Sildiarhiiv: automatiseerimine

Registratuuris aja automaatne varasemaks muutmine

Igasuguses registreerimis- ja broneerimissüsteemis võiks saada tellida endale automaatse teavituse e-kirja või SMSi teel kui vabaneb varasem aeg samaks kohtumiseks. Näiteks digiregistratuur.ee ja veebiregistratuur.ee keskkondades sama arsti juurde. See kiirendaks ravile pääsemist ja aitaks vältida tühja ooteaega tervishoiutöötajatel.

Edasiarendus oleks varasemaks ajaks automaatne ümberregistreerimine kui külastaja on süsteemis aega broneerides pannud kirja vahemikud, mis talle sobivad, sarnaselt Doodle kohtumiste kokkuleppimissüsteemiga. Niipea kui aeg sobivas vahemikus vabaneb, peaks süsteem lisama sinna ootel oleva isiku ja teda teavitama. Tema hilisem aeg omakorda vabaneb kellelegi teisele. Inimene peaks saama ka lisada, millist aega ta eelistab kui korraga vabaneb mitu aega, ehk peaks saama avaldada oma eelistusjärjestuse.

Veel samm edasi on siduda ajaplaneerimissüsteem kalendriprogrammiga nagu Google Calendar, nii et kui inimene muudab oma kalendris vabu aegu, siis muutuvad ka igas broneerimissüsteemis sobivaks märgitud ajad, mida inimene on soovinud endale saada kui keegi teine tühistab. Ka teiste inimeste kalendrid, kellega on kohtumisi kokku lepitud, on sellised ajaplaneerimissüsteemid. Kalendrid võivad omavahel suheldes omanikele parima kohtumisaja kokku leppida nagu vanasti sekretärid.

Puu aastarõngaste loendamine masinnägemisega

Mitmel teadusalal kasutatakse puude aastaringide andmeid. Näiteks ajaloolise metsakasvu ja keskkonnatingimuste (temperatuur, sademed) mõõtmiseks. Praegustes maailmatasemel uuringutes kasutatakse paarikümnest kohast maailmas käsitsi loendatud aastarõngaid. Seda andmehulka saaks väikese kuluga oluliselt suurendada, loendades raie käigus masinnägemisega ringe kõigilt kändudelt. Tuleb vaid igast kännust foto teha ja andmebaasi üles laadida. Metsalangetajad võivad seda teha oma telefoniga, aga lihtsam oleks, kui harvesteri või mootorsae küljes olev kaamera automaatselt kändu pildistab ja wifi piirkonda jõudes pildid üles laadib. Kui metsas andmeside on, võib ka kohe pildistamise järgselt laadida.

Praktilisest vaatepunktist oleks lihtsaim harvesteri käpa külge kaamera monteerida, mis aktiveerub käpa liigutamisel või saeheli või -vibratsiooni peale, leiab automaatselt maastikult värske kännu (nagu näotuvastus nutitelefonides), fokusseerib, teeb foto ja laadib üles kas wifi levialasse jõudes või andmeside kaudu. Probleemiks on, et kaamera saab poriseks, läheb kuhugi vastu ja katki või teeb vihm selle uduseks. Kaamera mittetöötamise saaks automaatselt tuvastada (kui pilti ei näita, siis on midagi viga) ja sellest teavitada näiteks harvesteri juhti, et ta läätse puhtaks pühiks või kaamera parandusse viiks.

Kaamera saaks ka mootorsaega töötaja kiivri külge monteerida ja samuti automaatselt aktiveerida saehääle lõppemise või puu pikaliprantsatamise ragina peale. Idee on sarnane politseinike kehakaamera või püstolikaameraga, mis tulirelvalasu peale aktiveerub.

Eesti Digiregistratuuri järgi kohaletuleku ennustamine

Raviasutuse broneerimis- ja vastuvõtusüsteem võiks Digiregistratuuri automaatselt kirja panna, kas patsient tuli kokkulepitud ajal kohale ja kas hilines. Nende andmete põhjal saaks ennustada iga inimese kohaletulekut, mis võimaldab raviasutusel aega paremini planeerida. Esialgu kui andmeid vähe, oleks ennustus inimrühmade kohta. Näiteks, et keskmine patsient tuleb tõenäosusega x, pensioniealised tõenäosusega y, naised tõenäosusega z.

