Czy AI potrzebuje przerwy obiadowej?

„Sztuczna Inteligencja kontra rzeczywistość – inspekcja optyczna PCBA przy użyciu AI” to temat wykładu, który podczas Evertiq Expo Warszawa zaprezentują Grzegorz Kałucki i Kamil Jarosz, specjaliści z firmy Fitech od lat zajmujący się zastosowaniem AI w branży produkcji elektroniki. Zapraszamy już w przyszły czwartek, 28 października 2021 na PGE Narodowy, gdzie odbędzą się targi i konferencja dla branży elektronicznej: Evertiq Expo Warszawa. Wstep jak zwykle bezpłatny, prosimy tylko o rejestrację (link). Namawiamy gorąco do spotkania w Warszawie, szczególnie polecając przy tym wykłady, których program można sprawdzić tutaj. Widzimy się zatem w przyszłym tygodniu, a tymczasem poprosiliśmy naszych prelegentów, o krótkie wprowadzenie w temat. Evertiq.pl: – Dlaczego w ogóle używać sztucznej inteligencji w inspekcji optycznej płytek PCBA? Grzegorz Kałucki, Kamil Jarosz, Artificial Intelligence Specialists, Fitech: – Klasyczne podejście do inspekcji optycznej PCBA polega sztywnym definiowaniu parametrów pod konkretny przypadek, np. definiujemy, że w tym miejscu na obrazku ma być czerwony obszar o kształcie okrągłym. Takie ‘zasady’ należy zdefiniować dla każdego komponentu na PCBA, a takich elementów może być nawet kilka tysięcy. W podejściu opartym o AI musimy jedynie podać algorytmowi jak wyglądają przykłady komponentów. Jedyną wadą jest wówczas to, że tych przykładów musimy podać kilkaset, ale z drugiej strony nie musimy ‘ręcznie’ definiować, jak wygląda wnętrze takiego elementu, tylko powiedzieć algorytmowi „tak wygląda komponent, naucz się jego wyglądu". – Czy i gdzie jeszcze są największe ograniczenia AI w porównaniu z człowiekiem, jeśli chodzi o inspekcję optyczną? A może w ogóle nie ma co porównywać, bo algorytmy działają o wiele sprawniej? – Człowiek szybko nauczy się badać specyficzne przypadki, np. mówiąc osobie na produkcji, że ma sprawdzać czy „patrząc pod kątem 45 stopni żółta tasiemka na komponencie D202 sięga do laminatu", to będzie to prawie od razu zrozumiałe. Modelowi opartemu o sztuczną inteligencję trzeba podać bardzo dużo przykładów, żeby pozyskał wiedzę, jak taki przypadek obsłużyć. Z drugiej strony taki model AI się nie męczy i nie dekoncentruje, więc po przerwie obiadowej będzie tak samo dobrze wykrywał błędy, jak przed przerwą obiadową (w przeciwieństwie do człowieka). Podsumowując, człowiek będzie lepszy w pojedynczych, specyficznych przypadkach, a AI będzie lepsze w powtarzalnych, masowych przypadkach. – Jakie zatem są aktualnie najważniejsze i najtrudniejsze zadania dla inżynierów związane z optymalizacją systemów AI do inspekcji optycznej? – Pozyskiwanie danych, oznaczanie danych, skalowanie rozwiązania, stawianie i walidacja hipotez... dużo można wymieniać. Rąbka tajemnicy uchylimy w trakcie naszej prezentacji na temat „AI kontra rzeczywistość". – Dziękuję za rozmowę!