keresés

2022. december 30., péntek

Mesterséges intelligencia

Iskolás korom óta élénken érdeklődöm az olyan tudományos-fantasztikus filmek iránt, mint például a Terminátor vagy a Mátrix filmek. Lenyűgözött a lehetséges jövő fejlettsége, még ha az az emberi fantázia végeredményeképp rögzített mozgókép is volt csupán. Talán azért, mert akkor is válaszokat vártam a világ működésére, és ugyan ki tudhatná mindenre a választ, ha nem a mesterséges intelligencia, amely számára nincs olyan adattömeg, amelyet ne tudna feldolgozni, rendszerbe foglalni, megtanulni és levonni a realitásnak megfelelő következtetéseket? A távoli jövőben talán lesznek válaszaink, a közeljövőben egyelőre azonban megoldásaink vannak, amelyekkel könnyebbé tehetjük mindennapi életünket. Dolgozatom okán néhány, a hétköznapi tevékenységeinket érintő, azokat támogató, AI/MI alapú fejlesztést szeretnék megismerni és röviden bemutatni.


A hold.hu weboldal megfogalmazásában, a „mesterséges intelligencia (AI vagy MI) azoknak a gépi, szoftver alapú alkalmazásoknak, algoritmusoknak a gyűjtőfogalma, amelyek célja az emberi viselkedés, gondolkodás utánzása”.


Medicina

Napjainkra a gépi tanuláson alapuló, mesterséges intelligenciát alkalmazó szoftverek mindinkább beépülnek az orvosdiagnosztikai tevékenységekbe. Ezek közül szeretnék néhányat közelebbről bemutatni, különös tekintettel a hazai vonatkozású fejlesztésekre.

AIP Derm teledermatológiai szolgáltatás

Böngészőből elérhető teledermatológiai szolgáltatás. Célja az orvosok döntéshozatalának támogatása, gyorsítása, amely a betegséggel érintett bőrfelületről készített kép mesterséges intelligencia általi előfeldolgozásán alapul. Az előállított diagnózist minden esetben szakorvos hagyja jóvá. A szolgáltatás működtetésére dedikált weboldal szerint mintegy hétszáz különböző betegség diagnosztizálására képes a rendszer, az eredmények pedig a forgalomtól függően 1-6 nap között érkeznek meg a felhasználóhoz.

Szerintem ez egy jó kezdeményezés lehet azoknak, akik lakhelyük területi adottságaiból kifolyólag lassabban jutnak ellátáshoz, de nagy hasznát veheti a digitális fejlődésben haladó, de nehezebben mozgó szépkorúak is.


Az Ulyssys Kft és a SZTAKI együttműködése

Egy országos szűrőprogram megalapozásán dolgozik konzorciumi együttműködésben az Ulyssys Kft. és a SZTAKI, további kórházak együttműködésével. A Semmelweis Egyetem rektora dr. Merkely Béla kiemelte: a fejlesztés legnagyobb előnye hazánk orvosainak tehermentesítése mellett, annak hatékonysága. Ez különösen fontos tekintettel arra, hogy Európán belül Magyarországon a legnagyobb a tüdőrákban elhalálozók aránya. A mélytanuláson alapuló mesterséges intelligenciával működő alkalmazás képes elkülöníteni az egészséges és a betegség jeleit mutató képeket, valamint meghatározza a daganat helyét és méretét. Ezzel összefüggésben nyilatkozta Dr. Maurovich Horváth Pál, hogy a fejlesztés alatt álló módszer alapot képezhet egy jövőbeni szív-és érrendszeri diagnosztikai eszköz megalkotásához is. A konzorcium igazgatója, Wellisch Péter elmondta, a tesztfolyamatok várhatóan októbert követő néhány hónapon belül lezárulnak, és 2023 második felében már használatra kész lesz a program.

