Podobnie jest z nowymi technologiami o zastosowaniach krytycznych. Warto zauważyć, że technologie nie są tworzone za zamkniętymi drzwiami, a następnie wypuszczane bez zastanowienia się nad konsekwencjami. Bell wiedział, że ludzie potrzebują komunikować się na odległość. Obecnie wiadomo jest również, że – tak jak w przypadku technologii mobilnej 5G – rynek potrzebuje relatywnie szybszej w porównaniu z 4G LTE transmisji danych (10 razy szybszej), niższych opóźnień (do 1ms) oraz poprawy elastyczności usług bezprzewodowych. Fakt wynikający z większej liczby obsługiwanych w czasie rzeczywistym urządzeń (nawet do 1 mln/km2) stawia przed rynkiem nowe wyzwania i determinuje go do objęcia kursu w stronę Przemysłu 4.0 – unifikacji świata rzeczywistego maszyn produkcyjnych ze światem wirtualnym internetu i technologii informacyjnej, gdzie ludzie, maszyny oraz systemy IT automatycznie wymieniają informacje w toku produkcji. Usieciowienie i wymiana danych pomagają przedsiębiorstwom produkować efektywniej oraz szybciej reagować na potrzeby klientów. Producenci, którzy wdrażają rozwiązania Przemysłu 4.0, mogą obniżać koszty produkcji i w sposób elastyczny i reagować na potrzeby klientów, zyskując przy tym przewagę nad konkurencją.
Z badań przeprowadzonych przez Massachusetts Institute of Technology wynika, że związana z Przemysłem 4.0 sztuczna inteligencja (AI) na razie nie może zastąpić większości zawodów w opłacalny sposób. Abstrahując od badań z MIT, sztuczna inteligencja, internet rzeczy (Internet of Things – IoT), sieci piątej generacji (5G) stają się fundamentami systemów IT i stopniowo przejmują na siebie dużą ilość procesów decyzyjnych, co nie jest bez znaczenia w nowoczesnych badaniach naukowych.
Najnowsze trendy technologiczno-rynkowe mogliśmy ostatnio poznać na festiwalu rozwiązań sztucznej inteligencji w Cannes – The World AI Cannes Festival – oraz na największym i najbardziej wpływowym kongresie związanym z łącznością i rozwiązaniami mobilnych technologii – Mobile World Congress w Barcelonie. Czy podporządkujemy życie algorytmom oraz programom komputerowym? To jeden z najpoważniejszych dziś dylematów, który poruszony został także na Światowym Forum Ekonomicznym w Davos. Doświadczenie francusko-hiszpańskie utwierdziło nas wszystkich w przekonaniu, że nowych technologii nie trzeba się bać. W minimalnym stopniu były tam poruszane tematy rozwiązań będącymi „pieśnią przyszłości” w dziedzinie technologii. Sztuczna inteligencja tak naprawdę pomaga podejmować decyzje i ograniczać wypadki – o AI trzeba zatem myśleć w konkretnych kontekstach. Dodajmy, że w Cannes bardzo mocny nacisk był położony na rozwiązania AI związane z optymalizacjami stanu rzeczywistego, np. zakładów produkcyjnych oraz ich predykcjami na podstawie zaawansowanych symulacji do poprawy konkurencyjności przedsiębiorstwa. W Barcelonie natomiast zauważyć można było duże zaangażowanie osób decyzyjnych we wdrażanie takich rozwiązań, które bazowałyby możliwie najlepiej na najnowszych standardach komunikacji bezprzewodowej. W przypadku pierwszego wydarzenia, poza bardzo pragmatycznym podejściem do szeroko rozumianych oprogramowań, dostawcy technologii skupili się szczegółowo na obecnych potrzebach i problemach rynkowych klientów od strony urządzeń. Z jednej strony są one coraz bardziej wydajne, z drugiej natomiast – co jest coraz bardziej zauważalne – wydajniejsze i efektywniejsze energetycznie w sposób odpowiednio skorelowany. I tu należy pamiętać, że cyfryzacja odbywa się właśnie przez telekomunikację – dzięki odpowiednio przystosowanej infrastrukturze telekomunikacyjnej możemy połączyć wszystkie urządzenia i systemy w jedną całość, tak aby dzięki efektowi synergii przynosiły nam wymierne korzyści z ich użytkowania.
