Page 42 - Model SMeART in smernice za poslovno sodelovanje med univerzo in gospodarstvom
P. 42
tin Westbomke
strojev izvajati naloge, ki bi zahtevale inteligenco, če bi jih izvajali lju-
dje (Kumar, 2008, str. 6). Predmeti in stroji, ki imajo tehnologijo ai,
so sposobni obvladovati nove in neznane situacije, saj nenehno zbira-
jo znanja in so sposobni izpeljati zaključke o ustreznih reakcijah. ai
je že mogoče najti v različnih aplikacijah: npr., sistemi za spremlja-
nje na osnovi kamere lahko zaznajo in poročajo o nevarnih situacijah
na javnih mestih. V zdravstvenem sektorju lahko operacije z visokim
tveganjem potekajo s pomočjo zelo natančnih robotskih rok (Den-
gel, 2011, str. 391). Težavno vprašanje povezave večkriterijske ocene
situacije in a i je ocena nasprotujočih si ciljev. V kontekstu avtono-
mnih vozil se tako srečamo z drastičnim primerom, ki bi lahko rešil
življenja potnikov, hkrati pa ogrozil pešce. Industrija, politika in za-
konodaja se bodo v prihodnosti soočili z izzivi iskanja odgovorov na
te vrste moralnih vprašanj (Geisberger in Broy, 2012a, str. 130).
– Sodelovanje in pogajanja: za uresničitev svojega polnega potenciala
mora imeti k f s možnost sodelovanja in pogajanja z drugimi k f s.
Tehnične podlage za sodelovanje različnih k f s so večagentni siste-
mi, pri čemer se izraz »agent« nanaša na avtonomen k fs (Geisberger
in Broy, 2012a). Na začetku vsak agent sledi svojim ciljem in ima indi-
vidualne želje ter specifično predhodno znanje, kar vpliva na način,
kako posrednik sodeluje z okoljem (Monostori idr., 2006).
Vključevanje več prvotno neodvisnih k f s v sodelujoči inteligentni sis-
tem se imenuje kibernetsko-fizični produkcijski sistem (k fp s). Z združe-
vanjem njihovega znanja in sposobnosti lahko »večagentni sistem občasno
reši probleme, ki presegajo meje kompetenc posameznih dejavnikov, in/ali
prikaže nastajajoče vedenje, ki ga ni mogoče izpeljati iz notranjih mehaniz-
mov komponent« (Monostori idr., 2006, str. 3 ). Tradicionalni centralizira-
ni nadzorni sistemi se morajo počasi odzivati na spremembe v proizvodnji.
Večagentni sistemi sledijo decentraliziranemu pristopu, ki c p p s omogoča
usklajevanje procesov v realnem času, npr. načrtovanja proizvodnje, do-
deljevanja sredstev in nadzora (Monostori idr., 2006). Primer je uporaba
sistemov z več agenti za oblikovanje prilagodljive strategije razporejanja:
v primeru nepričakovanih dogodkov, kot je strojna okvara, več k f s deli
ustrezne informacije in samodejno sodeluje pri spremembi pretoka ma-
teriala (Kouiss idr., 1997). Večagentni sistemi omogočajo tudi sodelovanje
med podjetji. Procesi vzdolž celotne oskrbne verige se lahko neodvisno
usklajujejo in optimizirajo v realnem času, kar dobaviteljem omogoča, da
lahko v vsakem trenutku nadomestijo nihanje prodaje ali se odzovejo na
42
strojev izvajati naloge, ki bi zahtevale inteligenco, če bi jih izvajali lju-
dje (Kumar, 2008, str. 6). Predmeti in stroji, ki imajo tehnologijo ai,
so sposobni obvladovati nove in neznane situacije, saj nenehno zbira-
jo znanja in so sposobni izpeljati zaključke o ustreznih reakcijah. ai
je že mogoče najti v različnih aplikacijah: npr., sistemi za spremlja-
nje na osnovi kamere lahko zaznajo in poročajo o nevarnih situacijah
na javnih mestih. V zdravstvenem sektorju lahko operacije z visokim
tveganjem potekajo s pomočjo zelo natančnih robotskih rok (Den-
gel, 2011, str. 391). Težavno vprašanje povezave večkriterijske ocene
situacije in a i je ocena nasprotujočih si ciljev. V kontekstu avtono-
mnih vozil se tako srečamo z drastičnim primerom, ki bi lahko rešil
življenja potnikov, hkrati pa ogrozil pešce. Industrija, politika in za-
konodaja se bodo v prihodnosti soočili z izzivi iskanja odgovorov na
te vrste moralnih vprašanj (Geisberger in Broy, 2012a, str. 130).
– Sodelovanje in pogajanja: za uresničitev svojega polnega potenciala
mora imeti k f s možnost sodelovanja in pogajanja z drugimi k f s.
Tehnične podlage za sodelovanje različnih k f s so večagentni siste-
mi, pri čemer se izraz »agent« nanaša na avtonomen k fs (Geisberger
in Broy, 2012a). Na začetku vsak agent sledi svojim ciljem in ima indi-
vidualne želje ter specifično predhodno znanje, kar vpliva na način,
kako posrednik sodeluje z okoljem (Monostori idr., 2006).
Vključevanje več prvotno neodvisnih k f s v sodelujoči inteligentni sis-
tem se imenuje kibernetsko-fizični produkcijski sistem (k fp s). Z združe-
vanjem njihovega znanja in sposobnosti lahko »večagentni sistem občasno
reši probleme, ki presegajo meje kompetenc posameznih dejavnikov, in/ali
prikaže nastajajoče vedenje, ki ga ni mogoče izpeljati iz notranjih mehaniz-
mov komponent« (Monostori idr., 2006, str. 3 ). Tradicionalni centralizira-
ni nadzorni sistemi se morajo počasi odzivati na spremembe v proizvodnji.
Večagentni sistemi sledijo decentraliziranemu pristopu, ki c p p s omogoča
usklajevanje procesov v realnem času, npr. načrtovanja proizvodnje, do-
deljevanja sredstev in nadzora (Monostori idr., 2006). Primer je uporaba
sistemov z več agenti za oblikovanje prilagodljive strategije razporejanja:
v primeru nepričakovanih dogodkov, kot je strojna okvara, več k f s deli
ustrezne informacije in samodejno sodeluje pri spremembi pretoka ma-
teriala (Kouiss idr., 1997). Večagentni sistemi omogočajo tudi sodelovanje
med podjetji. Procesi vzdolž celotne oskrbne verige se lahko neodvisno
usklajujejo in optimizirajo v realnem času, kar dobaviteljem omogoča, da
lahko v vsakem trenutku nadomestijo nihanje prodaje ali se odzovejo na
42
