Statek autonomiczny MAS będzie wykorzystywał system sztucznej inteligencji IBM, serwery, chmurę i technologie edge computing do samodzielnej nawigacji i unikania zagrożeń oceanicznych na trasie z Plymouth w Anglii do Plymouth w stanie Massachusetts. Jeśli rejs się powiedzie, MAS będzie jednym z pierwszych samonawigujących, pełnowymiarowych statków, które przepłynęły przez Atlantyk, co może otworzyć drzwi do nowej ery autonomicznych statków badawczych.

https://www.youtube.com/watch?v=m6iHZlkg6TQ

Statek MAS będzie posiadał trzy kapsuły badawcze zawierające szereg czujników i instrumentów naukowych. Wszystkie te narzędzia będą wykorzystywane do prowadzenia badań naukowych w wielu istotnych obszarach, takich jak:

• bezpieczeństwo cybernetyczne na morzu,
• monitorowanie ssaków morskich,
• sporządzanie map poziomu morza i plastiku zalegającego w oceanach.

Prace przy wsparciu IBM i organizacji ProMare będą koordynowane przez Uniwersytet w Plymouth w Wielkiej Brytanii. ProMare jest założoną w 2001 r. pozarządową organizacją non-profit, która promuje badania i eksplorację mórz na całym świecie. Celem wspólnych projektów jest poszerzanie wiedzy człowieka na temat historii i nauki oraz świata przyrody.

Mikroplastik – główne zagrożenie dla oceanów

Według profesora Richarda Thompsona, dyrektora Instytutu Morskiego na Uniwersytecie w Plymouth, „mikroplastik stanowi istotne zagrożenie dla oceanów. Ponad 700 gatunków zwierząt wchodzi w kontakt ze śmieciami morskimi, rozsianymi od równika po bieguny. Szacuje się, że ilość tworzyw sztucznych w oceanach w latach 2015-2025 potroi się. Projekt budowy autonomicznego statku MAS daje nam możliwość przemyślenia, w jaki sposób zbierać dane, aby lepiej zrozumieć ten globalny problem„.

Uniwersytet w Plymouth jest jednym z dziesięciu najnowocześniejszych uniwersytetów w Wielkiej Brytanii. Został założony ponad 150 lat temu, w 1862 r., jako Szkoła Nawigacji. Uniwersytet oferuje szeroki zakres nauczania i jest światowym liderem w dziedzinie badań morskich, w tym badań nad zanieczyszczeniami morskimi. Jest pierwszym uniwersytetem, który zidentyfikował powszechne występowanie mikroplastiku – termin ten użyty został po raz pierwszy przez Uniwersytet w 2004 r.

Z wirtualnym pokładem statku MAS będą łączyć się również badacze Uniwersytetu w Birmingham, odpowiedzialni za wykorzystanie technologii rozszerzonej rzeczywistości (Augmented Reality i Mixed Reality). Zespół Human Interface Technologies (HIT) z Birmingham pokieruje rozwojem Mixed Reality Telepresence Science Station, która ma pozwolić ludziom z każdego zakątka świata wirtualnie zaokrętować się na pokładzie bezzałogowego statku MAS podczas jego transatlantyckiej misji. Od 2003 r. zespół Human Interface Technologies (HIT) działający w Laboratorium Robotyki Ekstremalnej na Uniwersytecie w Birmingham jest pionierem w rozwoju i upowszechnianiu wirtualnej i rozszerzonej rzeczywistości, wraz z technologiami telerobotycznymi w Wielkiej Brytanii.

Sztuczna inteligencja i inne zaawansowane technologie teleinformatyczne na pokładzie

Połączenie technologii IBM PowerAI Vision z serwerami IBM Power Systems ma pomóc organizacji ProMare w budowie rozwiązań sztucznej inteligencji wykorzystujące tzw. głębokie uczenie się (ang. deep learning). Mają one rozpoznawać zagrożenia nawigacyjne pojawiające się w pokładowych kamerach wideo MAS, takie jak boje, pływające przeszkody i inne statki. Dodatkowo statek wyposażono w RADAR, AIS (Automated Identification Systems) i LIDAR – technologię stosowaną w samochodach autonomicznych.

