»Podjetje Ektimo se ukvarja z aplikacijami strojnega učenja, torej prediktivno analitiko in strojnim učenjem,« pove direktor Boris Cergol. »Naš fokus je bil doslej obdelava strukturiranih podatkov, kot jih imajo tipična podjetja v svojih bazah, medtem ko smo se v zadnjih dveh letih usmerili tudi na področje obdelave vsebine slik in videoposnetkov.« Ekipa znanstvenikov razvija rešitve za izboljšanje poslovnih ali proizvodnih procesov, kot so plačevanje z obrazom, samodejno zaznavanje dogodkov v proizvodnji, pametno oglaševanje, virtualno okolje in generiranje sintetičnih podatkov. Z nekaterimi je Ektimo, ki je predlani prejel semensko naložbo sklada Kolektor Ventures, že navzoč v industriji, tudi v okviru skupine Kolektor, obenem pa sodeluje v mednarodnih projektih.

Posnetek osebe pove vse

Samo iz posnetka osebe je dandanes mogoče razbrati spol, starost, smer pogleda, človekova čustva in celo srčni utrip. Potencialna uporaba tovrstnih tehnologij je izredno široka. Mogoče je segmentirati obiskovalce trgovin ali dogodkov, ciljno oglaševati s pametnimi panoji, meriti zadovoljstvo strank, zaznavati motnje pozornosti med vožnjo ali učenjem, zaznavati goljufije, analizirati intervjuje, recimo na razgovorih za službo, kar ponekod v ZDA že počnejo, in še marsikaj. Prepoznavo obrazov je mogoče uporabiti tudi pri nakupovanju. V Ektimu že imajo tovrstno prototipno nakupovalno polico, ki prepozna nakupovalca, ki je zabeležen v podatkovni bazi, in izdelek, ki ga je vzel.

A pametna trgovina brez blagajne ali plačevanje z obrazom ni edini način uporabe prepoznavanja oseb. To je zanimivo še za nadzor dostopa v tovarnah ali domovih za ostarele, personalizacijo okolja, v katerem prebiva več ljudi, in mnogo drugega. V Ektimu denimo razvijajo rešitve za sledenje gibanja oseb po prostoru, pri čemer ustvarijo vizualni prikaz z barvami, kje se največ zadržujejo. Takšna analitika s 3D-kamerami pomaga pri optimizaciji proizvodnih procesov, pri sledenju materiala, zaznavanju anomalij v proizvodnem procesu pa tudi pri takojšnjem odkrivanju padcev, izgube zavesti in drugih kritičnih dogodkih v bolnišnicah, domovih za ostarele ali na primer v prostorih z nevarnimi plini.

Učenje umetne inteligence

Pri razvoju algoritmov umetne inteligence se raziskovalci pogosto soočajo s situacijo, ko imajo na voljo sicer zelo veliko podatkov, vendar premalo takšnih, ki so označeni in primerni za učenje algoritmov. »Umetno inteligenco večinoma uporabljajo podjetja, ki imajo zelo dober dostop do podatkov, kot sta Google in Facebook, medtem ko moramo manjša ubirati kompleksnejše poti, kot je simulacija, da lahko ustvarimo dovolj kakovostnih podatkov,« poudarja Cergol. Zato v Ektimu ustvarjajo prepričljivo virtualno okolje, kjer se lahko algoritmi učijo na neomejenih količinah podatkov. Tako je mogoče ustvariti digitalnega dvojčka ali predmete v virtualnem svetu ter simulirati človeške gibe, ki se jih je računalnik zmožen naučiti.

Umetna inteligenca v povezavi z videoanalitiko potencialno predstavlja hud vdor v zasebnost posameznikov, vendar lahko tovrstno tehnologijo uporabimo tudi v boju proti temu, pravijo v Ektimu. V podjetju uporabljajo algoritma za anonimizacijo obraza in izbris podobe osebe, tako da se ohrani zgolj informacija o njeni pozi, s čimer lahko uporabniki izkoristijo ugodnosti, ki jih prinaša umetna inteligenca, ne da bi se morali odreči svoji zasebnosti. Pri razvoju tega področja je vodilna Kitajska, ki ima napredne in inovativne rešitve, vendar po etični plati zelo sporen odnos do te tehnologije, dodaja Cergol.