Az új MI technológiák a társadalmat biztonságosabbá, az embereket boldogabbá teszik

|

Masaki Miura, a Fujitsu kiemelt mérnöke, az állami szektorba szánt MI technológiák fejlesztésének vezetője beszélt a részletekről.

A Fujitsu elkötelezett a biztonságos, védett és ellenálló társadalom megteremtését szolgáló kutatás-fejlesztés iránt. Az innováció és a társadalmi problémák megoldása érdekében olyan technológiákkal jelenünk meg, amelyek elősegítik az állami szektor digitális átalakulását. Ezek egyike a mélytanulásra épülő, MI-alapú videós felismerési technológia. Mi már akkor is végeztünk kutatásokat a mélytanulással és a mesterséges intelligenciával kapcsolatban, amikor a közvélemény még nem ismerte őket. Technológiáinkat ma utak és folyók monitorozására használják. Hogyan születnek meg az életünk biztonságát garantáló technológiák? Mennyire elkötelezett a fejlesztőcsapat a projekt iránt? Masaki Miurával, a Fujitsu kiemelt mérnökével, az állami szektorba szánt MI technológiák fejlesztésének vezetőjével készített interjúnk betekintést nyújt a szakember projektjeibe és a társadalom jobbítását szolgáló ötleteibe.

Az utak és folyók biztonsága

- Először is, milyen társadalmi problémák állnak az MI-alapú videóelemzési technológia fejlesztése mögött?

Masaki: Én a társadalmi infrastruktúrával, azaz a folyókkal és az utakkal kapcsolatos technológiai fejlesztést irányítom. A forgalmi dugók, torlódások és a pusztító áradások miatt a biztonság kiemelt kérdés a társadalom számára. A társadalmi infrastruktúra biztonságának fenntartásához régebben manuálisan kellett végezni a monitorozást, de a nagy területek figyelésének terhe túl nagy ahhoz, hogy reagálni tudjanak a gyorsan felmerülő problémákra. Az összes figyelési feladatot nem lehet csak emberekre bízni. Azért dolgoztuk ki az MI-alapú videóelemzést, hogy a technológiával segítsünk megoldani ezt a problémát.

- Hogyan alkalmazzák pontosan az MI-alapú videós felismerési technológiát a társadalmi infrastruktúrára?

Masaki: Jó példa erre az MI-alapú eseményészlelési rendszerünk, valamint az utak és a folyók videóelemző szoftvere, amely az év 365 napján napi 24 órában figyeli az utak és folyók állapotát az úthasználók és a folyómenti lakosok biztonsága érdekében. Az MI-alapú videós felismerési technológia nagyon korai stádiumban képes észlelni a baleseteket, az utak rendellenességeit és a folyók áradását.

- Hogyan járul hozzá a korai észlelés a társadalmi problémák megoldásához?

Masaki: Az utóbbi években komoly problémává vált az erős havazás és más rendkívüli események forgalomra gyakorolt hatása. Ezek az események logisztikai leállásokat és egyéb fennakadásokat okoztak, a folyók áradása és a vízkár pedig olyan társadalmi probléma, amelynek megoldását segítheti a monitorozási technológia. Ráadásul, mivel az utak és a folyók szorosan kapcsolódnak az emberek mindennapi életéhez, egy alapos monitorozó rendszer közvetlenül hozzájárul a személybiztonsághoz. Napjainkban számos területen vezetnek be MI-alapú eseményészlelő és más videóelemzési megoldásokat, és bátran mondhatjuk, hogy ezek a technológiák mindenképpen hasznosak lesznek a jövőben a biztonságos közlekedéshez és városfejlesztéshez.

Új technológia a járművek rendszámának automatikus azonosítására

- Miért épp az MI-alapú videóelemzésre esett a választása?

