Amii extinde parteneriatul pentru adoptarea IA, sprijinind încă 25 de întreprinderi

Amii, Alberta Machine Intelligence Institute, își extinde parteneriatul cu agenția canadiană de dezvoltare economică regională PrairiesCan pentru a ajuta încă 25 de întreprinderi mici și mijlocii să-și dezvolte competențe practice în domeniul IA. Anunțul din 27 octombrie adaugă 2,5 milioane C$ în sprijin federal, ducând investiția federală totală în inițiativă la 5,6 milioane C$.

Extinderea vizează Alberta, Saskatchewan și Manitoba, unde au început deja colaborări în domeniile energiei, agriculturii și producției industriale. Potrivit Amii, de la lansarea programului în 2024, acesta a colaborat cu 30 de întreprinderi din regiune. Abordarea sa pune companiile în legătură cu specialiști în învățarea automată, pentru a crea sisteme bazate pe propriile date operaționale ale acestora și a le oferi expertiza necesară pentru întreținerea sistemelor.

Un parteneriat de cercetare axat pe implementare

Cu sediul în Edmonton, Amii este o organizație nonprofit independentă și unul dintre cele trei institute naționale de IA din Canada, care fac parte din Pan-Canadian AI Strategy. Istoria sa începe cu Alberta Ingenuity Centre for Machine Learning, înființat în 2002; în 2017, organizația a devenit o entitate nonprofit independentă, sub numele Amii. Activitatea sa conectează cercetarea, dezvoltarea talentelor și aplicațiile comerciale.

Prairies Economic Development Canada, cunoscută sub numele de PrairiesCan, este agenția federală care sprijină dezvoltarea economică în cele trei provincii participante. Pentru cititorii internaționali, acest parteneriat este un exemplu al modului în care investițiile publice pot ajuta întreprinderile mai mici să acceseze competențe tehnice specializate, pe care le-ar fi dificil să și le asigure pe cont propriu.

Modelul de dezvoltare a IA al Amii desemnează un specialist în învățarea automată, cu normă întreagă, pentru proiectul unei companii, sub îndrumarea cercetătorilor institutului. Specialistul colaborează cu echipa companiei la dezvoltarea și testarea modelului, iar compania are opțiunea de a-l angaja ulterior. Oferta generală prevede un angajament de 12–15 luni, deși amploarea și costul fiecărui proiect variază.

Companiile păstrează proprietatea intelectuală dezvoltată pe parcursul colaborării și primesc documentația aferentă, precum și transferul de cunoștințe. Astfel, parteneriatul urmărește un obiectiv diferit de simpla livrare a unui prototip externalizat: compania ar trebui să poată adapta sistemul după plecarea echipei de cercetare externe.

Croptimistic: viziune computerizată adaptată condițiilor reale de pe câmp

Croptimistic Technology dezvoltă ecosistemul de agricultură de precizie SWAT MAPS, care combină informații despre sol, apă și topografie pentru a orienta gestionarea terenurilor agricole. Produsul său SWAT CAM colectează imagini în timpul operațiunilor obișnuite de stropire și folosește învățarea automată pentru a analiza culturile și buruienile.

Colaborarea cu Amii s-a concentrat pe culturile de cereale aflate la începutul sezonului, precum grâul și ovăzul. Frunzele lor înguste și suprapuse îngreunează distingerea plantelor individuale. Echipa a dezvoltat modele specializate de viziune computerizată, capabile să funcționeze în culturi dese și în condiții dificile de captare a imaginilor, inclusiv în prezența prafului, a reflexiilor puternice și a vântului.

Informațiile despre produs publicate de Croptimistic explică modul în care camerele montate pe pulverizatoare leagă imaginile detaliate ale terenului de zonele de gestionare. Avantajul practic al unei identificări mai precise a culturilor constă în detaliile spațiale: cultivatorii pot evalua neuniformitatea răsăririi și presiunea buruienilor pe întregul teren, în loc să se bazeze doar pe câteva observații manuale.

Carson Integrated: transformarea datelor de mediu în predicții

Carson Integrated este o firmă de consultanță în domeniul mediului și silviculturii, ale cărei activități includ furnizarea de informații geospațiale pentru proiecte privind resursele naturale. Provocarea cu care s-a confruntat a fost clasificarea cursurilor de apă, utilă pentru stabilirea zonelor-tampon de protecție din jurul acestora.

Studiul de caz al Amii despre Carson descrie un model construit pe baza datelor colectate timp de aproximativ două decenii, inclusiv măsurători de teren și informații obținute prin teledetecție. Dezvoltarea caracteristicilor a luat în considerare terenul și condițiile de mediu; dimensiunea ieșirii bazinului hidrografic s-a dovedit deosebit de utilă. Studiul raportează o acuratețe medie a clasificării de aproximativ 75% atunci când erau disponibile datele adecvate.

