Online Roadshow: Digitalizace MSP – Strojové učení a AI

0
823

Datum / čas
Date(s) - 17.03.
13:00 - 15:00

Kategorie ne Kategorie


Roadshow NCP4.0 a CzechInvestu pokračuje i v roce 2021

V minulém roce jsme společně se státní Agenturou pro podporu podnikání a investic CzechInvest zahájili sérii workshopů na různá témata Průmyslu 4.0 pod názvem „ROADSHOW: DIGITALIZACE MSP“. V letošním roce budeme v pořadech pokračovat a přineseme vám zajímavé diskuze na další témata, která se dotýkají digitalizace výroby podle principů Průmyslu 4.0. Spolu s našimi hosty vám představíme to nejlepší z technologií, aplikací a postupů, které vám mohou pomoci při řízení výroby a chodu společnosti v duchu průmyslu 21. století.   

I letos budeme pokračovat v živě moderovaných studiových diskuzích, při kterých náš moderátor Aleš Vlk z portálu VědaVýzkum.cz zpovídá zajímavé hosty z řad firem, univerzit a výzkumných institucí na dané téma. Bezprostřednost živého setkání spolu s rychlou obměnou hostů, a to vše v čase pod dvě hodiny, nabízí přitažlivý formát, který dává širší odborné veřejnosti příležitost seznámit se s důležitými tématy digitalizace a modernizace průmyslové výroby podle nejnovějších trendů.

Role průvodce tématem umělé inteligence se ujme Tomáš Mikolovlaureát Ceny Neuron za významný vědecký objev v oboru computer science 2018, který významně zdokonalil zpracovávání lidského jazyka počítačem a zásadně tak přispěl k rozvoji umělé inteligence. V minulosti pracoval pro takové technologické giganty, jakými jsou Google, Facebook nebo Microsoft a v současnosti působí jako vedoucí výzkumného týmu v rámci výzkumného centra RICAIP na CIIRC ČVUT v Praze, a v pořadu bude naším prvním hostem.

O možnostech praktického uplatnění umělé inteligence a strojového učení v průmyslu si budeme povídat s Dariou Hvížďalovou, partnerkou a spoluzakladatelkou společnosti Mainware z portfolia JHV Group, která se zaměřuje právě na AI v průmyslových aplikacích. Reálné aplikace založené na umělé inteligenci a strojovém učení na svých příkladech představí firmy které tyto aplikace vyvíjejí a přizpůsobují na míru požadavkům svých zákazníků – společnosti Kendaxa Development24 Vision a Born Digital. O výzkumu v oblasti autonomního řízení a parkování, které je postavené na využití AI, bude mluvit zástupce výzkumného týmu Valeo z R&D centra v Praze.

Informace a registrace zde

Hosté:

  • Tomáš Mikolov – Vedoucí výzkumné skupiny v rámci výzkumného centra RICAIP na CIIRC ČVUT v Praze
  • Daria Hvížďalová – Partnerka a spoluzakladatelka společnosti Mainware, Supervising Manager v JHV Solutions
  • Martin Cviček – CTO a spoluzakladatel společnosti 24 Vision
  • Zenon Sliwka – Zakladatel a obchodní ředitel ve společnosti Born Digital
  • David Hurych – Research Scientist, Valeo AI research team, Valeo
  • Pavel Šťastný – Vedoucí divize inteligentních řešení pro výrobní firmy, Kendaxa Development

PROGRAM :

13:00                          Zahájení pořadu – moderátor Aleš Vlk

  • 13:01 – 13:30             Možnosti AI a její současné využití
    Co je skutečná umělá inteligence a co se za ní jenom vydává, kde všude se s ní můžeme setkat a kde na své uplatnění teprve čeká?
  • Jaký je rozdíl mezi neuronovými sítěmi v mozku a těmi, které řeší složité úlohy v počítačích? A jakou roli hraje matematika při překládání naší řeči?
  • Tyto a další otázky budeme diskutovat s Tomášem Mikolovem, jehož výzkum nových modelů neuronových sítí skokově zdokonalil fungování aplikací pro rozpoznávání a zpracování jazyka jako je například strojový překladač Google.

