Pred 20 leti smo razvili program na osnovi evolucijsko umetno inteligenco (EAI) s katero je bila delno narejena igra Casanova The Duel Of The Black Rose Games Adventure. V računalniški igri so nastopali liki, ki jih je krmilil program, ki je bil narejen z EAI. Izvorna koda za “game AI” ni bila napisana, ampak zevoluirana s programom – program avtomatsko narejen s programom!

Sodelavci podjetja Algit so že leta 2000 za podjetje Arxel Tribe izdelovali nekatere programske rešitve tudi z uporabo enostavne evolucijske umetne inteligence. Primer je igra Casanova The Duel Of The Black Rose Games Adventure, kjer naprimer sabljanje izvaja »umetna inteligenca« nastala z evolucijskim algoritmom (evolucijska umetna inteligenca – EAI). Bori se lahko program sam proti sebi ali igralec igre (Casanova) proti programu.

Postopek izdelave igre je bil naslednji:

• filmskega igralca so na vseh ključnih sklepih opremili z lučkami – tudi konec palice, ki je predstavljala sabljo
• filmski igralec je fingiral (ponazarjal) borbo z namišljenim nasprotnikom v treh stilih (italijanski, francoski in španski)
• posneli so se vsi gibi (motion capture) – posnetek lučk v x,y,z koordinatah na desetinko sekunde
• posnetki so bili osnova za filme, ker pa je bila igra interaktivna, je bilo potrebno izdelati program za sabljanje
• izdelava programa, ki se bo namesto negativnega lika v igri sabljal z igralcem v vlogi Casanove
• evolucijska umetna inteligenca je na osnovi posnetkov zgenerirala program za računalniškega sabljača
• izbira najprimernejše borbe za samo igro
• izdelava dejanskih likov v igri – izdelava mask igralcev

Poleg sabljanja smo izdelali tudi skakanje za prehod iz enega balkona na drugega preko več visečih vrvi.

Čas gre hitro – objava v Računalniških novicah.

Na sejmu smo prikazali naše novosti – Umetna inteligenca v praksi. Imeli smo tudi predavanje na temo umetne inteligence, saj smo raziskovalci svoje UI in to take, ki je sposobna popolnoma sama sestaviti urnik slovenskih šol ali razporediti delavce in jim narediti plan dela.

Šolski urniki in planiranje dela

Sejem inovativnih tehnologij

Tudi letos nas lahko srečate na sejmu IT tehnologij – Feel the Future. Lahko vam bomo predstavili najbolj avtomatizirana produkta za izdelavo šolskega urnika – iUrnik in za razporejanje delavcev – WoShi. Sestavljanje ja naloga umetne inteligence in to že 15 let, ko ostali o tem še sploh razmišljali niso.

Dobili boste lahko tudi informacije o umetni inteligenci – kaj si lahko pomagate z njo.

Tudi letos nas boste našli na sejmu Feel the FUTURE. Prikazali bomo rešitve na osnovi evolucijske AI – Umetna inteligenca v praksi

Preverite kaj zmoreta iUrnik – program za sestavljanje šolskega urnika in WoShi – razporejanje in planiranje dela delavcev.

Ta ukaz preprečuje, da bi se vse ure enega predmeta zvrstile v zaporednih dnevih. Med temi urami mora biti vsaj en prost dan. Če je predmeta 2 uri, potem mora biti med njima vsaj 1 prost dan. Če je predmeta 3 ali 4 ure, potem se ne smejo vse zvrstiti v treh oziroma štirih dnevih, ampak mora biti med njimi vsaj enkrat vsaj en prost dan.

Več o ukazu.