A Koreában használt Insight CXR szoftver kapcsán a radiológia.hu weboldalon az alábbi magyarázatot találtam a mély-tanuláson alapuló szoftverek és algoritmusok működéséről:

"Mivel az algoritmus a kép pixelértékeit veszi figyelembe, a lágyrészek területén található denzitásbeli rendellenességeket jobban felismerheti, mint az emberi leletezők…”


SalusMo

A MotionScan Kft fejlesztésének célja, hogy az agyvérzéses tünetek jelentkezésétől kezdődően a beteg két óra alatt eljuthasson a kórházba. Erre utal projektjük neve a Salusmo, amely az egészség (Salus) és a mozgás (Motio) kifejezésekből ered. Víziójukkal 2021-ben második helyezést értek el a Vodafone Digitális Díj – Digitális Egészségügy kategóriájában. Talán versenypiaci helyzetük megóvása okán, de szélesebb közönség számára még nem tették elérhetővé a Salusmo konkrét technológiai megoldásait. Annyit azonban nyilvánosságra hoztak, hogy a program először mesterséges intelligencia segítségével, okosórákkal detektálja a stroke jeleit, majd értesítést küld a használójának, a használó rokonainak és akár a mentőszolgálatnak is. 2023-tól várhatóan forgalomba hozzák a strokefelismerő rendszert. Jelenleg előregisztrációt fogad a cég saját weboldalán, de árak egyelőre nem láthatók.


ProstatID

2022. augusztusában engedélyezték az Amerikai Egyesült Államokban fejlesztett ProstatID szoftvert, amelyet fejlesztői (Bot Image) hagyományos mágnesrezonanciás képalkotó vizsgálatra és mesterséges intelligenciára építettek fel. A tesztek során bizonyítást nyert, a program javítja az MRI vizsgálatok értelmezésének pontosságát. A program ígérete szerint a radiológus egy órán belül megkapja a mesterséges intelligencia által generált javaslatot. Az alkalmazás érdekessége, hogy nem szükséges telepíteni, az alkalmazó egység a Bot Image egyik felhőalapú szerveréhez csatlakozik, és ugyanígy itt tárolódnak el az adatok is. Ez előnyösen hat a frissítések kezelésére is, ezek ugyanis automatikusan végbe mennek, nem lassítják a felhasználót.

Canvas Dx

2021. júniusában kapott engedélyt a Canvas Dx (Cognoa vállalat kiadásában) nevű, mobilra telepíthető alkalmazás, amelynek célja, hogy felismerje a gyermekeknél az olyan fejlődési rendellenességeket, mint például az autizmus. Ez azért jelentős előrelépés, mert a korai beavatkozással a neurológiai hálózat működésébe még van lehetőség a sikeres beavatkozásra (18 hónapos és 5 éves kor között). A fejlesztést kizárólag orvosi rendelvényre írják fel, és többek között a szülők által feltöltött videók, kérdőívek és orvosi vélemények alapján végzi a szűrést. Az eszköz különösen nagy segítség lehet a nem fehér, amerikai közösségekben vagy a vidéki, hátrányos helyzetű környezetben élőknek, akik körében – a felmérések szerint – ötéves kor után, vagy egyáltalán nem kerül diagnosztizálásra spektrumzavar.


Ai Life / Okoslelet

Az applikáció talán mindazt nyújtja, amire valamennyien vágyunk, amikor a kezünkbe vesszük leleteinket. Valaki mondja már meg, hogy mit látunk! Az Okoslelet mesterséges intelligenciája segítségével tizennégy betegségcsoportra való hajlamunkról kaphatunk információt, de a laboreredményeinkben található eltérések lehetséges okait is feltárja előttünk. Működéséről a fejlesztő weboldalán pontos magyarázatot kaphatunk: „Az OKOSLELET nagy egészségügyi adattömegekre épülő gépi tanulás megközelítés, mely az Európai Unió Brüsszelben, 2018.12.07-én elfogadott COM (2018) 795 számú stratégiájának 2.5 pontja és második bekezdése alapján a mesterséges intelligencia egyik típusának tekinthető”.




