Jak to się robi w nauce

Dobrze dobrany „pipeline” ma znaczenie!

Władysław Dzik, kierownik ds. automatyki w Wodociągach Miasta Krakowa, jest pomysłodawcą i współautorem pionierskiego zastosowania sterowania pompownią z wykorzystaniem uczenia maszynowego. Kluczowym elementem tego przedsięwzięcia jest modernizacja systemu sterowania w Zakładzie Oczyszczania Ścieków Płaszów, gdzie zastosowano algorytmy AI do zarządzania pracą pomp w pompowni drugiego stopnia. Tradycyjnie praca pomp była sterowana za pomocą regulatorów PID, które koncentrowały się na utrzymaniu stałego poziomu ścieków w czerpni, nie uwzględniając efektywności energetycznej. Analizy wykazały, że takie podejście prowadziło do nieoptymalnego zużycia energii, zwłaszcza przy stabilnym napływie ścieków, co stanowiło około 80% czasu pracy oczyszczalni.

W odpowiedzi na te wyzwania zespół inżynierów z Wodociągów Miasta Krakowa, we współpracy z firmami Semako, eBigData oraz konsultantami z ASTOR, opracował system sterowania oparty na sieciach neuronowych. Nowy system analizuje zarówno bieżące, jak i historyczne dane dotyczące pracy pomp, co pozwala na bardziej efektywne zarządzanie ich działaniem. Algorytmy AI uwzględniają nie tylko poziom ścieków, lecz także zużycie energii, ograniczenia eksploatacyjne pomp oraz potencjalne sytuacje awaryjne, takie jak przepełnienie czerpni.

Wdrożenie tego rozwiązania przyniosło wymierne korzyści. Oszczędności energii sięgają 8%, co przy obecnych cenach energii przekłada się na niemal 200 000 złotych rocznie. Dodatkowo, system zwiększył bezpieczeństwo technologiczne procesu oczyszczania ścieków, minimalizując ryzyko awarii związanych z nieprawidłowym poziomem ścieków w czerpni.

Z technologią jesteśmy w lesie? Tak, i bardzo dobrze!

Las to skomplikowany organizm, którego tajemnice naukowcy zgłębiają od lat. Projekt prof. Krzysztofa Stereńczuka wprowadza sztuczną inteligencję do leśnictwa, aby te badania wynieść na nowy poziom. Głównym celem jest stworzenie narzędzi, które pozwolą precyzyjnie analizować poszczególne drzewa oraz całe ekosystemy, dostarczając danych przydatnych w zarządzaniu lasami, ochronie bioróżnorodności oraz monitorowaniu ich zdrowia.

Badania opierają się na danych z teledetekcji – zarówno satelitarnej, jak i lotniczej – oraz na technikach bliskiego zasięgu, takich jak fotogrametria. Dzięki tym metodom można tworzyć cyfrowe modele lasów, które uwzględniają strukturę, gatunki drzew, a także cechy takie jak wysokość, średnica pnia czy stan zdrowotny. Zaawansowane algorytmy sztucznej inteligencji analizują te dane, dzięki czemu mogą identyfikować wady, oznaki chorób czy pasożyty. To umożliwia nie tylko ocenę wartości ekonomicznej drewna, lecz także przewidywanie przyszłego stanu drzewostanu.

Jednym z kluczowych założeń projektu jest integracja wyników z istniejącymi systemami zarządzania lasami. To oznacza, że wyniki analizy AI będą mogły wspierać leśników, miejskie służby zieleni czy firmy drzewne w podejmowaniu lepszych decyzji – od planowania wycinek, przez ochronę zagrożonych gatunków, po monitorowanie zmian klimatycznych.