Ajaplaneerimise osas võib panna väiksema tõenäosusega saabuvad patsiendid päeva lõppu või lõunaajale, nii et nende mitteilmumise korral saavad meditsiinitöötajad varem koju minna või pikema lõuna. Samuti võib madala tõenäosusega kohale tulevaid patsiente rohkem ühele päevale panna (väiksemate ajavahedega), sest tõenäosus, et vähemalt üks neist ei tule, on kokkuvõttes suur, ja selle arvelt pikeneb teiste jaoks saada olev aeg.

Pidevalt hilinevale patsiendile võib pakkuda tegelikult vaba olevast varasemat aega, et neutraliseerida tema hilinemine. Näiteks kui inimene üldiselt 10 minutit hilineb ja arst on vaba kell 11, siis pakkuda sellele inimesele aega 10:50, muidugi talle teatamata, et arst tegelikult kell 11 vabaneb. See inimene tõenäoliselt hilineb nagu alati ja jõuabki kella 11ks nagu arstile kõige paremini sobib. Arstil on siis vähem tühja ootamist ja hilisemad patsiendid saab loodetavasti õigel ajal vastu võtta, mitte hilinejale kuluva aja võrra hiljem. Kokku säästab broneeringute kohandamine patsientide hilinemiskäitumisega paljude inimeste aega.

Sama efektiivsustõus on võimalik kõigis järjekorra- ja broneerimissüsteemides. Lisaks parandab mitme valdkonna hilinemisandmete ühendamine süsteemi ennustusvõimet, sest inimene, kes hilineb tihti üht tüüpi kokkusaamistele, hilineb tõenäoliselt ka teistele. Kes ei pea kinni arstiaegadest, see ilmselt ka töökoosolekutest ja sõpradega kohtumistest, võib kasutamata jätta üritusepileti jne. Kui ta esimest korda arstiaja kinni paneb, siis pole varasemaid arstivisiite, mille põhjal ta hilinemiskäitumist ennustada, küll aga võib olla palju muid sündmusi, mis on tema kohta informatiivsed.

Pole vaja keskset broneeringusüsteemi ja andmebaasi inimeste hilinemise kohta – piisab sotsiaalvõrgustikust ja telefonide lähedusandmetest, mida kasutab näiteks bluetoothi-põhine Hoia äpp. Sõprade telefonid registreerivad, millal tuttava telefon nende lähedusse saabus, võrdlevad seda kalendriäpis kokku lepitud kohtumisajaga ja salvestavad automaatselt, kas see tuttav tuli kokkulepitud kohtumisele ja millise hilinemisega. Igaüks saab enda sõprade kohta salvestatud andmete põhjal nende saabumise tõenäosust ja aega ennustada. See aitab üritusi planeerida ja inimese üldist usaldusväärsust hinnata. Kes tihti hilineb, võib ka muid lubadusi harvem pidada – ei tasu ehk talle raha laenata.

Eesti Digiloo põhjal haiguste ennustamine

Masinõppega saaks Digiloo põhjal ennustada patsiendi haigusi, vaadates samade demograafiliste näitajatega inimesi, kel varem oli sarnase algusega haiguslugu Digiloos ja kuidas see haiguslugu jätkus. Sellega ei pea tegelema riigiametnikud ega eestlased – kui anda ligipääs, siis rahvusvahelised teadlased hea meelega uuriksid Digiloo andmeid tasuta ja saaksid endale sellega publikatsioone. Tulemuste põhjal võib rahvatervist ennustada, inimestele hoiatusi ja soovitusi jagada, neid uuringutele kutsuda ja ennetavat ravi määrata.

Andmetele endile ei pea isegi ligipääsu andma – teadlastelt saadud statistikaprogrammi võib lihtsalt andmete peal jooksutada ja ainult tulemused teadlastele väljastada. Ise andmeid nägemata saab neid ometi uurida – selle valdkonna nimi on turvaline mitmepoolne arvutus (secure multiparty computation). Uurimise lihtsustamiseks tuleks avaldada andmete struktuur: kui mitu rida ja veergu, mis formaadis igas reas ja veerus olev info on (tekst, number, kuupäev). Piisab, kui laadida andmed tabelarvutusprogrammi ja kustutada tabelite sisu, jättes vaid ridade ja veergude pealkirjad. Programm peab lahtrite formaadi ise meeles, nii et selle tühjade tabelitega faili põhjal saab uurija andmete formaadi teada.

