О компании     Как оплатить?     А в кредит можно?     А привезете?     А как вас найти?     А у меня сломалось...      
 
 
Компьютерный интернет-магазин
Товаров: 0
Сумма: 0
Курс (нал): 62.00
Безнал: 64.50
(499) 700-00-40
ICQ12325772 ICQ21969923  
 
 
 
 
 
 
 
 
Trade-In

Подарки выбери себе сам

Кредит

 
 

Как искусственный интеллект меняет жизнь в Японии: примеры трёх проектов

С 2014 года в Японии действует специальный закон о мерах по предотвращению смерти от переутомления на работе. Японцы не просто трудолюбивы, а маниакально трудолюбивы. С одной стороны, это объясняет большое число исследований и новых разработок в области искусственного интеллекта, а с другой — является национальной необходимостью.

Американская консалтинговая компания Global Market Insights на пороге 2018 года говорила о ежегодном росте рынка технологий искусственного интеллекта на 20% и его стоимости в $24 млрд к 2024 году. Ещё один повод активно вести исследования — прогнозы развития рынка. Чтобы показать, как далеко ушли японцы в разработках искусственного интеллекта, можно привести три примера.

Его идея проста: минимизировать время, которое тратят офисные работники на свою непрофильную работу, например, оформление командировок. Робота-помощника разработали несколько сотрудников центра технологических инноваций компании Hitachi.

Все остальные операции происходят автоматически. Робот-помощник требует от сотрудника только ввода основной информации, которая укладывается в несколько строк: даты начала командировки, её цели, место проведения и необходимые расходы, например, обед.

Робот должен найти информацию о сотруднике, его рабочем графике, адресе, должности, составить оптимальный маршрут поездки, подобрать билеты, определить расходы. Самая сложная задача — обработка первичного запроса. Следующий шаг — «стыковка» с существующими бизнес-процессами и приложениями для оформления документов и прохождения других формальных процедур.

Компания Blue Prism, которая и ввела в оборот этот термин, разрабатывает одноимённую «операционную систему для цифровой рабочей силы». Подобная архитектура характерна для целого направления систем искусственного интеллекта — RPA (Robotic Process Automation).

В случае с японским проектом, робот полностью может заменить офис-менеджера, который оформляет командировки для других сотрудников. Её суть сводится к полной замене сотрудника цифровым роботом, который может учиться, общаться и выполнять полезные операции в режиме 24 на 7.

Вторая и третья подсистемы созданы в соответствии с бизнес-процессами компании. Прототип японских инженеров работает с помощью чатов с открытым исходным кодом Hubot и Rocket.Chat. По версии авторов проекта в среднем это занимает 15 минут в день, что в пересчёте на число рабочих дней в году даёт экономию в 34,2 часа для каждого сотрудника. Итоговый результат работы прототипа — сокращение рабочего времени на оформление командировки на 57%.

Особенно если стол используется не одним, а несколькими людьми, что в японских офисах не редкость. Японским авторам проекта ответ на этот вопрос кажется очевидным — производительность точно снижается.

Для эксперимента авторы использовали мобильного робота Moway, похожего на компьютерную мышь. Робот должен располагаться на столе, поэтому одно из важных функциональных требований — его небольшой размер. На рабочем столе также располагаются канцелярские принадлежности: фломастеры, ножницы, клей, линейка, ручки и карандаши.

В этот момент робот анализирует, какие предметы разбросаны на столе, и скидывает их на пол. В начале эксперимента человек садится за стол и через пять минут выходит, например, за кофе. После этого робот возвращается в начальную точку.

Главная мысль: роботы не могут бесконечно убирать за людьми. Авторы используют подход human-robot interaction. Точнее, если человек вступает во взаимодействие с роботом, то процесс любой уборки становится более продуктивным.

