Czy sztuczna inteligencja (AI) zrewolucjonizuje przemysł chemiczny? – rozmowa z Piotrem Szkodą z ABB

Jednym z kluczowych trendów ostatnich miesięcy jest bez wątpienia sztuczna inteligencja (AI). W najnowszym wywiadzie w ramach Projektu Chemia 4.0, Piotr Szkoda, szef biznesu Automatyki Procesowej ABB, w rozmowie z Marcinem Przygudzkim, Koordynatorem Pionu Projektów i Komunikacji, Senior Ekspertem w Polskiej Izbie Przemysłu Chemicznego, dzieli się swoimi spostrzeżeniami na temat roli sztucznej inteligencji w przemyśle chemicznym.

Marcin Przygudzki, Koordynator Pionu Projektów Komunikacji, Senior Ekspert, Polska Izba Przemysłu Chemicznego: Witam serdecznie, przed nami kolejna rozmowa w ramach Projektu Chemia 4.0 Polskiej Izby Przemysłu Chemicznego. A skoro 4.0, to musimy koniecznie porozmawiać o wielkim trendzie 2023 roku, jakim jest sztuczna inteligencja. Pragnę powitać mojego gościa, a jest to szef biznesu Automatyki Procesowej ABB w Polsce, Piotr Szkoda. Dzień dobry!

Piotr Szkoda, szef biznesu Automatyki Procesowej ABB w Polsce: Dzień dobry, cześć, Marcin, witam Państwa. Powiedziałeś o tym 4.0, to się wystraszyłem, że mi już tu wiek wypominasz, ale rozumiem, że jednak rozmawiamy o „Chemii 4.0”, nie moim wieku… (śmiech).

Marcin Przygudzki: Piotrze, czy korzystasz z Chatu GPT?

Piotr Szkoda: Mocno śledzę tę technologię i taki „boom”, kiedy to się zaczęło mocno pojawiać, to jest przełom ubiegłego roku i tego (2023 – przy. red.). Mocno śledzę, jak mój syn jest tym zafascynowany. Obecnie już jestem poza szkołą czy poza studiami, to tak bardzo z tego nie korzystam. Natomiast śledzę, tak jak powiedziałem, od strony, jak korzysta z tego mój syn. Patrzę również, jak ta technologia wchodzi powoli do przemysłu. I tu nasze rozwiązania pokazują, że jest to kierunek, któremu warto się przyglądać, bo jest to przyszłość.

Marcin Przygudzki: Szczerze mówiąc, ja korzystam. Ostatnio chociażby Chat GPT zaplanował mi harmonogram zwiedzania poszczególnych miejsc w trakcie urlopu. Mam wrażenie, że wszyscy, którzy na co dzień używają Chatu GPT czy innych tego typu rozwiązań, chyba coraz bardziej rozumieją, na czym polega działanie sztucznej inteligencji w praktyce. A jeśli wkroczymy na skalę zawodową, specjalistyczną, przemysłową, to w jaki sposób przemysł może korzystać z rozwoju sztucznej inteligencji?

Piotr Szkoda: Sztuczna inteligencja pozwala w sposób bieżący bazowania na danych i możliwość uczenia się. Z podstawowych rzeczy, gdzie widzę największe zastosowania w przemyśle, to jest to na pewno wszelkiego rodzaju predykcja, czyli predykcja pracy urządzeń, predykcja awarii, również optymalizowanie procesów produkcyjnych czy optymalizowanie procesów i instalacji w zakładach pracy, w energetyce. Trzecią ścieżką, w której widzę, że ta sztuczna inteligencja jest wykorzystywana, to funkcje doradcze, czyli doradzanie serwisantowi czy doradzanie operatorowi, w jaki sposób najbardziej optymalny prowadzić proces.

Marcin Przygudzki: A czy istnieją jakieś bariery w branży, które można dostrzec, jeśli chodzi o możliwość wdrażania rozwiązań z wykorzystaniem AI?

