AI ar putea fi soluția pentru multe probleme ale oamenilor. Doar că în unele țări specialiștii gândesc rachete și creează companii de miliarde, iar în altele se construiesc părțile componente. În Moldova, comunitatea IT e bazată mai mult pe outsourcing, spun câștigătorii Urban Mobility Hackaton din Chișinău. Ion Moșnoi, fondator SmartAItomation.com și Vasile Catana, programator, au aflat de Urban Mobility Hackaton pe Facebook, au făcut echipă și au decis să participe cu o idee, care s-a dovedit a fi câștigătoare.
Este vorba despre „crearea unui algoritm de îmbunătățire a orarului autobuzelor/ troleibuzelor în funcție de numărul de utilizatori per oră și zi. Și dezvoltarea în paralel a mecanismului de schimb de unități de transport disponibile între rute pentru a suplini necesarul de autobuze în intervalul concret de timp”. Sună nu tocmai pe înțelesul fiecăruia, știm. De aceea, i-am rugat să ne spună in ce fel practic va fi aplicată această idee, cum le-a dat în cap una ca asta și ce se mai aude prin lumea tehnologiilor informaționale și inteligenței artificiale în R. Moldova și în general.
Pașii spre IT
Ion Moșnoi: Am copilărit în satul Ciorești, acolo am făcut școala generală unde credeam că sunt bun la matematică. Apoi am fost admis la Liceul Academiei de Științe a Moldovei aka Liceul Aristotel, unde am început să învăț să programez, pentru că erau mai multe persoane interesate de matematică decât de informatică și șansa să mă duc la olimpiadă era mai mare acolo unde sunt mai puțini concurenți.
După liceu, am făcut trei ani de licență în Informatică la Constanța, dintre care un an am fost cu schimb de experiență Erasmus, în Germania. Apoi, pentru a avea studii superioare complete și a fi împlinit din punct de vedere profesional am decis să fac și un master. Am avut noroc sa fiu admis la programul EIT Master School cu care am studiat la două universități: Shophia Nice University din Franța și Aalto University din Finlanda. Programul de master era pe Data Science cu niște cursuri legate de antreprenoriat.
Când eram la liceu am lucrat ca programator web la IDSI, o companie care presta servicii de tehnologii informaționale liceului. La master am creat o companie în Londra care oferea servicii de recunoaștere a scrisului de mână din documente pentru bănci. De asemenea, am avut câteva colaborări cu institute științifice din Franța și Finlanda pe proiecte legate de detectarea persoanelor în imagini și video, antrenarea modelelor cu puține date etichetate și multe date fără etichete etc.
Acum lucrez la câteva proiecte proprii, unde încerc să folosesc tehnologii din învățarea automată în domenii ca: turism, educație, sport. Un proiect la care am lucrat câteva luni este Search Moldova care ajută turiștii prin crearea unui tur personalizat bazat pe interesele lor care poate include monumente, clădiri istorice, restaurante cu mâncare națională și magazine cu suvenire sau dulciuri. La fiecare atracție turistică, aplicația va putea oferi informație utilă și interesantă, glume, istorii, meniul restaurantelor sau cum să folosești transportul public.
Vasile Catana: Sunt din satul Ciuciuleni și am absolvit Facultatea de Informatică din Iași cu specialitate în Informatică, iar o mare parte din studenția mea am petrecut-o la Continental AG, unde am făcut mai multe stagii de practică. În prezent lucrez ca programator într-un start-up, la Chișinău.
Din primele lecții de informatică, când studiam Pascal, mi-am dat seama că îmi place, iar mai târziu am început să particip la olimpiade, iar interesul îmi creștea din ce în ce mai mult. Mi-a plăcut că este nevoie de o gândire mai abstractă, iar orice problemă din informatică are moduri de a o rezolva.
Înapoi în RM
Ion Moșnoi: M-am întors în Moldova pentru a ajuta cât mai multe organizații să folosească tehnologii din domeniul AI pentru a automatiza și optimiza diferite procese digitale. Automatizând sarcinile repetitive care necesită puțin efort intelectual, vor crește profiturile companiilor, iar lucrătorii se vor putea concentra pe inovare. De aceea, am creat compania Smart AItomation. Automatizarea AI în Moldova va deveni mai accesibilă pentru fiecare organizație. M-a atras IT-ul, deoarece soluționezi probleme, trebuie să fii creativ, poți ajuta mii de oameni.
Urban Mobility Hackaton
Ion Moșnoi: Algoritmul Facebook-ului mi-a sugerat acest eveniment, nu mă miră acest lucru, această companie are așa multe informații despre toți, că știu ce vrem înainte să ne gândim. Am decis să particip când mi-a scris Vasile și mi-a propus să facem echipă.
Vasile Catana: Eu cu Ion am fost colegi de la Liceul Academiei de Științe. Iar participarea a fost o provocare pentru mine. Experiența mea din transportul public (mă refer la troleibuze și autobuze, că microbuzele nu le pot numi transport public) era una ok până când nu am văzut cum e transportul public din orașele din vestul Europei. Cel mai mult îmi displăcea faptul că trebuie de așteptat și tot timpul este aceeași întrebare în minte: „Când va veni?”
