03. studeni 2019.

Tehnologija bez dioptrije - Računalni vid pronašao zlatni rudnik u biologiji

Tehnologija računalnog vida primjenjuje se u brojnim industrijama od medicine do proizvodnje i prerade, a na njezin daljnji razvoj naveliko će utjecati biologija   

Zbog razvoja tehnologije računalnog vida računala se počinju ponašati kao ljudi pa se s pomoću programa već otkrivaju promjene u spavanju i disanju djece, pametna zrcala mogla bi odrediti je li vam pao šećer ili porasla temperatura… Biologija se naveliko uvlači u algoritme, a najistaknutiji tehnološki vizionari vjeruju da će upravo ona izazvati novu revoluciju u digitalizaciji

Matematika je dala sve od sebe, algoritmi su odradili najveći dio posla stvarajući računalne programe koji su nas iz stvarnoga svijeta izgurali u virtualni, a sad je na redu – biologija. Znanost koja proučava život i ljudsko tijelo udružuje se s apstraktnom matematikom, novim podacima unaprjeđuje algoritme i stvara tehnologiju računalnog vida, 'oči računala', koji pogonjen umjetnom inteligencijom oponaša ljudski vid.

Tehnologija računalnog vida primjenjuje se u brojnim industrijama od medicine do proizvodnje i prerade, a na njezin daljnji razvoj naveliko će utjecati biologija. Koja će, prema riječima Erica Schmidta, bivšeg direktora Googlea, a sadašnjeg savjetnika za tehnologiju, općenito odigrati veliki utjecaj u području računarstva. Izjavio je to Schmidt na konferenciji 'SynBioBeta' održanoj početkom listopada u San Franciscu, koja se bavila utjecajem sintetičke biologije na hranu, poljoprivredu, lijekove, kemikalije, materijale...

Analogni biološki podaci

Schmidt je također naglasio da se biologijom može digitalno manipulirati, a njegove izjave vezane su uz djelovanje znanstvenika koji koristeći se biologijom pokušavaju razviti savršenu novu tehnologiju koja oponaša funkcioniranje ljudskog tijela. Izjavio je i da je biologija zlatni rudnik koji će već iduće godine utjecati na novi tijek povijesti u razvoju novih tehnologija, posebno na razvoj tehnologije računalnog vida.

– Način na koji oko i vid djeluju generirat će vrlo moćne algoritme koje u ovom trenutku ne razumijemo potpuno – rekao je Schmidt pod čijim je upravljanjem Google uložio u nekoliko kompanija koje se bave računalnim vidom.

Jedna od njih je Verily Life Sciences, koja je pokušala stvoriti pametne kontaktne leće za mjerenje razine šećera u krvi iz suza.

– Lako je smisliti filmske poruke ili one s YouTubea jer imamo milijune podataka o ljudima, ali još nemamo analognu količinu podataka iz biologije – istaknuo je Schmidt, koji je, između ostaloga, predložio i stvaranje bakterija koje upijaju ugljikov dioksid te naglasio da je to moguće postići u idućih petnaestak godina.

Složeno dešifriranje

No nije Schmidt jedini glasnogovornik sprege biologije i informatičkih znanosti. Mark Zuckerberg, vlasnik Facebooka, najavio je doniranje 68 milijuna dolara projektima koji se bave preslikvanjem svih stanica ljudskog tijela. Osim toga, Facebook je nedavno kupio startup CTRL Labs, koji razvija narukvicu koja očitava električne signale mozga. Slične ideje zaokupljaju i Elona Muska, koji je 2016. s još nekoliko investitora osnovao Neuralink i zaposlio najpoznatije neuroznanstvenike s utjecajnih sveučilišta koji se bave istraživanjem implatibilnih sučelja između mozga i stroja.

No unatoč Schmidtovoj želji, biologija neće već iduće godine utjecati na povijesni zaokret u razvoju novih tehnologija, posebno kad je riječ o računalnom vidu. Naime, znanstvenici tvrde da je postupak dešifriranja slika, zbog velike količine višedimenzionalnih podataka koje treba analizirati, mnogo složeniji od razumijevanja drugih informacija, što komplicira razvoj sustava umjetne inteligencije (AI) koji prepoznaju vizualne podatke. No korištenje dubokog učenja i umjetnih neuronskih mreža pomaže računalnom vidu oponašati ljudski vid. Tako da računalni vid postaje sve sposobniji prepoznati obrasce slika, primjerice, iz područja zdravstvene zaštite gdje je ta tehnologija nadrasla mogućnosti liječnika u prepoznavanje bolesti.

Znakoviti primjeri

Testiran je AI koji čitanjem CT slike može otkriti neurološke bolesti brže nego radiolog. Računalni vid, osim što prepoznaje elemente iz digitalnih slika jednako precizno kao i ljudi, prepoznaje obrasce koje ljudski vid može propustiti. Istraživači su također razvili AI koji upotrebljava računalni vid za prepoznavanje tumora raka pluća iz CT slike točnije od radiologa. Takve aplikacije mogu pomoći u sprječavanju kasnog otkrivanja raka, a računalni vid može se koristiti i za vizualno prepoznavanje ostalih oblika raka ili drugih bolesti s većom točnošću nego što ih dijagnosticiraju liječnici. Osim u medicini, primjena tehnologije računalnog vida daje vrlo dobre rezultate i u drugim industrijama, ali njezin potencijal zasad je teško zamisliv. No ove tehnologije ne bi bilo da ne postoje algoritmi dubokog učenja koji se koriste posebnom vrstom neuronskih mreža kako bi vidjeli slike. Te neuronske mreže uče skenirajući slike po pikselima kako bi ih prepoznale i zapamtile.