Tudi letos smo se udeležili sejma CeBit v Nemčiji (https://www.cebit.de/en). Prikazali smo razporejanje delavcev WoShi, ki edini z umetno inteligenco sestavi plan dela, ki je uporaben, ker upošteva kriterije in pogoje, ki se v praksi potrebujejo in zahtevajo.

read more…

V reviji Življenje in tehnika 05/18 je bila objavljena novica na temo programa iUrnik za avtomatski izračun šolskega urnika na osnovi umetne inteligence:

Umetna inteligenca in šolski urnik

read more…

Z novo verzijo 1.8 smo omogočili lažje in hitrejše vnose podatkov za razporejanje delavcev. Pripravili smo tudi povezave na zunanje programe – registracija delovnega časa, kadrovski sistem,…

Pomembnejše dodelave:

• Vsaka izmena ima kategorijo, ki pove v katero obdobje spada – dopoldan, popoldan, ponoči
• Delavec je dobiv tri dodatna polja (zaradi lažjega vnosa mesečne obveznosti, dopustov in praznikov)
  • koliko je dnevna obveza dela – to se potem prenese v obvezo za praznik in dopust
  • kakšnega tipa je (od kod vzamemo mesečno obveznost dela)
  • enačba, s katero določimo mesečno obvezo dela (polovični delovni čas, 75%, fiksen čas, …)
• Praznik po novem omogoča vnos trajanja za vsakega delavca
• Ko se nekomu določi kdaj MORA delati, se določi tudi katero veščino. Dodatno je sedaj vpeljan isti sistem kot pri določanje prisotnosti (preko, vsebuje, natančno, znotraj)
• Vnos mesečnih obveznosti za eno leto
• Podatki o stanju delavčevih ur in dopustov

Več o tem.

Po dolgih letih končno IT sejem – Feel the Future. Z obiskom smo zadovoljni, obiskovalci so pri nas lahko dobili informacije iz prve roke, tudi o zmožnostih AI.

Predstavili smo program iUrnik in program za razporejanje delavcev WoShi.

V sekciji Prisotnost v obdobju in Turnusi je dodana možnost kopiranja z vrednostmi, ter kopiranje in leplenje s katerim lahko spreminjamo vrstni red zapisov.

Pri ročnem urejanju lahko sedaj pri spreminjanju ali dodajanju izmen dodate tudi vrsto izvora. Namen je sledenje nadomeščanj in spremeb vnešenih dopustov.

Pri urejanju delavcev je dodano polje Partner ID, ki se uporablja pri izmenjavi podatkov z drugimi programi – običajno z registracijo delovnega časa.

Več o tem.

Za lažjo uporabo programa za razporejanje delavcev WoShi, smo pripravili navodila v slovenščini in angleščini.

iLogis logistično aplikacijo smo iz naslova iLogis.si premaknili na ilogis.algit.eu. Portal za iskanje prevozev in tovora ima skoraj 4.000 uporabnikov.

Portal omogoča vnašanje tovornjakov – kje se bodo kdaj nahajali in katere rute imajo planirane, prav tako pa se lahko vnaša tovor, kje in kdaj bi naj se prevzel. Vnešene se pošte v celi Evropi in grafično ponazorjen teritorij.

Za konferenco INFORMATION SOCIETY 2014 so Ogris Vid, Kofjač Davorin in Urh Marko (FOV Kranj in Algit d.o.o.) pripravili članek: “Urnik kot temelj zadovoljstva v izobraževalnem procesu: primer iUrnik”, prav tako pa smo imeli predstavitev, ki si jo lahko ogledate tukaj. Povzetek članka:

V prispevku je prikazana rešitev za izdelavo urnika, ki se uporablja v izobraževalnem procesu. Zagotoviti optimalen urnik, ki upošteva zahteve učencev, učiteljev, zakone, prostorske in časovne omejitve ter druge zahteve predstavlja izredno kompleksen in tehnološko zahteven proces. V prispevku je prikazan model na katerem temelji iUrnik, njegove lastnosti in posamezni moduli urnika. Sledi predstavitev dela z urnikom, ki je logično in procesno zasnovan, kar olajšuje delo pri pripravi, obdelavi in posredovanju podatkov tako učencem kot učiteljem. V zadnjem delu so podana priporočila in smernice, ki jih lahko opazimo pri sodobnih urnikih tako doma kot v svetu. Dobro zasnovan in izdelan urnik predstavlja temelj za kvaliteten izobraževalni proces, ki v veliki meri prispeva k zadovoljstvu učencev kot tudi učiteljev.

