Aplikácia umelej inteligencie v praxi

Špecializujeme sa na navrhovanie a zavádzanie riešení umelej inteligencie pomocou najmodernejších modelov a technológií. Naše skúsenosti zahŕňajú množstvo úspešne realizovaných projektov s reálnymi referenciami.

Údaje zhromažďujeme s cieľom spracovať ich pomocou pokročilých algoritmov štatistickej analýzy, čo nám umožňuje hlbšie pochopiť a interpretovať údaje.

Zameriavame sa na spracovanie štruktúrovaných aj neštruktúrovaných údajov, ktoré sú prispôsobené konkrétnym procesom a potrebám zákazníkov. Patrí sem aj vytváranie a implementácia interpretačných vrstiev vrátane vizuálnej analýzy, aby sme používateľom uľahčili pochopenie a interpretáciu zložitých súborov údajov.

Venujeme sa vývoju a aplikácii strojového učenia na rozsiahle jazykové modely, špecializujeme sa na analýzu, generovanie a porozumenie prirodzeného jazyka a rozširujeme naše možnosti pokročilého spracovania a interpretácie jazykových údajov.

• Machine Learning (ML) sa zameriava na vývoj algoritmov, ktoré umožňujú počítačom učiť sa z údajov a zlepšovať ich výkon. Identifikuje vzory v údajoch, umožňuje predpovedať budúce javy a zvyšuje presnosť s rastúcim množstvom údajov.
• Deep Learning (DL) používa hlboké neurónové siete na modelovanie zložitých vzorov v údajoch. Uplatnenie nachádza v oblasti rozpoznávania obrazu, prirodzeného jazyka, spracovania zvuku a v ďalších oblastiach.
• Natural Language Processing (NLP) sa zameriava na interakciu medzi počítačmi a ľudským jazykom. Aplikácie zahŕňajú automatický preklad, analýzu nálad a chatboty.
• Large Language Models (LLM) v oblasti NLP je vytváranie a používanie rozsiahlych modelov neurónových sietí na analýzu a generovanie prirodzeného jazyka. Efektívne odpovedajú na otázky, sumarizujú texty a generujú kreatívny obsah.
• Computer Vision (CV) snaha naučiť počítače "vidieť" a porozumieť vizuálnym údajom. Využíva sa v oblasti bezpečnostného monitorovania, lekárskej diagnostiky a v ďalších oblastiach.
• Cognitive Computing (CC) sa vzťahuje na počítačové systémy navrhnuté tak, aby napodobňovali ľudské vnímanie, učenie a rozhodovacie schopnosti. Používajú sa v osobných asistentoch, systémoch na podporu rozhodovania a analytických nástrojoch.
• Neural Networks (NN) sú algoritmy inšpirované štruktúrou ľudského mozgu na vytváranie a trénovanie modelov. Široko sa používajú pri rozpoznávaní obrazu, predpovedaní časových radov a prirodzeného jazyka.

Naše riešenia umelej inteligencie môžu ponúknuť množstvo výhod pre rôzne odvetvia. Pozrime sa len na niekoľko príkladov potenciálnych výhod implementácie umelej inteligencie (AI) v rôznych oblastiach použitia.