Kasutaja jaoks on Digilugu praegu üsna ebamugav ja allalaadimisvaenulik. Eraldi peab igal epikriisil klõpsama, ootama, kuni see avaneb, avama veel peidetud väljad klõpsates „Vaata kirjeldust” ja alles siis saab leheküljel laiali olevatest tekstidest ehk midagi välja lugeda. Saatekirjad ja nende vastused on eraldi. Pildimaterjali (röntgeni, ultraheli, silmapildistamise tulemusi) enamik asutusi üles ei laadi. Epikriisid ja saatekirjad on ruudustikku paigutatud, mitte ajalises järjestuses.

Enamiku inimeste kohta on Digiloos nii vähe materjali, et selle võiks kõik ühel lehel ajalises järjestuses tekstina esitada. Lisaks võiks selle teha tabelarvutusprogrammi tabelina allalaaditavaks, mis võimaldaks inimestel ühendada terviseandmed näiteks oma toitumis- ja trennipäevikuga ja nende vahel statistilisi seoseid leida.

Kui mingi kategooria, nt „Teatised” all ühtegi dokumenti pole, siis võiks selle halliks muuta, et kasutaja ei peaks teavet otsides asjatult klõpsima, ootama ja alles siis nägema, et „Päringu tingimustele vastavaid dokumente ei leitud ”.

Sisselogimisel võiks Digilugu avalehe asemel näidata viimaseid lisatud andmeid, näiteks uuringu tulemust. Tõenäoliselt logib kasutaja sisse viimaste andmete vaatamiseks, nii et nende näitamine kohe alguses säästab aega.

Autokooli sõiduõpe simulaatoriga

Simulaatoriga autojuhtimisoskuse õppimine hoiab kokku bensiini ja sellest väärtuslikumat sõiduõpetaja aega. Erinevalt lennukist pole vaja autosimulaatori istet liikuma panna, sest „tagumikutunde” abil kallutamise, keeramise ja kiirenduse tuvastamine on autosõidul väheinformatiivne. Bussijuhil on vaja osata sujuvalt sõita, et seisvad reisijad pikali ei kukuks.

Simulaatori eelis on ka, et saab keerulised ristmikud ja ohtlikud olukorrad palju kordi läbi harjutada, kulutamata aega sirgel teel sõidule. Harjutamine oleks ka õppijale sobivamal ajal, kuna ei pea koordineerima õpetajaga. Tihedam ja keerulisele keskenduvam õppesõit vähendab unustamist. Nii võib sama harjutatud tundide arvuga parema tulemuse saavutada kui tavalise sõiduõppega. Simulaatoriga saab sama raha eest rohkem tunde sõita. Ühiskondlikust seisukohast on oluline võrrelda just antud raha eest saadavat oskust, arvestades õpetaja ja õpilase aja nende töötunni hinna alusel rahaks.

Kindlasti oleks suur osa autokoole ja sõiduõpetajaid simulaatori vastu, sest see vähendaks nõudlust nende teenuse järele. Ilmselt esitaksid nad tehnoloogiavastaste mittemidagiütleva tavaargumendi „see pole ikka sama”, lisaks õiguslikele takistustele ja väitele, et oskused on simulaatoriga halvemad. Viimast saab muidugi kontrollida, jagades inimesed juhuslikult simulaatoriõppe ja traditsioonilise õppesõiduauto vahel ja võrreldes omandatud oskusi.

Parasiitsõnade eemaldamine kõnetuvastustehnoloogiaga

Eesti raadiojaamadest on mulle ebameeldivalt kõrva jäänud diktorite parasiitsõnad (ää, ee, mm, nigu) ja vead teksti mahalugemisel. Ka ingliskeelsetes riikides olen kuulnud mõnda kõnepidajat, kellel rääkimisoskus vilets. Arvuti teksti kõneks muundamise programm (text to speech, TTS) loeks ette vigadeta ja ilmekamalt.

Parasiitsõnad saab kõnetuvastustehnoloogiaga eemaldada kui inimene ise ei viitsi ettelugemist või kõnepidamist harjutada. Tuleb suuline tekst arvutiga kirjalikuks muundada (speech to text), osa sõnu eemaldada, siis lasta arvutil saadud tekst taas kõneks muundada ja ette lugeda. Igasugust elektrooniliselt edastatud suulist teksti on tehnoloogiliselt võimalik niimoodi parandada kui salvestamise ja edastamise vaheline viitaeg on pikem kõige pikemast eemaldatavast parasiitsõnast. Enamasti saab isegi jätta mulje reaalajas edastamisest, sest paarisekundilist viitaega kuulajad tõenäoliselt tähele ei pane, eriti kui kõnekiirust reaalajas kohandada, et vaikusehetki täita.