Ręka w (bioniczną) rękę z postępem

Zespół naukowców z Politechniki Wrocławskiej pracuje nad nowoczesną bioniczną protezą dłoni, która ma odmienić życie osób po amputacji przedramienia. Urządzenie reaguje na impulsy mięśniowe wysyłane przez kikut kończyny, pozwalając na precyzyjne sterowanie ruchem. Proteza, rozwijana pod kierownictwem dr. inż. Andrzeja Wołczowskiego, składa się z kilku kluczowych elementów: dłoni, przedramienia oraz części ramiennej. Zintegrowana orteza łokcia odciąża ramię i zwiększa wygodę użytkowania. Największą innowacją jest możliwość przetwarzania sygnałów mięśniowych na ruch dzięki modułowi decyzyjnemu, nad którym pracują specjaliści z Wydziału Elektroniki, Fotoniki i Mikrosystemów oraz Wydziału Informatyki i Telekomunikacji Politechniki Wrocławskiej.

Bioniczna ręka została wyposażona w sensory w opuszkach palców, co umożliwia dostosowanie siły chwytu do kształtu i wielkości obiektu. Planowane jest także wprowadzenie funkcji wibracyjnych, które pozwolą użytkownikowi odczuwać dotyk. Dzięki temu proteza nie tylko odtwarza ruchy, ale też umożliwia pewien poziom interakcji z otoczeniem. Proces użytkowania protezy opiera się na uczeniu maszynowym. Każda osoba z amputacją ma unikalny zestaw sygnałów mięśniowych, które są analizowane przez system, aby zoptymalizować jego działanie. Regularne ćwiczenia z urządzeniem pozwalają na coraz lepsze odwzorowanie zamierzonych ruchów, a sam system wspiera użytkownika w doskonaleniu wzorców aktywności mięśni.

W ramach badań powstaną trzy spersonalizowane protezy, które trafią do wybranych uczestników testów. Dzięki temu naukowcy chcą nie tylko udoskonalić technologię, ale również sprawdzić, jak urządzenie działa w codziennym życiu użytkowników.

Prace nad protezą są przykładem synergii różnych dziedzin nauki – od elektroniki i mechaniki po informatykę. Efekt końcowy to nie tylko zaawansowane urządzenie technologiczne, ale przede wszystkim narzędzie, które ma przywrócić niezależność i komfort życia osobom po amputacji.

Zespół naukowców z Politechniki Wrocławskiej pod kierownictwem dr. inż. Andrzeja Wołczowskiego

Chcesz o tym porozmawiać?

Jednym z pierwszych konwersacyjnych modeli sztucznej inteligencji była Eliza, czyli napisany w 1966 roku przez Josepha Weizenbauma program symulujący psychoanalityka. Choć zasilana dość topornymi regułami, Eliza i tak ponoć przynosiła ukojenie swoim rozmówcom. Historia zatacza koło, bo dzięki niesamowicie naturalnie rozmownym modelom generatywnym dziś możliwa jest o wiele bardziej komfortowa symulacja terapii. Terabot, system dialogowy opracowany przez zespół z Politechniki Warszawskiej pod kierunkiem prof. Artura Janickiego, został stworzony, by wspierać terapię poznawczo-behawioralną i pomagać pacjentom w zmaganiach z emocjami, takimi jak lęk, wstyd czy złość.

Początek badań nad Terabotem związany był z leczeniem halucynacji głosowych, które znacząco utrudniają codzienne życie osobom cierpiącym na schizofrenię oraz inne zaburzenia psychiczne. W pierwszym projekcie wykorzystywano awatar sterowany przez terapeutę, który naśladował głosy pacjentów, by potem przekształcać je w bardziej pozytywne komunikaty. Wyniki tych badań, opublikowane w 2019 roku, wykazały znaczącą poprawę jakości życia uczestników terapii, co zainspirowało naukowców do stworzenia autonomicznego systemu

Terabot to kolejny krok w tym procesie – autonomiczny system prowadzący rozmowy z pacjentami, analizujący ich wypowiedzi oraz dostosowujący reakcje do stanu emocjonalnego rozmówcy. Sesje terapeutyczne z Terabotem obejmowały rozmowy w oparciu o metody CBT oraz relaksacyjne ćwiczenia zaprojektowane przez dr Izabelę Stefaniak. Pacjenci sami wybierali obszary, które chcieli przepracować, co pozwalało na personalizację terapii.