Umělá inteligence předvídá poruchy strojů. Opravovat je budou roboti, říká Pavel Konečný, spoluzakladatel a generální ředitel Neuron soundware

Zaměstnanec prochází továrnou v brýlích s rozšířenou realitou. Těmi si načítá QR kódy na jednotlivých strojích a okamžitě se mu zobrazují informace o jejich stavu. Díky analýze zvuků a teploty se s předstihem dozví, jestli některému ze zařízení nehrozí porucha. Pokud narazí na chybové hlášení, vysílá na místo robota, který stroj opraví. Všechny tyto služby chce výrobním firmám v budoucnu nabízet česká společnost Neuron soundware.

Zatím jim dodává speciální software a hardware, který dokáže podle zvuků a vibrací předpovědět, že se zařízení rozbije. A to až o 10 dní dříve, než se porucha projeví i jinak. Na konci roku firma dokončí také vývoj infrakamery, která umožní predikovat poruchy díky změnám teploty. Spoluzakladatel a generální ředitel společnosti Pavel Konečný chce příští rok začít pracovat také na propojení produktu s chytrými brýlemi a za pár let se vrhnout i do robotiky.

Předvídat poruchy lze různými způsoby. Proč jste si vybrali zvuk?

Protože je to jeden z prvních symptomů, podle nichž se dá problém rozpoznat. Řada firem sbírá obrovské množství dat a zaměřuje se na desítky různých parametrů, ale ve výsledku je jim většina z toho k ničemu. K detekování poruchy vám typicky stačí čtyři signály. My se v současnosti soustřeďujeme na zvuk a vibrace. Třetí je teplota, kterou nově začneme také měřit. A poslední zajímavý parametr představuje průtok elektřiny. Ale jeho monitorování se zatím nevěnujeme.

Můžete přiblížit, jak vaše řešení funguje?

Na stroje připojíme nahrávací senzory, které monitorují vše od ultrazvuku až po vibrace. Nahrávky se sbíhají v krabičce zvané nBox, která dokáže vyhodnotit zvuk až z 12 mikrofonů. To znamená, že je možné na ni připojit i více strojů. Funguje to na principu umělé inteligence, která je schopná rozeznávat zvuky blížících se poruch. Pokud nastane nějaký problém, upozorní na něj barevné kontrolky na krabičce a systém vám jednoduše pošle zprávu na mobil nebo e-mail.

Jak vás to vůbec napadlo?

Jeden můj kamarád slyšel, že mu něco chrastí v motoru auta. Zajel proto do servisu, kde mu řekli, že palubní počítač žádné chyby nehlásí a vše je v pořádku. Jenže o 100 kilometrů později mu praskl válec a byla z toho obří škoda. Měl jediné štěstí, že mu teprve za pár dní končila záruka. Nicméně nás to přivedlo na nápad používat umělou inteligenci k poslouchání strojů.

Lidské ucho k tomu nestačí?

Zkušení technici často sluchem dokážou rozpoznat, že je něco v nepořádku. Proto nám pomáhají učit počítače. Nicméně naše krabička má oproti lidem spoustu výhod. Poslouchá 24 hodin denně i v prostředí, kam lidé třeba kvůli bezpečnosti posílat nechcete. Zároveň dokáže rozlišit jednotlivé složky zvuku, které lidské ucho může vnímat jen jako souvislý hluk. Jdeme navíc až do ultrazvukového spektra, jež člověk vůbec neslyší.

Ve kterých odvětvích je o vaše řešení největší zájem?

V energetice a ve výrobě. Dají se tak kontrolovat výrobní linky, motory, pumpy, čerpadla, jeřáby, výhybky i větrné elektrárny. V rámci našeho největšího projektu monitorujeme u různých firem kogenerační jednotky, tedy zařízení pro kombinovanou výrobu tepla a elektřiny. A data z tohoto projektu ukazují, že přes polovinu poruch jsme schopni rozpoznat zhruba dva až 10 dní předem, než se to projeví i jinak. A tohle procento se neustále zvyšuje.

Využívají prediktivní analýzu jen velké firmy, nebo i malé?

Zatím máme spíše větší zákazníky, u kterých je potenciál prodeje vyššího množství kusů. Patří mezi ně firmy jako Siemens, E.ON, Airbus či BMW. V současnosti ale rozjíždíme partnerskou síť, jež má za cíl oslovit i menší podniky. Příští rok spustíme samoobslužné řešení, kdy si zákazník koupí zařízení on-line, přijde mu poštou a sám si ho přes portál nastaví a aktivuje. I nadále však očekáváme větší zájem velkých firem. Když provozujete 100 strojů, tak spíš přemýšlíte, jak je optimalizovat, než když máte dva.

V kterých zemích se vám podařilo uspět?

Hlavně v Evropě od Německa přes Francii až po Španělsko. Od loňska ale máme naše zařízení třeba i v Jižní Koreji. V Asii je o naše řešení velký zájem, protože je tam rozsáhlá strojírenská výroba. Tamní firmy si uvědomily, že s levnou pracovní silou už se nikam neposunou a že potřebují inovace. Třeba v Číně mají vedoucí fabrik speciální systém hodnocení, který je tlačí, aby zaváděli prvky Průmyslu 4.0. A inspiraci hledají často u nás v Evropě.

nBox slouží k předpovídání poruch pomocí zvuků strojů. Měsíčně sbírá terabyty dat, které dokáže zpracovat na místě, bez připojení k internetu. Představí se i na strojírenském veletrhu v Brně.

