Sztuczna inteligencja uratuje ludzi z pożaru
Specjaliści z Politechniki Warszawskiej opracowali unikalną na światową skalę metodę zapewniającą bezpieczeństwo ludzi w przypadku pożaru. Rozwiązanie zastępuje obecnie stosowane mechaniczne systemy wentylacyjne i w sposób automatyczny zapobiega zadymieniu pionowych i poziomych dróg ewakuacyjnych.
- W ramach studiów w Instytucie Automatyki i Informatyki Stosowanej Politechniki Warszawskiej wraz z naszymi studentami od lat prowadzimy prace mające na celu wykorzystanie sieci neuronowych w regulacji oraz do celów rozpoznawania mowy i obrazów - tłumaczy dr inż. Maciej Ławryńczuk, zachęcający do podjęcia bezpłatnych studiów II stopnia "Automatyka i Robotyka" w Instytucie Automatyki i Informatyki Stosowanej Politechniki Warszawskiej.
- W opracowywanych przez nas algorytmach sieć neuronowa pełni rolę modelu procesu, który wykorzystywany jest do prognozowania przyszłości. Nasi studenci wykonują modele oparte na sieciach neuronowych zwłaszcza wtedy, kiedy inne metody modelowania zawodzą. W ten sposób mogą budować zarówno modele robotów, czy reaktorów chemicznych, jak i procesów społeczno-ekonomicznych, czy zachowań klientów. Jest to bardzo szeroka i uniwersalna wiedza- dodaje.
Obecnie stosowane mechaniczne systemy wentylacyjne, wykorzystujące klapy dymowe, bywają nieskuteczne. Opracowana metoda ma zautomatyzować proces działania systemów wentylacyjnych w budynkach, podnosząc tym samym ich bezpieczeństwo. Dotyczy to zwłaszcza budynków najwyższych, które szczególnie narażone są na powstawanie ciągów termicznych, co może doprowadzić do pozostawienia ludzi na wyższych piętrach bez możliwości ratunku.
- Całe rozwiązanie zawiera się w małej płytce, wyposażonej w procesor najnowszej generacji o wysokiej mocy obliczeniowej. Opracowany program mierzy ciśnienie, temperaturę oraz inne parametry. Na podstawie pomiarów i wyznaczonych trendów, algorytm oblicza optymalne sterowanie. Jest to możliwe dzięki zastosowaniu w roli modelu sieci neuronowej, zaliczanej do sztucznej inteligencji. Taki algorytm oraz wysoka moc obliczeniowa procesora, umożliwiają wykonanie wymaganych obliczeń, dając pewność dobrania najlepszych parametrów sterowania - mówi Maciej Szumski, właściciel firmy Plum.
- Aby ogólnie wytłumaczyć zasadę działania tych algorytmów można posłużyć się tak codzienną czynnością jak kierowanie samochodem. Podświadomie wiemy jak reaguje nasz pojazd w różnych warunkach: wiemy, kiedy uda nam się wyprzedzić, a kiedy nie. Nasza biologiczna sieć neuronowa - mózg - pozwala nam przewidywać reakcje pojazdu i odpowiednio nim sterować. Mózg pełni w tym przypadku rolę modelu samochodu. Bardzo podobnie działają badane przez nas algorytmy, sztuczna sieć neuronowa jest modelem, który wykorzystywany jest do prognozowania stanu procesu w przyszłości - wyjaśnia Maciej Ławryńczuk.
Prace nad pierwszym z trzech algorytmów trwały ponad rok. Aktualnie urządzenie badane jest w Laboratorium Aerodynamiki Przemysłowej I.F.I. w Akwizgranie. Do końca 2013 roku ma uzyskać wszystkie niezbędne certyfikaty i trafić na rynek.
