Inteligentniejszy, bezpieczniejszy i wolny od uprzedzeń świat cyfrowy przyszłości

Sztuczna inteligencja (SI), robotyka i Internet rzeczy zmieniają otaczający nas świat w błyskawicznym tempie. Wciąż pozostaje jednak jeszcze wiele do zrobienia zanim będziemy mogli w pełni wykorzystać potencjał tych technologii. W dalszym ciągu nie rozwiązano bowiem złożonych problemów związanych z wydajnością i niezawodnością systemów cyfrowych.

Finansowane przez UE projekty ALOHA, ENACT i PDP4E zajmują się kwestią bezpiecznych i inteligentnych systemów Internetu rzeczy z wielu różnych punktów widzenia i perspektyw z myślą o zbudowaniu bardziej bezpiecznego i połączonego świata. Projekt ALOHA koncentruje się na technologii głębokiego uczenia, projekt ENACT skupia się na budowaniu inteligentniejszego Internetu rzeczy, podczas gdy projekt PDP4E kładzie nacisk na lepszą ochronę prywatności i danych osobowych.

„W celu urzeczywistnienia ogromnych oczekiwań wobec świata opartego na Internecie rzeczy musimy rozwiązać złożone problemy”, stwierdził Otto Berkes, dyrektor techniczny spółki CA Technologies, partnera wszystkich trzech projektów, w wywiadzie dla Robotics Business Review. „Musimy pokonać te przeszkody zanim będziemy mogli opracować systemy oparte na Internecie rzeczy, które będą w stanie dostarczyć cennych i wiarygodnych danych, a jednocześnie będą elastyczne i otwarte na nowe technologie – systemy, które nie zostały jeszcze dotychczas wynalezione”.

Dążąc do wolnej od uprzedzeń i etycznej SI

W działających modelach sztucznej inteligencji znaleźć można wiele przykładów niezamierzonych uprzedzeń spowodowanych przez dane na których opierają się algorytmy, począwszy od rasistowskich botów działających w serwisie Twitter, aż po niepożądane wyniki przedstawiane przez wyszukiwarkę Google. Algorytmy głębokiego uczenia są wykorzystywane w technologii sztucznej inteligencji do opracowywania modeli, które potrafią analizować dane w sposób zbliżony do ludzkiej logiki. Projekt ALOHA stosuje tego typu algorytmy w celu badania sposobu w jaki aplikacje Internetu rzeczy mogą uczyć się na podstawie doświadczeń i wyciągać wnioski w podobny sposób jak zrobiłby to człowiek. Przeprowadzone badania będą skupiały się na opracowaniu sztucznej inteligencji, która będzie bardziej etyczna i w mniejszym stopniu podatna na uprzedzenia.

Dążąc do inteligentniejszych systemów połączonych

Gdy systemy, urządzenia i aplikacje Internetu rzeczy działają w potencjalnie nieprzyjaznym środowisku, w którym mogą być narażone na cyberataki lub trudne warunki pogodowe, ich zabezpieczenie i konserwacja staje się trudnym zadaniem.

Projekt ENACT zajmuje się opracowywaniem innowacyjnych pomysłów na nowe narzędzia konieczne w celu budowania i monitorowania odpornych, inteligentnych systemów opartych na Internecie rzeczy, którym będzie można zaufać w sytuacjach nieprzewidzianych w trakcie procesu opracowywania oprogramowania. „Za przykład mogą posłużyć tu dwa urządzenia zamontowane w inteligentnym pociągu, które mogą udostępniać ważne informacje używając w tym celu nieszyfrowanego kanału komunikacji”, pisze Berkes na stronie internetowej spółki CA Technologies. „Wczesne wykrycie takiej podatności może zapobiec opóźnieniom w rozwoju oprogramowania związanych z działaniami ukierunkowanymi na zabezpieczenie systemu”.

W ramach projektu zostaną również podjęte badania nad autodiagnostyką opartą na sztucznej inteligencji na potrzeby inteligentnego działania, która umożliwi pociągom wykrywanie nieprawidłowości oraz przewidywanie i unikanie sytuacji krytycznych. Poza inteligentnymi systemami transportowymi, projekt ENACT zajmie się również testowaniem systemów opartych na Internecie rzeczy w dwóch innych obszarach – e-zdrowia i inteligentnych budynków.

Dążąc do lepszej ochrony prywatności i danych

Wprowadzone niedawno w życie ogólne rozporządzenie o ochronie danych (RODO) zostało opracowane z myślą o ochronie prywatności wszystkich obywateli UE i zmiany sposobu, w jaki organizacje w całej Europie podchodzą do ochrony prywatności danych. Projekt PDP4E ma na celu opracowanie metod i technik wspomagających inżynierów oprogramowania w procesie opracowywania kodu zgodnego z RODO i innymi przepisami.

Realizacja wszystkich trzech wspomnianych projektów rozpoczęła się w pierwszej połowie 2018 roku. Oczekuje się, że prace w ramach projektów ALOHA (software framework for runtime-Adaptive and secure deep Learning On Heterogeneous Architectures) oraz ENACT (Trustworthy and Smart Actuation in IoT systems) zostaną ukończone z końcem 2020 roku. Projekt PDP4E (Methods and tools for GDPR compliance through Privacy and Data Protection Engineering) zakończy się w styczniu 2021 roku.

Więcej informacji:
witryna projektu ALOHA
witryna projektu ENACT
witryna projektu PDP4E CORDIS