În cadrul evenimentului de lansare a numărului 126 al revistei Today Software Magazine, am discutat cu invitații noștri despre IoT. I-am avut alături de noi pe:
Daniel Costea - Senior Software Developer @ EU Agency,
Ovidiu Mățan: Vă invit să spuneți câteva cuvinte despre voi și proiectele în care sunteți implicați
Daniel Costea: Sunt programator din 2000, acumulând foarte multă experiență în multe tehnologii în tot acest timp. Încerc să îmi dezvolt mereu noi competențe, una dintre acestea fiind Inteligența Artificială.
Alexandru Luchiian: Am experiență în automatizări industriale. Am lucrat nouă ani în automatizări. Cu electronica cochetez de vreo cincisprezece ani de când eram elev. Am terminat Automatica, dar am un master în Electronică. De vreo cinci ani lucrez pentru Accenture în domeniul IT. În timpul liber mi-am dus pasiunea la un alt nivel și am fondat mai multe platforme. Una din aceste platforme este Strop de aer unde am integrat senzori pentru a măsura calitatea aerului și a pune aceste date la dispoziția tuturor. Am un proiect numit RiverGuard desfășurat cu niște elevi unde măsurăm tot ce ține de nivelul râurilor. Sunt interesat de orice proiect IoT care ne ajută să strângem date, de la incendii de vegetație la date din defibrilatoare, de exemplu.
Ce părere aveți de instrumentele AI de generare automată de imagini, cum e DALL-E, sau de text și răspunsuri, cum este ChatGPT?
Alexandru Luchiian: Astea sunt doar jucării. Noi vedem doar partea frumoasă și asta ne încântă, ne distrează sau ne impresionează într-o anumită măsură. AI-ul poate fi folosit în multe alte situații. De exemplu, când eram inginer automatist, timp de o lună un specialist se juca cu parametri necesari, astfel încât să ducă turbina la un randament maxim. Având informații acumulate pe parcursul anilor de la zeci de turbine, se poate crea un algoritm care să dea parametri ideali, astfel încât să nu pierdem luni întregi ajustând acești parametri manual. Nu cred că cel care a inventat laserul s-a gândit că va fi folosit de un copil să se joace pe perete. Acum ne facem o idee legată de ce ar putea face un AI, dar mai este foarte mult de muncă. Trebuie să ne clarificăm ce vrem să facem cu AI. Dacă reușim să corelăm anumite date, putem să înțelegem mai bine viitorul. Există un potențial enorm în cooperarea cu AI. Colaborarea dintre IoT, AI, Blockchain este soluția câștigătoare pentru viitor.
Daniel Costea: Tehnologiile care ar trebui să conlucreze pentru a oferi un AI sigur nu sunt suficient de dezvoltate și adoptate. Aici este marea provocare. Pentru un AI sigur, ne trebuie și etică, și legislație, și securitate. Deoarece nu le avem, fenomenul Fake News este în floare. Se poate falsifica orice în ziua de azi, iar oamenii, deoarece nu au gândire critică, sunt teribili de vulnerabili. Va fi crucial să putem valida informația.
Știu că la Accenture aveți multe resurse și laboratoare. Care sunt ultimele noutăți despre care ne poți vorbi?
Alexandru Luchiian: Senzorii pe care îi folosesc ca amator sunt diferiți de senzorii folosiți în mediul industrial. Mediul industrial avea, oricum, o rețea din care culegea informații, dar acum totul este dus la un alt nivel. De exemplu, am lucrat la un proiect pentru o firmă de farmaceutică și am dezvoltat un centru de cercetare inteligent unde fiecare microscop sau recipient Berzelius avea un tag ceea ce permitea să se știe locația acelui intrument în timp real. Oricine putea să îl rezerve. Sunt multe alte domenii unde tehnologia trebuie doar accesată și implementată. Sunt foarte multe PoC (Proof of Concept), dar clientul trebuie să decidă dacă adoptă tehnologia și dacă îl ajută. Robotica e un hobby pentru mine. La Accenture nu lucrez cu roboți.
Se va lansa o nouă ediție Raspberry Pi?
Alexandru Luchiian: Dacă nu o va face Raspberry Pi, o vor face competitorii. Raspberry Pi a avut un succes foarte mare, deoarece a adus o putere foarte mare de procesare. Pentru a face IoT trebuie să ne familiarizăm cu un pic de cloud, un pic de securitate, cu electronică, cu AI, cu alte cuvinte cu tehnologiile conexe. Trebuie să știi un pic din toate pentru a-ți pune în valoare cunoștințele tale dintr-un anumit domeniu. Trebuie să știi un pic din toate tehnologiile pentru a le putea integra corect.
Ce părere aveți despre termenii și condițiile pe care nu îi citim, dar pe care îi bifăm mereu? Credeți că datele sau imaginile la care dăm acces pot fi folosite ca bază de date pentru diverse aplicații?
