Trendovi u tehnologiji: mašinsko učenje i Internet of Things

U potpunosti je razumljivo ukoliko su vam termini poput mašinskog učenja, veštačke inteligencije i Interneta stvari (Internet of Things) strani ili za njih, možda, do sada niste ni čuli. Ovo su samo neki od najnovijih ali i, slobodno možemo reći, veoma mladih termina u dinamičnom i brzorastućem tehnološkom svetu.

Ipak, pomenute oblasti, polako ali sigurno postaju sve prisutnije u našem okruženju, bilo da govorimo sa poslovno-korporativnog aspekta ili sa aspekta običnih krajnjih korisnika. Otuda bi bio red da se detaljnije upoznamo i navedemo neke od najinteresantnijih primera kada je reč upravo o mašinskom učenju (Machine Learning), kao i o sve više rastućem trendu IoT (Internet of Things) uređaja koji olakšavaju svakodnevni život i upotrebu tehnoloških uređaja bez kojih danas jednostavno ne bismo mogli da zamislimo početak dana.

Veštačka inteligencija – mašinsko učenje

Veštačka inteligencija (AI) je danas gotovo svugde oko nas, pa čak i u našim mobilnim telefonima. Štaviše, moguće je da je svakodnevno koristite na jedan ili drugi način, a da za to zapravo i ne znate. Jedna od trenutno najpopularnijih primena veštačke inteligencije u razvoju softvera, ali i mnogih digitalnih servisa, jeste upravo mašinsko učenje (ML), gde računari, softver i uređaji rade putem kognicije i pretpostavki, na osnovu prethodno skupljenih informacija (vrlo slično ljudskom mozgu). U nastavku, probaću da objasnim nekoliko najupečatljivijih primena ove napredne i pametne tehnologije.

Uzmimo za primer virtuelne asistente koje imate, recimo, na telefonima, laptop računarima ili na pametnim zvučnicimaSiriAlekaGoogleNow su neki od popularnih primera virtuelnih ličnih asistenata. Oni pomažu u pronalaženju informacija, putem glasovnih komandi, na pitanja kao što su „Kakav je moj raspored danas?“, „ Koji su dostupni letovi od Srbije do Londona“ ili druga slična pitanja.

Da bi odgovorio, vaš lični pomoćnik traži informacije, zapravo on podseća na srodne upite koje ste ranije postavili ili šalje naredbu drugim resursima (poput telefonskih aplikacija) za prikupljanje informacija. Mašinsko učenje vam pomaže da putem glasovnih asistenata zadate i sledeće komande: „Podesi alarm za 7 ujutru sledećeg jutra“, „Podseti me da idem u prodavnicu sutra“ i slično.

Mašinsko učenje je važan deo ovih ličnih asistenata, jer oni prikupljaju i usavršavaju informacije na osnovu vašeg prethodnog angažovanja sa njima. Kasnije se ovaj skup podataka koristi za prikazivanje rezultata na određenom uređaju i programu (to može da bude i web pretraživač) koji su prilagođeni vašim željama.

Konkretna primena mašinskog učenja u realnom okruženju

Kao primer možemo uzeti predviđanje saobraćaja. Svi koristimo GPS navigacione usluge. Dok to radimo, naše trenutne lokacije i brzine se čuvaju na centralnom serveru za upravljanje saobraćajem. Ti podaci se zatim koriste za izradu mape trenutnog prometa. Iako ovo pomaže u sprečavanju zagušenja saobraćaja i vrši njegovu analizu, osnovni problem je što je mali broj automobila koji su opremljeni GPS-om. Mašinsko učenje u takvim scenarijima pomaže u proceni lokacija na kojima može doći do zagušenja, na osnovu svakodnevnih iskustava i prikupljenih podataka. Tako, recimo, na Gugl mapama tačno možemo videti gde su najveći zastoji u saobraćaju.

Možda je za mnoge korisnike najinteresantnija primena mašinskog učenja u domenu društvenih mreža. Od personalizacije vašeg Feed-a vesti do boljeg ciljanja oglasa, platforme društvenih medija koriste mašinsko učenje za unapređenje korisničkog iskustva. Konkretno govoreći, pomenuta tehnologija u ovoj oblasti uči iz prethodnog iskustva korisnika, kako bi mu,recimo na Fejsbuku, plasirala pravovremene personalizovane i,  vrlo verovatno, bitne informacije.