Tomáš Mikolov – vedoucí výzkumné skupiny v rámci výzkumného centra RICAIP na CIIRC ČVUT v Praze

  • 13:30 – 13:48             Strojové učení a umělá inteligence v praxi
    Zaměříme se na to, jak se v dnešní době využívají poznatky z oblasti strojového učení a umělé inteligence v malých, středních a velkých podnicích a organizacích.
  • Popíšeme si příklady, kdy technologie pomáhá při nahlášení požáru, vyhledání vhodného kandidáta na pracovní pozici nebo vyřešení výpadku služeb.
  • Zároveň se podíváme, kam se v dnešní době posunulo strojové rozeznání psaného textu a jaké perspektivy nám dává analýza obrazu a zvuku. Uvedeme příklady a nastíníme další možnosti využití technologií v praxi.

Zenon Sliwka – Zakladatel a obchodní ředitel, Born Digital

  • 13:48 – 14:06             Strojové učení v Průmyslu 4.0
    Jak se dá použít umělá inteligence v průmyslu? Lze pomocí chytrých algoritmů postavit lepší výrobní linku, anebo i vyrábět více?
  • O prediktivní analytice, automatizované kontrole kvality a chytrém softwaru, který se vyvíjí v rámci rodinné strojírenské firmy JHV, si budeme povídat s Dariou Hvížďalovou, partnerkou a spoluzakladatelkou společnosti Mainware a členkou vědeckého týmu GoodAI, kde vyvíjí tzv. obecnou umělou inteligenci – General AI.

Daria Hvížďalová – Partnerka a spoluzakladatelka společnosti Mainware, Supervising Manager v JHV Solutions

  • 14:06 – 14:24            Lze automatizovat kontrolu kvality pomocí umělé inteligence?
    V dnešní době je automatizace výrobních procesů velmi žádanou záležitostí a jedním z procesů, který se nabízí pro automatizaci pomocí umělé inteligence, je kontrola kvality.
  • Společně se podíváme, v kterých oblastech lze AI (umělou inteligenci) pro řízení kvality uplatnit, co všechno obnáší nasazení AI pro kontrolu kvality a na co si dát největší pozor při její implementaci.

Martin Cviček – CTO a spoluzakladatel 24 Vision

  • 14:24 – 14:42            AI v autonomní mobilitě
    Automobilový vývoj prochází v posledních letech turbulentními změnami. Od tradičních pohonů k elektromobilitě, od asistenčních systémů řidiče po stále větší autonomii vozu.
  • Valeo je tradičním automotive hráčem a nejvýznamnějším inovátorem na poli autonomní mobility v ČR. V pražském R&D centru probíhá vývoj senzorů, softwaru a systémů pro autonomní jízdu a automatizované parkování pro výrobce automobilů po celém světě. O využití AI promluví Research Scientist, Valeo Expert a zástupce Valeo.ai, David Hurych.

David Hurych – Research Scientist, Valeo AI Research Team, Valeo

  • 14:42 – 15:00             Zefektivnění výroby a kontroly kvality pomocí AI a strojového učení
    Modernizují se výrobní stroje i výrobní postupy, ale to, na co se zaměřujeme my, jsou inovace spojené s maximálním využíváním potenciálu výrobních dat.
  • Firmy je již dávno mají v databázích, ale ne vždy vědí, jak je plně využít, případně obsahují chyby nebo        nekonzistence, které nemusí být na první pohled vidět, ale za určitých okolností mohou způsobit velké problémy.
  • Na konkrétních příkladech si ukážeme, jaké problémy se mohou vyskytovat a jak je pomocí Machine learningu dokážeme řešit. Představíme například technologii založenou na AI a strojovém učení, která kontroluje díly a součástky výrobku, který ještě není ve výrobě, ale teprve na papíře. Nebo srovnávání výrobních součástek pomocí 3D modelů, kdy je nutné např. zajistit adekvátní náhradu při výpadku nějaké součástku, aby nedošlo k zastavení výroby.

Pavel Šťastný – Vedoucí divize inteligentních řešení pro výrobní firmy, Kendaxa Development