Дизайнерская платформа Figma представила основанный на алгоритмах искусственного интеллекта набор инструментов FigJam AI — он автоматизирует планирование проектов, сокращая время на их подготовку и позволяя дизайнерам сосредоточиться на своей непосредственной работе.

Источник изображения: figma.com

FigJam AI доступен в рамках бета-тестирования с 7 ноября и «на текущий момент бесплатен» для всех пользователей. Администрация платформы пока не уточнила, останется ли инструмент бесплатным для всех с выпуском финальной версии. Функция «Создать» (Generate) предлагает шаблоны инструментов для разработки блок-схем, сеансов мозгового штурма, планировщиков встреч и других этапов подготовки к работе; она включает также диалоговый интерфейс, позволяющий описать своими словами, что необходимо сгенерировать. ИИ, кроме того, по контексту предлагает добавлять проект стандартные средства визуализации: временную шкалу, схему этапов или диаграмму Ганта. Все эти элементы можно редактировать вручную.

Функция «Сортировка» (Sort) автоматически группирует созданные при планировании проекта стикеры по темам, а «Сводка» (Summarize) обобщает информацию на стикерах по одному клику мыши. Соучредитель и генеральный директор Figma Дилан Филд (Dylan Field) рассказал в интервью The Verge, что компания планирует внедрять и другие функции на основе ИИ, а набор инструментов FigJam AI — это «очевидная отправная точка». Он основан на базовых моделях от OpenAI, которые компания смогла бы легко заменить на другие.

«Думаю, к FigJam мы подошли по-настоящему стратегически. Мы продумали все варианты, при которых ИИ мог оказаться полезным на всей платформе Figma и сузили их до нескольких сценариев применения, где можно глубоко внедрить его в продукт, чтобы он действительно помог. Важно делать не всё, что только можно придумать, а лишь то, что будет полезнее всего», — заключил господин Филд.

Инженеры из Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта (CSAIL) при Массачусетском технологическом институте (MIT) продемонстрировали платформу PIGINet (Plans, Images, Goal, Initial Facts — «планы, изображения, цели и исходные факты»), предназначенную для навигации и планирования задач домашних роботизированных систем.

Источник изображения: MIT CSAIL

Человеческое жилье представляется роботу довольно сложной средой — машины лучше ориентируются на складах и в производственных цехах с их более простой навигацией и строгой организацией пространства. А для успешного выполнения задач большинству роботов необходим план помещения. Ситуация осложняется тем, что жилища могут значительно отличаться друг от друга, а интерьеры в них ещё и динамичны — люди любят переставлять мебель и разбрасывать вещи. Самыми распространёнными бытовыми роботами являются пылесосы, но и они, отработав не одно десятилетие на рынке, продолжают совершенствоваться.

Подспорьем в решении проблемы обещает стать платформа PIGINet, в основе которой лежит универсальный кодировщик-трансформер, предназначенный для обработки последовательностей данных. «Входящей последовательностью в данном случае является информация о том, какой план задач рассматривается, изображения среды, символьные кодировки исходного состояния и желаемая цель. Кодировщик объединяет планы задач, изображения и текст, чтобы составить прогноз относительно выполнимости выбранного плана задач», — пояснили авторы проекта механизм работы модели.

В существующей версии система преимущественно ориентирована для работы на кухне. Она моделирует рабочую среду и создаёт планы объектов, включающие в себя стойки, шкафчики, холодильник, раковины и т. д. По словам разработчиков, в большинстве случаев система позволяет сократить время планирования задач на 80 %, а в более сложных случаях это 20–50 %. В перспективе, говорят создатели PIGINet, система при выявлении невыполнимых задач должна научиться предлагать альтернативные сценарии — это в корне изменит процесс обучения роботов и механизмы их использования в каждом доме.

Новозеландская авиакомпания Air New Zealand и австралийская Qantas Airways активно пытаются внедрить практику 20-часовых беспосадочных рейсов. Эта задача требует значительной оптимизации расходов топлива, и, похоже, без алгоритмов искусственного интеллекта здесь не обойтись.

Источник изображения: Ross Parmly / unsplash.com

Планирование полётов осуществляется при помощи ПО, обрабатывающего большие объёмы данных — оно позволяет прокладывать экономичные траектории полёта, избегая незапланированных остановок для дозаправки. Программы могут помочь избежать непогоды, поймать попутный ветер или даже предписать снизить скорость, чтобы жечь меньше топлива. Современное ПО, предназначенное для этих целей, во многом напоминает платформы поисковых систем — оно совершенствуется по мере использования.

На этой задаче специализируется австрийская Flightkeys, которая ежедневно составляет около 300 тыс. планов полётов для клиентов, включая американские Southwest Airlines и American Airlines, а также новозеландскую Air New Zealand. Соучредитель и руководитель отдела инноваций Flightkeys Раймунд Зопп (Raimund Zopp) рассказал о своей работе в интервью агентству Bloomberg.

По его словам, средний обыватель не вполне представляет себе, как составляются планы полётов — недостаточно просто ввести точку назначения, чтобы компьютер просчитал маршрут, как в машине. Построить оптимальный маршрут настолько сложно, что установленные на самолётах системы с этой задачей справиться не в состоянии. Требуется наземная система, которая собирает большие объёмы данных и пытается найти решение с минимальными затратами. Существует большое число ограничений и параметров, которые необходимо учитывать, и для должной работы с ними требуются алгоритмы машинного обучения.

Источник изображения: Leio McLaren / unsplash.com

При планировании полёта есть много степеней свободы, но и много ограничений, связанных с диспетчерскими службами, нуждами военных структур, погодными условиями и особенностями нормативов в разных странах. Одним из ключевых параметров являются характеристики борта — чем он легче, тем выше может подняться, но лёгкие самолёты летают медленнее. Учитываются ветер и температура на высоте: лучше ловить попутный ветер и избегать встречного, что заставляет отклоняться от кратчайшего маршрута.

Чем длиннее маршрут, тем важнее его правильное планирование, потому что в данном случае речь идёт о пределе возможностей самолёта. С одной стороны, необходимо уменьшать запасы топлива, чтобы снизить вес, с другой — топлива должно быть достаточно для беспосадочного перелёта. Важен и финансовый фактор: каждый час полёта обходится в определённую сумму за обслуживание самолёта, почасовую оплату может получать и экипаж, поэтому чем быстрее летит самолёт, тем дешевле он обходится. А задержки рейса могут обернуться настоящей катастрофой.

Наконец, свою систему планирования во Flightkeys называют пятимерной: помимо длины, ширины, высоты и времени приходится учитывать вероятностное измерение. Самый неточный параметр на этапе планирования — это фактическое время вылета, которое имеет критическое значение. Зато после вылета появляется возможность дополнительно отрегулировать отдельные параметры, потому что в этот момент все факторы известны с гораздо большей точностью.