Foto: HN – Lukáš Bíba

Jak vytváříte databázi zvuků?

Máme miliony nahrávek nejrůznějších zvuků, které nám pomáhají při trénování počítačů v jejich poznávání. Následně je učíme porozumět zvukům strojů obecně. A v posledním kroku algoritmus upravujeme pro konkrétní zařízení. Každý stroj si tak indivi­duálně nahráváme. Uvedení naší krabičky do provozu na konkrétním zařízení trvá od několika dnů do pár týdnů.

Jak velká je konkurence v oblasti zvukových analýz?

Výzkumná a poradenská společnost Gartner nás loni zařadila mezi čtyři firmy z celého světa, které představují špičku v oblasti prediktivní údržby za použití akustiky. Vedle nás jsou tam ještě dvě firmy ze Spojených států a jedna z Izraele. Jsou to přitom řádově větší společnosti než my, jež mají k dispozici výrazně více peněz. Oproti nim ale máme výhodu, že snímáme akustický signál nepřetržitě, zatímco třeba americká konkurence jen jednou za hodinu. Řada informací jim tak unikne a pro stroje, které nepracují konti­nuálně, jejich řešení není použitelné. Předností našeho ­nBoxu také je, že jsme schopni zpracovat akustický signál přímo v něm.

Proč je to výhoda?

Naše zařízení bude fungovat kdekoliv na světě, aniž bychom museli čekat na rozvoj superrychlé mobilní 5G sítě. Objem dat, která zpracováváme, je tak velký, že by nám na jejich posílání nestačily ani neomezené tarify. Každá krabička shromažďuje terabyty dat za měsíc. Jsem velkým fanouškem takzvaného edge computingu, tedy zpracování a využití dat v místě zařízení. Jeho výhodou je bezpečnost, rychlost, velký výkon a to, že může fungovat i bez připojení k internetu. Všichni se těší na příchod 5G, ale já to nadšení mírním. Využití má najít třeba pro samořiditelná auta, ale představte si, že vám signál vypadne a auto už dál nepojede. Auto tak musí mít dostatečný výpočetní výkon na místě, aby dokázalo jet i bez připojení. Pokroky v umělé inteligenci spojené s edge computingem jsou podle mě důležitější než to, co přijde s 5G sítěmi.

Strojové učení, které využívá i vaše firma, je jen předvojem skutečné umělé inteligence. Jak zásadní je její nástup pro váš byznys?

Pro naše podnikání to podstatné není, my na to nemusíme čekat. Tato technologie bude mít dopad na lidstvo daleko dřív, než nám stroje začnou konkurovat v myšlení a chápání světa. To, kdo ovládne umělou inteligenci, rozhodne o dominanci na naší planetě v tomto století. Už dnes je její vývoj velmi daleko. Letos třeba umělá inteligence DeepMind porazila profesionální hráče počítačové hry StarCraft 2. Vyhrála v osmi z devíti utkání. Jde přitom o jednu z nejsložitějších počítačových her na světě, která se hraje v reálném čase a musíte souběžně přijímat rozhodnutí na více místech najednou. Tohle mě opravdu překvapilo. Jsem technooptimista, ale čeho se bojím, je využívání umělé inteligence pro ovládání armád. To se nikdy nesmí stát. Jako firma jsme se připojili k petici podporující zákaz použití umělé inteligence ve zbraňových systémech.

V budoucnu se chcete pustit i do robotiky. S čím by vám roboti měli pomáhat?

Rád bych třeba za pět let koupil nějakou firmu, která se zabývá vývojem robotů. Ti by se pak mohli stát opraváři a řešit poruchy, jež naše zařízení identifikuje. Už teď plánujeme přidat různé návody, co s rozbitými stroji mají zákazníci dělat. V příštím roce chceme také začít zkoušet brýle pro rozšířenou realitu, které by techniky informovaly o stavu stroje a rovnou jim radily, jak ho případně opravit. Zatím se jim informace o zařízení načítají přes QR kód do mobilu.

Oprava strojů je poměrně náročná činnost. Věříte, že to už za pár let roboti zvládnou?

Podle mě budou roboti mnohdy vykonávat sofistikovanější práci než lidé. Jejich vývoj a výroba je drahá, a aby se to vyplatilo, tak by nejdřív měli dělat práci s velkou přidanou hodnotou. Mohou obrábět, vrtat nebo montovat věci. Až zlevní a začnou vyrábět sami sebe, tak má teprve cenu využívat je na jednoduché manuální činnosti jako překládání beden. Agentura amerického ministerstva obrany DARPA pořádá soutěže pro roboty, kde musí plnit velmi složité úkoly. A každý rok je tam vidět neuvěřitelný posun. Dokážou řídit auto, přejít po nerovném povrchu i vzít do ruky nějaký nástroj. Zvládnou tak brzy i řadu komplikovaných procesů ve výrobě. Navíc mohou pracovat 24 hodin denně. Místo pěti tisíc zaměstnanců vám tak postačí 500 robotů. Když změníte plán výroby, automaticky se aktualizují. A na rozdíl od lidí je nemusíte zaškolovat a jsou pořád výkonní. S jejich nástupem nás čeká velká revoluce.

Článek byl publikován ve speciální příloze Hospodářských novin.