Piotr Szkoda: Jeżeli chcemy mówić o barierach, to warto wrócić, na czym polega i na czym bazuje sztuczna inteligencja. Cała moc i potęga sztucznej inteligencji bazują na dostępie do dużej ilości danych, które sztuczna inteligencja jest w stanie analizować i na tej bazie się uczyć. Czyli im więcej danych, tym lepiej. Sztuczna inteligencja może więcej się z tego nauczyć, a następnie już na swoich decyzjach czy w swoim działaniu buduje swoją przyszłą świadomość i wiedzę. Mówiąc o przemyśle, tutaj nie ma aż tak dużego dostępu do danych jak w internecie, ponieważ w internecie jest wszystko. Patrząc na przemysł, samych danych zbieramy bardzo dużo. Wszystkie zakłady przemysłowe są opomiarowane, dane są archiwizowane, zbierane. Natomiast dotyczy to jakichś instalacji czy zakładów. Te dane danego zakładu nie będą nigdy takie same dla drugiego zakładu, który jest wręcz bliźniaczy. Również szereg różnych dostawców powoduje, że te dane nie są dostępne w sposób nieograniczony w internecie. To jest utrudnienie – dostęp do danych i wypracowywanie sytuacji awaryjnych, bo sytuacje awaryjne tak często się nie zdarzają. Chciałbym dodać, że dużym atutem ABB jest to, że ze względu na to, że jesteśmy dużą firmą globalną, to mamy dostęp do dużej ilości zakładów czy urządzeń na całym świecie. Dzięki temu ta nasza wewnętrzna baza sygnałów czy dostępność do danych są nieograniczone. Widzę to więc jako naszą zaletę. Ale też mam w głowie, że ta ilość danych jest tym słabym punktem i tym, nad czym trzeba popracować – ilość i jakość tychże danych.

Marcin Przygudzki: Przyjrzyjmy się teraz bliżej narzędziom i technologiom, które są obecnie wykorzystywane w przemyśle. Jakie konkretnie rozwiązania oferuje obecnie sztuczna inteligencja i z czego korzysta przemysł?

Piotr Szkoda: Przemysł obecnie korzysta z modeli matematycznych, czyli modeli, które są budowane, opracowywane na bazie fizycznych zjawisk czy równań matematycznych. To powoduje, że takie modele są przygotowywane przy użyciu sieci neuronowych, te modele w jakiś sposób się uczą. Natomiast nie jest to tak, że są to na bieżąco rzeczy, które się same w sobie następnie zmieniają, wręcz udoskonalają. A sztuczna inteligencja poprzez to, że ma dostęp do nieograniczonej ilości danych – tzn. tak jak powiedziałem wcześniej, w niektórych przypadkach te dane nie są nieograniczone – ale mówiąc o sytuacji pożądanej, tj. tak jak byśmy chcieli, to przy dużej dostępności ilości danych, sztuczna inteligencja jest w stanie na bieżąco sama poprawiać te modele, tworząc model idealny dla danego procesu, urządzenia czy wręcz całego zakładu, widzieć, jak w danym momencie zaczynamy odbiegać od tego idealnego modelu, co pokazuje, że albo z tym procesem dzieje się coś złego, co może być predykcją do określenia sytuacji awaryjnej bądź też w jakiś sposób zoptymalizować ten proces, żeby wrócić z produkcją do idealnego stanu modelowego.

Marcin Przygudzki: Ostatnio ABB wraz z Microsoftem zapowiedziały współpracę nad wdrożeniem generatywnej sztucznej inteligencji w przemyśle. Co dokładnie oznacza to podejście? Jakie korzyści można z tego czerpać? Opowiedz o szczegółach opracowywanego przez obydwie firmy rozwiązania.