Ideea câștigătoare
Ion Moșnoi: La început ne gândeam să folosim un algoritm care numără oamenii din autobuz folosind o cameră, am lucrat la acest proiect la master în colaborare cu un institut științific din Franța. Era ușor de demonstrat că putem să numărăm oamenii în scene dense (cu mulți oameni care se suprapun) însă nu foloseam datele pe care organizatorii ne le-a pus la dispoziție.
Din această cauză, ne-am gândit că nu vom avea mari șanse să câștigăm dacă nu vom folosi datele referitoare la mobilitatea pasagerilor. Am discutat cu câțiva experți, am văzut ce se poate de optimizat și ce ar avea mai mare valoare pentru oamenii din oraș, am studiat ce date avem la dispoziție și cum le putem folosi și am decis să alegem optimizarea orarelor autobuzelor și să folosim cel mai ușor de implementat algoritm din învățarea automată pentru a soluționa, pentru că nu aveam la dispoziție foarte mult timp. Am ales algoritmul genetic pentru optimizare, am descompus soluția în părți mai mici și am început fiecare să scriem câte o funcție pentru fiecare parte componentă a soluției.
Problema cu orarul autobuzelor e următoarea: numărul de persoane la o stație se schimbă, la o anumită oră sunt mai multe persoane decât la altele, la moment acest lucru este luat în considerație pentru a crea un orar. Însă nu este luat în considerație că cu cât acest număr se schimbă, cu atât e mai mare decât la alte stații, la alte rute. Noi am propus o metodă care compară două orare. Facem acest lucru prin calcularea timpului de așteptare a persoanelor din stații, acest număr îl aproximăm folosind datele despre poziția și timpul când a fost efectuat un apel telefonic sau trimis un mesaj de către o persoană, aceste date au fost puse la dispoziție către o companie de telecomunicații. După ce putem compara două orare, trebuie să avem o metodă prin care să creăm orare mai bune într-un timp scurt. Facem acest lucru folosind învățarea automată (pentru cunoscători, algoritmi genetici). Luăm cel mai bun orar, facem mici schimbări la unele elemente din orar, creăm foarte multe copii cu mici schimbări la întâmplare, apoi verificăm care este cel mai bun orar, repetăm acest proces câteva ori până când orarul devine mai bun decât orarul original.
Din cauza că putem calcula cât de bun e un orar, putem schimba un autobuz de la o linie la alta calculăm timpul total de așteptare, dacă timpul total de așteptare este mai mic, schimbarea autobuzului are sens.
La moment avem doar un prototip, îl vom pune în aplicare după ce vom verifica puterea de generalizare a algoritmului cu mai multe date.
Greutăți
Vasile Catana: Probabil dorința autorităților, resursele umane și financiare.
Ion Moșnoi: Pentru a folosi soluții tehnologice inteligente trebuie cineva să le construiască. Din păcate nu sunt foarte multe persoane și organizații care au cunoștințe necesare în domeniul Inteligenței Artificiale pentru a crea o soluție care aduce o valoare pentru cineva. Sunt foarte multe persoane care după un curs pe internet se intitulează experți în AI, sunt angajați și nu aduc un rezultat semnificativ, astfel multe organizații își pierd încrederea în așa fel de tehnologii.
O altă problemă este lipsa înțelegerii ce poate face algoritmii de învățare automată și ce nu. Dacă ceri de la un data scientist să prezică cât de valoros va fi un loc de pământ în 3 ani sau cum să prezică erorile în software, atunci vei primi un rezultat care va decepționa. AI nu este magie, acești algoritmi trebuie folosiți la sarcini pe care pot să le facă și la care pot avea o performanță supraumană. Doar că aceste sarcini trebuie să fie super specifice, spre exemplu, clasifică conversația cu un client în categoriile: informație despre servicii, plângeri, activare serviciu. Sau identifică câte telefoane mobile sunt într-o imagine. Ar mai fi lipsa cunoștințelor în domeniu pentru a înțelege cum ar putea un sistem inteligent înlocui un proces existent. Persoanele cu așa cunoștințe trebuie să aibă experiență și în partea de business și în partea tehnică.
Viitorul transportului
Ion Moșnoi: Cred că oamenii vor putea ajunge din punctul A în punctul B folosind mijloacele de transport optime. Este posibil ca transportul public să se transforme într-un fel de share-ride la o scalabilitate mai mare, nu doar o mașină, dar un autobuz întreg care va identifica care este direcția comună a oamenilor din autobuz. Cred că rutele și stațiile vor fi dinamice, fiecare va alege unde vrea să meargă, se va găsi cel mai apropiat autobuz, va veni la cea mai apropiată stație și se va construi cel mai optim traseu până la destinație, pentru toți pasagerii din autobuz.
O altă posibilitate ar fi schimbarea unităților de transport din mers. Pasagerii nu vor trebui să aștepte în stații de tranzit, dar două autobuze se vor uni și vor crea un spațiu de schimbare a autobuzelor.
