AI a analýza dat
Inteligence pro průmysl: Strojové učení a jazykové modely v praxi
Umělá inteligence a pokročilá analýza dat dnes představují revoluci napříč všemi průmyslovými obory. V tomto okruhu se naučíte, jak efektivně propojit svět obrovského množství dat, moderních technologií a klasického procesního i strojního inženýrství. Vaším cílem nebude tvořit teoretické modely do šuplíku, ale věnovat se využití strojového učení, jazykových modelů a pokročilého datového modelování pro přímou aplikaci u komplexních technologických a výrobních systémů. Vaše řešení tak budou mít zcela reálný dopad na praxi – využijí se například při vývoji inteligentních řídicích algoritmů pro průmyslové technologie nebo třeba technické systémy budov.
Výzvy do budoucna
Moderní průmysl musí reagovat na neustále se zvyšující komplexitu provozů, kde je klíčová schopnost inteligentně plánovat výrobu, optimalizovat toky materiálů a médií a predikovat chování celého systému v čase. Velkou výzvou je také přechod od reaktivní údržby k údržbě prediktivní – tedy včasné předvídání poruch na základě provozních dat, díky čemuž se předchází nečekaným výpadkům a obrovským ztrátám. Samostatnou kapitolou je pak spolehlivé nasazení autonomních řešení, která minimalizují potřebu manuální obsluhy.
Jak probíhá řešení v praxi
V praxi to funguje tak, že namísto manuálního a reaktivního řízení provozu vytváříte softwarové nástroje, které díky datům hloubkově chápou chování celého technologického procesu. Pomocí algoritmů se systém dokáže z provozních dat sám učit, optimálně přizpůsobit svůj chod aktuální situaci, nebo včas upozornit operátora, že hrozí selhání konkrétní součástky.
V rámci tohoto okruhu se můžete zaměřit například na tyto úkoly:
- Predikce poruch a detekce anomálií v reálných průmyslových a procesních zařízeních
- Optimalizace procesů a řízení zdrojů – zvýšení efektivity výroby, optimalizace spotřeby energií a surovin s využitím pokročilé datové analýzy.
- Návrh optimálního provozu s využitím pokročilého strojového a zpětnovazebního učení, včetně tvorby simulačních prostředí (digitálních dvojčat) pro trénink řídicích algoritmů.
S čím budete pracovat
Během řešení práce se naučíte spojovat znalosti z oblasti aplikované statistiky, umělé inteligence a reálných inženýrských systémů. Konkrétně budete využívat:
- Algoritmy strojového učení, jazykové modely (LLM) a nástroje pro pokročilou analýzu dat.
- Vlastní simulační softwary a modelovací nástroje vyvíjené přímo na pracovišti.
- Skutečná provozní data z průmyslových provozů a laboratoří pro trénink modelů a techniky pro jejich validaci.
Co získáte pro svou budoucí kariéru
Získáte vysoce žádané dovednosti pro praktické využití AI v moderním inženýrství. Osvojíte si práci s reálnými daty a naučíte se optimalizovat složité technologie. Obrovskou výhodou pro váš profesní růst bude také to, že se zapojíte do reálných výzkumných a vývojových projektů a budete mít možnost úzce spolupracovat s partnery z průmyslu a aplikační sféry. Poptávka po inženýrech, kteří rozumějí technologiím i datům a dokážou AI nasadit do reálného provozu, strmě roste – uplatníte se jako datoví analytici, vývojáři prediktivních a optimalizačních řešení či specialisté na digitalizaci a Průmysl 4.0.
Pro koho je okruh vhodný
Okruh je ideální pro studenty, kteří v sobě rádi spojují programování s klasickou technikou a chápáním průmyslových procesů. Zaujme vás, pokud vás baví hledat ve velkých datech skryté souvislosti, zajímáte se o strojové učení a chcete tyto moderní IT přístupy využít k řešení velmi konkrétních problémů a optimalizacím v průmyslu.
Kontakt
Garant: Ing. Michal Touš, Ph.D., sekce Udržitelné nakládání s vodou a energetickými zdroji