Umělá inteligence už dávno opustila bílé stěny laboratoří. Jsou každodenní realitou, se kterou se můžeme setkávat na logických i nevšedních místech. Od umělého oplodnění, přes bagety v letadle, po nejinteligentnější robotické vysavače.  .

Umělé inteligence (AI) je obor informatiky, jenž se zabývá strojovým řešením různých komplexních úloh, jde např. o logistiku, robotiku, zpracovávání dat nebo vývoj přirozeného jazyka. Primárně není snaha stvořit přemýšlející inteligentní stroje, jde pouze o okrajovou záležitost, většina zájmu se soustředí jinde….

I v běžném životě…

Medicína

V Česku se s neplodností potýká 15–20 % párů. Naději upínají na reprodukční odborníky, kteří se na problémy s početím specializují. Těm v léčbě čím dál více pomáhá umělá inteligence – umí například vyhodnotit, které embryo má největší šanci na úspěšný vývoj v děloze matky nebo jaké spermie jsou nejvíce „v kondici“.

Pravděpodobnost úspěšného těhotenství a pozdějšího porodu by díky „robotům“ mohla vzrůst o 10–20 %. Přestože prvky umělé inteligence pronikají do reprodukční medicíny čím dál více, lidské ruce podle specialistů nenahradí.

„Umělá inteligence je v léčbě neplodnosti velmi užitečná. Na základě obrovského kvanta dat, které nashromáždí, umí například vyhodnotit, jaké embryo se vyvíjí nejlépe, a má tudíž největší šanci uchytit se v těle matky,“ říká MUDr. Tomáš Bagócsi z reprodukční kliniky Reprofit.

Jestliže potom dostane informaci, že se z embrya opravdu narodilo dítě, umí s ní do budoucna pracovat a další embrya hodnotí i podle této informace.

Big data

Současné hodnocení embryí pod mikroskopem nedokáže vyhodnotit takové množství detailů, jako umělá inteligence. Při použití moderních inkubátorů se zabudovanou kamerou nemusí embryolog s embryem vůbec manipulovat a má přitom k dispozici obrovské množství informací, které může vyhodnocovat sám nebo zapojit umělou inteligenci.

„Na klinice nyní pracujeme s přístrojem, jenž využívá umělou inteligenci a dokáže nám pomoci seřadit embrya pacientky od nejlepšího po nejhorší,“ popisuje embryoložka Mgr. Lenka Soukal Libichová z Reprofitu.

Můžou tak sledovat určité znaky a navzájem je porovnávat. Umělá inteligence jich však dokáže najednou sledovat násobně víc. Přístroj například pořídí až 8 000 fotografií vývoje jednoho embrya, které následně vyhodnotí.

Psychika Anebo na co roboti nestačí?

Reprodukční specialisté se shodují, že umělá inteligence bude hrát v léčbě neplodnosti čím dál větší roli. Kromě embryí budou stroje vyhodnocovat kvalitu spermií, vajíček i pacientských statistik. Lékařům poskytnou také přibližnou informaci o tom, do jaké míry bude léčba konkrétního páru úspěšná.

Specialisté ale nečekají, že by je v léčbě neplodnosti stroje zcela nahradily. „Člověk není nikdy úplně nahraditelný. Umělá inteligence nám něco doporučí, ale vždy to musí být lékař nebo embryolog, kdo se rozhodne, zda se tímto doporučením řídit,“ uvědomuje si specialista na reprodukci MUDr. Pavel Otevřel.

„Nesmíme zapomínat, že léčba neplodnosti úzce souvisí s psychikou a s tímto faktorem žádný robot pracovat neumí. Zvláště u nestandardních případů musí vzít specialista v úvahu spoustu proměnných, které umělá inteligence jednoduše nezná…“.

Cestování

Jak myslíte, že logisticky funguje letecká společnost. Kolik je potřeba paliva, kolik se sní jídla, kolik se vypustí CO2? I zde se využívá umělá inteligence víc, než by se čekalo.

Podívejme se do kuchyně největšího nízkonákladového leteckého dopravce v Evropě Ryanairu a podle slov jejího ředitele i největšího prodejce šunkových a sýrových panini v Evropě…

Ryanair využívá systém AWS (Amazon Web Services) a cloud ve všech svých provozech, aby snížil náklady, omezil plýtvání potravinami, snížil emise oxidu uhličitého. Málokdo z cestujících společnosti Ryanair si při kousání do sendvičů uvědomuje, že vozíky valící se uličkou neslouží jen k občerstvení.

Jsou i důležitým zdrojem informací o požadavcích a prodejích. Data se vkládají do nástroje strojového učení (přezdívaného „panini prediktor“) vytvořeného s přispěním společnosti AWS, jenž letecké společnosti pomáhá přesně předpovídat, které produkty mají být umístěny do kterého letadla.

Kauza panini

Jakkoli jsou panini se šunkou a sýrem společnosti Ryanair oblíbené, vypočítat, kolik lidí se pro ně v daném letu rozhodne, je větší výzva, než se na první pohled zdá. Společnost disponuje více než 500 letadly a provozuje 2 900 letů denně, přičemž jedno letadlo překonává několik tras v různých zemích.

Každé letadlo má omezený prostor – přesně pět vozíků – a může být zásobeno pouze jednou za 24 hodin.

Tzv. panini prediktor analyzuje s na míru navrženým algoritmem údaje, jako je poptávka, spotřeba, délka letu, denní doba, roční období, místo odletu, cílová destinace, národnost cestujících a počet dětí na palubě.

Tyto údaje pomáhají společnosti mnohem přesněji určit, co bude na letu pravděpodobně populární.

Nový nástroj pro prediktivní údržbu

A pak tu je nový nástroj, který je navržen tak, aby dokázal předpovědět, kdy bude potřeba údržba různých částí letadla. Nástroj je modelem strojového učení, vytvořeným pomocí AWS k rozpoznávání vzorců v existujících informacích, které jsou předzvěstí problému.

Bude generovat zprávy pro inženýry a doporučovat jim oblasti, na které se mají zaměřit. Informace o proměnných v systému shromažďují tisíce senzorů v celé flotile společnosti Ryanair, přičemž každý let generuje 5 až 60 milionů datových bodů za hodinu.

V rámci celé flotily jsou to neuvěřitelné 3 miliardy datových bodů každou hodinu. Zatím se podařilo prokázat potenciál předvídat problémy až čtyři dny předem. Dlouhodobým cílem je vyvinout řešení tak, aby dokázalo předvídat problémy v řadě základních systémů letadla a předcházet tak co největšímu počtu narušení letového řádu.

Za nejnižší spotřebou paliva

Ve flotile společnosti Ryanair jsou letadla Boeing 737, která mají stejný typ trupu, ale různé konfigurace motorů. Když pilot ráno startuje, musí mít dostatek paliva pro let na dané trase, přičemž toto množství se vypočítává na základě faktorů, jako je vzdálenost, nadmořská výška a protivítr.

Pokud tytéž výpočty vložíte do programu, který dokáže data zpracovat, je možné doporučit, které z letadel společnosti by bylo pro danou cestu nejúspornější – optimalizovat spotřebu paliva, snížit emise C02 a ušetřit tak miliony eur.

Více o umělé inteligenci de dočtete v čísle 8/2022, které připravujeme. Vychází 14. července.