• Tweet

În momentul de față, putem considera, că încă de acum câțiva ani, două schimbări majore în industrii precum "digitalizarea" și utilizarea "inteligenței artificiale" sunt în plină derulare și dezvoltare.

Deși aceste noi tendințe pot fi întâlnite separat, cu varii utilități în industrii, cea mai mare utilitate și cele mai mari beneficii sunt raportate atunci cand aceste noi tendințe ( digitalizarea și Inteligența atificială) se întrepătrund într-un ecosistem complementar. Dacă pentru internet putem deja vorbi de o nouă etapă de dezvoltare, prin intermediul tehnologiilor Wi-Fi 6, Wi-Fi 6E și 5G, în cazul inteligenței artificiale putem sublinia două direcții de mare interes pentru industrii precum "machine learning" și automatizarea.

Importanța solutiilor de tip "machine learning" este dată de doua aspecte, capacitatea de procesare a sistemelor actuale și de capacitatea algoritmilor de a analiza rapid și eficient a unor cantități imense de date. Din cadrul acestor, așa zise, lacuri de date structurate și nestructurate pot fi extrase o serie de analize și concluzii, în baza cărora pot fi luate decizii extrem de importante și facile pentru viitorul companiilor și a business-ului. Cea de-a doua direcție, respectiv automatizarea, este caracterizată în primul rând de eficientizarea proceselor și implicit a reducerii timpilor de productie și a resurselor alocate acesteia. În timp ce unui singur om, de exemplu, i-ar necesita un timp extrem de mare, respectiv ore, pentru a putea analiza 100 de documente standard și să înregistreze în sistem datele necesare, unei soluții automatizate, bazate pe o serie de algoritmi matematici de analiză, aceleași operații ar consuma un timp semnificativ mai mic, poate în unele cazuri aproape instant.

Indiferent că noi, individual, dorim sau nu, să fim informați legat de tot ceea ce se întâmplă în ariile de digitalizare și automatizare, acest lucru este mai puțin important. Inovațiile tehnologice și transformarea modelului tradițional de business ne împing ușor, ușor în a îmbrățișa acest avans tehnologic și să profităm de avantajele generate de el. De exemplu, în domeniul comerțului, domeniul în care la o primă vedere poate părea că aceasta implică o activitate economica, în care noi decidem ce, când, cum și cât cumpărăm. O serie de studii elaborate legate de utilizarea inteligenței artificiale în business, au evidențiat existența unui interes din ce în ce mai mare, atât din partea clienților dornici de a primi recomandări personalizate și de a eficientiza fluxul, cât și din partea comercianților de a avea acces la mai multe date care i-ar putea ajuta în organizarea unor campanii dedicate special pe interesul clienților pentru a spori vânzările.

Cum în anul 2020 contextul macro-economic a fost unul dificil, un catalizator incredibil pentru comerț, în următorii ani vom putea vedea o cerere to mai mare legată de recomandările personalizate și tot mai precise pentru clienți și o îmbunătățire a felului în care interacționăm cu magazinele online. Conform studiului citat mai sus, 73% din companiile implicate în acest sector consideră că utilizarea AI va deveni o prioritate pentru activitățile de marketing și vânzări. Pentru mulți, domeniul e-commerce va deveni din ce în ce mai accesibil și din ce în ce mai multe interacțiuni de natură comercială vor fi întreprinse prin intermediul unor astfel de platforme de e-commerce, forțând astfel multe din industriile învechite să se adapteze noilor cerințe de business pentru a putea supraviețui acestei piețe extrem de competitive.

Atunci când ne gândim la roboți, în general, avem în minte mastodonții mecanizați care vopsesc, sudează automobile sau subansamble, ambalează sau transportă pachetele în depozite etc. Contrar așteptărilor, astăzi, cei mai folosiți roboți sunt, de fapt, cei de natură software, mai exact sunt o serie de algoritmi matematici transpuși în linii de cod. Aceștia din urmă sunt realmente fundamentali pentru întreg ecosistemul ce alcătuiește varii componente și soluții din vastul domeniu intitulat generic inteligența artificială.

