Észak-Amerikától kezdve Európán át Dél-Kelet-Ázsiáig a világ egyre több pontján vezeti be a parkolás és az úthasználat díját automatikusan beszedő, a közúti forgalmat monitorozó videoanalitikai megoldásait az Asura Technologies. A hat éve alapított magyar cég olyan területekre szállít, amelyeken különösen fontos, hogy a felhasználók megbízhassanak a mesterséges intelligencia (AI) gépi látásában.
Leginusz Lászlót, a cég technológiai igazgatóját és társalapítóját ennek előfeltételeiről kérdeztük.
Computerworld: Milyen szempontok alapján választhatnak a vállalatok megfelelő AI technológiát az üzleti lehetőségek biztonságos és megbízható kiaknázásához?
Leginusz László: A legoptimálisabb eszközök megtalálásához több alapvető szempontot is figyelembe kell vennünk. A pontos predikció képessége például kiemelten fontos, mivel egy AI rendszer csak akkor teremt értéket, ha megbízható és precíz előrejelzéseket ad. Hatékony modellek nélkül az AI alkalmazások aligha fognak megfelelni az elvárásoknak. A hatékonyság szempontjából nagyon fontos még a modellek sebessége, ugyanis ez alapvetően meghatározza a teljes rendszer infrastruktúra igényét, ami könnyen kerékkötője lehet egy technológia elterjedésének.
A modell interpretálhatósága szintén kulcsfontosságú. A gépi tanulási modellek, különösen a mélytanulási modellek gyakran "fekete dobozként" működnek, nehéz megérteni, hogyan jutnak döntésre. Az elmúlt időszakban azonban történtek előrelépések ezen a területen, átfogó betekintést engedve a kutatóknak a modellek működésébe. További fontos szempont a technológiai infrastruktúra skálázhatósága, különösen nagyobb vállalatok esetében. Olyan AI megoldásokra lesz szükségük, amelyek a cég növekedéséhez és az igények változásához is alkalmazkodnak.
Létfontosságúnak tartjuk, hogy megoldásaink széles körben kompatibilisek és integrálhatók legyenek más rendszerekkel, ezért a világ vezető kameragyártó és VMS (video management system) szállító cégeivel is együttműködünk. Minden szervezet költséghatékonyságra törekszik. Minél kompaktabb és kevesebb paraméterrel rendelkezik egy neurális háló, működtetése annál gazdaságosabb. Gépi tanulással (ML) foglalkozó részlegünk ennek érdekében folyamatosan optimalizálja modelljeink teljesítményét és hatékonyságát.
Biztonság szempontjából kiemelt jelentőségű az adattárolás és a modellfuttatás helye. A GDPR előírásainak megfelelően kardinális fontosságú, hogy a vállalatok megfelelően védjék az ügyfelek adatait. A biztonság az Asura filozófiája szerint is elsődleges, ezért modelljeinket saját infrastruktúránkon futtatjuk. Nem utolsó sorban a szervezeteknek etikai szempontokat is mérlegelnünk kell. Az AI alkalmazása során tiszteletben kell tartaniuk a magánélet védelmét és az alapvető emberi jogokat, és ezen túlmenően a technológiával kapcsolatban mindig átlátható, felelősségteljes és etikus döntéseket kell hozniuk.
CW: Az Asura megoldásaiban hogyan érvényesülnek ezek a szempontok a gyakorlatban?
Leginusz László: Videoanalitikai megoldásaink egyedülálló és rendkívül gyors konvolúciós neurális hálókra épülnek, amelyek az AI legújabb kutatási eredményeit integrálják. Számos mélytanulási modellünkkel a közúti forgalom teljes spektrumát tudjuk monitorozni és analizálni, beleértve a forgalom számlálását és elemzését, valamint a járművekkel kapcsolatos részletes adatok pontos azonosítását is.
Teljes mértékben vizuális adatforrásokból, azaz kamerákból gyűjtjük be az ehhez szükséges információkat, ez a megközelítés nemcsak precíz, hanem Asura Recognizer Unit rendszerünk hardverkövetelményeinek jelentős optimalizálását is lehetővé teszi. Ügyfeleink így kivételes minőségű és hatékony megoldást kapnak, amely optimális költséghatékonyságot és rendszer-integrációt biztosít a közúti forgalom valós idejű analíziséhez.
CW: Milyen készségekre lesz még szükségük a vállalatoknak az AI eredményes, biztonságos és etikus alkalmazásához?
Leginusz László: A vállalatoknak ehhez több kulcskészséget is fejleszteniük kell. Működésük digitalizálásával biztosíthatják például a jó minőségű és nagy mennyiségű adathalmazokat, ez az AI területéhez köthető technológiák alkalmazásának alfája és omegája. Az adatkincs létrehozása mellett ugynailyen fontos az adathalmazok megértése és mások számára érthetővé tétele is, az egyes modellek létrehozása során a különböző vizualizációs eszközök nagy mértékben elősegítik az egyes problémák diagnosztizálását.
A mesterséges intelligencia a közeljövőben kulcsszerephez jut a vállalati működés számos területén. Létfontosságú, hogy a szervezetek a megfelelő szakértők, például adatkutatók (data scientist) bevonásával értékeljék az AI optimális alkalmazási területeit.
Szem előtt kell tartaniuk továbbá döntéseik etikai vetületeit is. Az AI alkalmazásával a munkakörök is változni fognak, azonban az emberi beavatkozás továbbra is nélkülözhetetlen marad. A vállalatoknak ezért arra kell törekedniük, hogy megértsék embereik igényeit, és támogassák alkalmazkodásukat a technológia gyors fejlődéséhez.