• Strojárenská výroba - optimalizácia výrobných procesov, umožnenie prediktívnej údržby a monitorovania a zvýšenie bezpečnosti výrobných liniek. Automatizácia a robotika zvyšujúce výrobnú kapacitu a znižujúce chybovosť ľudského faktora.
• Automobilový priemysel - zlepšenie automatizácie zložitých výrobných procesov, zvýšenie efektívnosti procesov. Schopnosť predvídať potreby údržby strojov, skrátenie času nečinnosti a zvýšenie spoľahlivosti.
• Kozmetický a farmaceutický priemysel - optimalizácia výrobných procesov, urýchlenie výskumu a vývoja nových liekov a kozmetických prípravkov. Personalizácia produktov umožnená analýzou údajov, prediktívna analýza, ktorá pomáha predpovedať úspešnosť produktov na trhu.
• Utility sektor –Využívanie údajov zo senzorov a iných špeciálnych zariadení na rôzne optimalizácie v energetike, plynárenstve a vodárenstve, znižovanie výpadkov, podporu prediktívnej údržby, riadenie dopytu a monitorovanie distribučných strát.
• Cestovný ruch -personalizácia služieb a ponúk, chatboti pre okamžitú zákaznícku podporu a dynamické cenové stratégie, prediktívna analýza, ktorá pomáha predvídať trendy v cestovnom ruchu a optimalizovať ponuky.
• Maloobchod a predaj potravín – zvýšenie efektivity prostredníctvom personalizácie ponúk, efektívneho riadenia zásob, bezkontaktných platieb. Optimalizácia procesov na základe údajov o polohe. Napríklad pre čerpacie stanice môže priniesť prediktívnu údržbu, optimalizáciu cien, bezpečnostný dohľad, personalizovanú zákaznícku skúsenosť atď.
• Potravinársky priemysel - kontrola kvality, odstraňovanie chybných výrobkov z výrobnej linky, optimalizácia dodávateľských reťazcov, analýza údajov o správaní spotrebiteľov umožňujúca prispôsobiť výrobky preferenciám zákazníkov.
• Financie -  komplexná prediktívna analýza, personalizácia ponuky, podpora riadenia rizík, automatizácia poistných udalostí, zrýchlenie administratívnych procesov, odhaľovanie podvodov atď.
• Štátna správa - zvýšenie efektívnosti a transparentnosti, automatizácia rutinných úloh, digitálni asistenti a sociálne počúvanie na zvýšenie efektívnosti komunikácie s občanmi, analytická podpora krízového riadenia pri reakcii na núdzové situácie atď.
• Petrochemický priemysel - optimalizácia logistiky, prediktívna údržba, dynamické oceňovanie, dohľad nad bezpečnosťou.
• Služby a právna oblasť - automatizácia rutinných úloh, podpora právneho výskumu, presné vyhľadávanie právnych textov, zvýšenie bezpečnosti transakcií, inteligentná archivácia dokumentov atď.
• Zdravotníctvo- zlepšenie pokročilej diagnostiky a liečby, zníženie administratívnej záťaže, personalizovaná medicína prostredníctvom analýzy údajov atď.
• Akademický sektor - zlepšenie výskumu automatizáciou analýzy údajov a prediktívneho modelovania, vo vzdelávaní umožnenie personalizovaného vzdelávania a automatizovaného hodnotenia, zníženie administratívnej záťaže, rozšírenie prístupu k výskumu.
• Stavebníctvo a inžinierstvo – Zvyšovanie efektívnosti, znižovanie nákladov, podpora udržateľného rozvoja, optimalizácia plánovania, predpovedanie údržby, automatizácia stavebných procesov, zvyšovanie bezpečnosti.
• Samospráva - optimalizácia komunálnych služieb, podpora komunikácie s občanmi, zefektívnenie administratívy, prediktívne analýzy uľahčujúce plánovanie verejných služieb, personalizácia služieb zvyšujúca spokojnosť občanov...

