Umělá inteligence a zvuk odhalí skryté vady výrobků

Přes velmi krátkou existenci již získal startup Neuron soundware významného zákazníka v Německu. V tuzemsku se rozjel díky akcelerátoru pro začínající firmy a posbíral i ocenění pro startupy.



Jak se dá skloubit hudba a neurony v podnikání? Poněkud překvapivá kombinace oborů stojí za vznikem společnosti Neuron soundware. Tu v únoru roku 2016 založili Pavel Konečný spolu s Pavlem Klingerem, když se účastnili akceleračního programu StartupYard.

„Již půl roku předtím jsme začali pracovat na několika mých nápadech, jak využít neuronové sítě pro efektivní kompresi dat. A vybrali jsme si audio, které nám přišlo výpočetně méně náročné než video. Pavel k němu má také jako amatérský muzikant blízko,“ popisuje Pavel Konečný.

S podnikáním předtím měli jen nepřímé zkušenosti. Pavel Klinger pracoval jako živnostník – programátor. „Já vedl skautské středisko a úročím pracovní zkušenosti z IT segmentu, kdy jsem dodával projekty pro velké korporace v České republice i v zahraničí. Načerpání zkušeností byl jeden z klíčových motivů, proč jsme vstoupili do akceleračního programu pro začínající podnikatele,“ upozorňuje Pavel Konečný.

Digitální mozek rozumí zvukům

Neuron Soundware vyvinul technologii umělé inteligence, která rozumí zvukům. To v praxi nachází využití zejména při audio diagnostice v průmyslových zařízeních. Zvuk a vibrace jsou totiž často nejjednodušší a nejlevnější metodou odhalování existujících či blížících se mechanických závad.

Digitální mozek Neuron soundware tak snižuje náklady na údržbu, umožňuje vzdálený dohled nad zařízeními a detekuje poruchy v reálném čase. Umožňuje také kontrolovat kvalitu produktu ve výrobě. „Náš přístup kombinuje znalosti z několika oborů. Jednak je to velmi pokročilé strojové učení využívající neuronové sítě. Dále je to znalost fyziky zvuku, jeho šíření a snímání. Zároveň intenzivně sbíráme zkušenosti z průmyslového prostředí. Vidíme velkou příležitost v nové oblasti IoT – malé chytré krabičky monitorující rozličná strojní zařízení,“ podotýká Pavel Konečný.

Technologie přináší úspory ve výrobě a provozu zařízení, protože je schopna jednoduchým senzorem rozpoznávat blížící se mechanické poruchy či kontrolovat kvalitu produktu ve výrobě.

Na začátku přitom bylo pro firmu nejtěžší získat první zákazníky a reference. „Naše technologie se učí z dat, která bez spolupráce zákazníků nezískáme. Navíc jsme národ skeptiků a to není prostředí přející úplně novým nápadům. Naštěstí nám pomohly kontakty ze StartupYardu,“ oceňuje Pavel Konečný.

Typickým zákazníkem starupu jsou výrobní podniky nebo provozovatelé infrastruktury. Firma je schopna odhalovat problematické klimatizační jednotky, výhybky, eskalátory, motory, obráběcí stroje, a jiné.

Konkurenci prozatím v Evropě nemají. „Podobné zaměření a nástroje používá ještě jeden startup v NewYorku. Nicméně hlavní konkurencí je nedostatek představivosti, že by se údržba dala dělat jinak. Že by bylo možné počítačem rozpoznávat problém stejně přesně, jako to zvládne špičkový mechanik,“ podotýká Pavel Konečný.

I proto, že podobné řešení zatím ve světě nenabízí příliš firem, má český startup globální ambice. „Máme první zákazníky z Německa, například společnost Siemens. Byli jsme přijati do prestižního technologického programu Plug and Play v Silicon Valley. Začínáme pilotní projekt s izraelskou firmou, a jiné,“ upozorňuje Pavel Konečný.

Jeho projekt zvítězil v soutěži Vodafone Nápad roku 2016, navíc získal ocenění v kategorii Coolpad Startup roku 2016. Ceny však nejsou tím nejpodstatnějším, co si Pavel Konečný ze soutěže odnesl. „Hlavní přínos je ve změně myšlení nás všech. Abychom chápali že inovace není to, že v Německu koupím nový obráběcí stroj, ale zkusit něco jako jeden z prvních na světě. Jinak samozřejmě nové kontakty a publicitu,“ zmiňuje Pavel Konečný.

Algoritmy navrhnou nové generace strojů

Umělá inteligence představuje podle řady odborníků obrovskou příležitost, podle dalších je její nástup zároveň jednou z největších hrozeb pro lidstvo. Jak se na to dívá zakladatel Neuron soundware? „Stávající řešení aplikované umělé inteligence jsou úzce zaměřená. Umí jednu věc, ale nic jiného. Aplikace, která přepisuje mluvenou řeč do textu, neumí řídit auto,“ předesílá Pavel Konečný.

„Jestli se podaří někdy udělat obecnou inteligenci na lidské úrovni zatím nikdo neví. Žádný fyzikální zákon tomu však nebrání a pracují na tom intenzivně největší firmy na světě. Pokud se to jednou povede, tak to bude mít velký dopad na naši společnost. Myslím, že označit umělou inteligenci jako novou elektřinu není úplně špatný příměr,“ dodává Pavel Konečný.

Právě zapojení umělé inteligence dává podle něj oboru velké perspektivy. „Zaměřujeme se na aplikaci umělé inteligence v průmyslu. V současnosti se věnujeme monitorování strojů. Nicméně za pár let budou třeba naše algoritmy i navrhovat nové generace strojů,“ uzavírá Pavel Konečný.

Dalibor Dostál

Doporučujeme