W przypadku wykrycia zagrożenia, statek MAS ma wykorzystywać oprogramowanie IBM Operational Decision Manager, aby samodzielnie decydować, czy zmienić kurs pobierając dodatkową moc z pokładowego generatora rezerwowego. Łącząc dane z map morskich, czujników i prognoz pogody, MAS będzie w stanie określić optymalną trasę i prędkość z jaką powinien pokonywać Atlantyk.

Podczas rejsu urządzenia końcowe znajdujące się na pokładzie będą zbierać i analizować dane statku oraz przechowywać je lokalnie. Gdy łączność satelitarna będzie dostępna, dane te będą przesyłane na ląd. Dzięki nim ProMare będzie mogło aktualizować modele głębokiego uczenia się i w razie potrzeby wysyłać je na statek. Wszystko będzie połączone z chmurą IBM Cloud, gdzie dane będą przechowywane w IBM Cloud Object Storage.

źr. informacja prasowa IBM

Artykuł Autonomiczny statek z AI i IBM Cloud zasilany wiatrem/słońcem powstaje w Gdańsku pochodzi z serwisu IT-Filolog.

Uczenie maszynowe (machine learning) jest obecnie jedną z najszybciej rozwijających się usług w chmurze, czego potwierdzeniem może być zaprezentowanie przez szefa AWS 13 nowych rozwiązań opartych właśnie na mechanizmach sztucznej inteligencji.

Lider rynku chmurowego przedstawił m.in. nowy chip machine-learning o nazwie AWS Inferentia, oparty na systemach uczenia maszynowego. AWS planuje również dodać akcelerację GPU do swoich instancji obliczeniowych EC2, najbardziej podstawowej jednostki usług przetwarzania w chmurze. Możliwości akceleracji GPU będą oferowane pod nazwą Amazon Elastic Inference i mają umożliwić klientom wybieranie optymalnego poziomu przyspieszenia dla ich aplikacji oraz płacenie tylko za wydajność, której potrzebują.

Chmurowy gigant zapowiedział też uruchomienie rynku algorytmów uczenia maszynowego ze 150 algorytmami machine learning.

W 3. dniu konferencji miała również miejsce zaskakująca premiera radiowo sterowanego miniaturowego (w skali 1/18), samojezdnego auta wyścigowego AWS DeepRacer, wyposażonego w procesor Intel Atom, 4-megapikselową kamerę o rozdzielczości 1080p, porty USB i baterię pozwalająca na 2-godzinną jazdę, i wykorzystującego mechanizmy machine learning Amazon SageMaker. Pojazdami takimi programiści będą mogli „ścigać się” w ramach ligi AWS DeepRacer League. Promocyjna cena autka to 249 dolarów, później będzie kosztować 399 dol.

Inny „motoryzacyjny” akcent podczas konferencji re:Invent to zapowiedź pokazywania podczas transmisji telewizyjnych z wyścigów Formuły 1 w przyszłym sezonie – nowych parametrów bolidów F1 (każdy ma zainstalowany 120 sensorów), m.in. dzięki zastosowaniu systemów machine learning Amazon SageMaker.

Chmura hybrydowa jest obecnie uznawana za optymalny model przetwarzania danych w przedsiębiorstwach, dlatego też AWS zdecydował się przenieść chmurę do centrów danych swoich klientów. Począwszy od przyszłego roku, AWS umożliwi klientom zamawianie tego samego sprzętu, którego używa do obsługi swoich usług chmurowych – do ich własnych centrów danych za pośrednictwem usługi o nazwie AWS Outposts. Będzie ona oferowana we współpracy z VMware, które zaprojektowało oprogramowanie. Jassy zaprezentował nową usługę wspólnie z Patem Gelsingerem, CEO VMware. Klienci będą mieli dwie opcje konfiguracji hybrydowej chmury: mogą uruchamiać VMware Cloud na AWS na AWS Outposts lub używając rozwiązania określanego jako „rodzimy AWS”. Amazon deklaruje, że „dostarczy szafy, zainstaluje je, a następnie wykona wszystkie czynności konserwacyjne i naprawy”.