SCHWAN COSMETICS (Machine Learning)
Táto spoločnosť bola založená v roku 1927 v Nemecku a je renomovaným výrobcom kozmetických výrobkov pod vlastnou značkou, ktorý je známy svojimi inovatívnymi prístupmi a dôrazom na udržateľnosť. Spoločnosť sa zameriava na efektívne riešenia výrobných výziev, ako sú vysoké výrobné kapacity kozmetických ceruziek (10 000 kusov denne v 10 variantoch) a plné využívanie IT nástrojov. V rámci tohto procesu spoločnosť využila možnosť zlepšiť a efektívnejšie využívať údaje prostredníctvom implementácie umelej inteligencie. Na optimalizáciu výrobných procesov boli použité techniky umelej inteligencie, ktoré zahŕňali integráciu a analýzu údajov z rôznych fáz výroby vrátane ich prepojenia s existujúcimi IT systémami. Okrem toho sa analýza ML použila na porovnanie plánovanej a skutočnej výroby a predpovedanie potenciálnych odchýlok. Tieto postupy nielenže zvýšili efektívnosť výrobných procesov, ale prispeli aj k zníženiu nákladov a podporili neustále zlepšovanie prevádzky. Implementácia umelej inteligencie umožnila efektívnejšie využívanie informácií na všetkých úrovniach spoločnosti - od vedenia výroby až po operátorov na výrobných linkách. Zlepšil sa tak prehľad o výrobných procesoch, zefektívnilo sa plánovanie a zvýšila sa presnosť pri riešení výrobných problémov. Tieto pokroky nielenže zlepšili priepustnosť a znížili vplyv nepredvídaných udalostí na výrobu, ale podporili aj proaktívny prístup zamestnancov, zlepšili prognózovanie a plánovanie a zachovali kľúčové znalosti v rámci spoločnosti. Podrobnejšie informácie o projekte nájdete v prípadovej štúdii nižšie.

VARS (Deep Learning)
Pre zavedenú českú stavebnú spoločnosť s viac ako 25-ročnými skúsenosťami sme vyvinuli riešenie využívajúce umelú inteligenciu (AI) na optimalizáciu hodnotenia a údržby ciest. Spoločnosť VARS, ktorá sa špecializuje na rôzne stavebné a inžinierske projekty, čelila problémom spojeným s manuálnym spracovaním údajov z meracích vozidiel, ktoré bolo časovo náročné, nepresné a pri spracovaní veľkých súborov údajov ťažko udržateľné. Naše riešenie AI využíva konvolučné neurónové siete (CNN) na automatické vyhodnocovanie stavu ciest z obrazových údajov. Proces zahŕňa prípravu obrázkov, označovanie na účely školenia AI, kontrolu kvality anotácií a vývoj jedinečnej vlastnej architektúry CNN s 22 vrstvami. Tento systém dosahuje až 86 % úspešnosť pri rozpoznávaní rôznych úrovní poškodenia ciest. Používateľské rozhranie transformuje údaje z meracieho vozidla CleveRA Car na ľahko interpretovateľné informácie. To zahŕňa zber údajov, vizualizáciu, rozpoznávanie a klasifikáciu stavu vozovky, export údajov do formátu JSON a poskytovanie vstupných údajov pre rozhodnutia o opravách a údržbe. Systém ponúka komplexný pohľad na údržbu ciest a zaistenie bezpečnosti, čím pomáha zvyšovať bezpečnosť a optimalizovať náklady na správu cestnej infraštruktúry.

VÝROBCA AUTOMOBILOV (Deep Learning)
Pre klienta z automobilového priemyslu riešime kľúčové výzvy vo výrobe. Medzi prvotné výzvy patrí potreba zvýšiť spoľahlivosť dopravníkov pri výrobe tisícov automobilov denne, minimalizovať finančné straty z prestojov, zabezpečiť bezpečnosť prostredníctvom manuálnych kontrol, rýchleho zisťovania a riešenia problémov, prediktívnej údržby a prispôsobenia sa zvýšenej hmotnosti nových modelov automobilov. Vo výrobe automobilov prináša technológia umelej inteligencie (AI) výrazný pokrok v odhaľovaní chýb. Tieto techniky zvyšujú efektívnosť, skracujú prestoje a zlepšujú kvalitu výroby. Použitie OpenCV, práce s tenzormi, 2D filtrovania a ďalších metód umožňuje presnejšiu a rýchlejšiu identifikáciu a riešenie problémov. Využívame architektúru U-net, YOLO v.5, FCNN a ďalšie technológie na podrobnú analýzu a lokalizáciu problému, čo významne prispieva k optimalizácii výrobného procesu. systém ponúka používateľské rozhranie na efektívne monitorovanie a údržbu dopravníkov. Zahŕňa snímanie stavu pomocou kamery, centrálne vyhodnocovanie obrazu na inferenčnom serveri Nvidia Triton a vizualizáciu a oznamovanie stavu. Prínosy tohto riešenia pre zákazníka sú významné. Patrí k nim skrátenie prestojov, zlepšenie údržby a produktivity, zvýšenie bezpečnosti a prispôsobivosť novým výrobným podmienkam. Táto implementácia tak vedie k zvýšeniu celkovej produktivity a zníženiu prevádzkových nákladov.