Rendészet


A gépi ügyész

Kína 2017-ben elindította az úgynevezett "Újgenerációs Mesterséges Intelligencia Fejlesztési Terv” -et. Ennek egyik hozadéka a Kínai Tudományos Akadémia „gépi ügyésze”, amely mesterséges intelligenciával a leggyakoribb nyolc bűncselekményt kategorizálja és pusztán az ügy szóbeli ismertetése alapán vádat emel. A Shanghai Pudong Népi Ügyészségen végzett tesztek szerint mindezt 97 százalékos pontossággal teszi. Noha egy átlagos asztali gépen már képes a működésre, jelenleg egy vádlott ellen egyetlen eljárást képes indítani, ami egyben azt jelenti, hogy összetettebb esetek kezelésére még nem alkalmas. Erkölcsileg megkérdőjelezhető az a tény, hogy a „veszekedés és bajkeverés” bűntettét is képes értelmezni, amivel az ellenséges politikai oldal visszaszorításának eszközévé is válhat.


ShotSpotter

Kézenfekvő okokból elsőként 1996-ban alkalmazták a Gunshot Location System-et a kaliforniai Redwoodban. A rendszert a ShotSpotter Inc., egy tőzsdén jegyzett, Fremontban működő vállalat hozta létre. A lövéslokalizáló program hatvan másodpercen beleül értesíti a rendőrségét a területén történt valamennyi lövésről. A begyűjtött hangeseményekről egy külső forrás, a ResNet algoritmus segítségével dönti el, hogy lövések voltak-e. A végső döntés ezután születik meg, amit azonban emberek hoznak meg.

Érdekelne, egy kimutatás a helyes végső emberi döntés és a helyes végső gépi döntés arányáról, de nem találtam ilyen információt az internetes forrásokban. Az eredetileg tonhalak megfigyelésére használt ScanEagle pilóta nélküli repülőgéppel történt fejlesztéseknek köszönhetően a jövőben a rendszer alkalmas lehet az orrlövészek helyének meghatározására is.


Agrárium


Az Élelmezésügyi és Mezőgazdasági Világszervezet 2019-es tanulmánya alapján 2050-ben az emberiség jelenlegi ellátottságával azonos ellátottság fenntartásához mintegy másfélszer ennyi élelmiszer megtermelésére lesz szükség, ezért az új technológiák fejlesztésekor a hatékonyság, gazdaságosság és fenntarthatóság hangsúlyos szerephez jutnak. A fejlesztések erőssége, hogy valós időben, precíziósan kezelik azt az adattömeget, amit ember természetszerűen képtelen lenne feldolgozni.


Space Apps Kft. BeeBox

Magyarország az Európai Unió harmadik legnagyobb méhészeti termelője. A szektor fejlesztéséhez járulhat hozzá a Space Apps Kft Beebox rendszere, ami Arnócz István ügyvezető igazgató megközelítésében az IoT, az adatbányászat és a távérzékelés ígéretes elegye. Az alkalmazás az Európai Űrügynökség Sentinel1-es műholdját használja, hogy feltérképezze a méhész kolóniájához méztermelés szempontjából jelentősen közel eső, ám emberi léptékkel kiterjedt, 3-5 kilométerre eső haszonnövény parcellákat. Mindez a váratlan kolóniapusztulások szempontjából bír a legnagyobb jelentőséggel, a forrásként hivatkozott cikkben István kifejti: „…ha tudjuk, hogy a méhek hol vannak, hogy a környezetükben milyen parcellák voltak, és ott milyen haszonnövény volt, akkor egy adott régióhoz köthető elhullás egy korreláció-vizsgálattal egy adott parcellához lesz köthető lesz. És ennek a fordítottja is igaz lehet. Ha tíz méhész volt a környéken, de csak egynek hullottak el a méhei, akkor lehet, hogy az az illető hibázott valahol”.