Za testiranje naše umetne inteligence smo naredili nekaj pravih 3D križank. Tukaj si lahko ogledate primer v angleščini, spodaj pa v slovenščini. Za 3D prikaz in vnos bomo naredili aplikacijo.

Nekaj vnosov:

3D križanka v slovenščini:

I – A – 1   ➞       nasprotje uroka
I – A – 1   ➘       nasprotje uroka   ( I-A-1 ➞ )
I – A – 1   ￬       ukaz, uredba
I – A – 2   ➞       mamilo, redkeje zdravilo
I – A – 2   ￬       mamilo, redkeje zdravilo   ( I-A-2 ➞ )
I – A – 3   ➞       oborožen tat
I – A – 3   ￬       oborožen tat   ( I-A-3 ➞ )
I – A – 4   ➞       gnusoba
I – A – 4   ￬       gnusoba   ( I-A-4 ➞ )
I – A – 5   ➞       merska enota za vsebnost zlata
I – A – 5   ￬       merska enota za vsebnost zlata   ( I-A-5 ➞ )
I – B – 1   ➘       mamilo, redkeje zdravilo   ( I-A-2 ➞ )
I – B – 1   ￬       mamilo, redkeje zdravilo   ( I-A-2 ➞ )
I – B – 2   ￬       hrup
I – B – 3   ￬       naslon
I – B – 4   ￬       topel -prid.
I – B – 5   ￬       napad, naskok
I – C – 1   ➘       oborožen tat   ( I-A-3 ➞ )
I – C – 1   ￬       oborožen tat   ( I-A-3 ➞ )
I – C – 2   ￬       ograda za divjad
I – C – 3   ￬       sečnja lesa
I – C – 4   ￬       palma iz JV Azije
I – C – 5   ￬       lovec na rake
I – D – 1   ➘       gnusoba   ( I-A-4 ➞ )
I – D – 1   ￬       gnusoba   ( I-A-4 ➞ )
I – D – 2   ￬       topel -prid.   ( I-B-4 ￬ )
I – D – 3   ￬       palma iz JV Azije   ( I-C-4 ￬ )
I – D – 4   ￬       oglašanje ovac
I – D – 5   ￬       izgovarjati a namesto o, kot ponekod na Dolenjskem -glag.
I – E – 1   ➘       merska enota za vsebnost zlata   ( I-A-5 ➞ )
I – E – 1   ￬       merska enota za vsebnost zlata   ( I-A-5 ➞ )
I – E – 2   ￬       napad, naskok   ( I-B-5 ￬ )
I – E – 3   ￬       orač
I – E – 4   ￬       izgovarjati a namesto o, kot ponekod na Dolenjskem -glag.   ( I-D-5 ￬ )
I – E – 5   ￬       stara oblika za “tarifa”
II – A – 1   ➞       mamilo, redkeje zdravilo   ( I-A-2 ➞ )
II – A – 1   ➘       mamilo, redkeje zdravilo   ( I-A-2 ➞ )
II – A – 2   ➞       visoko avtomatiziran stroj
II – A – 3   ➞       naslon   ( I-B-3 ￬ )
II – A – 4   ➞       topel -prid.   ( I-B-4 ￬ )
II – A – 5   ➞       napad, naskok   ( I-B-5 ￬ )
II – B – 1   ➘       hrup   ( I-B-2 ￬ )
II – C – 1   ➘       ograda za divjad   ( I-C-2 ￬ )
II – D – 1   ➘       topel -prid.   ( I-B-4 ￬ )
II – E – 1   ➘       napad, naskok   ( I-B-5 ￬ )
III – A – 1   ➞       rekvizit pri tenisu
III – A – 1   ➘       rekvizit pri tenisu   ( III-A-1 ➞ )
III – A – 2   ➞       naslon   ( I-B-3 ￬ )
III – A – 3   ➞       stara beseda za obisk
III – A – 4   ➞       palma iz JV Azije   ( I-C-4 ￬ )
III – A – 5   ➞       lovec na rake   ( I-C-5 ￬ )
III – B – 1   ➘       naslon   ( I-B-3 ￬ )
III – C – 1   ➘       sečnja lesa   ( I-C-3 ￬ )
III – D – 1   ➘       palma iz JV Azije   ( I-C-4 ￬ )
III – E – 1   ➘       orač   ( I-E-3 ￬ )
IV – A – 1   ➞       gnusoba   ( I-A-4 ➞ )
IV – A – 1   ➘       gnusoba   ( I-A-4 ➞ )
IV – A – 2   ➞       topel -prid.   ( I-B-4 ￬ )
IV – A – 3   ➞       palma iz JV Azije   ( I-C-4 ￬ )
IV – A – 4   ➞       oglašanje ovac   ( I-D-4 ￬ )
IV – A – 5   ➞       izgovarjati a namesto o, kot ponekod na Dolenjskem -glag.   ( I-D-5 ￬ )
IV – B – 1   ➘       topel -prid.   ( I-B-4 ￬ )
IV – C – 1   ➘       palma iz JV Azije   ( I-C-4 ￬ )
IV – D – 1   ➘       oglašanje ovac   ( I-D-4 ￬ )
IV – E – 1   ➘       izgovarjati a namesto o, kot ponekod na Dolenjskem -glag.   ( I-D-5 ￬ )
V – A – 1   ➞       merska enota za vsebnost zlata   ( I-A-5 ➞ )
V – A – 1   ➘       merska enota za vsebnost zlata   ( I-A-5 ➞ )
V – A – 2   ➞       napad, naskok   ( I-B-5 ￬ )
V – A – 3   ➞       lovec na rake   ( I-C-5 ￬ )
V – A – 4   ➞       izgovarjati a namesto o, kot ponekod na Dolenjskem -glag.   ( I-D-5 ￬ )
V – A – 5   ➞       stara oblika za “tarifa”   ( I-E-5 ￬ )
V – B – 1   ➘       napad, naskok   ( I-B-5 ￬ )
V – C – 1   ➘       lovec na rake   ( I-C-5 ￬ )
V – D – 1   ➘       izgovarjati a namesto o, kot ponekod na Dolenjskem -glag.   ( I-D-5 ￬ )
V – E – 1   ➘       stara oblika za “tarifa”   ( I-E-5 ￬ )

