- Spoločný projekt online trhoviska Carvago a ČVUT hľadá spôsoby, ako pomocou umelej inteligencie zjednodušiť predaj a nákup áut
- Vďaka učeniu na veľkých dátach dokáže umelá inteligencia okrem iného veľmi presne vyčísliť cenu konkrétneho vozidla
- Pre expertov z ČVUT je tento projekt príležitosťou, ako rýchlo preniesť vedecké poznatky do praktických aplikácií s komerčným uplatnením
- Veľký potenciál má zisťovanie doplňujúcich informácií o automobiloch z ich fotografií
Umelá inteligencia je pre väčšinu ľudí stále niečo ťažko uchopiteľné. Často si predstavujú počítačové supersystémy, ktoré riešia veľké vedecké a technické problémy tohto sveta, poprípade naopak hračku, ktorá dokáže generovať zdanlivo zmysluplný text alebo pôsobivé obrázky. Umelá inteligencia sa ale už dnes prakticky uplatňuje v rade zdanlivo prozaických oblastí života. Pomáha riadiť elektrické siete, rozpoznávať nádory, vyberať oblečenie v e-shopoch – a teraz tiež meniť zabehnuté poriadky v predaji jazdených vozidiel. Carvago na tom spolupracuje s Fakultou informačných technológií Českým vysokým učením technickým v Prahe (ČVUT), ktoré patrí k najväčším a najstarším technickým vysokým školám v Európe.
„Keď hovoríme, že Carvago je primárne technologická spoločnosť, nie je to len prázdne klišé,“ hovorí Tomáš Trnka, riaditeľ dátového tímu Carvago. „Denne analyzujeme stovky tisíc automobilových inzerátov z celej Európy, aby sme zákazníkom poskytli najširšiu ponuku vozidiel na trhu.“
Človek na to nestačí
„Keby sme poznali pri každom inzerovanom aute jeho VIN kód, zistili by sme všetky potrebné informácie relatívne ľahko a spoľahlivo. Lenže v celoeurópskom meradle pri deviatich z desiatich inzerovaných vozidiel VIN uvedený nie je,“ vysvetľuje Tomáš Trnka. „Máme k dispozícii sadu fotiek, štruktúrované údaje ako nájazd, cenu, parametre motora a podobne, a k tomu nejaký textový popis, často nepresný, s preklepmi a nejasnými formuláciami. Spracovávať tieto dáta ručne v objeme, aký každý deň pretečie našimi systémami, nie je v ľudských silách.“
V rámci Operačného programu Podnikanie a inovácie pre konkurencieschopnosť (OP PIK) preto skupina EAG, ktorej je Carvago súčasťou, nadviazala spoluprácu s odborníkmi na umelú inteligenciu z Laboratória dátových vied Univerzitného centra energeticky efektívnych budov (UCEEB) ČVUT.
Obe partnerské strany pracujú na rade unikátnych výskumných projektov, z ktorých tie najsľubnejšie neskôr zamieria do praxe. Umelá inteligencia sa už teraz ukazuje byť úžasným pomocníkom pri hromadnom spracovaní fotografií jazdených vozidiel. S bezkonkurenčnou rýchlosťou roztriedia desaťtisíce obrázkov podľa toho, či je na nich exteriér, interiér alebo iná časť vozidla. Rozpozná značku aj model auta, rovnako ako to, z akého uhla je na fotografii natočené.
Čo je – a čo nie je – umelá inteligencia
Umelá inteligencia sa líši od bežných počítačových programov tým, že je navrhnutá tak, aby sa správala ako ľudia alebo iné inteligentné živé bytosti. To znamená, že umelá inteligencia môže byť schopná učiť sa, plánovať a rozhodovať sama. Na rozdiel od bežných počítačových programov, ktoré fungujú presne podľa toho, ako boli navrhnuté, umelá inteligencia môže analyzovať dáta a na ich základe prijímať vlastné rozhodnutia. To jej umožňuje reagovať na rôzne situácie a prostredie, a tiež sa prispôsobovať novým podmienkam. To je hlavný rozdiel medzi umelou inteligenciou a bežnými počítačovými programami.
Poznámka: Predchádzajúci odsek aj sprievodný obrázok vytvorili voľne dostupné nástroje umelej inteligencie, ChatGPT (text) a DALL-E 2 (obrázok).