Proofminder

A Nemzeti Agrárgazdasági Kamara 2021-es inkubációs programjának győztes rendszere. Alapja egy tanulási folyamat eredménye, amely során megtanulta megkülönböztetni a hasznos és a gyomnövényeket egymástól, ehhez drónfelvételeket használtak. A Proofminder újszerűsége abban rejlik, hogy a korábbiaktól eltérő pontossággal képes megbecsülni a vizsgált terült gyomösszetételét, ezáltal lehetővé teszi a gyomirtók összetételélnek tűpontos meghatározását. 2021-ben még befektetőket kerestek a program fejlesztéséhez, tökéletesítéséhez, ami a weboldalukon található információk szerint sikerülhetett is, hiszen mára igen sokrétű tevékenységhez használják fel az MI erejét: növényállapot megfigyelés (víz, tápanyag, kártevő azonosítás); növénybetegségek észlelése (gombásodás, rozsda stb.); terméshozam előrejelzés, virágzás észlelése, időjáráskárok elemzése.


Uplift

A Sananbio vállalat tizennyolc hónap tesztelést követően, 2020-ban piacra lépett az Uplift nevű indoor farming jellegű, vertikális kertrendszerével, amely robotikus komponensei és szállítószalagjai révén akár minden emberi beavatkozás nélkül is képes lebonyolítani a vetési, átültetési, betakarítási és növényszállítási feladatokat. A kontrollált növénytermesztés általuk kínált módja ötezer négyzetméteres területen, napi hat-nyolc tonna levélzöldséget termelhet meg, ami végső soron gazdaságosabbá teszi egy ugyanilyen méretű, átlagos vertikális kert hozamához viszonyítva. Technológiájuk különösen ott lehet igazán fontos, ahol vízgazdálkodási problémák merülhetnek fel, ugyanis száz százalékban kihasználják vízkeringető rendszerük adottságait. A vásárlók / üzemeltetők segítségére valós idejű adatok állnak rendelkezésre (Plantkeeper által).


Vinescout

Egy spanyol cég, az Agricultural Robiotics Laboratory zászlója alatt 2017-ben először vetették be azt a robot, ami – ahogy a neve is utal rá – a szőlősgazdák életét hivatott megkönnyíteni, és egyben a terméshozamot maximálja mindenki érdekében. A scout önállóan bejárja az ültetvényt és közben adatokat gyűjt a növények állapotáról, ami alapján az ültetvény gazdája határozhat a gondozásban következő teendőjéről.

Robotunk intenzív mintavételt tesz lehetővé, a hagyományos módszer által megengedett óránkénti 20 méréstől egészen 3000-nél is több adatig, anélkül, hogy a felhasználónak erőfeszítéseket kellene tennie ezekért a mérésekért. A végén a termelő megkapja a földterületének térképét, amelyen az adatok alapján képet kaphat arról, hogy mikor aktiválják az öntözőrendszereket, ha már telepítették, vagy a betakarítás időpontjáról, valamint a legtermékenyebb növényelosztásról. a szőlőültetvényükért” – olvasható Francisco Rovira professzor, az európai projekt koordinátorának ismertetése egy angol nyelvű cikkben.


Kenyérkeresetünk

Amerikával kapcsolatban sokunk lelki szeme előtt a nagy nyüzsgő városok valamelyike jelenik meg elsőként, ahol mindig sietnek az emberek, mindenki elfoglalt, kávéval és telefonnal a kezükben suhannak el egymás mellett az alakok. Talán a kórházba mennek? Esetleg a barátokkal egy mozifilmre, vagy talán állásinterjúra? A munkáltatókat már különböző szoftverek segítik, hogy gyorsan átjussanak a jelentkezők azon tömegén, akit alkalmatlannak találnak a munka elvégzésére, hisz mindenki siet a maga dolgára, igaz?