Astfel, după ce decenii la rând roboții puteau fi întâlniți doar în cadrul uzinelor sau liniilor de productie, în depozite,etc., acum aceștia ajung să fie din ce în ce mai prezenți în varii industrii și să lucreze împreună cu oamenii. Doar că această schimbare nu survine peste noapte ci repezintă o sinergie ce a fost dezvoltată de-a lungul mai multor ani și presupune și o rafinare constantă a proceselor și îmbunătățire a modelului de integrare si colaborare om-mașină.

Într-o cercetare derulată de Centrul European pentru dezvoltarea formării profesionale (Cedefop), circa 14% din joburile din UE pot ajunge să fie înlocuite de soluții de automatizare. Clasamentul acestora este dominat de meserii ce presupun o serie de atribuții recurente și care nu necesită aptitudini excepționale. Aici sunt menționate meserii din zona utilităților, a construcțiilor, a agriculturii, a producției și a retailului. Sigur, nici alte domenii nu sunt în totalitate ferite de prezența unor astfel de transformări. În unele dintre acestea, cum ar fi educația, soluțiile de digitalizarea și utilizarea algoritmilor de inteligență artificială pot fi considerate două componente primordiale pentru dezvoltarea și pregătirea viitoarelor generații de elevi și studenți pentru viitoarele revoluții tehnologice ce vor urma în viitorul mai mult sau mai puțin îndepărtat.

În acest context, merită menționat faptul ca acest conceptul de automatizare nu este unul totalmente nou. Roboți, precum celor utilizați pe liniile de producție au fost folosiți de decenii bune. Acesta e momentul în care tehnologia a evoluat suficient de mult pentru a putea introduce cu succes soluțiile automatizate și în alte sectoare și a reduce costurile finale. Conform unor studii realizate de către McKinsey Global Institute, acest tip de accelerare a domeniilor economice este condus de catre trei factori principali.

În primul rând, "algoritmii de tip machine learning" au cunoscut un progres extraordinar în ultimii ani. Acest lucru s-a datorat în principal creșterii volumului de date și a puterii de calcul, atât la nivel de dispozitiv individual, cât și la nivel de centru de date. Un foarte bun exemplu aici este faptul că daca inițial o placă video dintr-un computer era destinată, în special, jocurilor, însă acum a devenit o unitate de procesare de sine stătătoare utilizată cu succes în varii procese complexe. Diintre acestea din urmă, alături de randarea imaginilor și a altor soluții conexe realizări și consumului de content pentru domenii din gama realității virtuale și/sau augmentate merită menționată și utilitatea lor pentru "minarea de criptomonede". Aceste soluții de procesare individuale de tip procesoare grafice sunt folosite cu și mai mare succes în rularea algoritmilor utilizați în procesarea unor cantități imense de date.

În prezent, datorită evoluțiilor tehnologice la nivel de industrii, există un flux incredibil de date și metadata care sunt generate constant și care pot fi monetizate prin utilizarea unor astfel de algoritmi specifici soluțiilor de inteligență artificială. De la imagini și video, până la date de tip voce, localizare și chiar tipare de utilizare a tehnologiilor și a obiceiuri de navigare online acestea sunt doar cateva din datele structurate și nestructurate ce pot fi utilizate și procesate cu scopuri comerciale. Acestora din urmă, daca li se adaugă și componenta de "Internet of Things", care a devenit un pilon de bază în a înțelege mai bine obiceiurile și felul în care diverse procese pot fi optimizate, și cum se poate crea un adevărat ecosistem viu care să ajute la a reduce semnificativ costurile de procese, operaționale, de producție, de mentenanță, îmbunătățirea serviciilor și nu numai.

În acest context merită amintite cateva din inițiativele de tip smart city care sunt deja implementate și funcționale în întreaga lume. În Shenzhen, de exemplu, ambuteiajele au fost reduse cu 12%, iar viteza medie a mașinilor a crescut cu 6% în timpul orelor de vârf. Mai important decât atat este faptul că timpul de intervenție al echipajelor de urgență, pentru cazurile exceptionale, a scăzut cu 40% datorită îmbunătățirilor aduse la nivelul infrastructurii rutiere și a sistemului de monitorizare permanentă.

