Notar tauganet til að bæta myndgreiningu í fiskiðnaði Í umræðunni um fjórðu iðnbyltinguna spilar gervigreind oftar en ekki stórt hlutverk , en það fylgja ekki alltaf skýr dæmi um þessa mikilvægu þróun og hvernig gervigreindin getur nýst okkur til að bæta árangur í störfum okkar og auðvelda okkur lífið . Eitt dæmi um not gervigreindarinnar er þróun á nýjum hugbúnaði sem ungur hugbúnaðarverkfræðingur úr HR vann að í samstarfi við Marel . Elías Ingi horfir yfir vinnusalinn hjá Marel . Það er áhugavert að virða fyrir sér starfsstöðvar Marel í Garðabænum . Vélar og tæki fyrir matvælaiðnað í smíðum fylla stórt verksmiðjugólfið . Iðnlært starfsfólk , verkfræðingar og annar mannauður Marel leysir þau vandamál sem upp koma , hvort sem það er á gólfinu eða við tölvuna . Elías Ingi , ásamt sérstöku teymi , vinnur í vöruþróun fiskiðnaðar að vél sem heitir FleXicut . Teymið hefur hefðbundna vinnuaðstöðu og jafnframt aðgang að vöruþróunarsmiðju þar sem hægt er að vinna í vélunum sjálfum . Hvað er tauganet ? „ Lokaverkefnið mitt var nokkuð klassískt myndgreiningarverkefni með tauganetum , “ segir Elías og finnst það viðfangsefni greinilega liggja í augum uppi þó eflaust hljómi þetta flókið fyrir mörgum . „ Ef ég á að útskýra slík tauganet á einfaldan hátt þá eru þetta töluleg bestunarlíkön sem læra að gera eitthvað í gegnum einskonar hrós-refsingar-ferli , eins og til dæmis bara að þekkja muninn á hundi og ketti . “ Netið getur þá alhæft út frá því sem því hefur verið kennt og greint fólk á myndum sem það hefur aldrei áður séð . Stærðfræðilegur grunnur gervitauganeta er traustur og þau hafa reynst notadrjúg í að leysa mörg verkfræðileg vandamál þar sem engar aðrar lausnir hafa fundist . Fyrir framan vélina FleXicut í vöruþróunarsmiðjunni . Greinir gallana á rauntíma Elías nálgaðist lokaverkefnið hjá Marel út frá gæðum afurðarinnar þar sem hann skoðaði hvernig nýta má tauganet við myndgreiningu á þorskflökum . Þar sem verkefnið náði aðeins yfir eina önn var það afmarkað við að greina sex fyrirfram ákveðna flokka eða galla sem geta birst í flökunum , og samanburð á þremur tauganetum til greiningarinnar . „ Myndirnar sem ég vann með voru teknar með litmyndavél . Þar var ég að greina hefðbundna flökunargalla þar sem skurður flökunarvélarinnar er ekki ásættanlegur og svo einnig aðra galla eins og blóðbletti og orma . “ Niðurstöður myndgreiningarinnar er svo hægt að nýta á marga vegu , til dæmis sem mælikvarða á gæði vinnslunnar framar í ferlinu og til að flokka hráefni í mismunandi gæðaflokka til að hámarka virði þess . Í sumum tilfellum er hægt að bregðast strax við göllum í flakinu og laga það sem betur má fara . Einnig er hægt að safna mikilvægum upplýsingum um gæðin sem hægt er að nýta í tölfræðilegum tilgangi . „ Með verkefninu mínu vildum við líka bera saman mismunandi aðferðir til að gera myndgreininguna hraðvirkari en greiningin þarf auðvitað að geta átt sér stað á rauntíma . “ Nýtist við vinnslu framandi fisktegunda Möguleikar innan sviðs gervigreindar í fiskiðnaði eru sérstaklega áhugaverðir út af aðlögunarhæfni þessara aðferða . Fyrir vél eins og FleXicut sem m.a. fjarlægir beingarð úr fiskflaki , þá er sá skurður fyrir fisktegundir sem eru algengar hérna í Norður-Evrópu eins og ýsu og þorsk ekkert óþekkt vandamál . Nú eru vélarnar hinsvegar seldar til allra heimshorna og við vitum ef til vill ekki hvernig beingarðurinn liggur í fisktegundum sem veiddar eru á fjarlægum slóðum . Þarna kemur gervigreindin sterk inn með sína aðlögunarhæfni þegar við þurfum að mæta nýjum kröfum á skömmum tíma . “ Tækifærin eru víða Elías nýtur þess að geta þróað hugbúnaðinn áfram hjá Marel . „ Ég kann vel að meta þessa tengingu HR við atvinnulífið . Fyrirtæki eins og Marel eru í samstarfi við háskólann og koma jafnvel með hugmyndir að góðum nemendaverkefnum og vilja oft vinna með þau áfram . Í mínu tilfelli kynnti ég mér glærurnar frá kynningarfundi um styrkt meistaraverkefni sem voru gefnar út á vefnum en þetta er gert einu sinni á ári . Ég bara hvet alla nemendur HR til að kynna sér þetta . Ég var hérna í Marel í eina önn að vinna að lokaverkefninu mínu og fékk góða aðstöðu og hjálp frá starfsfólkinu og að sjálfsögðu leiðbeinendunum mínum hjá HR , þeim Stephan Schiffel og Yngva Björnssyni sem eru báðir kennarar við tölvunarfræðideild . “