Umělá inteligence v automotive

Vážení čtenáři, ve spolupráci s Pavlem Klocem ze společnosti AUTODIAGNOSTIKA KLOC, s.r.o., jsme pro vás připravili nový seriál, ve kterém se exkluzivně dozvíte aktuální informace o vývoji, nasazení a využití nejnovější technologie z oblasti umělé inteligence v automobilovém průmyslu. V prvních dvou částech vás uvedeme do problematiky AI a zároveň vysvětlíme základní termíny, které u nás zatím nejsou moc vžité. V dalších pokračováních postupně navážeme praktickými příklady využití umělá inteligence ve vozidlech, diagnostice i ve vaší dílenské praxi.

Obsah článku
• Úvod
• Definice klíčových termínů
• Umělá inteligence (AI)
• Strojové učení (machine learning)
• Deep learning (hluboké učení)
• Neuronové sítě
• Typy strojového učení
• Supervised learning (učení s učitelem)
• Unsupervised learning (učení bez učitele)
• Reinforcement learning (učení posilováním)
• Neuronové sítě v automotive
• Rozpoznávání obrazu
• Zpracování přirozeného jazyka a hlasu

Na začátku se zaměříme na základní termíny a principy AI a strojového učení a jejich využití v moderních automobilech. Cílem je seznámit automechaniky s novými technologiemi a současnými i budoucími trendy v odvětví.

Jelikož jde o zcela novou a překotně se vyvíjející oblast v automobilové branži, která je poměrně složitá, připravili jsme pro jednodušší pochopení problematiky v rámci série DiagAcademy Insights exkluzivní webcast. Ten uvádí praktické ukázky využití AI v autoservisu, videonávody na práci s AI chatboty. Digitální workshop obsahuje velké množství materiálů a umožňuje tím zároveň hlubší vhled do technologie AI v automotive – vše přehledně a srozumitelně pro vaši praxi.

Úvod

Umělá inteligence (AI) prochází v posledních letech bezprecedentním vývojem, který dramaticky mění způsob, jakým pracujeme s informacemi a řešíme komplexní problémy. Nejvýraznějším příkladem tohoto pokroku jsou velké jazykové modely (large language models – LLM) založené na architektuře transformerů, jako jsou ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot a další. Tyto systémy dokážou nejen generovat text a odpovídat na otázky, pomáhat s učením, generovat obrázky, ale také analyzovat složité vzorce v datech, psát a zjednodušovat kód či překládat mezi jazyky. Jejich možnosti jsou natolik široké, že nacházejí uplatnění i v tak specializovaných oblastech, jako je např. analýza sekvencí DNA či predikce struktury proteinů.

Aplikace AI však oblast zpracování jazyka daleko přesahuje. Setkáváme se s ní v systémech počítačového vidění, které dokážou rozpoznávat objekty v reálném čase, v prediktivních modelech pro finanční trhy, v optimalizaci průmyslových procesů či v personalizaci digitálních služeb. Zvláště významnou roli hraje umělá inteligence v automobilovém průmyslu, kde se stává hnací silou transformace od tradičních vozidel k inteligentním, softwarově definovaným platformám.

Tato transformace automobilového průmyslu je charakteristická především využitím strojového učení v různých aspektech vozidla – od systémů aktivní bezpečnosti přes optimalizaci pohonného ústrojí až po pokročilé asistenční systémy řidiče. Umělá inteligence zde nepředstavuje pouze doplňkovou technologii, ale stává se základním stavebním kamenem nové generace vozidel, která jsou schopna učit se ze zkušeností, přizpůsobovat se preferencím řidiče a kontinuálně se vylepšovat prostřednictvím softwarových aktualizací.

Definice klíčových termínů

Pro hlubší pochopení problematiky je nezbytné ujasnit si základní terminologii spojenou s umělou inteligencí a strojovým učením. Následující definice klíčových termínů vám pomohou lépe se orientovat v dané oblasti.

Umělá inteligence (AI)

Umělá inteligence je zastřešující termín pro systémy, které vykazují kognitivní schopnosti podobné lidské inteligenci (obr. 1). To zahrnuje širokou škálu schopností, jako je učení, řešení problémů, rozhodování, rozpoznávání vzorů, porozumění jazyku, vizuální percepce a schopnost reagovat na nové a nečekané situace.

AI se nesnaží pouze napodobovat lidskou inteligenci, ale v mnoha ohledech ji i překonává, zejména v rychlosti zpracování dat a schopnosti analyzovat obrovské objemy informací. V kontextu automobilového průmyslu si můžete AI představit jako komplexní systém, který umožňuje vozidlu vnímat své okolí, vyhodnocovat situace a autonomně provádět úkoly, jako je řízení, parkování a optimalizace výkonu.

Aktuální podoba v automobilech se zaměřuje spíše na „úzkou“ AI (narrow AI), která je specializovaná na konkrétní úkoly, oproti „obecné“ AI (general AI), která by disponovala širokou škálou lidských kognitivních schopností. Nicméně i úzká AI v automobilovém průmyslu dosahuje pozoruhodných výsledků a neustále se vyvíjí.

Pokud Vás článek zaujal a přejete si pokračovat v jeho přečtení, přihlaste se.