INTERVIU

”INTELIGENŢA ARTIFICIALĂ ÎN SINE NU ESTE INTERESANTĂ, DAR CEEA CE POATE REALIZA ESTE” HANNA GRÖNQVIST

DE LA HIAB

Hanna Grönqvist, doctor în fizică teoretică, lucrează la Hiab, ca dezvoltator de soluții îmbunătățite de inteligență artificială (IA) pentru echipamentele de manipulare a sarcinilor. Într-o astfel de soluție, respectiv întreținerea proactivă, sunt utilizate datele obținute din programele de întreținere preventivă, cât și predictivă, pentru a obține informații și a preveni defecțiunile mașinilor înainte ca acestea să apară. Hanna a fost atrasă de acest domeniu de potențialul științei de a rezolva unele dintre problemele majore ale lumii – colectarea de informații despre echipamentele de manipulare a mărfurilor din întreaga lume. Drumul parcurs de Hanna pentru dezvoltarea unei soluții IA ce urmărește evoluțiile din economie, este prezentat în continuare, în transcrisul unui interviu publicat în revista Technology Finlanda.

Text: Ing. Valeriu BEZDEDEANU

Am ajuns să lucrez cu IA pentru că m-am îndrăgostit de lumea magică a fizicii și științei particulelor în timpul vizitei mele la CERN (Organizația Europeană pentru Cercetare Nucleară), când încă eram în liceu. După liceu, mi-am început studiile în fizica teoretică și am obținut un loc de stagiar la complexul de accelerare a particulelor CERN. De acolo, drumul meu m-a condus spre studiile Erasmus în Franța, unde am făcut și disertația pentru teza de doctorat și am petrecut primii ani de muncă. După șapte ani în străinătate, am remarcat că Cargotec caută cercetători în domeniul datelor. Valorile Cargotec - durabilitate, etică și incluziune socială - m-au atras. Am aplicat și am obținut slujba. După puțin peste doi ani, m-am transferat la divizia Hiab – Service, din cadrul Cargotec. Una dintre sarcinile mele actuale este să dezvolt soluții de IA pentru întreținerea proactivă a echipamentelor de manipulare și transport. Pentru mine, IA reprezintă un set de instrumente pentru rezolvarea problemelor și îmbunătățirea statu-quoului. IA în sine nu este interesantă, dar ceea ce poate realiza este. Când vine vorba de viitorul planetei, deja ne epuizăm timpul, dar cred că prin știință avem cheile pentru a găsi soluții la probleme majore, cum ar fi problemele de mediu și climatice. „Beneficiile inteligenței artificiale se întrevăd uneori într-o direcție surprinzătoare. Faptul că o companie utilizează în practică date și procese relevante îi conferă deja o valoare adăugată semnificativă.”

IA este utilă în multe privințe, dar cred că mai important decât beneficiile directe sunt pașii necesari pentru a putea formula problema care trebuie rezolvată de ea. Faptul că datele și procesele unei companii există pentru a le exploata oferă deja o valoare adăugată mare. IA în sine nu este foarte „inteligentă”, dar este un instrument pentru rezolvarea problemelor mari.

Am realizat diverse lucruri folosind IA, dar unul dintre cele mai interesante a fost creat în primăvara anului trecut, când a lovit pandemia COVID-19. Împreună cu un coleg am dezvoltat un instrument care utilizează IA pentru a urmări evoluțiile din economie. Este vorba despre un indice, care urmărește activitatea pieței, utilizând date de telemetrie colectate de la echipamentele noastre de manipulare a încărcăturilor la nivel global. Datele în timp real sunt utile factorilor de decizie într-o situație de criză și ori de câte ori este nevoie să reacționeze rapid.

În acest domeniu de lucru este necesar să aveți o experiență matematică și să cunoașteți programarea, dar este important, de asemenea, să aveți abilități de comunicare și să știți cum să folosiți narațiunea pentru a transmite informații bazate pe date. La sfârșitul zilei, rezultatele științifice și inovațiile au doar valoarea pe care utilizatorii lor le alocă acestora. Dacă aș veni cu o aplicație care ar revoluționa lumea, dar nu aș reuși să-i conving pe ceilalți de importanța ei, ea nu ar avea valoare. Codificarea algoritmilor de învățare automată este de fapt surprinzător de ușoară, partea dificilă, care necesită mentalitate științifică și rigoare, este capacitatea de a pune la îndoială atât propriile întrebări, cât și vigilența de a identifica posibilele distorsiuni pe care le-ați fi putut introduce în orice soluție.