Madalama tehnoloogiatasemega lahendus on keelekorrektor, kes salvestisest parasiitsõnad enne edastamist kustutab. Ka seda saab tänapäeval teha arvutis, kus korrektor kuulab reaalajas kõnet ja märgib parasiitsõna kuuldes viimase sekundi (või muu vahemiku vastavalt sõna kestusele) kustutamiseks. Abiks on heli visualiseerija, näiteks seismogrammi sarnane sakiline joon, mis aitab just kuuldud tekstis sõna piire märkida.

Ilmselt on arvuti abil kõne parandamine odavam kui korrektori palkamine. Kõige odavam on muidugi vilets tekst otse-eetrisse lasta nagu praegu – ju siis enamikku raadiokuulajaid parasiitsõnad piisavalt ei häiri, et jaama vahetada.

Kodutreener tehisintellekti abil

Praegu on treeneri põhiline eelis ise video järgi tegemise ees see, et treener annab tagasisidet ja parandab harjutuste tehnikat. Sellise intellektuaalselt lihtsapoolse töö saaks automatiseerida.

Kaamerad toa eri nurkades saavad määrata kehaasendi ja liikumise, arvuti võrdleb seda videos ettenäidatuga, mis võib olla samaaegne treeneri video või varem salvestatud. Arvuti annab teksti või häälkäsklustega tagasisidet kui tehnika vale või liigutused aeglased.

Edasiarendus oleks treeneri animatsioon, mis reageerib treenitava asendile ja liikumisele, kohandab treeningprogrammi vastavalt harjutuste tehnika õigsusele. Animeeritud trennikaaslased ja treener pakuksid ka sotsiaalset motivatsiooni treeninguks.

Kasutute otsingutulemuste eemaldamisest

Internetipoed näitavad peale toote vaatamist ja eriti sellel klõpsamist otsingutulemustes sama asja uuesti. Varem vaadatud kauba esile tõstmisega loodetakse otsijat ostma meelitada. Tihti raskendab see sobiva toote leidmist, sest kui inimene midagi vaatab ja seda ostukorvi lisamata edasi liigub, siis järelikult see kaup talle ei sobinud. Selle asemel, et seda reklaamina uuesti näidata, peaks selle otsingutulemustest eemaldama, et lihtsustada keskendumist asjadele, millel on positiivne tõenäosus ostjale meeldida.

Poodlemisveebilehtedel oleks lihtne ja kasumlik lisada iga otsingutulemuse kõrvale nupp „ära seda mulle rohkem näita”. Võimalus tooteid otsingust eemaldada laseks ostjatel veebilehele enda kohta rohkem teavet anda. See info on raha, sest aitab pakkumisi täpsemini suunata. Ostjad võidaksid samuti, sest hoiaksid aega kokku. Kui internetipood ise seda võimalust ei paku, siis programmeerida oskav inimene saaks selle ise tekitada: arvuti laadib otsingutulemused alla ja blokeerib neist mõned kasutaja käskude põhjal, näidates ainult ülejäänuid.

Lisaks ostlemisveebilehtedele kiirendaks varem kasutuks osutunud tulemuste kõrvaldamine igasugust internetiotsingut. Lihtne näide on Rooma armastusjumalanna kohta teavet tahtva inimese otsingutulemustest pornograafia eemaldamine.

Mikrolaineahju pisut mugavamaks muutmine

Pöörlev alus mikrolaineahjus peaks peatuma samas asendis kui kuumutamise alguses, et tassi kõrv oleks kasutajale mugavas suunas (samas kui sisse asetades), mitte näiteks tassi taga. Väga lühikese tööaja (alla ühe maksimumkiirusel alusepöörde) korral võiks alus lihtsalt seista, pikemate kuumutusaegade puhul pöörelda kiirusega, mis jagab tööaja täispööreteks. Paljudel mikrolaineahjudel saab juba valida, kas alus peaks pöörlema või seisma, nii et alusemootori kiirus on reguleeritav – vaja ainult lüliti programmeerida. Kui mootorikiirust muuta ei saa, siis võiks selle tehases sättida nii, et levinuimate kuumutusaegade (1-minutiliste intervallide) jooksul teeb alus täisarvu pöördeid.