Daniel Costea: Americanii au o vorbă: "There is no such thing as free lunch." (Prânzul nu e niciodată gratuit.) Tu ești produsul. Tu vei plăti mereu altfel. Este clar că acei termeni sunt făcuți ca să le poată permite să folosească datele, dar cum altfel ar putea și ei să evolueze?! Legislația este importantă, pentru ca omul să opteze dacă un anumit set de date poate să fie folosit sau nu. Poți să bifezi că nu vrei să ți se folosească datele personale, dar ei pot să folosească anumite date de localizare sau preferințe și să ți se creeze un profil anonim care tot ajută.
Care este proiectul IoT pe care l-ați făcut și care v-a plăcut cel mai mult?
Alexandru Luchiian: Cred că Strop de aer rămâne bebelușul pe care l-am crescut și care rămâne de suflet. Sunt cinci ani de când l-am lansat. Am ajuns să studiez vreo zece tipuri de senzori ce studiază calitatea aerului. Chiar și acum am un senzor lângă mine care măsoară dioxidul de carbon. Aceștia măsoară aerul de interior. Ideal ar fi să existe un senzor la geam și unul pe birou ca să vezi cum e aerul care intră în casă, dacă acesta intră deja poluat sau nu. Am învățat foarte mult în acești cinci ani. Am învățat că sursele de tensiune electrică pot influența citirile senzorilor. Am învățat că trebuie să pui niște filtre, niște condensatoare, niște diode ca să taie din zgomotul de la rețea. Aburul poate influența citirile. La exterior am peste 100 de instanțe în peste cincisprezece orașe din România care măsoară calitatea aerului. Sunt un one-man-show. Implementez totul de la partea de hardware la partea de UI. Primesc multe solicitări și este greu să implementez toate dorințele oamenilor. Caut calea de mijloc, iar folosirea de Machine Learning împreună cu datele culese ne poate spune cum va fi calitatea aerului de mâine, nu prognoza meteo. Pe blogul site-ului Strop de aer încerc să explic impactul factorilor asupra calității aerului. Sunt fenomene care ne vor afecta nu azi, ci în viitor, când poate se va declanșa un astm sau o bronșită.
Daniel Costea: În Deep Learning, în ceea ce privește recunoașterea de imagini, există foarte multe softuri care fac image labelling mai mult sau mai puțin dirijate de oameni. Mie mi-a plăcut să lucrez pe image labelling în Machine Learning unde lucrurile sunt mai grele. Creierul nostru recunoaște mai ușor o imagine decât un set de numere dintr-un tabel Excel. Pentru Inteligența Artificială nu este greu, prin urmare am făcut labelling pentru date de Machine Learning antrenând un model de Deep Learning. Practic, am combinat cele două abordări unde Deep Learning superviza procesul de labelling făcut de Machine Learning.
Cred că un domeniu de aplicare ar fi și sunetul. Eu filmez mult, iar pentru labelling de imagine sunt multe soluții, dar pentru sunet nu cunosc așa de multe. Și sunetul ar putea permite identificarea de oameni sau situații, de exemplu ecoul.
Daniel Costea: Sunetul nu este atât de diferit de imagine. Frecvențele se reprezintă prin culori, ceea ce produce o histogramă care ne permite să identificăm cuvinte după poza acestei histograme. Este doar o abordare, nu singura.
Am putea face în Cluj concursuri de IoT? Cei de la Bosch organizează concurs în care dau studenților tema de a dezvolta un soft de conducere automată. Am putea face ceva similar in IoT?
Alexandru Luchiian: Nu știu să fie. Eu aș dori să fac și doresc să mă implic. Am vorbit pentru un spațiu ca să deschid un club de robotică sau unde să pot oferi celor interesați primii pași pe care ar putea să îi urmeze. În ultimii ani, am făcut parte din juriul a mai multe evenimente hackaton. Am observat că aproape toate soluțiile au fost software. Soluțiile care au fost hibride (software + hardware) au obținut locurile 1, 2, 3, ceea ce înseamnă că cei care i-au votat au acordat o importanță mare componentei hardware. Anul trecut am fost mentor în echipa Descoperă-ți Pasiunea de pe IT și dintr-o grupă de șase elevi toți au ales hardware când i-am întrebat dacă vor să lucrăm pe hardware sau pe software. Există o dorință mare de a lucra în acest domeniu, doar că nu se știu primii pași în acest domeniu.
Crezi că cei mici sunt pasionați de IoT? Dacă un copil dorește să facă programare, am putea să începem cu IoT?
Daniel Costea: Abordarea IoT e de succes, deoarece copiii lucrează cu obiecte ce arată a jucării. Eu anticipez două meserii noi: analist IoT și analist AI, adică așa cum am trecut de la hârtie la software așa ar trebui să fie analizate componentele software ca să vedem ce putem face inteligent cu ele.
Alexandru Luchiian: Susțin ce a spus colegul meu. Educația este foarte importantă. Dacă există o problemă și te apuci să investighezi, cauza e de multe ori educația. Facultăților noastre tehnice le lipsesc proiectele hands-on, adică să faci teoria corelat cu practica.
de Ovidiu Mățan
de Ovidiu Mățan