Именно поэтому стратегия работы — «отрицательная обратная связь». Цель такого подхода: с одной стороны, изменить поведение человека, а с другой — научить робота лучше понимать «правила» человеческой жизни. Лучшей мотивацией прибраться на столе по версии японских учёных становится полная невозможность работать за ним до того, как всё будет приведено в порядок.

При этом на столе могут быть предметы, которые не мешают работать, а значит, не будут сброшены на пол. Алгоритм робота строится на том, что определённая часть стола должна оставаться свободной. Для рационального размещения таких предметов робот обладает функцией транспортировки, то есть перемещает их по столу на небольшое расстояние.

P-значение статистической модели корреляции между поведением робота и разбросанными на столе предметами составило 0,004, что, по мнению авторов, доказывает увеличение мотивации содержать стол в порядке, если на нём есть такой «робот-вредитель». Тем не менее результаты эксперимента показались учёным убедительными.

Этой темой занимается группа японских учёных Кембриджского университета. Ещё одна область применения искусственного интеллекта — прогнозирование событий на основе пространственно-временного анализа массива данных в режиме реального времени.

Именно многомерность данных, их разрозненность, часто — фрагментарность — признаки массивов данных, с которыми работают авторы проекта. В качестве массивов данных учёные использовали разного рода датчики, GPS-трекеры, открытые данные мобильных сетей.

Каждый такой автомобиль имеет датчики загрязнений воздуха, уровня шума, температуры, влажности, солнечного излучения и GPS-трекер. Первым объектом для изучения стали мусоровозы японского города Фудзисава. К этому перечню был добавлен также микрофон.

Данные о загрязнении воздуха в дальнейшем используются для прогнозирования экологической ситуации, в том числе в зависимости от погодных условий. С помощью такого оснащения учёные получают сведения об уровне экологической нагрузки в разных районах города, а также весе и даже составе мусора.

Сегодня вес собранных отходов измеряется, только когда машина приходит на мусоросжигательный завод. Ещё одна важная для японцев тема — управление отходами. Микрофон на мусоровозе нужен для точного определения времени работы специальной пластины, которая уплотняет мусор.

Набор таких данных — идеальная основа для оптимизации маршрутов, планирования загруженности мусоросжигательных заводов, а также для прогнозирования динамики роста или снижения отходов в будущем при росте или сокращении численности населения. Анализ таких записей позволяет в автоматическом режиме определить, какой вид отходов (горючие, негорючие, бумага, стекло, пластик) собирался в конкретный день и каков был их вес в каждой точке сбора.

Операторы публикуют агрегированные данные расположения 60 млн мобильных телефонов в 500-метровой сетке городских кварталов, скрывая при этом местоположение отдельных устройств. Мобильные сети городов Осака и Токио стали источниками данных для прогнозирования плотности пешеходного движения.

Системы искусственного интеллекта могут обучаться на потоковых данных, благодаря чему повышается достоверность прогнозов. Модель прогнозирования плотности движения, как и другие модели авторов проекта, работает на методе опорных векторов.

История этого японского проекта началась ещё в 2011 году, когда Великое восточно-японское землетрясение магнитудой 9,0–9,1 разрушило автомобильные и железные дороги. Такие системы могут применяться для построения моделей оптимальных маршрутов эвакуации при чрезвычайных ситуациях или, например, на стадионах. Это привело к полному хаосу: пострадавшие не могли проложить доступные и безопасные маршруты, что ещё больше осложнило восстановление территории.

С 2014 года в Японии действует специальный закон о мерах по предотвращению смерти от переутомления на работе. Японцы не просто трудолюбивы, а маниакально трудолюбивы. С одной стороны, это объясняет большое число исследований и новых разработок в области искусственного интеллекта, а с другой — является национальной необходимостью.

Американская консалтинговая компания Global Market Insights на пороге 2018 года говорила о ежегодном росте рынка технологий искусственного интеллекта на 20% и его стоимости в $24 млрд к 2024 году. Ещё один повод активно вести исследования — прогнозы развития рынка. Чтобы показать, как далеко ушли японцы в разработках искусственного интеллекта, можно привести три примера.