RETAILOVÝ REŤAZEC (Machine Learning)
Veľký maloobchodný reťazec čelí výzvam v oblasti riadenia zásob a efektivity práce, ktoré rieši inovatívnym prístupom s využitím umelej inteligencie. Naša technológia zásadne mení pracovné procesy a logistiku, umožňuje lepšie plánovanie, nastavenie pracovných noriem a optimalizáciu pohybu výrobkov. Riešenia s umelou inteligenciou zahŕňajú integráciu rôznorodých údajov pre komplexný pohľad, zoskupovanie zariadení na základe ich umiestnenia s cieľom optimalizovať pohyb a prácu a kategorizáciu činností podľa údajov o umiestnení pre efektívnejšie plánovanie. Rozhrania na využívanie výstupov AI zohrávajú kľúčovú úlohu pri zefektívňovaní práce. Používateľom ponúkajú prehľad o stave meracích technológií, umožňujú rýchlu reakciu na technické problémy a poskytujú podrobný prehľad o konkrétnych pracovných procesoch. To uľahčuje identifikáciu a riešenie problémov, ktoré ovplyvňujú produktivitu a efektívnosť pracovných procesov. Výsledkom nasadenia umelej inteligencie a automatizácie je zrýchlenie doplňovania, zníženie nákladov, zvýšenie spokojnosti zákazníkov a poskytovanie cenných údajov na strategické rozhodovanie. Tieto inovácie umožňujú spoločnosti držať krok s dynamickým prostredím v maloobchodnom sektore, zvyšujú efektívnosť prevádzky a prinášajú technologický náskok pred konkurenciou.

POSKYTOVATEĽ IT SLUŽIEB (Natural Language Processing)
S našou pomocou prešiel poskytovateľ IT a cloudových služieb na pokročilé riešenie založené na umelej inteligencii (AI) a spracovaní prirodzeného jazyka (NLP), ktoré umožňuje spracovať až 2 300 lístkov denne. Tento krok bol reakciou na potrebu spracovať veľké objemy ticketov s väčšou presnosťou a menšou závislosťou od manuálnej kategorizácie. Použitie umelej inteligencie a NLP viedlo k transformácii spôsobu spracovania lístkov, čím sa proces zjednodušil a zrýchlil. Na zabezpečenie bezproblémovej interakcie s novými nástrojmi bolo vytvorených niekoľko používateľsky prívetivých rozhraní. Patria medzi ne TagClouds, ktoré umožňujú vizualizáciu kľúčových slov a bigramov, nástroje na kategorizáciu termínov a podpora pre podrobnú analýzu a správu tiketov. Tieto inovácie uľahčili prácu normovačov na IT Service Desk a umožnili im efektívnejšie využívať údaje na rozhodovanie. Implementácia týchto technológií viedla k výraznému zvýšeniu produktivity a zlepšeniu kvality služieb. Medzi výhody patrí rýchlejšia reakcia na požiadavky zákazníkov, dôslednejšia a objektívnejšia kategorizácia ticketov a zvýšená dostupnosť systému. Tieto zmeny viedli k úspore času a zníženiu nákladov, čo podporilo celkovú efektívnosť a konkurencieschopnosť poskytovateľa služieb na trhu.