Masaki: Az első lehetőség akkor merült fel, amikor egy ügyfél olyan technológiát keresett, amellyel meg tud találni egy konkrét járművet a felügyeleti kamera képei között. Az akkoriban elérhető technológiánál képeket kellett beprogramozni és kategorizálni bizonyos szűrési szabályok alapján, mivel a fejlett MI-alapú videóelemzési technológia társadalmi alkalmazása még nem volt olyan kifinomult, mint jelenleg. Volt azonban egy alapvető probléma: az emberek által megállapított szabályokat követő programozás nem volt képes megfelelő mértékben javítani a felismerési teljesítményt a szabad téri környezet változatossága miatt. Ezért elkezdtük vizsgálni az MI technológia egy fajtája, a mélytanulás használatának lehetőségét.

- Miért a mélytanulást választották erre a célra?

Masaki: Mert a mélytanulás képes a videóadatok olvasásával nagy felismerési pontossággal azonosítani egy konkrét járművet. A Fujitsu akkor egy ideje már végzett mélytanulási kutatásokat, de csupán néhány gyakorlati alkalmazás létezett a társadalmi infrastruktúra területén. Egy olyan részlegnél dolgoztam, amely elsősorban a társadalmi infrastruktúrák termékekre való alkalmazhatóságát vizsgálta, és olyan technológiát kerestem, amely széles körben lenne használható a világon. Ebben a kontextusban úgy gondoltam, hogy a mélytanulás sokféle területen szóba jöhet.

- Nem jelentett kihívást, hogy egy akkoriban még nem tesztelt technológiáról volt szó?

Masaki: A társadalmi infrastruktúrában való alkalmazhatósághoz természetesen garantálni kell a teljesítményt. De úgy gondoltuk, megér egy próbát. Amikor olyan helyzettel találkoztunk, amely a meglévő technológiával nem volt kezelhető, úgy gondoltuk, hogy egy korábban még soha nem használt, új technológiával érhetnénk el áttörést. A mélytanulás bevezetését követően ez a technológia sokféle helyen lesz alkalmazható a világban, nemcsak a járműazonosítás területén. Meggyőződésünkké vált, hogy ezzel tágabb értelemben is a társadalom javát szolgáljuk.

- Tehát látott fantáziát a mélytanulásban, és így tovább is lépett a kutatástól a gyakorlati fejlesztés felé?

Masaki: Igen. Fontos azonban, hogy először részletes ellenőrzést végezzünk. Kezdetben kis mennyiségű betanítási adatot használtunk, aztán jó minőségű CG használatával és a felhasznált képvariációk megváltoztatásával próbáltuk javítani a teljesítményt és a feldolgozási sebességet, majd kidolgoztuk a nagy tömegű betanítási adat hatékony karbantartásának technikáit. E folyamat során rengeteg hasznos ismeretre tettünk szert, amelyet a valós rendszereknél is hasznosítani tudunk. Ezután kidolgoztuk a gépjárműrendszám-felismerő rendszert. A mélytanulási technológia lehetővé tette, hogy automatikusan, valós időben és nagy pontossággal ismerjük fel a gépjárművek rendszámát a felügyeleti kamerák képein.

Kapcsolatépítés a gyors gyakorlati alkalmazás érdekében

- A mélytanulás kereskedelmi bevezetésének gyors sikere Ön szerint a végzett kutatásoknak köszönhető?

Masaki: Természetesen ez volt az egyik fő ok. De a siker elsősorban szerintem annak volt köszönhető, hogy amikor falba ütköztünk, akkor minden részlegből az összes csapattag képes volt együttműködni a megoldás keresésében. Én magam egy 20 fős csapat irányításáért feleltem, és mivel a technológia még nem volt elterjedt a világban, sokféle tudásra volt szükségünk. Mivel az én csapatomnak egyedül sokkal hosszabb ideig tartott volna a fejlesztés, más szervezetekkel és részlegekkel is együtt kellett működnünk. Szerencsére a Fujitsunál mindig számíthat segítségre az, aki új kihívásokkal szembesül. Mivel ennyire új fejlesztési projektről volt szó, a cégen belül nem volt túl sok részleg vagy szakember, aki rendelkezett volna a szükséges készségekkel, de miután konzultáltunk az egyes csapatok vezetőivel, mindenki hajlandó volt segítségünkre lenni a munkában.