Preporuka koja se odnosi na ljude koje možda poznajete, prepoznavanje lica na fotografijama na kojima se Vi ili neko od Vaših prijatelja nalazi i slično, su bazirani upravo na ovoj tehnologiji. Dakle za sve one personalizovane preporuke na društvenim mrežama, pa čak i kada su oglasi u pitanju, zaslužno je mašinsko učenje.

Pored ovih primera, pomenuta tehnologija se vrlo često koristi, po potpuno istom principu, i za, recimo, filtriranje ogromnog broja spamova (neželjenih poruka) ili opasnih poruka (sa virusima) u e-mail sistemima, za korisničku podršku u velikim sistemima e-trgovine ili drugim biznisima, zatim za optimizaciju pretrage na Guglu (SEO), za online prevare (recimo PayPal koristi ML za sprečavanje pranja novca) ali i za još mnogo toga.

Internet stvari (Internet ofThings)

Kao što sam i pomenuo na početku teksta, ovo je takođe jedna od tech oblasti koja je danas itekako rasprostranjena. Za razliku od mašinskog učenja, IoT je usko vezan za oblast hardvera. Iako i dalje nije toliko rasprostranjena u našoj zemlji (koliko bi zapravo mogla da bude), ova oblast ima izuzetan potencijal za primenu u svakodnevnim životnim navikama, koje značajno olakšava.

IoT tehnologija se najlakše može opisati kao internet stvari ili internet inteligentnih uređaja. Zapravo, reč je o ogromnom broju različitih hardverskih rešenja širom sveta koja su opremljena naprednim senzorima i povezana na internet kako bi mogla da prikupljanju važne podatke – na čemu se zapravo i bazira njihovo funkcionisanje. Ovakvi uređaji imaju itekako široku primenu i mogu se koristiti od, recimo, običnih kućnih stvari, pa sve do onih koje se koriste u industrijskoj proizvodnji.

Dakle, ovi uređaji povezani su na internet i imaju senzore i sa krajnjim korisnicima komuniciraju ili zasebnim putem (u okviru samog uređaja) ili putem pametnog telefona koji je sa uređajem bežično povezan. Konkretno govoreći, IoT uređaji mogu biti pametni frižideri koji mere nedostatak određenih namirnica, podešavaju hladnoću i drugo, a povezani su sa telefonom korisnika kako bi ga obavestili o svemu tome i sa kojeg, recimo, uzimaju podatke (namirnice koje nedostaju, a već je upisano u telefonu kao podsetnik).

U ovu oblast još spadaju i pametne sijalice koje se kontrolišu putem telefona, kao i pametni termostati za kuću koji tačno znaju kada da promene temperaturu. IoT mogu biti i pametni kontejneri koji pomoću senzora mere popunjenost, a zatim obaveštavaju nadležne službe da je vreme za pražnjenje. Tu su još i pametne brave za kuću, pametni sistemi za navodnjavanje, ali i IoT mini bašte za kuću, koje mere sve neophodne parametre o stanju zemljišta i obaveštavaju korisnika o tome putem telefona, kako bi on preduzeo sve potrebne mere.

Dakle, Internet stvari su svi oni uređaji, bilo u našoj kući ili na nekom drugom mestu, koji unapređuju sopstvenu efikasnost rada, preuzimajući pravovremene podatke i distribuirajući ih ka korisniku, koji preuzima njihovo dalje upravljanje. Ovi uređaji koriste se recimo i u saobraćaju za pametne semafore koji značajno bolje regulišu protok vozila od običnih, ali i za autonomna (samovozeća) vozila. Pored toga treba pomenuti i da IoT tehnologija transformiše i industriju, uz pomoć pametnih senzora, bilo da je u pitanju bezbednost (alarmi od požara i obijanja), pa sve do unapređenja procesa proizvodnje, uz pametna predviđanja.

Iako je još relativno mlada, ova tehnologija uzima sve veći zalet, pa je njena upotreba prisutna u sve više zemalja sveta, naravno, u onim razvijenijim, ali i u Srbiji gde je implementirana u saobraćaju ili u određenim komunalnim sistemima (odnošenje smeća). Važnost ove tehnologije za budućnost pokazuje i podatak da već sada imamo preko 20 milijardi povezanih IoT uređaja širom sveta, kao i da bi taj broj mogao da nastavi sa rastom.

Leave a Comment