spot_imgspot_img

Sztuczna inteligencja w branży medialnej i poligraficznej

Od końca listopada 2022 r. nie ma dnia bez opublikowania nowego raportu na temat „sztucznej inteligencji” (AI). Dzięki rozwojowi w dziedzinie generatywnej AI i leżących u jej podstaw modeli językowych, zastosowanie AI jest teraz otwarte dla każdego. Dzięki „Chat GPT” można szybko napisać tekst, a dzięki „Midjourney” generować realistyczne obrazy. Jaki wpływ będzie miała AI na przemysł medialny i poligraficzny? Tekst autorstwa Knuda Wassermanna.

- Reklama -

Jakość i optymalizacja procesów to temat w branży poligraficznej od wielu lat, a bardzo często sztuczna inteligencja (AI), lub lepiej powiedziane „uczenie maszynowe” (ML), jest używana specjalnie do poszczególnych zadań. Zazwyczaj takie podejścia są klasyfikowane jako słabe rozwiązania AI.

Na przykład poprzez akwizycję i rozpoznawanie danych obrazu, jakość jest kontrolowana na wszystkich etapach procesu, a w przypadku odchylenia od danych referencyjnych, oprogramowanie automatycznie to kompensuje. Dzieje się to na bieżąco, bez żadnej ręcznej interwencji. Dotyczy to zarówno analogowych, jak i cyfrowych maszyn drukarskich.

Wiele wydarzyło się w ostatnich latach w zakresie optymalizacji procesów, a ogólna efektywność sprzętu (OEE) jest stale podnoszona. Akronim OEE oznacza wskaźnik biznesowy mierzący procent rzeczywistego czasu produkcyjnego produkcji. Średnia wartość dla maszyn offsetowych wynosi obecnie nieco ponad 30% według bieżących danych firmy Heidelberg.

Poszczególne drukarnie, które w dużym stopniu polegają na automatyzacji i optymalizacji, osiągają już wartości szczytowe przekraczające 60% w zależności od struktury zamówień. Poprzez integrację maszyn z rozwiązaniami opartymi na chmurze można poprawić sekwencje zamówień, czasy konfiguracji, wskaźniki psucia się, stabilność procesu i wiele więcej. Jednak koncepcje konserwacji zapobiegawczej pomagają również utrzymać wysoką dostępność maszyn. Wymaga to aplikacji big data, które są stale zasilane nowymi danymi za pośrednictwem chmury.

AI, algorytm oparty na danych | Generative AI opiera się na algorytmie opartym na danych. Internet dostarcza mnóstwo danych, a dzieje się to de facto w locie za pośrednictwem platform e-commerce lub mediów społecznościowych. Bazy danych działające w tle bardzo szczegółowo zasilają algorytmy, dopóki z czasem nie staną się potężnymi narzędziami. Na przykład Amazon stworzył wiele lat temu algorytm, który przewiduje, co klienci kupią następnym razem. Dzięki Chatbotowi „Chat GPT” od OpenAI i generatorom obrazów, takim jak „Stable Diffusion” lub „Midjourney”, świat AI jest dostępny dla każdego, bez konieczności samodzielnego programowania ani jednej linijki.

Zrównoważony rozwój jest w dużej mierze ignorowany | Zaskakujące jest, jak szybko nastąpił rozwój i penetracja rynku poszczególnych rozwiązań AI. OpenAI stworzyło Chat GPT w ciągu 2,5 roku, zostało uruchomione 30 listopada 2022 r., a w ciągu 5 dni zarejestrowało się 1 milion użytkowników. Dwa miesiące później było ich już 100 milionów. Dla porównania Facebook potrzebował dziesięciu miesięcy. Problemem wszystkich generatywnych rozwiązań AI jest „baza danych”, na której zbudowana jest AI: skąd pochodzą dane?

Jakimi danymi zasilane są algorytmy? W jaki sposób różnorodność jest reprezentowana na przykład w rozwiązaniach AI? To z pewnością nie jedyne pytania, na które nie ma odpowiedzi. Gdzie leżą prawa autorskie — u firmy, która opracowała rozwiązanie AI, czy u użytkownika rozwiązania AI? Kwestie ochrony danych również muszą zostać ponownie zbadane, ponieważ aplikacje AI są w dużej mierze oparte na chmurze, a kwestia zrównoważonego rozwoju była do tej pory w dużej mierze ignorowana.

Kto bierze odpowiedzialność? | ChatGPT można z pewnością wykorzystać w środowiskach profesjonalnych, takich jak wsparcie konsultacji w sklepie internetowym, gdzie chatboty są już dziś w użyciu. Można go jednak również wykorzystać w obsłudze klienta i marketingu, zwłaszcza w tworzeniu stron produktów i formułowaniu tekstów opisów produktów. Dzięki wykorzystaniu AI można zoptymalizować czasochłonne zadania ręczne w tych obszarach. Jednak odpowiedzialność za weryfikację i walidację wygenerowanych informacji wyraźnie leży po stronie użytkownika – innymi słowy, nie należy pokładać ślepego zaufania w AI.

