Adimen artifiziala industrian, eta beste sektore batzuetan ere bai
Donostiako teknologia parkean, Miramonen, izan da Vicomtech ikerketa zentroak antolatutako Adimen Artifiziala Industrian jardunaldia. Kanpotik IBM-ko Irlandako unitate batetik eta Alemaniako DKFI institututik ekarri dituzte hizlari gonbidatuak, eta gero eurak barneratuta dabiltzan zenbait proiektu aurkeztu dituzte.
Kanpokoetan, IBM-koek ez dute askorik erakutsi diapo alegorikoez aparte, eta marketing ekintza itxura hartu diot. Alemaniako DKFI-ko Didier Strickerrek ordea, gauza interesgarriagoak azaldu ditu.
Deep learning kontzeptua nabarmendu du Strickerrek, eta errekonozimendu bisualean oinarritutako aplikazioak. Gero beste hizlari batzuek ere hortik jo dute, batez ere teknologia bisualak direla hauek une honetan. "Adimena" sortzen da, nolabait esanez, ikusmen teknologiak eta konputazio masiboa nahastetik. Milaka irudi erakutsi makinari, pattern edo ereduak igar ditzan eta hortik, barne-elikatuz jasotako pattern horiek, ezagutza sakon hori edo deep learning delakoa sortzen da.
Alemanak erakutsi dituen etsenplu praktikoek makinariarekin eta Errealitate Hedatuarekin (Augmented Reality, AR) zuten zerikusia. Bi adibide, bata industriala, bestea kontsumoko produktu batena:
- Tablet batekin edo betaurrekoekin begiratu makina bati, eta irudian gain-agertzen zaizu "pieza hau zera da eta honela dago"
- Kontsumo kontestuan, berdintsu josteko makina batekin, baina ikusten duzuna da jarraibide edo instrukzuio sorta, "mando honekin zera lortzen duzu..."
Euskal Herrian bertan ere era honetako proiektuak garatzen ari dira, erakutsi digutenez Vicomtech-ekoek. Zirkuitu elektronikoak ekoizten dituen Ikor enpresaren kasuan, plakak montatzen diren heinean milaka mikro-konponente ezagutzen dituen ikusmen adimentsua aplikatzen dela erakutsi digute. Etxe-Tar taldeko Talens-en, berriz, izeneko pieza metalikoen gainazalak laser bidez leuntzen dituztelarik, ikusmen adimentsu super-zehatz batek kalitate kontrolean nola laguntzen duen ikusi dugu. Tira, nik hala ulertu ditut proiektu hauek, ez naiz ingeniari industriala eta akaso ñabarduretan desbideratzen naiz.
Vicomtech zentroak parte hartzen duen beste proiektu batzuetan autoen gidaritza automatikoarekin dute zerikusia. Eta hizkuntzen alorrarekin ere bai, non esan duten sistema neuronalak erabiltzen ari direla (puntako kontzeptua itzulpengintza automatizatuan). Arantza del Pozo ikerlariak esan duenez, euskararen prozesamendua beste hizkuntza batzuen antzeratsu egiten dute tresna hauekin. Dena den, erakutsitako etsenplu praktikoetan, gaztelaniatik ingelesera itzulitako dokumentazio industrialeko sistemak ikusi ditugu. Orona eta Mondragon Lingua enpresekin ari da ahalegin hauetan Vicomtech. CodeSyntax aktore hauekin ari da, era berean, I+G proiektu batean (T-Gate) itzulpengintza jarioen automatizazioan.
Igor Garcia Olaizola ingeniari gazteak egindako azalpena ere interesgarria iruditu zait. Big Data multzo erraldoietatik datuen esplotaziora nola pasatu, horixe izan du gaia Garciak. Milioika daturekin X bisualizazio egin daitezkeela, baina horietatik ikuskatze interesgarriak zein diren ateratzea ez da hain erraza, grafiko esanguratsuak non dauden esatea, hori beste erronka bat dela, eta adimen artifizialak horretan lagundu dezake.
Giltzak galdu zituen morroiaren txiste zaharra ekarri digu Garciak, nola kale-argien azpian ari zen giltzen bila. "Hemen galdu dituzu giltzak?", galdetu dio lagun batek. "Ez, ez, kalebazter horretan, baina han argirik ez dago, eta hemen bai". Era berean, datuen analisi eta ikuskatzerako fokua X alor ezagunean badugu, eta beti bertan begiratzen badugu, akaso ez dugu "giltza" aurkituko. Fokutik irten beharra dago, eta horretan adimen artifizialak lagun dezake.
Azken aurkezpen horrek milioika input-etatik output zehatz eta esanguratsura pasatzeko moduez pentsarazi dit... Twitterreko jarioak albiste esanguratsu nola bihurtu pentsatuz Niagarank sortu genuenean, adibideko grafiko hau atera nuen:
Adimen artifizialaren bidez, auto-ikaskuntza edo ikaskuntza sakonarekin, sistema gero eta aurreratuagoekin... batetik edo bestetik, helburu bat: input gero eta anitzagoetatik informazio esanguratsua atera. Industrian, komunikazio publikoan, herri-aginteen ardurapeko politiketan... hainbat alorretako smart kudeaketan erabili beharko ditugun kontuak dira.
