Нессан Чисто рассказывает о том, как ИИ в печати опирается на сопоставление шаблонов данных, уже сейчас улучшая программное обеспечение для поставщиков широкоформатной продукции. Он прогнозирует, что это приведет к увеличению интеграции ИИ в планирование рабочего процесса, управление очередью заданий, цветокоррекцию, увеличение изображения и предиктивное обслуживание с помощью датчиков и систем технического зрения, что в конечном итоге позволит оптимизировать работу и обеспечит большую гибкость.
Судя по газетным заголовкам со всего мира, искусственный интеллект, или ИИ, вызывает сейчас большой интерес: транснациональные корпорации и правительства открыто говорят об использовании этой технологии для оптимизации производства и получения большего дохода. Но как это отразится на индустрии печати и, в частности, на многих поставщиках услуг широкоформатной печати, которые обслуживают рынок вывесок и дисплеев?
Как ни странно, на самом деле в ИИ не так уж много интеллекта. Обычно интеллект подразумевает определенный уровень когнитивных рассуждений для решения проблем. Но ИИ просто собирает большие объемы данных, включая прошлые примеры рассуждений, и сопоставляет их с закономерностями, возникающими на основе этих данных. В любой конкретной ситуации большинство систем ИИ просто делают наилучшее предположение на основе имеющихся данных (и иногда это приводит к ложным выводам). Мы и раньше использовали алгоритмы, чтобы делать нечто подобное, но то, что действительно отличает ИИ, — это огромные массивы необработанной информации, которые получают эти системы. Это стало возможным благодаря развитию вычислительных мощностей.
Большая часть нынешней шумихи основана на генеративном ИИ, который может создавать решения на основе подсказок, поступающих в систему. Однако такие системы должны быть предварительно обучены на существующих данных, поэтому их правильнее называть генеративными предварительно обученными, или GPT. Самой известной из них, вероятно, является ChatGPT.
На общем уровне эти системы можно использовать на практике, например, для создания первоначальных черновиков писем, сопровождающих цитаты, или даже целых презентаций по продажам. Поскольку искусственный интеллект не совершенен, его лучше использовать для первоначальных черновиков, а не для окончательных копий, но, тем не менее, этого достаточно, чтобы позволить пользователям делать больше за меньшее время.
Некоторые варианты ИИ в большей степени ориентированы на создание изображений и уже достаточно хороши, чтобы позволить людям с определенным уровнем знаний создавать работу, которая в противном случае может оказаться им не по силам. Это значительно снижает затраты на создание иллюстраций, даже просто для создания быстрых макетов перед привлечением профессионального дизайнера. Это может включать в себя такие вещи, как графика для выставочного стенда или выкройки для одежды с цифровой печатью.
Однако не думайте, что ИИ просто возьмет и сделает всю работу за Вас. Качество результатов зависит от качества подсказок, которые Вы вводите в систему, а это требует определенной подготовки. Это означает, что человек, обученный работе с искусственным интеллектом, сможет выполнять работу в других областях, где он не имел такой же степени подготовки. Этот тип многопрофильности отражен во фразе: «ИИ не займет Вашу работу, но кто-то, использующий ИИ, возможно, займет».
ИИ и печать
Существует ряд областей, в которых ИИ может оказать глубокое влияние на полиграфию, и некоторые из них мы уже можем наблюдать. Технология искусственного интеллекта не так уж нова, как об этом пишут некоторые газетные заголовки. Она используется уже более десяти лет и уже применяется в некоторых программах, доступных для полиграфической промышленности. Новизна заключается в том, что если раньше она использовалась в отдельных изолированных продуктах, то теперь мы можем ожидать, что эти решения станут более интегрированными, с большей степенью автоматизации с помощью ИИ на протяжении всего производственного процесса.
Подпись: Esko Phoenix использует искусственный интеллект для автоматического наложения и раскроя.