Każda nowa technologia czy innowacja podlega opinii ludzi. Ludzka intuicja jest wciąż zbyt złożona dla sztucznej inteligencji, dlatego AI skoncentrowana jest na oprogramowaniach i urządzeniach optymalizujących. Sztuczna inteligencja bierze pod uwagę wszystkie czynniki wpływające na proces prowadzenia biznesu, generuje strategię i doradza osobom decyzyjnym jak być bardziej wydajnym, a w konsekwencji konkurencyjnym na dynamicznie zmieniającym się rynku. W przypadku technologii mobilnych – już w 2017 roku firma Ericsson i Intel uruchomiły pierwszą sieć 5G działającą w czasie rzeczywistym na terenie Tallinna i Sztokholmu, a w Londynie zaczęto w danym czasie testować 5G. Od prawie 7 lat opinia użytkowników sprowadzała technologię do jej ciągłego rozwoju i coraz szerszego zastosowania. Polscy beneficjenci technologii 5G dopiero od niedawna mogą korzystać z dobrodziejstw płynących z jej użytkowania oraz wdrażać nowe rozwiązania mobilne, np. bazujące na sztucznej inteligencji. Tak jak zostało już wcześniej wspomniane – cyfryzacja przedsiębiorstw odbywa się przez odpowiednią infrastrukturę telekomunikacyjną, dlatego wiemy, że obydwie technologie (AI i 5G) są technologiami przełomowymi, a synergiczne ich wykorzystanie daje nam wartości dodane, które nie były wcześniej możliwe.
Otaczający nas świat jest wielce skomplikowany. Zbyt wielu rzeczy jeszcze nie wiemy, co utrudnia szkolenie systemów AI. Zapoczątkowanie uczenia maszynowego stało się dla wszystkich wielkim ułatwieniem, ponieważ nie musimy ww. systemów uczyć absolutnie wszystkiego. Wprowadzamy miliony informacji, które są w odpowiedni sposób procesowane, a które można wykorzystywać w każdej dziedzinie naszego życia. Uczenie maszynowe dostarcza danych na podstawie symulacji, a sama symulacja jest cyfrową siostrą rzeczywistości (programowanie maszynowe powinno umieć dokładnie tyle, ile nauczy go człowiek i będzie rozwijało tę wiedzę w sposób maszynowy, bazując na przeprowadzanych symulacjach). Wcześniej człowiek wydawał robotom komendę przemieszczenia się z punktu A do punktu B. Nowoczesnym systemom AI wydaje dyspozycję osiągnięcia konkretnego i przemyślanego celu. Jeśli na linii produkcyjnej skończyły się wybrane półprodukty, robot sam decyduje, do którego regału pojechać, pakuje je i przywozi na miejsce montażu. Gdy zlecimy systemowi, aby linia produkcyjna była zawsze aktywna, bez zbędnych opóźnień, sztuczna inteligencja zinterpretuje nasze polecenia i się dostosuje. W momencie natrafienia na problem – będzie umiała go rozwiązać. Łatwość, z jaką sztuczna inteligencja rozwiązuje problemy, daje nam nadzieję, że w te same techniki i procedury można wyposażać komputery do rozwiązań brzegowych oraz inne urządzenia rozwiązań internetu rzeczy (IoT), aby konkretne decyzje produkcyjne i inteligentne komponenty automatyki były możliwie rozproszone, a całość złożona w jednolitym systemie sterującym, od którego wychodzą polecenia w celu wykonania określonych czynności lub ich sekwencji. Systemy samodzielnie kontrolują aktywności, a im więcej funkcji zostanie przeniesionych do oprogramowania, również za pośrednictwem czujników IoT, tym elementy wykonawcze elastycznej potrafią adaptować się do nowych realiów. Wynik jest sumą wartości składowych, dlatego im bardziej będą one skoncentrowane na technologiach mobilnych, tym bardziej elastyczny i efektywny będzie nasz proces produkcyjny i logistyczny.
Te same technologie możemy stosować np. przy wykrywaniu ognisk choroby drobiu na dużych fermach, w przypadku których trzeba podejmować decyzje, nie mając pełnych danych. Groźne choroby drobiu wywołują ogromny stres, a nawet chaos. Są zjawiskiem złożonym, dlatego możliwe jest wykorzystanie AI przy podejmowaniu decyzji (np. izolując zakażone jednostki). Można w ten sposób przewidywać kierunek rozwoju choroby, a przy wykorzystaniu symulacji na bazie setek scenariuszy, wytypować najskuteczniejszy sposób walki z głównymi ogniskami choroby. Podpowiedzi oprogramowania pozwolą podejmować decyzje szybciej i skuteczniej. Po raz kolejny należy dodać, że tu również niezbędna jest odpowiednia infrastruktura sieciowa, która będzie pozwalała szybko komunikować się czujnikom z dostępnymi systemami.
Orange Polska to największa sieć komórkowa w kraju, lider we wszystkich segmentach biznesowych rynku telekomunikacyjnego i czołowy gracz na rynku zaawansowanych technologii ICT i IoT. Z takim doświadczeniem ma kompetencje, aby sprostać wymaganiom swoich klientów zarówno z segmentu małych, średnich, jak i dużych przedsiębiorstw.
REKLAMA