Piotr Szkoda: To nowe podejście, o którym powiedziałeś, ma usprawnić zbieranie i weryfikację danych, a także zautomatyzować procesy wnioskowania, analizowania na ich podstawie. W tym celu zintegrujemy naszą platformę cyfrową dla przemysłu ABB Ability™ Genix z usługami Microsoftu. Mówię tu o usługach Azure OpenAI Microsoft. My jako ABB zapewniamy platformę, hurtownię danych, do której będą zbierane dane. Zapewniamy technologiczne podejście do zakładu, do urządzeń, czyli wiedzę o tym, jak te urządzenia prowadzić, w jaki sposób, co jest sygnałem, że pojawi się jakaś awaria bądź w jaki sposób ograniczyć koszty danej produkcji. Natomiast platforma Microsoftu zapewni oprócz tej platformy chmurowej, czyli możliwości przeniesienia się całego tego rozwiązania w chmurę, również szereg usług. Głównie są to duże modele językowe. To jest na przykład Chat GPT-4, który jest znany i wykorzystywany w Chacie GPT, o którym chyba wszyscy słyszeliśmy. Z połączenia platformy ABB Ability™ Genix oraz Azure OpenAI Service powstanie Genix Copilot. To będzie nowa platforma uzbrojona w zaawansowane narzędzia wnioskujące i algorytmy uczenia maszynowego. Dzięki wykorzystaniu GPT-4, o którym wcześniej mówiłem, platforma ta będzie mogła generować kod, obraz, teksty w rzeczywistym czasie na bazie danych, które zostały zebrane i zarchiwizowane z instalacji przemysłowych. To tak pokrótce. Nie wiem, czy w sposób zupełnie zrozumiały, ale starałem się to w sposób jak najbardziej dostępny przekazać.

Marcin Przygudzki: Jasne, udostępnimy link do artykułu, gdzie jest szerzej opisana ta technologia i będziecie mogli Państwo doczytać więcej informacji na ten temat (https://new.abb.com/news/pl/detail/105760/abb-i-microsoft-wdroza-zaawansowana-sztuczna-inteligencje-do-aplikacji-przemyslowych – przyp. red.). Piotrze, gdy mówimy o rozwiązaniach cyfrowych, nie możemy nie poruszyć kwestii bezpieczeństwa danych. Jeśli opieramy działalność na sztucznej inteligencji, rozwiązaniach cyfrowych, to czy powinniśmy obawiać się cyberprzestępstw? Ostatnimi czasy słyszy się o coraz większej liczbie ataków na różne obiekty infrastrukturalne, o dezinformacji. Mówi się, że te ataki są związane z wojną na Ukrainie. I tutaj nasuwa się pytanie, czy jest to dobry czas, aby inwestować w sztuczną inteligencję i narzędzia cyfrowe?

Piotr Szkoda: Obawiać się trzeba, i to obawiać się trzeba, nie myśląc i nie mówiąc tylko o sztucznej inteligencji, ale o wszelkich rozwiązaniach cyfrowych, ponieważ obecnie wszystkie nasze systemy są podłączone do internetu i stamtąd zagrożenie może nadejść. Obawiać się. Ale to nie znaczy, że nic nie robić. Zabezpieczać, budować jak najlepszą strukturę cyberbezpieczeństwa, budować strefy zdemilitaryzowane, aktualizować oprogramowania. Natomiast to jest nieodzowne czy mówimy o sztucznej inteligencji, czy mówimy o zwykłych procesach produkcyjnych obecnie zaimplementowanych u naszych klientów czy na rynku chemicznym, czy energetycznym. Natomiast sama sztuczna inteligencja to jest – jak już powiedziałem – rozwiązanie, które chcemy proponować z firmą Microsoft, oparte o chmurę. Oczywiście chmura z pewnych względów daje duże atuty, na przykład to, że bazujemy na dużych centrach obliczeniowych, które zapewniają nieograniczoną pojemność danych poprzez rozbudowę tychże macierzy dyskowych. Również te centra są bardzo dobrze chronione. Cyberbezpieczeństwo jest tam stawiane na pierwszym miejscu. Również są zaimplementowane systemy backupowania i odzyskiwania danych, czyli w danym momencie klient nawet może nie wiedzieć, że coś uległo zmianie, bo jest to robione w locie. Ale również dla klientów, którzy nie chcą do końca przenosić się do chmury, możemy to rozwiązanie, które chcemy proponować z Microsoftem, stosować jako tak zwane rozwiązanie on-premise, czyli zainstalowane na serwerach u klienta bądź też, co jest przez nas dość mocno sugerowane, rozwiązanie mieszane. Czyli te dane, które są najbardziej strategiczne dla klienta, najbardziej wrażliwe, są przechowywane i analizowane na maszynach klienta zainstalowanych w infrastrukturze IT tego klienta, IT bądź OTI. Natomiast dane, które są mniej wrażliwe, służą do uczenia się sztucznej inteligencji, do budowania raportów, są przechowywane na maszynach, na serwerach w chmurze. Więc tak to widzę. Ale to, co powiedziałem na początku, trzeba się obawiać i zwracać szczególną uwagę. Wojna na Ukrainie, obecna sytuacja, mocno to podbiły. Zresztą sami wiemy, że coraz więcej takich informacji słyszymy czy w mediach, czy w innych środkach przekazu, że coraz więcej firm jest zagrożonych. I tak będzie. Wydaje mi się, że tu się nic nie zmieni, więc o to trzeba dbać. Też w tych naszych rozwiązaniach o tym myślimy.