Это включает в себя планирование наиболее эффективного способа производства заданий, который может использоваться как для составления сметы, так и для планирования маршрута производства. ИИ также все чаще используется для управления очередью заданий. Неотъемлемой частью этого процесса является то, как различные задания объединяются или располагаются друг вокруг друга на листе или рулоне, чтобы свести к минимуму количество носителей, потраченных впустую. Это произошло от наложения, то есть расположения страниц на печатном листе для оптимизации макета. Существует несколько существующих программ, таких как Esko Phoenix, которые уже используют искусственный интеллект для наложения, и теперь эта технология перешла в управление широкоформатными заданиями. При этом необходимо учитывать множество параметров, включая то, как будут завершаться различные задания, и согласованные сроки выполнения каждого из них. И, конечно, все эти факторы будут постоянно меняться в течение дня по мере поступления заказов. Но способность справляться с запоздалыми заказами — это важный компонент современных быстрых заказов по требованию, которых уже давно ожидают клиенты.
Еще одна область, в которой технология искусственного интеллекта уже приносит пользу, — это управление цветом. Многие файлы клиентов содержат ошибки в управлении цветом, некоторые из которых, например, неправильное цветовое пространство, можно легко исправить. Многие программы управления цветом теперь также используют искусственный интеллект, чтобы помочь подстроить цвета в этих файлах для получения более естественного вида, что может сократить количество отказов клиентов от работы из-за восприятия напечатанных цветов. Часто в программах это обозначается как автоматическое улучшение и не указывается, что оно основано на искусственном интеллекте.
Подпись: Новейший латексный принтер HP серии 830 оснащен встроенным спектрофотометром для автоматического управления цветом с помощью искусственного интеллекта.
Управление цветом охватывает и другие области: от линеаризации и калибровки принтеров до создания профилей для различных носителей и выбора правильных настроек для каждого задания. Постепенно мы начинаем видеть все больше спектрофотометров, интегрированных в широкоформатные принтеры, чтобы все это управление цветом было автоматизировано, с минимальным участием оператора. И опять же, это происходит благодаря искусственному интеллекту.
ИИ также используется для улучшения других аспектов качества изображения. Это может включать в себя повышение качества изображений, по сути, с помощью ИИ, который добавляет дополнительные пиксели к изображению, основываясь на своих предположениях после анализа существующих пикселей. Это очевидное преимущество для тех, кто хочет создавать большие рекламные щиты. Кроме того, это поможет преодолеть проблемы, связанные с тем, что клиенты присылают файлы низкого разрешения.
Одна из областей, которая действительно выигрывает от более широкого использования ИИ, — это предиктивное обслуживание. Пандемия с ее разнообразными отключениями заставила большинство поставщиков пересмотреть свои предложения по обслуживанию, поскольку стало сложнее отправлять инженеров на объект. Но ИИ позволил этим поставщикам проанализировать уже имеющиеся у них данные о причинах обращений в сервисную службу, чтобы предугадать, когда каждый компонент может выйти из строя.
Чтобы повысить уровень автоматизации, широкоформатным принтерам придется генерировать больше данных. Поэтому в ближайшие несколько лет мы почти наверняка увидим, как в широкоформатных принтерах появится больше датчиков для обнаружения потенциальных проблем и выявления деталей, которые выходят из строя. Более крупные принтеры обязательно обзаведутся системами технического зрения, чтобы убедиться, что напечатанное соответствует ожиданиям заказчика.
Еще одна область, в которой может пригодиться ИИ, — это управление запасами, включая заказ расходных материалов и запасных частей по мере необходимости. Хитрость заключается в том, чтобы не переборщить с заказами — это приведет к тому, что капитал будет зависеть от запасов, — но в то же время не рисковать тем, что что-то закончится и задержит производство.
ИИ также лежит в основе многих аналитических сервисов, которые представили некоторые производители принтеров, а также некоторых MIS. Он умеет выявлять закономерности, например, падение продаж в некоторых областях, и предлагать решения, основанные на идеях, которые уже успешно опробовали другие, но адаптированные к конкретной ситуации пользователя на основе его данных.
В заключение можно сказать, что ИИ — это далеко не технология будущего, а технология, которая уже встроена в большую часть используемого программного обеспечения для автоматизации. И мы можем ожидать, что в принтеры будет добавляться все больше оборудования — в виде датчиков, спектрофотометров и систем технического зрения — для облегчения этой автоматизации. ИИ должен облегчить интеграцию решений разных производителей. Это, в свою очередь, даст пользователям широкоформатных принтеров больше свободы в построении производственных процессов, которые лучше соответствуют их индивидуальным требованиям.