Umetna inteligenca z evolucijskim algoritmom je primerna za računanje šolskega urnika, kakor tudi razporejanje proizvodnje. V okviru mednarodne organizacije World Scientific and Engineering Academy and Society je na konferenci Tenerife – CEA ’14, 8th International Conference on Computer Engineering and Applications, naš mladi raziskovalec Vid Ogris predstavil članek Modified Adaptive Evolutionary Algorithm for Solving JSSP Problems. Operacijo delno financira Evropska unija, in sicer iz Evropskega socialnega sklada.

V reviji WSEAS Transactions on Information Science and Applications je bil članek tudi objavljen. Kratek povzetek:

Abstract: A job-shop scheduling problem is one of the classic scheduling problems considered to be NP-hard. In this paper, we presenta modified adaptiveevolutionary algorithm (EA) that uses speculative mutations, variable fitness functions and a pseudo-random number generator for solving job-shop scheduling problems. The algorithm was tested on well-known benchmark datainstances, such as Ft10, La01, Swv01, etc., with the goal of achieving the shortest make-span. The results show that using speculative mutations and interval placing reduces the number of steps and computational time to achieve a (near) optimal make-span. Some testing results on an early version of the proposed algorithm are also added,whichwere used to define the most effective types of mutations to generate better offspring.

Nekaj o World Scientific and Engineering Academy and Society:
Founded in 1996 as WSES and subsequently renamed in 2001 to WSEAS (pronounced double-you-sees, stands for World Scientific and Engineering Academy and Society) is an international organization operating in Athens, Greece (WSEAS Headquarters, Agiou Ioannou Theologou 17-23, Zografou 15773, Athens, Greece) that promotes the development of novel mathematical methods and computational techniques as well as their applications in science in general and engineering in particular. Its main activities revolve around collaboration with universities and organization of scientific conferences all around the world, publication of proceedings, books, monographs and journals and any other activity that advances the science.