Wi-Next, стартап, специализирующийся на решениях для Промышленного интернета, начнет оснащать свои системы аналитическими средствами IBM. Это должно помочь компании улучшить контроль качества и прогнозирование технического обслуживания.

Дополнительные возможности, в том числе и поддерживаемые средствами искусственного интеллекта, позволят предприятиям пищевой отрасли и поставщикам потребительских товаров оптимизировать свои производственные линии и обеспечить их непрерывную и равномерную загрузку.

Партнерские отношения двух разработчиков помогут избежать внезапных простоев, позволят реализовать одно из важнейших преимуществ решений в сфере Промышленного интернета. То же самое относится и ко всему промышленному оборудованию, сходящему с производственных линий.

Промышленные системы обмениваются информацией друг с другом уже на протяжении многих лет, однако обмен этот зачастую ограничен, и к тому же используются закрытые патентованные интерфейсы. Благодаря применению Интернета вещей в промышленности возможности сбора и анализа данных заметно возрастают.

Компания Wi-Next выпускает устройства и программное обеспечение для сбора данных, поступающих от промышленного оборудования. Главные ее клиенты — это пищевые предприятия и производители потребительских товаров. Специальные датчики проверяют, к примеру, заполнение каждой бутылки, сходящей с конвейера. Через закрепляемые на полу станции Wi-Fi компании Wi-Next датчики передают собранные сведения программному обеспечению шлюза. Устройства Wi-Next служат мостом между унаследованными системами межмашинного обмена и современными сетевыми и аналитическими средствами.

Предприятия могут наполнять полученной информацией традиционные базы данных и системы управления бизнесом или пересылать ее через программные интерфейсы в облачные сервисы. Анализ данных, проводимый в реальном времени или в автономном режиме, позволит лучше понять, что происходит на предприятии.

Партнерство Wi-Next и IBM поможет клиентам эффективнее использовать мощные аналитические средства облачной платформы IBM Bluemix и ее программного обеспечения Predictive Maintenance and Quality. «Миллиарды, инвестированные корпорацией IBM в передовые аналитические технологии, значительно превышают возможности любого стартапа», – подчеркнул генеральный директор Wi-Next Армандо Перейра.

Средства искусственного интеллекта IBM будут изучать поведение машин и выдавать рекомендации по их настройке. Когнитивные вычисления контролируют множество различных параметров и позволяют в реальном времени выявлять любые их отклонения от заданного уровня.

Предприятия могут использовать соответствующие инструменты в облаке IBM или интегрировать их с помощью программного обеспечения шлюзов Wi-Next в свои собственные системы. Второй вариант имеет критически важное значение, поскольку многие клиенты Wi-Next не хотят, чтобы информация о выполняемых операциях выходила за пределы подконтрольной им территории. Скажем, данные о температуре, давлении, времени приготовления, влажности и прочих параметрах являются коммерческой тайной любого производителя шоколада.

Компания Wi-Next была основана в 2015 году в Милане, а сегодня базируется в Пало-Альто.

В прологе к знаменитой книге ученого «Общество разума» указано, что она о том, как построить разум из множества малых частей, каждая из которых сама по себе неразумна. Последняя книга Минского «Эмоциональная машина» вышла в 2006 году. Она посвящена созданию машин, способных чувствовать и думать.

Минский — лауреат ряда престижных наград, в том числе премии Тьюринга 1969 года в области компьютерной науки.

Закончив Гардварский университет, ученый отслужил в ВМФ во время Второй мировой войны и в 1954 году получил кандидатскую степень по математике в Принстонском университете, где он построил свой первый симулятор нейросети SNARC.

Затем он стал преподавать в МТИ и в 1958 году принял участие в основании Лаборатории искусственного интеллекта. В ней он занимался воссозданием человеческого восприятия и разума в машинах. В 1985 году Минский стал сооснователем MIT Media Lab, лаборатории, ведущей исследования в области носимых компьютеров, осязательных интерфейсов, аффективных вычислений. До недавнего времени ученый продолжал преподавательскую работу в МТИ.

Как сообщает Wall Street Journal, недавно Apple приобрела компанию-стартап Emotient, занимающуюся разработкой технологии распознавания эмоций по выражению лиц. Исследования, положенные в основу технологий Emotient, начинались в Калифорнийском университете в Сан-Диего. В компании рассчитывали на применение их в первую очередь для изучения реакции зрителей на рекламные материалы.

В октябре Apple приобрела еще один стартап, работавший в области искусственного интеллекта. Компания VocalIQ разрабатывала технологии распознавания речи. Предполагается, что в Apple планируют использовать их в системе Siri. Однако, как отмечает аналитик Gartner, истинные причины действий Apple угадать, как правило, практически невозможно. Даже после публикации информации о сделке в компании предпочитают скрывать планы.

По мнению аналитика, существует некоторая связь между покупкой Emotient и покупкой в мае прошлого года германской компании Metaio, занимавшейся технологиями дополненной реальности. И те, и другие технологии можно применить для сбора и анализа информации о пользователях, хотя при этом и придется решать вопросы, связанные с защитой тайны личной жизни, отмечает аналитик.

Миссия исследовательской организации OpenAI, созданной при участии предпринимателя Илона Маска и ряда видных специалистов по искусственному интеллекту, сформулирована как «развитие цифрового интеллекта в направлении, которое с максимальной вероятностью принесет пользу всему человечеству, без ограничений, связанных с необходимостью получать прибыль.»

