NOVE TEHNOLOGIJE U HRVATSKIM DUHANIMA: Umjetnom inteligencijom do efikasnije obrade duhana

Projekt mjerenja rebra duhanskog lista ubrzat će rad laboranta za 90 posto

Razvoj tehnologija tijekom povijesti imao je više nego značajne pozitivne utjecaje na industrijalizaciju i automatizaciju u smislu ubrzavanja i pojednostavljivanja tehnoloških procesa. Naravno, bilo je i negativnih učinaka u smislu smanjenja potrebne ljudske radne snage, što se u suvremenom razvoju tehnoloških procesa nastoji izbjeći.

Inženjer elektronike i automatizacije, a odnedavno i programer umjetne inteligencije Saša Nikolaus u Hrvatskim duhanima upravo provodi prvi od tri programa s primjenom umjetne inteligencije koje se obvezao provesti tijekom godine dana. Hrvatski duhani, naime, u sastavu su multinacionalne kompanije British American Tobacco, koja se priključila projektu edukacije o umjetnoj inteligenciji “Elements of AI”, što je Nikolausu bio znak da će podržati njegova nastojanja u stjecanju određenih edukacija u području umjetne inteligencije.

Smjernice

Saša Nikolaus radi u GLT (Green Leaf Treshing) pogonu Hrvatskih duhana za preradu duhana i ižiljavanje lista u pripremi sirovine za cigaretnu industriju.

– S umjetnom inteligencijom susreo sam se još tijekom studiranja 2005. godine, no tada još nisam vidio nekakvu praktičnu primjenu niti je to područje bilo razvijeno. Nakon nekoliko godina rada u raznim industrijama zaposlio sam se u Hrvatskim duhanima na održavanju, a moji radni zadatci odnosili su se uglavnom na popravke industrijske opreme i automatizaciju pogona. Od samog početka fascinirala me duhanska industrija jer se dosta oslanja na ljudsko zapažanje i iskustvo, osobito prilikom otkupa duhana. Spoj ljudskog zapažanja i iskustva s industrijskom automatizacijom moguć je upotrebom umjetne inteligencije kako bi proizvodnja, odnosno obrada duhana bila efikasnija – ispričao nam je taj inženjer elektronike.

Nikolausova prva ideja primjene umjetne inteligencije odnosila se na mogućnost povezivanja iskustva i znanja tehnologa prilikom otkupa duhana kako bi se kvalitetnije podesio GLT pogon za preradu toga duhana, odnosno umjetna inteligencija bi trebala dati smjernice za bolje podešavanje strojeva u skladu sa svim karakteristikama otkupne sezone.

– Početak pandemije kod nas u GLT-u značio je mnogo više posla zbog učestalih izolacija radnih kolega. I ja sam završio u samoizolaciji u prosincu 2020. godine, ali, srećom, nisam imao simptome koronavirusa. Tijekom samoizolacije imao sam priliku iskoristiti vrijeme za proučavanje umjetne inteligencije, pa sam završio besplatni tečaj “Elements of AI” i dobio prvi certifikat, a onda sam nastavio samoobrazovanje na tečaju “Building AI” i napravio prve projekte programiranjem u Python programskom jeziku. Nakon povratka na posao imao sam ideje kako primijeniti Python za vizualizaciju razina nikotina tijekom prerade uz pomoć IoT-a (Internet of Things). Naime, razina nikotina je problem koji je zadavao glavobolje tehnolozima jer su prošle godine razine nikotina bile visoko iznad očekivanih.

Nikolaus je uspio završiti i diplomirati šestomjesečno osposobljavanje za programera umjetne inteligencije u AI centru u Lipiku.

– Znao sam da je ispred mene i moje obitelji teško i naporno razdoblje, no zaključili smo da se za znanje i ulaganje u budućnost isplati nekoliko mjeseci “stegnuti remen”. Kako bih diplomirao, bilo je potrebno koristiti naprednu tehniku umjetne inteligencije u praktičnom projektu. Nekako mi se činilo da bi projekt za mjerenje rebra duhanskog lista u fizikalnom laboratoriju bio najjednostavniji za završni projekt jer sam imao sav potreban hardver spreman (kameru, dovoljno jako računalo za izradu projekta i nekoliko slika rebra), na kojemu sam i dobio certifikat programera primjene umjetne inteligencije. Projekt se zasniva na CV (Computer Vision) i DCNN (Deep Convolutional Neural Network) tehnologijama umjetne inteligencije – pojasnio je Nikolaus.

Primjena

– Projekt mjerenja rebra trenutačno je u drugoj fazi razvoja, koju provodim u suradnji s kolegama iz Brazila kako bi projekt obuhvatio sva bitna mjerenja. Naravno, imam neke sitne probleme oko hardvera, ali radimo na njihovu rješavanju. Izazov prilikom primjene neuronskih mreža je u tome što zahtijevaju puno procesorske snage i vremena za treniranje. Zbog toga procjenjujem da će mi za završetak četvrte faze projekta biti potrebne minimalno dvije godine. Primjena u laboratoriju trebala bi započeti završetkom druge faze, što bi se trebalo realizirati za dva do tri tjedna. Ova primjena trebala bi ubrzati rad laboranta s približno 30 minuta na oko tri minute, što znači da će laborant uštedjeti 90 posto radnog vremena koje će moći preusmjeriti u druge zadatke – kaže Nikolaus.
(Petar Žarković, Glas Slavonije)

Neopravdan je strah od potpune zamjene radnika

Nakon završetka druge faze ovoga projekta, Saša Nikolaus ima u planu započeti dva nova projekta vezana uz primjenu umjetne inteligencije na otkupnoj liniji. – Za potpunu primjenu umjetne inteligencije u GLT-u treba pričekati razvoj tehnologije koji će to omogućiti, a prema sadašnjim trendovima to bi moglo biti za desetak godina. Neopravdan je strah od potpune zamjene radnika umjetnom inteligencijom – niti je to krajnji cilj. Jedno ne isključuje drugo, nego se nadopunjuju. Naime, tijekom povijesti već se u nizu tehnoloških revolucija pokazalo da nam tehnologija donosi u prosjeku viši standard života, pa se valja nadati da će to potvrditi i ova tehnološka promjena u Hrvatskim duhanima. Saša Nikolaus zahvalan je svojim nadređenima što ga podržavaju u razvoju projekta i smatra da će umjetna inteligencija za nekoliko godina Hrvatskim duhanima biti od velike važnosti za dobro poslovanje – zaključuje Nikolaus.

Četiri faze razvoja projekta

1. Testiranje potencijalne tehnologije (razvoj softvera neuronske mreže i računalnog vida, kompleksnost softvera koja zadovoljava certifikat).
2. Implementacija na hardver u laboratoriju (podešavanje mjernih rezultata).
3. Treniranje neuronske mreže (povećanje preciznosti do maksimalnih mogućnosti).
4. Šira primjena na drukčijim procesima (dogradnja novim neuronskim mrežama).