Pymetrics

Mindössze huszonöt percre van szüksége annak a szoftvernek, hogy megállapítsa a jelentkező személyiségjegyeit, intelligenciáját és más tulajdonságait, amit a Nagy Almában székelő Pymetrics cég fejlesztett. Weboldalukon található leírásuk szerint a pymetrics egy soft skill-platform, amely újradefiniálja a munkaerő-felvételt és a tehetséggondozást, valamint mesterséges intelligencia segítségével hatékonyabb, eredményesebb és igazságosabb felvételi folyamatot hoz létre a tehetségek életciklusa során. Bemutatkozó oldalaik alapján nem az önéletrajzokra hagyatkoznak, hanem a meghallgatás során alkalmazott segédeszközök kiértékelésére, aminek célja, hogy az interperszonális képességeket megismerjék és a valóságnak megfelelő, elvárható viselkedésre következtessenek belőle.


HireVue

Az alcímben jelölt alkalmazást videóinterjús meghallgatásokhoz fejlesztették ki. A HireVue rögzíti és szöveggé alakítja az interjú során elhangzó anyagot, amit aztán természetesen elemzésnek vet alá. Az alkalmazás mára több, mint harminc millió pályázatról döntötte el, hogy továbbítja-e a tulajdonosát élő interjúra. Kiemelik, hogy a begyűjtött adatok alapján felállított modelljeikkel a munkára jellemző készségekre, viselkedésekre és kompetenciákra összpontosítanak, ahelyett, hogy valaki hogyan van öltözve, melyik egyetemre járt, vagy mely kulcsszavak szerepelnek az önéletrajzában. A szoftver mögötti több mint húsz szakértőből álló tudományos csapatuk két külön tudományterületet egyesít: az ipari/szervezeti pszichológiát és az adattudományt.


Környezetvédelem

Napjaink fontos kérdése a környezetvédelem is. Amennyire meg tudtam ítélni rövid kutatásom alatt, ezen a területen még nem túl elterjedt az AI használata, aminek talán az is lehet az oka, hogy az adatok és az adatgyűjtéshez szükséges struktúrák még nem állnak rendelkezésre akkora tömegben, mint például az egészségügyben vagy az agrárágazatban.


AMP Neuron

A világ éves szeméttermésének csupán 16%-át hasznosítjuk, közli Dr. Szentgyörgyi Zsuzsanna a Világgazdaság weboldalán megjelent cikkében (2022). Az AMP Robotics emberi „tanítók” által tanított automatizált válogatórendszere gyorsabb, pontosabb és ezáltal hatékonyabb válogatást tesz lehetővé. Az MI (AMP Neuron™) a betanítást követően képes felismerni az anyag textúráját, színét, átlátszóságát.


Kameracsapdák

2020-ban a Londoni Zoologiai Társaság a Google Clouds közreműködésével a kameruni Dja Faunal Reserve állatvédelmi körzetben egy kilométeres hatósugarú hangrögzítők segítségével vette fel a harcot az orrvadászok ellen. A 267 napos tesztidő alatt 69 eszközt helyeztek ki, és felvették a zajokat. Az új technika előnye a háromszázhatvan fokos érzékelés, valamint a költséghatékonyság, de sajnos a teszt utáni életéről nem találtam információt.


PAWS

Ha inkább a baj megelőzésének hívei lennénk, akkor létezik az orrvadászok ellen megelőző intézkedés is a: PAWS.

Ezt a mesterséges intelligenciát azért fejlesztették ki, hogy megjósolják az orrvadászok lehetséges tevékenykedési területeit. A PAWS az általa védelmezett területet zónákra osztja, majd kategorizálja aszerint, hogy mennyire népszerű az orrvadászok ellen például az alapján, hogy fogtak-e állatokat ott, vagy találtak-e a parkőrök kihelyezett csapdákat. A PAWS útvonalakat ajánl a parkőröknek, így elméleti alapok szerint növelik az őrség esélyeit arra, hogy illegális tevékenységekre bukkanjanak.


Források

Az alább jelölt források internetkapcsolattal szabadon elérhetőek.
Hozzáférés napja: 2022. 11. 28.
Évinger Erika
Bejegyezte: dátum:
Címkék:

Nincsenek megjegyzések:

Megjegyzés küldése

Feliratkozás: Megjegyzések küldése (Atom)