AI i Robotyka – w Dream Team | Dzięki „mindjourney” lub „DALL-E” bardzo szybko uzyskasz użyteczny wynik, pod warunkiem, że wpiszesz odpowiednie „Podpowiedzi” i słowa kluczowe. Im bogatsze są podpowiedzi, tym lepsze będą obrazy. Platforma looka.com (www.looka.com) pomaga w tworzeniu logo i szerokiej gamy elementów wizerunku firmy. Całość jest oczywiście dostępna również dla obszaru wideo. Następnie szybko przechodzimy do tematu „Deep Fake”. Termin ten całkiem dobrze podsumowuje: powstają nowe obrazy lub sekwencje wideo, które niekoniecznie mają nic wspólnego z rzeczywistością.

Treść z AI | Firma Adobe niedawno pokazała za pomocą generatywnych modeli AI, co będzie możliwe w projektowaniu graficznym. „Generatywna AI to kolejna ewolucja kreatywności i produktywności napędzanej przez AI, która sprawia, że ​​rozmowa między twórcami a komputerami staje się bardziej naturalna, intuicyjna i wydajna” — podkreśla David Wadhwani, prezes działu Digital Media Business w firmie Adobe. Firma obiecuje, że dzięki „Firefly” każdy może przekształcić swoje własne słowa w kreatywne pomysły, niezależnie od swojej wiedzy. Pierwszymi aplikacjami, które skorzystają z integracji Firefly, są Express, Experience Manager, Photoshop i Illustrator.

Adobe chce zająć się innym problemem, który nie został jeszcze jasno uregulowany, zakładając Content Authenticity Initiative (CAI), aby stworzyć globalny standard zaufanej atrybucji treści cyfrowych. Adobe zapewnia, że ​​jest zaangażowane w otwarte standardy branżowe i chce korzystać z bezpłatnych narzędzi open source CAI. Celem jest osadzenie uniwersalnego „tagu” w informacjach o pliku. Umożliwiłoby to twórcom obrazów wykluczenie ich treści z wykorzystania do szkolenia generatorów obrazów AI. Tag powinien być powiązany z treścią, gdziekolwiek jest używana, publikowana lub zapisywana. Ponadto treści generowane przez AI będą odpowiednio oznaczone i nagradzane.

Moje zdanie…
Oprócz słabych rozwiązań AI opisanych na początku, które optymalizują zadania docelowe w całym łańcuchu produkcyjnym w branży poligraficznej, generatywne rozwiązania AI znacząco zmienią branżę kreatywną i projektową. Nowe światy wizualne, loga lub czcionki można tworzyć za pomocą zaledwie kilku „podpowiedzi”. Rynek ostatecznie zdecyduje, które wymagania można spełnić. Dla dostawców usług poligraficznych narzędzia platformy Firefly mogą otworzyć możliwości zapewnienia klientom zwiększonego wsparcia w zakresie projektowania graficznego. Podczas targów drupa prawdopodobnie będzie więcej debat i dlatego powinieneś być tam, gdzie dotkniesz przyszłości.

Źródło: DRUPA


Prenumeruj newsletter Świat Poligrafii Professional
Aby wypełnić ten formularz, włącz obsługę JavaScript w przeglądarce.
Niniejszym wyrażam zgodę na umieszczenie moich danych osobowych w bazie SUNNY MEDIA (wydawca czasopisma Świat Poligrafii Professional, Opakowania i Etykiety, Digital Business oraz serwisów: swiatpoligrafiipro.pl, katalog.printnews.pl, printnews.pl) zgodnie z wytycznymi zawartymi w Polityce prywatności opublikowanymi na łamach www.swiatpoligrafiipro.pl. SUNNY MEDIA informuje o możliwości wglądu i poprawiania zgromadzonych danych zgodnie z RODO.

Zapraszamy do udziału w kolejnej ankiecie.
W tej pytamy Was o temat, który wydaje się jednym z ważniejszych.

Czy Twoi partnerzy technologiczni gotowi są do współpracy we wdrożeniach i optymalizacji technologicznej (Industry 4.0, 5.0 IoT, AI)?

Podsumowanie, jak zawsze na łamach czasopisma lub/i na łamach serwisu WWW.
Bardzo dziękujemy za poświęcony przez Was czas.

Tylko dla ciebie

spot_img

Partnerzy portalu

Aktualności

- Reklama -spot_img
- Reklama -spot_img
- Reklama -spot_img

Stowarzyszenie Natureef

Ecco Plus

Drukarnia CDM Packaging

Scorpio