová odvětví. Představme si jen některé možné příklady potenciálních výhod implementace umělé inteligence (AI) v různých oblastech využití.

• Strojírenská výroba – optimalizace výrobních procesů, umožnění prediktivní údržby a monitorování a zlepšování bezpečnosti výrobních linek. Automatizace a robotizace zvyšující výrobní kapacitu a snižující lidskou chybovost.
• Automobilový průmysl – vylepšování automatizace složitých výrobních postupů, zvyšování efektivity procesů. Schopnost předvídat potřeby údržby strojů, snižování doby nečinnosti a zvyšování spolehlivosti.
• Kosmetický průmysl a farmacie – optimalizace výrobních procesů, zrychlení výzkumu a vývoje nových léčiv a kosmetických formulací. Personalizace produktů možná díky analýze dat, prediktivní analýzy napomáhající předpovědím úspěchů produktů na trhu.
• Utility sektor – využívání dat ze senzorů a dalších speciálních zařízení k různým optimalizacím v oblasti energetiky, plynu a vodního hospodářství, snižování výpadků, podpora v prediktivní údržbě, řízení poptávky a monitorování ztrát v distribuci.
• Cestovní ruch - personalizace služeb a nabídek, chatboty pro okamžitou podporu zákazníkům a dynamickým cenovým strategiím, prediktivní analýza napomáhající k předvídání turistických trendů a optimalizaci nabídek.
• Maloobchod a prodej potravin – zvyšování efektivity přes personalizaci nabídek, efektivní řízení zásob, bezkontaktní platby. Optimalizace procesů na základě polohových dat. U benzínových pump např. může přinést prediktivní údržbu, optimalizaci cen, bezpečnostní dozor, personalizované zákaznické zkušenosti, apod.
• Potravinářský průmysl -  kontrola kvality, odstraňování vadných produktů z výrobní linky, optimalizace dodavatelských řetězců, analýzy dat o spotřebitelském chování umožňující přizpůsobení produktů preferencím zákazníků.
• Finance -  komplexní prediktivní analýzy, personalizace nabídek, podpora při řízení rizik, automatizace pojistných nároků, urychlení administrativních procesů, detekce podvodů, apod.
• Státní správa – zvyšování efektivity a transparentnosti, automatizace rutinních úkonů, digitální asistenti a sociální poslech zvyšující účinnost komunikace s občany, analytická podpora v krizovém řízení při reakcích na mimořádné situace, apod.
• Petrochemický průmysl - optimalizace logistiky, prediktivní údržba, dynamické stanovování cen, bezpečnostní dozor.
• Služby a právní oblasti -  automatizace rutinních úkonů, podpora právního výzkumu, přesné vyhledávání v právních textech, zvyšování bezpečnosti transakcí, inteligentní archivace dokumentů, atd.
• Zdravotnictví -  zlepšování pokročilé diagnostiky a léčby, snižování administrativní zátěže, personalizovaná medicína pomocí analýzy dat, apod.
• Akademický sektor - vylepšování výzkumu automatizací datové analýzy a prediktivním modelováním, v oblasti vzdělávání umožnění personalizovaného učení a automatizovaného hodnocení, snižování administrativní zátěže, rozšiřování přístupu k výzkumu.
• Stavebnictví a inženýrství – zvyšování efektivity, snižování nákladů, podpora udržitelného rozvoje, optimalizace plánování, předvídání údržby, automatizace stavebních procesů, zlepšování bezpečnosti.
• Samospráva - optimalizace městských služeb, podpora komunikace s občany, zefektivňování správy, prediktivní analýzy usnadňující plánování veřejných služeb, personalizace služeb zvyšující spokojenost občanů.

SCHWAN COSMETICS (Machine Learning)
Tato společnost založená v roce 1927 v Německu, je uznávaným výrobcem privátních kosmetických produktů, známým pro své inovační přístupy a důraz na udržitelnost. Firma se zaměřila na efektivní řešení výrobních výzev, jako jsou vysoké výrobní kapacity kosmetických tužek (10 000 kusů denně ve 10 variantách) a plné využití IT nástrojů. V rámci tohoto procesu firma využila příležitost k vylepšení a efektivnějšímu využití dat prostřednictvím implementace umělé inteligence. Pro optimalizaci výrobních procesů byly aplikovány techniky umělé inteligence, které zahrnovaly integraci a analýzu dat z různých fází výroby, včetně jejich spojení s existujícími IT systémy. Dále byla využita ML analýza pro porovnání plánované a skutečné výroby a predikce potenciálních odchylek. Tyto postupy nejen zvýšily efektivitu výrobních procesů, ale také přispěly k redukci nákladů a podpořily neustálé zlepšování operací. Implementace AI umožnila efektivnější využití informací na všech úrovních podniku - od výrobního managementu až po operátory na výrobních linkách. Díky tomu se zlepšil přehled o výrobních procesech, zefektivnilo se plánování, a zvýšila se přesnost při řešení výrobních problémů. Tento pokrok nejen zlepšil propustnost a snížil vliv nepředvídaných událostí na výrobu, ale také podpořil proaktivní přístup zaměstnanců, zlepšil předpovědi a plánování a udržel klíčové znalosti ve společnosti. Větší detail k projektu naleznete v níže uvedené případové studii.