- Tehát a közös célért dolgozó csapattagok bölcsessége és készségei mozdították elő a fejlesztést.

Masaki: Így van. "Hogyan tudnák előnyhöz juttatni az ügyfeleket?", "Mit tehetünk a társadalom jobbításáért?" Ilyen kérdésekből indultak ki a fejlesztést segítő beszélgetések. A társadalmi hozzájárulás szempontjából rendkívül fontos a nyílt kommunikáció. A teljesen új technológiák fejlesztésekor nagyon hasznosak a csapattagok közötti aktív kapcsolatok és beszélgetések. Ezeken keresztül lehet gyorsan eljutni a megoldáshoz. Szerintem az is fontos volt, hogy mindannyiunk számára közös cél volt piacvezetővé válni a mélytanulás területén.

- Mik a konkrét céljaik?

Masaki: Nem elégszünk meg minimális funkcionalitással. Olyan architektúrát és fejlesztési technikákat használunk szívesen, amelyek a jelenlegi követelmények teljesítésén túl hosszú távon is relevánsak maradnak. Nagyon nehéz valamit a nulláról egyedül megalkotni. A mélytanulás alkalmazása komoly erőfeszítést igényel, optimális MI-modellt kell készíteni hozzá, ki kell dolgozni az MI betanítását segítő fejlesztési technikákat, és elő kell készíteni a betanítási adatokat. Az új technológia társadalmi infrastruktúrára való alkalmazása szintén nagy felelősség. Ebből a szempontból a projekt fő mozgatórugója szerintem az volt, hogy a résztvevők szerettek volna hozzájárulni a technológián keresztül egy jobb világ létrejöttéhez.

- Hogyan szeretnék a jövőben elterjeszteni a társadalomban a mélytanulás alkalmazását?

Masaki: Jelenleg az eseményészlelésen dolgozunk. Itt a technológia az adatok hatékony és pontos azonosítását szolgálja, hogy gyorsan meg tudjuk érteni, mi történt. Másként fogalmazva, a múlttól a jelenig tartó események kezelésének technikájáról van szó. Ha szeretnénk, hogy a társadalom ellenállóbb legyen a balesetekkel és a katasztrófákkal szemben, nemcsak azt kell megvizsgálnunk, mi történt a múltban, hanem azt is, mit történhet a jövőben. Így tudjuk megelőzni ezeket az eseményeket, vagy legalább enyhíteni a következményeiket. Minél többet használjuk az ilyen előrejelző technológiákat a társadalmi infrastruktúrában, annál eredményesebbek lesznek az intézkedéseink.

A Fujitsu szerepe a társadalom jobbításában

- Az új technológiákat a való világban alkalmazták. Hogyan közelítették meg ezt a munkát?

Masaki: Fontos leszögezni, hogy egy új technológia attól jó, hogy az aktuális kihívás megoldásán túl a jövőbeni fejlődés támogatására is alkalmas. Ha egy élvonalbeli innovációt alkalmazni tudunk a gyakorlatban, még nem feltétlenül az lesz a jó megoldás. Ha az ügyfél nem áll készen rá, vagy a technológiának nincs további fejlesztési iránya, lehet, hogy nem megfelelő. Az én feladatom, hogy ezt kiderítsem, és megismerjem a főbb problémákat. Ehhez gyakran az új igényeken túltekintő, mélyreható beszélgetésre van szükség a jövőről.

- Azaz nem szabad leragadni az éppen előttünk álló feladatoknál.