Tehnologija računalnog vida trenutačno se naveliko testira, ali i upotrebljava. Primjerice Facebook i Instagram koriste se algoritmima dubokog učenja za prepoznavanje slika koje objavljuju njihovi korisnici. Ti algoritmi sve uspješnije razlikuju ljude od životinja i neživih predmeta te ih prepoznaju prema crtama lica. Najčešći primjer računalnog vida u prepoznavanju lica je u zaštiti tj. otključavanju pametnih telefona. Algoritmi za duboko učenje također mogu prepoznati jedinstvene obrasce u otiscima prstiju i koristiti se njima za kontrolu pristupa radnim mjestima visoke povjerljivosti, nuklearnim elektranama, istraživačkim laboratorijima i trezorima banke. Sektor sigurnosti također računalnim vidom skenira snimke nadzornih kamera s javnih površina te veliki broj ljudi na nekim događajima kako bi se pronašlo i uhitilo traženu osobu. Ipak zasad proizvodni procesi imaju naviše koristi od ove tehnologije jer pomaže u automatizaciji i donosi uštedu. No primjena računalnog vida u samovoznim automobilima ono je što izaziva najviše dvojbi kad je riječ o sigurnosti u prometu. Samovozni automobili pomoću te tehnologije prepoznaju putokaze, uočavaju ostale sudionike u prometu i prepoznaju prepreke... Ta tehnologija također može pomoći u donošenju kritičnih odluka na cesti, poput davanja prednosti vozilima hitne pomoći i vatrogascima.

Veća sigurnost

Osim velikih svjetskih tehnoloških kompanija, razvojem ove tehnologijom bave se i hrvatske tvrtke, među kojima je Xylon, koji se bavi računalnim vidom namijenjenim automobilskoj industriji i koji posluje na globalnom tržištu plasirajući proizvode u zemlje Europske unije, SAD, Japan i druga velika dalekoistočna tržišta. No Gordan Galić, Xylonov marketinški menadžer, ističe da smo unatoč trenutačnom stupnju razvoja tehnike i tehnologija dosta daleko od dana kad će potpuno autonomni roboti hodati među ljudima.

– Veliki je broj različitih servisa i proizvoda u kojima, ponekad gotovo neprimjetno, aplikacije računalnog vida preuzimaju ulogu ljudi ili se koriste na način koji ljudima omogućuje lakše i sigurnije obavljanje svakodnevnih zadataka. Tako danas pametne videokamere povećavaju sigurnost u industrijskim postrojenjima gdje prepoznaju potencijalno opasne situacije za radnike i preveniraju ih, u intenzivnom stočarstvu upravljaju stadima i razdvajaju stoku za liječenje, dodatnu prehranu i slično, nadziru u velikim zračnim lukama gdje vrlo velikom brzinom prepoznaju lica prolaznika, soritraju različitu robu u velikim skladištima, prate ponašanje potrošača u prodavaonicama i slično – kaže Galić ističući da već nekoliko godina sustavi računalnog vida vozačima olakšavaju vožnju i povećavaju udobnost u naprednim sustavima za pomoć vozaču (Advanced Driver Assistance or ADAS). Takvi sustavi prepoznaju objekte na cesti, automatski koče u slučaju opasnosti, automatski parkiraju vozilo...

Zahtjevni procesi

No razvoj potpuno autonomnih vozila zahtijeva iskorak dalje i neke potpuno revolucionarne pristupe, a ne samo evolucijsko unapređivanje postojećih ADAS sustava.

Prema Galićevim riječima Xylon ima dosta uspjeha na ovom tržištu za koje je razvio sustave za potpunu vizualizaciju prostora oko vozila, automatsko kalibriranje videosustava na vozilu, praćenje umora vozača i slično. Posebno velike uspjehe bilježi svojim naprednim automobilskim logerom testnih podataka logiRECORDER. Korisnici tog uređaja neki su od najvećih proizvođača elektroničkih autosustava i upotrebljavaju ga za testiranje i validaciju svojih proizvoda. Također ističe da računalni vid zahtijeva velike računalne performanse i svaka nova tehnologija koja može povećati te performanse po jedinici obujma svakako će pridonijeti daljem napretku.

– Kombiniranje biomaterijala s elektroničkim sustavima nije u našoj domeni ekspertize, ali dobro pamtimo teškoće vezane uz proizvodnju i masovnu primjenu OLED računalnih ekrana. Naime, ti ekrani sadržavaju biorazgradive supstancije i za proizvodnju ekrana u novoj tehnologiji (OLED) trebalo je razviti potpuno nove proizvodne pogone. Zbog toga pretpostavljam da će taj divovski korak od laboratorijski dokazanoga koncepta do industrijski proizvedenog uređaja zahtijevati ulaganje mnogo vremena, znanja i novca – napominje Galić.

Stručnjaci predviđaju da će razvoj tehnologije računalnog vida u budućnosti odigrati veliku ulogu u razvoju umjetne opće inteligencije (AGI) i umjetne superinteligencije (ASI) jer će pomoću njega obrađivati informacije kao ljudski vid ili čak i bolje. Računalni vid, čiji potencijal još nije potpuno otkriven, omogućit će razvoj sustava umjetne inteligencije koji će moći raspoznati više slika nego danas, a upotrebljavat će se u kombinaciji s AI-jem i drugim tehnologijama za stvaranje snažnijih aplikacija.