Privind la nivel macro, evoluția tehnologică a revoluționat modelul de business tradițional în întregime. Așadar industriile din toate ramurile, orașele, locuințele și casele noastre beneficiat de îmbunătățiri seminificative datorate noilor soluții tehnologice inovative, care au la bază componente de tip roboți și/sau mecanisme bazate pe inteligența artificială. Astfel, algoritmii de inteligență artificială acum pot rula extrem de bine atât local, dependenți de puterea de calcul la nivel de dispozitiv, dar mult mai eficient într-un ecosistem de tip cloud, unde datele de la diverse echipamente, sisteme pot fi analizate și comparate pentru o eficientizare în operare și consum. Pentru soluțiile conectate la cloud este nevoie de o rețea de înternet pe cât de rapidă pentru a putea deservi unui flux de transfer de date și informații cât mai eficient, dovadă fiind necesitatea de a ajunge astăzi la utilizarea unor tehnologii revoluționare precum Wi-Fi 6.0 și 5G.

Imaginea de ansamblu pentru un internet mai rapid si sigur, cu mult mai multe conexiuni, arată astfel: o rețea bazată pe algoritmi de inteligență artificială, care imită felul în care creierul uman însuși gestionează milioane de date/informații în timp real, "înțelege", "știe" și poate face predicții legate de nevoile și incarcarea la nivel de rețea.

Dacă în prezent discutăm de administratorii de rețea care pot remedia eventuale probleme la nivel de conexiune, mai ales în domenii de producție precum industria de automotive sau de extractive minieră, pe viitor aceste probleme ar trebui să fie prevăzute și remediate automat, cu o intervenție umană limitată sau aproape de zero. Într-o analiză a lui Liu Yunjie, academician la Academia de Inginerie din China, aflăm faptul că transformările fundamentale prin care a trecut internetul în primele sale patru decenii de existență necesită dezvoltarea unor tehnici și teorii noi pentru nevoile viitoarelor decenii. Succesul unei astfel transformări legată de nevoile viitorului constă atât în eliminare pe cât posibil a minusurilor la nivel de infrastructură prezentă, cât și dezvoltarea unor dispozitive și sisteme inovative pentru nevoile rețelelor viitorului.

Conform acestuia, prin analiza datelor la nivel de rețea și prin intermediul folosirii tehnologiilor de inteligență artificială, computerele de azi pot detecta posibilele probleme și riscuri de securitate mult mai repede și deasemenea pot propune soluții de remediere a lor în timp real în mai bine de 90% din cazurile ce pot aparea. Astfel, oamenii, specialiștii, ar urma să se concentreze pe restul de 10%, pe care computerele nu le pot rezolva și necesită intervenție umană.

Acestor date li se adaugă și posibilele probleme legata de securitate. Marile companii specializate în securitate cibernetică, deja folosesc cu succes instrumentele de AI capabile să identifice singure cele mai multe amenințări. Într-un scenariu ideal ar trebui să ne putem folosi de inteligența artificială pentru a identifica aceste probleme de securitate la nivel de rețea, înainte ca acestea să ajungă la potențialele victime. Într-un astfel de demers, Huawei susține că a reușit, prin intermediul folosirii soluțiilor de inteligență artificială, să identifice 87% din amenințări la nivel de rețea.

În acest context merită amintita și solutia Huawei OptiXtrans DC908. Acesta e un dispozitiv de tip "wavelength-division multiplexing (WDM)" destinat transferului rapid de date de dimensiuni foarte mari între diverse centre de date. Modelul menționat anterior oferă o capacitate de transfer de circa 800 Gbps și permite tehnicienilor și inginerilor IT să ruleze noi servicii mult mai rapid, la nivel de câteva minute. Dar altceva este cu adevărat important, si anume faptul că pentru subiectul AI în digitalizare și internet: tehnologia AI folosită de Huawei permite funcționarea și întreținerea inteligentă a rețelei, având capabilitatea de a anticipa peste 60% dintre defecțiunile survenite la nivel de retea și de a reduce numarul de alarme false prin intermediul unei analize automată a cauzelor defecțiunilor.

Pentru sectororul economic este crucial reducerea timpului necesar mentenanței echipamentelor, fapt ce poate aduce diferențe considerabile în cadrul fluxului de lucru, respective costuri operaționale. Acest lucru se pretează însă la nivel de rețea și la posibilitatea prevenirii problemelor la nivel de rețea, însă când vorbim despre asigurarea conectivității, trebuie să amintim un alt produs inovativ, în speță AirEngine Wi-Fi 6.