VARS (Deep Learning)
Pro danou etablovanou českou stavební společnost s více než 25 lety zkušeností, jsme vyvinuli řešení využívající umělou inteligenci (AI) pro optimalizaci hodnocení a údržby silnic. VARS, specializující se na různorodé stavební a inženýrské projekty, čelil výzvám spojeným s ručním zpracováním dat z měřicích vozidel, což bylo časově náročné, nepřesné a obtížně udržitelné při zpracování velkých datových sad. Naše AI řešení využívá konvoluční neuronové sítě (CNN) pro automatické hodnocení stavu silnic z obrazových dat. Proces zahrnuje přípravu snímků, označování pro výcvik AI, kontrolu kvality anotací a vývoj unikátní vlastní CNN architektury s 22 vrstvami. Tento systém dosahuje až 86 % úspěšnosti v rozpoznávání různých úrovní poškození vozovky. Rozhraní pro uživatele přetváří data z měřicího vozidla CleveRA Car do snadno interpretovatelných informací. Toto zahrnuje sběr dat, vizualizaci, rozpoznání a klasifikaci stavu silnic, export dat do JSON a poskytování podkladů pro rozhodování o opravách a údržbě. Systém nabízí komplexní pohled na údržbu silnic a zajištění bezpečnosti, čímž přispívá ke zvýšení bezpečnosti a optimalizaci nákladů na správu silniční infrastruktury.

VÝROBCE AUTOMOBILŮ (Deep Learning)
Pro klienta v automobilovém průmyslu řešíme klíčové výzvy v oblasti výroby. Výchozí problémy zahrnují potřebu zvýšení spolehlivosti dopravníku pro výrobu tisíců aut denně, minimalizaci finančních ztrát z výpadků, zajištění bezpečnosti prostřednictvím ručních inspekcí, rychlé detekce a řešení problémů, prediktivní údržbu a adaptaci na vyšší hmotnost nových modelů vozů. V oblasti automobilové výroby přináší technologie umělé inteligence (AI) významný pokrok v detekci vad. Tyto techniky zvyšují efektivitu, snižují prostoje a zlepšují kvalitu produkce. Použití OpenCV, práce s tenzory, 2D filtrování a dalších metod umožňuje přesnější a rychlejší identifikaci a řešení problémů. Využíváme U-net architekturu, YOLO v.5, FCNN, a další technologie pro detailní analýzu a lokalizaci problémů, což výrazně přispívá k optimalizaci výrobního procesu.Systém nabízí uživatelské rozhraní pro efektivní monitorování a údržbu dopravníků. Zahrnuje snímání stavu pomocí kamer, centrální vyhodnocení obrazu na Nvidia Triton Inference Serveru, a vizualizaci a notifikaci stavu. Přínosy tohoto řešení pro klienta jsou značné. Zahrnují snížení prostojů, zlepšení údržby a produktivity, zvýšení bezpečnosti, a adaptabilitu na nové výrobní podmínky. Tato implementace tak vede ke zlepšení celkové produktivity a snížení provozních nákladů.

RETAILOVÝ ŘETĚZEC (Machine Learning)
Významný retailový řetězec čelí výzvám ve správě zásob a efektivitě práce, které řeší inovativním přístupem využívajícím umělou inteligenci. Naše technologie zásadně transformuje pracovní procesy a logistiku, což umožňuje lepší plánování, nastavení pracovních norem a optimalizaci pohybu produktů. AI řešení zahrnují integraci rozmanitých dat pro komplexní přehled, shlukování zařízení na základě jejich polohy pro optimalizaci pohybu a práce, a kategorizaci aktivit dle polohových dat pro efektivnější plánování. Rozhraní pro využití výstupů AI hrají klíčovou roli v zefektivnění práce. Nabízí uživatelům přehled o stavu měřících technologií, umožňují rychlou reakci na technické problémy, a poskytují detailní pohled na konkrétní pracovní procesy. Díky tomu lze snadno identifikovat a řešit problémy, které ovlivňují produktivitu a efektivitu pracovních procesů. Výsledkem nasazení AI a automatizace je zrychlení doplnění zásob, snížení nákladů, zvýšení zákaznické spokojenosti a poskytnutí cenných dat pro strategické rozhodování. Tyto inovace umožňují firmě udržet krok s dynamickým prostředím v retailovém sektoru, zvyšují efektivitu operací, a přinášejí technologický náskok nad konkurencí.

POSKYTOVATEL IT SLUŽEB (Natural Language Processing)
Poskytovatel IT a cloudových služeb přešel s naší pomocí na pokročilé řešení založené na umělé inteligenci (AI) a zpracování přirozeného jazyka (NLP) pro zpracování až 2 300 ticketů denně. Tento krok byl reakcí na potřebu zvládat velké objemy ticketů s vyšší přesností a menší závislostí na ruční kategorizaci. Využití AI a NLP vedlo k transformaci způsobu, jakým jsou tickety zpracovávány, což zjednodušilo a urychlilo celý proces. Pro zajištění hladké interakce s novými nástroji byla vytvořena řada uživatelsky přívětivých rozhraní. Mezi ně patří TagClouds, které umožňují vizualizaci klíčových slov a bigramů, nástroje pro zařazování termínů do kategorií a podpora pro detailní analýzu a řízení ticketů. Tyto inovace usnadnily práci normovačům na IT Service Desk a umožnily jim efektivněji využívat data pro rozhodování. Výsledkem implementace těchto technologií je významný nárůst produktivity a zlepšení kvality služeb. Benefity zahrnují rychlejší reakci na požadavky zákazníků, konzistentnější a objektivnější kategorizaci ticketů, a zvýšenou dostupnost systémů. Tyto změny přinesly úspory času a snížení nákladů, což podpořilo celkovou efektivitu a konkurenceschopnost poskytovatele služeb na trhu.