Его идея проста: минимизировать время, которое тратят офисные работники на свою непрофильную работу, например, оформление командировок. Робота-помощника разработали несколько сотрудников центра технологических инноваций компании Hitachi.

Все остальные операции происходят автоматически. Робот-помощник требует от сотрудника только ввода основной информации, которая укладывается в несколько строк: даты начала командировки, её цели, место проведения и необходимые расходы, например, обед.

Компания Blue Prism, которая и ввела в оборот этот термин, разрабатывает одноимённую «операционную систему для цифровой рабочей силы». Подобная архитектура характерна для целого направления систем искусственного интеллекта — RPA (Robotic Process Automation).

Робот должен найти информацию о сотруднике, его рабочем графике, адресе, должности, составить оптимальный маршрут поездки, подобрать билеты, определить расходы. Самая сложная задача — обработка первичного запроса. Следующий шаг — «стыковка» с существующими бизнес-процессами и приложениями для оформления документов и прохождения других формальных процедур.

Вторая и третья подсистемы созданы в соответствии с бизнес-процессами компании. Прототип японских инженеров работает с помощью чатов с открытым исходным кодом Hubot и Rocket.Chat. По версии авторов проекта в среднем это занимает 15 минут в день, что в пересчёте на число рабочих дней в году даёт экономию в 34,2 часа для каждого сотрудника. Итоговый результат работы прототипа — сокращение рабочего времени на оформление командировки на 57%.

В случае с японским проектом, робот полностью может заменить офис-менеджера, который оформляет командировки для других сотрудников. Её суть сводится к полной замене сотрудника цифровым роботом, который может учиться, общаться и выполнять полезные операции в режиме 24 на 7.

Для эксперимента авторы использовали мобильного робота Moway, похожего на компьютерную мышь. Робот должен располагаться на столе, поэтому одно из важных функциональных требований — его небольшой размер. На рабочем столе также располагаются канцелярские принадлежности: фломастеры, ножницы, клей, линейка, ручки и карандаши.

Особенно если стол используется не одним, а несколькими людьми, что в японских офисах не редкость. Японским авторам проекта ответ на этот вопрос кажется очевидным — производительность точно снижается.

Главная мысль: роботы не могут бесконечно убирать за людьми. Авторы используют подход human-robot interaction. Точнее, если человек вступает во взаимодействие с роботом, то процесс любой уборки становится более продуктивным.

В этот момент робот анализирует, какие предметы разбросаны на столе, и скидывает их на пол. В начале эксперимента человек садится за стол и через пять минут выходит, например, за кофе. После этого робот возвращается в начальную точку.

Именно поэтому стратегия работы — «отрицательная обратная связь». Цель такого подхода: с одной стороны, изменить поведение человека, а с другой — научить робота лучше понимать «правила» человеческой жизни. Лучшей мотивацией прибраться на столе по версии японских учёных становится полная невозможность работать за ним до того, как всё будет приведено в порядок.

При этом на столе могут быть предметы, которые не мешают работать, а значит, не будут сброшены на пол. Алгоритм робота строится на том, что определённая часть стола должна оставаться свободной. Для рационального размещения таких предметов робот обладает функцией транспортировки, то есть перемещает их по столу на небольшое расстояние.

Именно многомерность данных, их разрозненность, часто — фрагментарность — признаки массивов данных, с которыми работают авторы проекта. В качестве массивов данных учёные использовали разного рода датчики, GPS-трекеры, открытые данные мобильных сетей.

P-значение статистической модели корреляции между поведением робота и разбросанными на столе предметами составило 0,004, что, по мнению авторов, доказывает увеличение мотивации содержать стол в порядке, если на нём есть такой «робот-вредитель». Тем не менее результаты эксперимента показались учёным убедительными.

Этой темой занимается группа японских учёных Кембриджского университета. Ещё одна область применения искусственного интеллекта — прогнозирование событий на основе пространственно-временного анализа массива данных в режиме реального времени.