Această aplicație ilustrează modul în care expertiza de specialitate contribuie la dezvoltarea unor soluții utile de învățare automată. Identificarea unui curs de apă într-o imagine este o sarcină diferită de predicția clasificării sale de reglementare. Predicțiile pot ajuta la prioritizarea lucrărilor de evaluare în zone îndepărtate, însă acuratețea și adecvarea lor trebuie în continuare evaluate în raport cu deciziile pe care le sprijină.

Visionstate: planificarea ca problemă de optimizare cu constrângeri

Visionstate dezvoltă software pentru administrarea clădirilor, inspecții și verificarea lucrărilor. Site-ul său actual pune accentul pe MIRA, o platformă care conectează rapoarte, inspecții, ordine de lucru și activități de supraveghere. Colaborarea cu Amii s-a concentrat pe platforma WANDA de administrare a clădirilor, dezvoltată de companie.

Studiul de caz detaliat explică faptul că traseele și programele de curățenie au fost formulate ca o problemă de optimizare cu constrângeri. Sistemul trebuie să repartizeze un număr fix de angajați, respectând în același timp configurația spațiilor, cerințele serviciilor și regulile de conformitate, și să găsească un echilibru între eficiență și echitate.

Activitatea a sprijinit și TidyLogic, un produs de planificare a resurselor, precum și un instrument de estimare a costurilor de curățenie în domeniul sănătății. Studiul de caz descria TidyLogic ca fiind în versiune beta, iar modelul ca aflându-se în curs de integrare la momentul redactării. Aceste distincții sunt importante: dezvoltarea unui produs comercial și implementarea completă a unui sistem de optimizare sunt etape separate.

Ambyint: Dezvoltarea expertizei în învățarea prin întărire

Ambyint furnizează software de optimizare a producției pentru operatorii din industria petrolului și gazelor. Platforma sa existentă combină modele bazate pe principii fizice cu controlul automatizat, inclusiv ajustarea valorilor de referință ale echipamentelor prin intermediul infrastructurii industriale de monitorizare.

Proiectul Amii a explorat învățarea prin întărire pentru puțurile cu lift cu piston, unde modificarea pragurilor de presiune influențează modul în care sunt evacuate lichidele acumulate. Informațiile limitate despre condițiile de la mare adâncime îngreunează simularea și controlul. Echipa a testat metode bazate pe date istorice și metode bazate pe principii fizice pentru a îmbunătăți procesul decizional.

Studiul de caz precizează clar rezultatul: modelele experimentale nu au îmbunătățit eficiența față de sistemul de automatizare existent al Ambyint și nu erau încă suficient de fiabile sau de receptive pentru producție. Beneficiul a fost o echipă internă mai bine pregătită și o înțelegere mai clară a aspectelor care necesitau cercetări suplimentare. Acesta este un rezultat valoros al adoptării, chiar dacă nu conduce imediat la un model care poate fi implementat.

Riva: Valorificarea datelor întreprinderilor în IA

Amii o menționează, de asemenea, pe Riva, companie cu sediul în Edmonton, drept unul dintre primii beneficiari, invocând progresele înregistrate în dezvoltarea unor soluții pregătite pentru producție, fără a dezvălui arhitectura specifică a modelului.

Platforma Riva conectează e-mailurile, calendarele, informațiile despre contacte și întâlniri cu sistemele de gestionare a relațiilor cu clienții. Printre capabilitățile sale se numără rezumatele conversațiilor generate de IA și rezultatele structurate ale întâlnirilor, pe care echipele le pot analiza și conecta la înregistrările CRM. Acesta este un context de adoptare diferit de cel al imagisticii de teren sau al controlului industrial: provocarea constă în a face interacțiunile de afaceri utile, menținând în același timp guvernanța și evaluarea umană.

De ce contează modelul dincolo de Canada

Companiile participante demonstrează că adoptarea IA acoperă viziunea computerizată, modelarea predictivă, optimizarea cu constrângeri, învățarea prin întărire și fluxurile de lucru cu informații la nivel de întreprindere. Fiecare dintre acestea necesită date, metode de evaluare și expertiză operațională diferite.

Importanța mai largă a parteneriatului constă în accentul pus pe asumarea responsabilității și pe capacitatea tehnică. O companie obține mai mult decât un model atunci când propriii angajați învață cum a fost construit acesta, cum să îl testeze și când să aibă încredere în predicțiile sale. Pentru întreprinderile mai mici, transferul acestor competențe poate fi la fel de important ca livrarea inițială a software-ului.