„Už to je ohromná pomoc,“ pochvaľuje si Tomáš Trnka. „Môžeme automaticky radiť fotky tak, aby v každom inzeráte boli vždy v rovnakom poradí. Ako prvý trojštvrťový pohľad, druhý spredu, tretí zboku atď. Navyše vieme identifikovať rozmazané fotky, neužitočné fotky a dokonca aj vieme spoznať tie kompozície, ktoré sa ľuďom budú páčiť najviac. Keby to mali robiť ľudia, potrebovali by sme ich celú armádu.“
„Spolupráca ČVUT s podnikateľskou sférou a prenos vedeckých metód do praxe je jedna z troch hlavných oblastí rozvoja univerzity, ktorá obohacuje obe strany,“ dopĺňa Miroslav Čepek, odborný asistent na ČVUT, v čom je takáto spolupráca prínosná pre akademickú sféru. „Firma získa prístup k najmodernejším technikám, ktoré pomôžu rozvíjať jej činnosť, zatiaľ čo pre expertov z ČVUT sú podobné projekty príležitosťou, ako preniesť vedu do praktických aplikácií a získať skúsenosti s jednotlivými technikami v praktickom nasadení. Dvojnásobne to platí práve pre oblasť umelej inteligencie, kde správna činnosť väčšiny metód závisí od dostupnosti veľkého objemu dát. Ich získanie v univerzitnom prostredí je ťažké, ale pre firmy ako je Carvago je obsluha veľkých dát dennou rutinou.“
ČVUT navyše do projektov zapája aj študentov, pre ktorých je spolupráca príležitosťou získať pracovné skúsenosti v odbore pri štúdiu.
Presne vie, koľko má konkrétne vozidlo stáť
Z hľadiska inovačného potenciálu i praktického významu sú najvýznamnejšou oblasťou výskumnej spolupráce algoritmy na určenie ceny áut podľa ich typu, veku a výbavy. Vďaka dostupnosti veľkého súboru inzerátov z celej Európy mohli odborníci z ČVUT vytvoriť algoritmus, ktorý určí cenu konkrétneho vozidla s presnosťou okolo troch percent. U bežných značiek, ako je napríklad Škoda alebo Volkswagen, je presnosť ešte lepšia. „Vďaka tomu sa naši experti môžu sústrediť na skutočne problematické prípady – napadá ma napríklad Ford F-150 Raptor s obytnou nadstavbou – a nemusia validovať ceny bežných vozidiel,“ hovorí Tomáš Trnka.
Aktuálne Carvago pracuje na zapojení už siedmej generácie modelu strojového učenia do svojich interných systémov. Táto generácia modelu je pritom pre firmu prelomová. Po úvodnom nacenení vozidla sa ešte pozrie na fotky auta a cenu podľa nich dodatočne skoriguje. „Dlho sme sa snažili natrénovať model tak, aby sa „pozeral“ na kolesá, lak, alebo príplatkové vybavenie,“ pokračuje Trnka. „Nič z toho však izolovane nemalo preukázateľný vplyv na cenu. Nakoniec sme umelej inteligencii nechali voľnú ruku a ona sa sama naučila, na čo sa na fotkách pozerať, aby došlo k spresneniu odhadovanej ceny. My až spätne pomocou špeciálnych postupov zisťujeme, ktoré prvky na fotkách boli tie cenotvorné.“
Výskum sa však neobmedzuje iba na spracovanie fotografií. Umelá inteligencia pomáha analytikom spoločnosti Carvago záskať z neštruktúrovaného textu inzerátov informácie o výbave, závažnejších opravách alebo o existencii servisnej knižky. Do budúcna sa Carvago chystá na vlastné strojové generovanie popisov inzerátov na základe vyťažených parametrov o autách.
Ďalšie zdokonaľovanie
Učiť sa spoznávať z fotografií ďalšie prvky výbav, špecifické poškodenia a neštandardné prvky je pre obe spolupracujúce strany už akousi výskumnou rutinou. K ďalším veľkým výzvam, ktoré sa mimochodom teraz riešia v celom odbore strojového učenia, patrí takzvaná interpretovateľnosť modelov, kedy sa odborníci snažia rôznymi metódami reverzného inžinierstva pochopiť, aké faktory modely vyhodnocujú ako dôležité pre rozhodovanie. To pomáha nielen posilňovať dôveru v umelú inteligenciu vo vnútri firmy vysvetľovaním miestnych výsledkov, ale vznikajú vďaka tomu aj nové pozorovania, ktoré vedú k ďalším podnikateľským nápadom a vylepšeniam.
Druhou výzvou je istota, respektíve neistota, s akou modely vracajú odpovede. „Úplne inak budeme pristupovať k informácii, že auto by malo stáť 320 000 Kč a model si je istý na 95 %, než k rovnakému naceneniu, ale s istotou 17 %,“ približuje na záver Tomáš Trnka.
Projekty “Výzkum a vývoj aplikace TEAS DMS 2.0 založeného na Big Data a AI” (registračné číslo CZ.01.1.02/0.0/0.0/20_321/0024728) a “Výzkum a vývoj Katalogu vozidel umožňující predikci zůstatkové ceny vozidel na základě AutoML a Image Recognition” (č. CZ.01.1.02/0.0/0.0/20_321/0024988) sú podporené z Operačného programu Podnikanie a inovácie pre konkurencieschopnosť financovaného z prostriedkov Európskeho fondu pre regionálny rozvoj.