Данные о загрязнении воздуха в дальнейшем используются для прогнозирования экологической ситуации, в том числе в зависимости от погодных условий. С помощью такого оснащения учёные получают сведения об уровне экологической нагрузки в разных районах города, а также весе и даже составе мусора.

Каждый такой автомобиль имеет датчики загрязнений воздуха, уровня шума, температуры, влажности, солнечного излучения и GPS-трекер. Первым объектом для изучения стали мусоровозы японского города Фудзисава. К этому перечню был добавлен также микрофон.

Набор таких данных — идеальная основа для оптимизации маршрутов, планирования загруженности мусоросжигательных заводов, а также для прогнозирования динамики роста или снижения отходов в будущем при росте или сокращении численности населения. Анализ таких записей позволяет в автоматическом режиме определить, какой вид отходов (горючие, негорючие, бумага, стекло, пластик) собирался в конкретный день и каков был их вес в каждой точке сбора.

Сегодня вес собранных отходов измеряется, только когда машина приходит на мусоросжигательный завод. Ещё одна важная для японцев тема — управление отходами. Микрофон на мусоровозе нужен для точного определения времени работы специальной пластины, которая уплотняет мусор.

История этого японского проекта началась ещё в 2011 году, когда Великое восточно-японское землетрясение магнитудой 9,0–9,1 разрушило автомобильные и железные дороги. Такие системы могут применяться для построения моделей оптимальных маршрутов эвакуации при чрезвычайных ситуациях или, например, на стадионах. Это привело к полному хаосу: пострадавшие не могли проложить доступные и безопасные маршруты, что ещё больше осложнило восстановление территории.

Операторы публикуют агрегированные данные расположения 60 млн мобильных телефонов в 500-метровой сетке городских кварталов, скрывая при этом местоположение отдельных устройств. Мобильные сети городов Осака и Токио стали источниками данных для прогнозирования плотности пешеходного движения.

Системы искусственного интеллекта могут обучаться на потоковых данных, благодаря чему повышается достоверность прогнозов. Модель прогнозирования плотности движения, как и другие модели авторов проекта, работает на методе опорных векторов.

Дата публикации: 13-06-2018

Ещё новости


  17.10.2018  Игровой смартфон Xiaomi Black Shark 2 не получит новую платформу Qualcomm

Чуть позже появился рекламный пост, из которого стало понятно, что новинку представят 23 октября. Несколько дней назад в Сети появилось видео с игровым смартфоном Xiaomi Black Shark 2. Xiaomi Black Shark...

  17.10.2018  Выясняем, как долго россияне будут ждать встречи с GeForce RTX 2070

К слову, здесь видеокарты данной модели в исполнении партнёров стоят около 50 тысяч рублей в пересчёте по действующему курсу. Вчера видеокарты GeForce RTX 2070 должны были поступить в магазины по всему...

  17.10.2018  Прошло ровно 4 года, как не обновлялся Mac mini. Apple, ау

Топовая комплектация представлена двухъядерным процессором Intel Core i5 с тактовой частотой 2.8 ГГц, 8 ГБ оперативной и с жестким диском на 1 ТБ. Тем не менее портативный компьютер по-прежнему доступен...

  17.10.2018  Получить наличные можно будет с помощью смартфона

Работает на частоте 13.56 МГц, что, впрочем, не очень существенно из-за малой мощности сигнала, который не может послужить причиной помех для кого-бы то ни было. NFC — near field communication, протокол...

  17.10.2018  Мероприятие по выявлению ошибок в LibreOffice 6.2 alpha 1

Желающим принять участие достаточно 22 октября 2018 года скачать тестовую сборку LibreOffice, установить её и заняться поиском ошибок или подтверждением корректной работы. Организация The Document Foundation...



Все новости
 
 
  © 2003-2018 Ноутбуки и компьютеры
Все права защищены