Lista nowych produktów i usług (z linkami do opisów części z nich na oficjalnym blogu AWS)

• Amazon FSx for Windows File Server – Fast, Fully Managed, and Secure.
• Amazon FSx for Lustre.
• Amazon DynamoDB On-Demand – No Capacity Planning and Pay-Per-Request Pricing.
• Amazon Elastic Inference – GPU-Powered Deep Learning Inference Acceleration.
• Amazon SageMaker Ground Truth.
• Machine Learning algorithms and model packages now available in AWS Marketplace.
• Amazon SageMaker RL – Managed Reinforcement Learning with Amazon SageMaker.
• AWS DeepRacer – Go Hands-On with Reinforcement Learning at re:Invent.
• Amazon Personalize – Real-Time Personalization and Recommendation for Everyone.
• Amazon Forecast – Time Series Forecasting Made Easy.

Pozostałe:

• S3 Glacier Deep Archive
• AWS Control Tower
• Amazon Textract
• AWS Outposts
• Amazon RDS on VMware
• Amazon Quantum Ledger Database
• AWS Managed Blockchain
• Amazon Timestream
• AWS Lake Formation
• AWS Security Hub
• AWS RoboMaker

Artykuł Machine learning w roli głównej i wysyp 20 nowości (re:Invent 2018, dzień 3) pochodzi z serwisu IT-Filolog.

Raport ADL powstał na podstawie badania przeprowadzonego w ponad 100 wiodących firmach telekomunikacyjnych na świecie oraz na podstawie analizy ponad 150 raportów finansowych różnych operatorów. Większość respondentów (73 proc.) badania uważa, że transformacja cyfrowa przyczyni się do wzrostu wartości sektora telekomunikacyjnego – w latach 2017-2022 średnio o 3 proc. rocznie, według szacunków ADL. Niestety, jednocześnie w tym okresie również wskaźnik CAPEX będzie rósł w znacznie szybszym tempie, co oznacza zmniejszenie wolnych przepływów pieniężnych, a tym samym presję na dywidendę.

Digitalizacja może być postrzegana jako remedium zarówno na problemy związane z kosztami (zwłaszcza w obszarze obsługi klienta, sprzedaży, zarządzania siecią i zaplecza), jak i z poszukiwaniem źródeł nowych przychodów (analiza danych, sztuczna inteligencja, wirtualizacja, rozszerzona rzeczywistość, IoT).

Według szacunków ekspertów ADL, dobrze przeprowadzony proces cyfrowej transformacji może wygenerować dodatkowe 200 mld dolarów wolnych przepływów pieniężnych (FCF – Free Cash Flow) dla tego sektora. W raporcie ADL wskazano główne obszary, których powinna dotyczyć transformacja cyfrowa: koncentracja na kliencie, alokacja kapitału, organizacyjne kwestie i zasoby oraz metody zarządzania. Digitalizacja niesie ze sobą znaczne potencjalne oszczędności przede wszystkim w zakresie procesów obsługi klienta, sprzedaży, obsługi zaplecza i sieci.

Podsumowując dyskusję, zaznaczono, że transformacja cyfrowa w telekomach to niełatwy, długofalowy i dosyć skomplikowany proces, jednak w ostatecznym bilansie przynoszący wiele korzyści biznesowych.

Pełne omówienie badania ADL i wnioski z dysksji panelowej w artykule Digitalizacja w telekomach: wzrost przychodów i wyższy CAPEX, opublikowanym w serwisie TELKO.in.

Artykuł Digitalizacja w telekomach: wzrost przychodów, ale i wyższy CAPEX pochodzi z serwisu IT-Filolog.