Äpp, mis ennustab kohaletulijate arvu

On palju veebilehti ja äppe, mis aitavad kohtumisi kokku leppida ja üritustele minekut koordineerida, näiteks meetup.com. Minu kogemuse põhjal umbes pooled internetis tulla lubajatest ei ilmu kohale, lisaks mõned tühistavad viimasel hetkel või hilinevad. See tekitab vahel ürituse korraldajale probleeme, näiteks kui ta on lubanud teatud arvu osalejaid organiseerida ja sellest sõltub kohaletulnute piletihind (grupisoodustus) või on minimaalne arv inimesi vajalik spordivõistkonna kokkusaamiseks. Lisaks sunnivad hilinejad ja teadmata kaduvad tulla lubajad teisi ootama, mis on tüütu.

Selleks, et motiveerida inimesi ausalt oma tulekuplaane teatama, lubadusi pidama ja õigeaegselt kohale tulema on vaja käitumisele vastavaid tasusid ja karistusi. Üks lahendus on, et osalejaks registreerujad peavad osalustasu ette maksma ja mitteilmumise korral seda tagasi ei saa. Tasuta või odavate ürituste puhul sellest ei piisa.

Hilinemise vältimise motiiv tekiks ka siis, kui on üldteada, et hilinejaid ei oodata, vaid transport väljasõidule läheb minuti pealt õigel ajal. Enamik inimesi ei taha aga hilinejaid maha jätta ja nii venib ooteaeg tihti pool tundi või rohkemgi, kusjuures paljude ootajate heaolukaotus kokku on tõenäoliselt suurem kui hilinejate võit mittemahajäämisest. Paljude ürituste kuulutusel kirjutatakse, et väljasõiduaeg on punktipealt täpne, aga seda lubadust murtakse peaaegu alati – ma pole veel kogenud üritust, kus keegi maha jäeti, et õigel ajal lahkuda.

Õige motivatsiooni tekitamiseks peaks hilineja või mitteilmuja maksma teistele piisavat kompensatsiooni, aga sotsiaalse sündmuse kontekstis on sellist nõuet keeruline jõustada. Mitteilmujalt on raske midagi sisse nõuda ja ka hilineja võib väita, et tal hetkel raha kaasas pole. Kui tahta trahvi teha vastavalt hilinetud minutite ja ootama sunnitud osalejate arvule, siis läheb ka arvutus enamiku inimeste jaoks keeruliseks. Lahenduseks on äpp, mis tuvastab telefoni asukoha põhjal, kes on kokkusaamiskohas õigel ajal ja kes mitte. Kohaletuleku registreerimiseks võib kasutada ka telefonide omavahelist lähisuhtlust (bluetooth, NFC). Äpp saab automaatselt välja arvutada hilinejate ja mitteilmujate kompensatsiooni ootajatele, selle äpiga seotud pangakontolt või krediitkaardilt maha võtta ja ootajatele kanda. Kes ei nõustu selliste tingimustega, võib kasutada muid ürituste koordineerimise vahendeid. Mittenõustumine signaliseerib ka teatud määral, et inimene ei plaani lubadusi pidada.

Sõltumata sellest, kas äpi kaudu nõuda mitteilmujate kompensatsiooni kohaletulijatele või mitte, on äpil veel see hea külg, et andmed inimeste varasemate registreerumiste ja asukoha kohta lasevad ennustada, kes lubajatest ilmub ja millise hilinemisega. Seega äpp saab automaatselt arvutada kohaletulijate arvu tõenäosusjaotuse, mis on korraldajale abiks planeerimisel. Samuti saab kroonilised mitteilmujad tulevastelt üritustelt välja jätta, näiteks neile mitte teavitusi saata – ka selle saab äpp automatiseerida.

Väga piiratud ulatuses on sarnane funktsionaalsus praegustel kokkusaamisveebilehtedel olemas, näiteks meetup.comi grupiadministraatorid saavad registreerida mitteilmujad ja programmeerida reegli, et kolm mitteilmumist eemaldab inimese grupist. Vajadus mitteilmujad käsitsi registreerida on praeguste äppide üks piirang. Ka ei erista praegused veebilehed tulekulubaduse tühistamise aega (viimasel minutil registreerumise tühistamine on sarnane mitteilmumisele) ega hilinemise kestust. Hea oleks ka arvestada lisaks inimese mitteilmumiste arvule tema õigeaegsete kohaletulekute arvu, mis aitaks paremini ennustada ta tulevast osalemistõenäosust.