Vasile Catana: Viitorul transportului îl văd ca fiind unul eco friendly, eficient și sigur. Evoluțiile tehnologice din ultimii ani se vor muta și în transportul public.
Inteligența artificială, probleme și soluții
Vasile Moșnoi: Învățarea automată, care este un subset din inteligența artificială, are obiectivul să dezvolte diferite tehnici, algoritmi care permit calculatoarelor să învețe. Algoritmii de optimizare sau cei de luare a deciziilor sunt ceea ce este necesar pentru un oraș pentru a-l face să funcționeze cât mai bine. Sunt foarte multe cazuri și moduri în care se poate de utilizat. De exemplu, se poate de creat un model care să îmbunătățească modul în care se colectează gunoiul din Chișinău.
Ion Moșnoi: În educație, notele din catalog ar putea fi digitalizate prin fotografierea paginilor, apoi folosirea tehnologiilor OCR pentru a avea toate notele și absențele într-o bază de date. O aplicație de tip chatbot ar putea asista elevii în învățarea diferitor obiecte, de exemplu, la matematică elevii rezolvă exerciții, un algoritm care analizează textul mesajelor elevilor și identifică soluții pentru un elev care nu înțelege, oferind exemple, explicații, scheme care arată într-un mod personalizat un concept. Fiecare elev înțelege diferit, la diferite viteze, de aceea, este nevoie de metode diferite de predare și identificare a înțelegerii elevilor.
Pentru soluționarea ambuteiajelor, s-ar putea optimiza semafoarele, ele ar putea fi controlate de un sistem inteligent care analizează imaginile camerelor de luat vederi din intersecții. Acolo unde sunt mai multe mașini, se aprinde culoare verde mai mult. Se poate de numărat câte persoane sunt în fiecare autobuz folosind camere și de înștiințat pasagerii care așteaptă în stații despre numărul de pasageri în autobuz, unii ar decide să facă altceva în loc să aștepte un autobuz plin. În medicină, sistemele inteligente ar putea analiza informația tabelară despre pacienți și asista doctorii pentru a lua decizii mai rapid și mai corect.
În sport, modelele predictive ar putea ajuta oamenii să facă sport oriunde, având un antrenor virtual profesionist care ar corecta postura corpului, număra repetițiile și motiva utilizatorii.
Tendințe
Ion Moșnoi: După părerea mea tendințele în IT sunt următoarele: personalizarea conținutului pentru clienți, automatizarea și optimizarea proceselor digitale, folosirea augmented reality pentru prezentarea produselor, analiza datelor și folosirea învățării automate AI pentru business. Automatizarea proceselor digitale este una dintre tendințele în IT. Multe companii încep să observe marele avantaj de a folosi datele pe care le deține compania pentru a maximiza profitul și scădea costurile. Utilizatorii doresc conținut personalizat, doresc produse și servicii create special pentru ei, doresc suport personalizat. Aplicațiile devin din ce în ce mai simple de utilizat, se pune mai mult accent pe experiența utilizatorilor, pe valoarea pe care acea aplicație o aduce.
Trebuie să inovăm, sa popularizăm antreprenoriatul și gândirea critică, să creăm cât mai multe produse și servicii care să aducă o valoare semnificativă pentru piața locală și internațională. Pentru aceasta este nevoie de lecții online și offline în domeniu, întâlniri, concursuri, conferințe.
Vasile Catana: Tendințele în IT se îndreaptă spre inteligența artificială, analiza datelor, realitate augmentată, Internet of Things, automatizarea unor anumite lucruri. În RM, IT-ul se dezvoltă cum se dezvoltă în orice altă țară din lume, doar că evoluția e mică. Problema e că, în Moldova, comunitatea IT e bazată mai mult pe outsourcing. Cu alte cuvinte, majoritatea companiilor IT din țară fac cizme pentru cei din Europa de Vest, SUA. Pentru că avem forță de muncă ieftină, nu că am fi cei mai tari specialiști. Iar în același timp, cei din SUA și Europa de Vest construiesc rachete și creează companii de miliarde.
Efectele tehnologiei
Ion Moșnoi: Este din ce în ce mai greu să trăiești fără a folosi tehnologiile informaționale, afli de evenimente, oportunități, cumperi produse și servicii online, este greu să faci un business, dacă nu ai specialiști pe marketing, vânzări, este greu să ai un site bun fără specialiști în UX, UI, backend, frontend, designeri. Acum este mare concurență pe piața digitală și dacă nu ții pasul cu cele mai noi produse, cele mai noi trenduri, atunci poți foarte ușor să dai faliment sau să nu te folosești de oportunitățile care sunt promovate online.
Pentru oamenii de la sat este greu să găsească informații despre modul în care pot vinde produsele agricole pe care le cresc, să creezi și să administrezi o afacere nu este ușor, chiar și pentru persoanele care țin pasul cu tehnologiile noi, pentru restul este și mai greu.
Comentarii