Marcin Przygudzki: Jasne, to jeszcze na koniec, aby nasza rozmowa miała pozytywne i motywacyjne zakończenie, jakie są Twoje oczekiwania co do przyszłości sztucznej inteligencji w przemyśle i jakie trendy, innowacje są obecnie najbardziej Twoim zdaniem obiecujące?

Piotr Szkoda: Wydaje mi się, że w czasie tej rozmowy za bardzo nie wystraszyliśmy widzów czy słuchaczy. Bardzo dużo oczekuję po sztucznej inteligencji, ponieważ sama nazwa „sztuczna inteligencja” jest odtworzeniem ludzkiej inteligencji. Wiadomo, że nigdy – znaczy teraz tak się wydaje – nie osiągnie tego poziomu, co ludzka. Chociaż kto wie? Ale na pewno sztuczna inteligencja ma wiele zalet, które już teraz stawia ponad pierwowzór, czyli ponad nas, chodzi o nieograniczoną możliwość analizowania nieograniczonej ilości danych. To, że ona pracuje w sposób ciągły, czyli na okrągło, nie potrzebuje czasu wolnego. To, że się uczy zarówno na danych zbieranych z różnych systemów, jak również na swoich ruchach. Więc to pokazuje, że jest to kierunek, który będzie się rozwijał. A poza tym, my przy generowaniu, przy projektowaniu projektu Genix Copilot oceniamy, że przy wykorzystaniu tego narzędzia uda nam się wydłużyć czas życia urządzeń poprzez analizowanie danych archiwalnych, poprzez przewidywanie, co może się wydarzyć z danym urządzeniem przez predykcję, czyli wydłużyć czas działania urządzeń o około 20%, przy ograniczeniu odstawień, wyłączeń nieplanowanych urządzeń aż o 60%. Czyli to pokazuje dość optymistyczny scenariusz, szczególnie, że pokazuje to duże podniesienie niezawodności, również obniżenie kosztów produkcji dla naszych klientów. Więc tak to widzę. Wydaje mi się, że to się dzieje i będzie się działo. Szczególnie, że sztuczna inteligencja cały czas się uczy, z każdym dniem wie coraz więcej i coraz bardziej potrafi nas wspomagać i pomagać nam.

Marcin Przygudzki: Piotrze, dziękuję Ci bardzo za tę niezwykle inspirującą i jak najbardziej mającą pozytywne spotkanie. Też liczę na to, że bogactwo sztucznej inteligencji będzie stanowiło inspirację dla przedsiębiorstw przemysłu chemicznego, z którego dóbr przemysł będzie korzystał.