{"id":1482,"date":"2018-02-13T15:44:29","date_gmt":"2018-02-13T14:44:29","guid":{"rendered":"https:\/\/vgrblogg.se\/utveckling\/?p=1482"},"modified":"2018-02-14T23:57:42","modified_gmt":"2018-02-14T22:57:42","slug":"ai-projekt","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/vgrblogg.se\/utveckling\/2018\/02\/13\/ai-projekt\/","title":{"rendered":"AI-projekt under uppstart – inventering av produktifierade tj\u00e4nster"},"content":{"rendered":"

Jag och kollegan Lars Lindsk\u00f6ld har f\u00e5tt projektpengar fr\u00e5n Innovationsfonden f\u00f6r en f\u00f6rstudie med AI & machine learning (ML). Det finns massor med t\u00e4nkbara v\u00e4gar f\u00f6r oss att utforska och jag har precis b\u00f6rjat inventera de mer produktifierade m\u00f6jligheterna.<\/p>\n

I v\u00e4ntan p\u00e5 att komma \u00f6ver mer officiella testkonton f\u00f6r att utv\u00e4rdera Microsofts Azure leker jag lite med de gratistj\u00e4nster som erbjuds. Kan konstatera att tr\u00e4ffs\u00e4kerheten p\u00e5 den computer vision som erbjuds via deras API \u00e4r lite s\u00e5 d\u00e4r. Den fixar visserligen kattungar vid varje f\u00f6rs\u00f6k, men en r\u00f6ntgenbild p\u00e5 en fot \u00e4r ”close-up of a human” och en r\u00f6ntgad hand med en ram i bilden \u00e4r ”A screen shot of a video game case lying on a box”…<\/p>\n

Bakom kulisserna finns \u00e4ven en viktning \u00f6ver hur \u00f6vertygad maskinen \u00e4r att den har r\u00e4tt. Kunskapsbasen f\u00f6r denna maskin har s\u00e4kert best\u00e5tt av massor med kattbilder d\u00e5 de \u00e4r l\u00e4tta att komma \u00f6ver via n\u00e4tet.<\/p>\n

L\u00e4ra upp sin egen computer vision<\/h2>\n

Men de erbjuder ocks\u00e5 en version d\u00e4r man kan tr\u00e4na en egen instans av denna maskin med ens egna bilder. Fr\u00e5gan \u00e4r bara hur precis den blir d\u00e5 om jag exempelvis skulle ladda upp hundratusentals bilder p\u00e5 r\u00f6ntgade lungor i jakt p\u00e5 lunginflammation, som de g\u00f6r p\u00e5 Stanford<\/a>.<\/p>\n

Stanford har genom ML-tekniken djupinl\u00e4rning (deep learning) lyckats f\u00e5 en maskin att bli b\u00e4ttre p\u00e5 att diagnosticera lunginflammation \u00e4n en radiolog. Detta \u00e4r vad v\u00e5r f\u00f6rstudie ska jobba med, att se vilka m\u00f6jligheter det finns att sortera undan uppenbara fall av sjukdom och h\u00e4lsa f\u00f6r att l\u00e5ta v\u00e5r personal l\u00e4gga mer energi p\u00e5 de inte fullt s\u00e5 uppenbara fallen. Vi kommer nog inte g\u00e5 in p\u00e5 de pedagogiska problemen kring n\u00e4r AI st\u00f6ttar en m\u00e4nniska. Vanligaste exemplet jag h\u00f6rt \u00e4r det som drabbar bilf\u00f6rare n\u00e4r de pl\u00f6tsligen beh\u00f6ver ta \u00f6ver kontrollen fr\u00e5n en till 95% sj\u00e4lvk\u00f6rande bil. F\u00f6rutom f\u00f6rv\u00e5ningen \u00e4r den m\u00e4nniskan inte lika van som den f\u00f6rare som l\u00e4gger mer tid som f\u00f6rare.<\/p>\n

Samverkan mellan AI och m\u00e4nniska kanske \u00e4r ett uppslag f\u00f6r n\u00e5gon kollega som vill s\u00f6ka innovationspengar fr\u00e5n Innovationsfonden<\/a>?<\/p>\n

Drifta sin egen molntj\u00e4nst f\u00f6r att inte l\u00e4cka data<\/h3>\n

Det \u00e4r tj\u00e4nster likt den ovanst\u00e5ende jag hoppas p\u00e5 att v\u00e5r IT-avdelning kan f\u00e5 in internt p\u00e5 sikt, att k\u00f6ra ett internt Azure-moln s\u00e5 vi kan anv\u00e4nda det f\u00f6r bilder vi inte vill skicka runt halva jordklotet. Vore l\u00e4mpligt f\u00f6r prestanda, integritet och kostnad misst\u00e4nker jag.<\/p>\n

Andra tekniker vi kommer utv\u00e4rdera \u00e4r Apples CoreML, Python i kombination med ramverk som SciKit-Learn, Keras och TensorFlow. Vi kommer inte bygga n\u00e5got komplett, snarare ta fram en rapport och bygga en demonstrator (dvs en form av prototyp).<\/p>\n

Mer om AI och computer vision<\/h2>\n