Masaki: Igen. Minden nap abban a tudatban dolgozom, hogy egy lépéssel előbbre kell jutnunk, meg kell találnunk az alapvető problémákat, és létre kell hoznunk a megoldásukra alkalmas technológiát és termékeket. Nem hiszem, hogy az alapvető problémákat orvosolni tudjuk úgy, hogy a felületeseket egyenként felszámoljuk. Az első lépés, hogy az ügyfelekkel folytatott kommunikáción keresztül megragadjuk a probléma lényegét, és onnan kiindulva feltérképezzük a technológia jellegét. Úgy szeretnék termékeket fejleszteni, hogy alaposan ismerem a lényegüket, nem a probléma felületes megismerése alapján. Lehet, hogy csak én vagyok ezzel így, de nekem fontos, hogy mindennek először a mélyére ássak.

- Tehát fontos, hogy a problémákból induljunk ki, és ne csak önmagáért vezessük be a technológiát.

Masaki: Így van. A technológiának csak akkor van értelme, ha tesz valamit a világért. Ugyanez egy vállalat értékére is érvényes. A vállalatok egy nagyobb hálózaton, a társadalmon belül léteznek. Ezért fontos észben tartani, hogy tegyünk valamit a társadalomért. A mérnököket persze a saját kíváncsiságuk hajtja, ez a munkájuk egyik fő mozgatórugója. És ez is nagyon fontos, hiszen a technológiai fejlődés érdekes dolog, és az ember mindig többet szeretne megtudni. De hiába a dupla teljesítmény és a csodálatos technológia, mindig körültekintően meg kell vizsgálnunk, hogy valóban értéket teremt-e a társadalom számára.

- Végül pedig mit gondol, milyen "bizalmat" tud teremteni a Fujitsu a társadalomban?

Masaki: A "bizalom" számomra azt jelenti, hogy az emberek biztonságban érzik magukat. Enélkül nem lehet védett és teljes életet élni. A társadalom az emberek hálózatára épül, és ezeknek a hálózatoknak elég erőseknek kell lenniük ahhoz, hogy támaszt nyújtsanak. Az általam említett gépjárműrendszám-felismerő rendszer és az MI-alapú videós felismerés olyan technológiák, amelyek létezéséről az átlagember soha nem fog tudni. Ugyanakkor szükségesek az országunk számára a társadalmi hálózatokat támogató infrastruktúra megerősítéséhez. Az ilyen innovációs és digitalizációs projektek hozzájárulnak a biztonságos, virágzó társadalom megteremtéséhez. A Fujitsu szerepe pedig a társadalmi hálózatok alapjainak további erősítése.

Masaki Miura

a Fujitsu kiemelt mérnöke (technológiai szakterület: mesterséges intelligencia)

Masaki Miura 1966-ban, Akita prefektúrában született. A Fujitsunál töltött évek alatt mindvégig a videós rendszerek (IP-alapú videódisztribúciós és képfelismerő rendszerek) alaptechnológia- és termékfejlesztésében dolgozott. Ő irányítja a technológia- és termékfejlesztést, és az új üzletágak elindításában is részt vesz. A belső MI-közösség tanácsadója és tagja egy olyan külső konzorciumnak, amelynek célja az MI-üzletág általános megújítása. 2021-ben csatlakozott jelenlegi részlegéhez, hogy MI-tudását globális szinten alkalmazza a vállalatnál. A következő generációs reziliencianövelő szolgáltatások megtervezésében és fejlesztésében is részt vesz.

0 mp. múlva automatikusan bezár Tovább az oldalra »

Úgy tűnik, AdBlockert használsz, amivel megakadályozod a reklámok megjelenítését. Amennyiben szeretnéd támogatni a munkánkat, kérjük add hozzá az oldalt a kivételek listájához, vagy támogass minket közvetlenül! További információért kattints!

Engedélyezi, hogy a https://computerworld.hu értesítéseket küldjön Önnek a kiemelt hírekről? Az értesítések bármikor kikapcsolhatók a böngésző beállításaiban.