„Cel mai bun aspect al muncii mele de zi cu zi îl reprezintă colegii mei. Acest tip de muncă nu înseamnă să lucrezi singur, înseamnă să colaborăm și să găsim o abordare corectă pentru rezolvarea unei probleme, împreună.”

Deseori mă lovesc de concepția greșită că IA este ceva absolut nou și chiar o formă de misticism. Chiar nu este – aplicăm exact aceleași metode științifice și raționamente pe care Galileo și Copernic le-au aplicat la vremea lor. Au urmat natura și au observat corpurile cerești, ținând evidența coordonatelor lor și înregistrându-le traiectoria pentru perioade lungi de timp. Dezvoltarea IA de astăzi are exact aceeași logică de observare a fenomenelor, păstrare a datelor și apoi modelare a realității! Noutatea este că acum folosim computere și suntem capabili să analizăm datele de o mie de ori mai numeroase. IA există din anii '60. Implică o mulțime de temeri, dar cred că este cam același lucru ca atunci când, în timpul celei de a doua revoluții industriale, oamenii se temeau să se urce în trenuri.

Aș dori să folosesc IA pentru a crea un viitor în care „sustenabilitatea fluxului de material” nu mai este percepută ca o contradicție, adică pentru a crea soluții de dezvoltare durabilă pentru industrie. Valorile promovate de Hiab includ găsirea unor soluții durabile pentru manipularea și transportul de mărfuri în întreaga lume. A fi implicată în această acțiune este o motivație imensă în viața mea de zi cu zi. Am învățat că evoluția are loc cu pași mici, iar înlănțuirea pașilor mici face ca evoluția să poată parcurge un drum lung.

La Hiab, IA este utilizată, printre altele, pentru întreținerea preventivă, adică pentru a sesiza defecțiuni ale echipamentului înainte ca acestea să apară. Scopul nostru este să putem repara echipamentul chiar înainte de a provoca dureri de cap clientului. Echipamentele Hiab sunt utilizate într-o mare varietate de condiții de operare, în întreaga lume, ceea ce face deosebit de dificilă modelarea predictivă a nevoilor lor de întreținere. În practică, avem mii de dispozitive conectate în întreaga lume care trimit în mod constant date către cloud. Diverse măsurători ale dispozitivelor vin la noi prin telemetrie și folosim IA atunci când combinăm informațiile trimise de dispozitive cu înregistrările de întreținere. Combinând rezultatele măsurării continue, în timp real, cu datele operațiunilor de întreținere, suntem capabili acum să anticipăm modul în care echipamentele, care funcționează în medii specifice, ar trebui să fie întreținute.

Provocarea, atunci când utilizăm IA, este că atunci când echipamentele sunt utilizate în moduri foarte diferite în întreaga lume, ar fi necesară o colectare de date aproape infinită pentru a ține cont de toți factorii operaționali. Totuși, în companii trebuie întotdeauna găsit un echilibru între colectarea datelor și valoarea adăugată pe care aceasta o aduce. Practic: care sunt problemele pe care merită să le abordăm dacă folosim IA? De exemplu, care sunt piesele de schimb pentru care merită să colectezi date extinse necesare pentru prezicerea defectării lor?

Hiab a beneficiat de IA pentru a realiza mai bine modele care să anticipeze nevoile viitoare de întreținere. Chiar și simpla înlocuire a întreruperilor neașteptate de întreținere cu întreruperi planificate de întreținere, va aduce un mare beneficiu! Suntem chiar la începutul acestui drum, dar avem toate premisele pentru succes: o flotă globală de echipamente conectate, o infrastructură cloud IoT (Internet of Things) cu capacități de calcul și experți calificați. Este motivant să lucrezi atunci când știi că există încă loc de îmbunătățire!

Am învățat că bazele soluțiilor de IA trebuie construite cu atenție și poate dura mulți ani pentru a vedea rodul acestei munci. Cu toate acestea, beneficiile pot apărea și în timp ce se construiesc aceste baze, iar forma exactă a acestor beneficii ar putea fi surprinzătoare. De exemplu, ca produs secundar al utilizării IA, am primit o mulțime de informații despre tipul de necesități de întreținere a echipamentelor noastre în diferite condiții. O importantă lecție învățată este, de asemenea, faptul că realizarea de noi soluții IA reprezintă în primul rând o lucrare în echipă și de management al schimbărilor, nu doar tehnologie.

Pentru companiile interesate de soluții de IA, mesajul meu este o invitație de a vă întreba dacă cineva își poate permite cu adevărat să nu se bazeze pe IA și să nu meargă pe drumul recuperării datelor.

„Construirea de soluții de inteligență artificială este în primul rând o lucrare de echipă și de management al schimbărilor, nu doar tehnologie.”