Современные системы искусственного интеллекта обладают впечатляющими возможностями, но лишь в узких областях, говорится в первом заявлении OpenAI. Границы постепенно расширяются, и в конечном счете они, возможно, достигнут человеческого уровня практически во всех интеллектуальных задачах. Трудно представить, какую огромную пользу такой искусственный интеллект принесет обществу, но трудно представить также и вред, который он может причинить в случае неверной разработки или применения. Поэтому OpenAI призвана стать организацией, занимающейся только исследованиями и не в своих интересах, а на благо всех, подчеркивается в заявлении.

Элон Маск и президент компании Y Combinator Сэм Алтман стали сопредседателями OpenAI. Финансовую поддержку, кроме Маска и Алтмана, оказывают венчурный капиталист Питер Тиль и другие предприниматели, а также компании Amazon Web Services и Infosys.

Ученые МТИ, Нью-Йоркского университета и Университета Торонто разработали компьютерную систему, способную по-своему нарисовать символ, принадлежащий к впервые увиденной ею письменности, так, что сторонний наблюдатель не поймет, человек это сделал или программа. Как объясняют разработчики, это значит, что система различает важные особенности символа, относящиеся к его общей структуре, и несущественные, — небольшие отклонения, которые могут быть присущи различным вариантам написания.

Система была обучена с помощью модели, которая учитывает, что символы состоят из штрихов, оканчивающихся c подъемом авторучки, а штрихи — из подштрихов, ограничиваемых точками, в которых скорость авторучки нулевая. Пользуясь этой моделью, система анализировала сотни сделанных методом захвата движения записей, на которых люди изображали символы различных алфавитов. При этом система запоминала статистику отношений между последовательными штрихами и подштрихами, а также отклонений, допустимых при выполнении одиночного штриха. При обучении не использовались алфавиты, которые предлагались системе на последующих тестах.

Таких испытаний было несколько. В частности, системе показали пример символа из не знакомого ей алфавита и попросили воспроизвести его в девяти вариантах. В другом тесте системе продемонстрировали несколько символов и попросили сгенерировать новые, похожие на них. В ходе еще одного испытания систему попросили создать совершенно новые символы, принадлежащие к гипотетической письменности. Те же задания выполняли люди, после чего группу судей попросили попробовать отличить результаты работы людей и машины. Во всех трех случаях судьям удавалось определить, что работу выполнила машина, с точностью всего 50% — то есть не лучше, чем методом случайного выбора.

Исследователи из университета Карнеги-Меллона занимаются созданием программного обеспечения искусственного интеллекта, которое может выступать в роли личного помощника, указывая путь к ресторану и помогая собрать книжную полку или починить станок.

Программное обеспечение получило название Gabriel, в честь ангела, вестника Бога, и предназначено для использования в качестве носимой системы технического зрения, напоминающей Google Glass и аналогичные устройства, которые закрепляются на голове. Обращаясь к информации, хранимой в облаке, система по мере необходимости передает или «нашептывает» ее пользователю.

На текущем этапе проект ориентирован на разработку программного обеспечения, не связанного с каким-либо конкретным аппаратным устройством.

«Десять лет назад люди считали все это научной фантастикой, – отметил Махадев Сатьянарайянан, профессор университета Карнеги-Меллона и главный испытатель проекта Gabriel. – И вот теперь она превращается в реальность».

Проект, получивший от Национального научного фонда США грант в размере 2,8 млн долл., реализуется на протяжении последних пяти лет.

«Мы сумели приблизиться к решению задач, заключающихся в сборке и монтаже каких-либо комплектов, – сообщил Сатьянарайянан. – Сборка мебели из IKEA, например, может оказаться непростым делом, и в ходе нее вы допустите ошибки. Результаты наших исследований позволяют создавать приложения, специально предназначенные для выполнения таких работ. Программа пошагово проведет вас через всю процедуру, сразу выявляя совершенные ошибки».

Проект Gabriel стал большим шагом вперед в развитии технологий и может найти применение в области мобильных вычислений, беспроводных сетей, компьютерного зрения, человеко-машинного взаимодействия и искусственного интеллекта.

В переговоры с производителями устройств об использовании программного обеспечения Сатьянарайянан пока не вступал, но надеется, что уже через несколько лет ему и его команде удастся создать коммерческий вариант своей технологии.

«Можно сравнить это с водителем, использующим навигационную систему GPS, – пояснил он. – Система выдает инструкции, когда в этом возникает необходимость, корректирует ваши действия в случае ошибок, но большую часть времени просто помалкивает, никого не беспокоя».

Одна из ключевых технологий в проекте Gabriel – cloudlet («облачко»). Cloudlet представляет собой поддерживаемый в облаке дата-центр, который обслуживает множество локальных мобильных пользователей.

Cloudlet можно приблизить к пользователям, разместив, например, на сотовой вышке или офисном здании. Таким образом, они будут находиться на расстоянии, не превышающем дальность действия прямой беспроводной связи.

Приближая облако, cloudlet сокращает время прохождения сигнала связи с 70 миллисекунд при использовании облачных вычислений до нескольких десятков миллисекунд и менее.

В настоящее время в рамках проекта исследователи работают над улучшением системы компьютерного зрения и определения местоположения.

Ожидается, что первые приложения будут ориентированы на решение специализированных задач (например, ремонт промышленных машин), но в конечном итоге когнитивный помощник сможет оказать помощь и в приготовлении пищи, навигации и даже при выполнении операций искусственного дыхания и закрытого массажа сердца.