Внедрение комплексных решений оптимизирует систему и облегчает для отрасли внедрение систем глубокого обучения ИИ
Внедрение комплексных решений уменьшает сложность построения системы, облегчая для отрасли внедрение систем глубокого обучения ИИ. Вкладывая время и усилия в свои привычные ноу-хау в области, предприятия могут создавать больше промышленной ценности.
Будучи темой для обсуждения и исследований в течение более пятидесяти лет, искусственный интеллект (ИИ) наконец вышел за границы лаборатории после разработки нейросетевых алгоритмов методов глубокого обучения. В настоящее время ИИ больше не является технологией, эксклюзивной для R&D. В дополнение к использованию в суперкомпьютерах, которые обыграли лучших шахматистов мира, на машинах без водителя, которые в настоящее время проходят дорожные испытания, и на роботах, которые были разработаны для ощущения индивидуальности и самобытности, ИИ также получает широкое признание в качестве инструмента для приложений. Например, технология глубокого обучения используется в широком спектре специализированных приложений, таких как проверка качества фруктов и овощей, подсчет розничного трафика и аналитика, медицинская визуализация и интеллектуальная транспортировка.
Общая концепция глубокого обучения ИИ заключается в следующем:
- Сбор огромного количества учебных материалов
- Получение модели знаний, что разработана из системы обучения искусственного интеллекта
- Ввод модели, которая была разработана для применения в конкретной области
Эти, казалось бы, простые шаги на самом деле требуют значительного опыта в аппаратном и программном обеспечении, а также в соответствующей области. Начало использования отраслями глубокого обучения ИИ для повышения их качества и эффективности приводит к появлению на рынке многих соответствующих технологий. Такой процветающий и в то же время конкурентный бизнес-рынок является не только сильной стороной, но и слабостью для тех, кто стремится внедрить глубокое обучение ИИ. Преимущество для пользователей заключается в разнообразии ресурсов, которые могут выбирать разработчики, в то время как основные недостатки включают в себя трудоемкую и кропотливую задачу интеграции различных типов аппаратного и программного обеспечения.
Упрощение разработки систем глубокого обучения ИИ
Активно инвестируя в глубокое обучение ИИ, Advantech обнаружила, что помимо трудоемкой задачи сбора учебных материалов, наиболее распространенной проблемой, с которой сталкиваются отрасли, является утомительная работа, связанная с построением системы. Например, какая аппаратная платформа необходима для того, чтобы иметь достаточную функциональность для сложных вычислений? Какой тип технических характеристик оборудования необходим для соответствия строгим требованиям среды применения (например, общественный транспорт, заводы, чистые помещения и медицинские учреждения)? Как системы ИИ подключаются к программному обеспечению высшего уровня или облачным платформам? Есть ли какие-либо модели знаний для сокращения общего времени обучения? Должна ли быть разработана новая система или существующая система должна быть усовершенствована до системы глубокого обучения?
Для решения вышеупомянутых проблем Advantech предлагает полное решение для глубокого обучения со встроенным аппаратным и программным обеспечением. Решение включает в себя учебную платформу для разработки моделей глубокого обучения, модель знаний для платформы логических выводов, позволяющих делать выводы в реальном времени, SDK, применимый для разработки систем глубокого обучения, готовую к использованию модель знаний, разработанную в процессе обучения, а также системное планирование и технические консультационные услуги, предоставляемые профессиональными командами. Это упрощает построение системы, облегчая разработчикам создание системы глубокого обучения ИИ. Также это позволяет разработчикам сконцентрироваться на ноу-хау в своей области для создания более инновационных и практичных приложений.
Точный мониторинг транспортных потоков и эффективное обеспечение правопорядка
Решения Advantech для глубокого обучения были успешно внедрены в обрабатывающей промышленности, розничной торговле, транспорте и во многих других отраслях. Например, приложения для интеллектуальных перевозок включают в себя статистический анализ транспортных потоков, обнаружение пассажиров MRT, идентификацию автомобилей и номерных знаков, обнаружение парковочных мест, контроль нарушений правил парковки автобусов, контроль больших транспортных средств и обнаружение вторжения на железную дорогу.
Кроме них решение для статистического анализа дорожного движения, что включает в себя установку платформы обучения и логического вывода SKY-6100 в центре управления движением, а также многофункциональную платформу вывода MIC-7500 на обочине дороги. Эти две платформы работают вместе, чтобы идентифицировать транспортные средства в отдельных полосах движения по типу автомобиля (например, велосипед, мотоцикл, автомобиль, грузовик, автобус и т.д.). Эти данные загружаются на облачную платформу. Кроме того, API в SDK Advantech также обеспечивают бесперебойную связь между данными и приложениями системного интегратора для создания отчетов по управлению трафиком. Панель также обеспечивает отображение информации в режиме реального времени, которая имеет решающее значение для интеллектуального управления транспортной системой. В отличие от предыдущих систем, где на обочине дороги были установлены индукционные катушки для обнаружения и подсчета количества транспортных средств, проезжающих в течение определенного периода, внедрение системы глубокого обучения исключило необходимость установки индукционной катушки и в то же время позволило получить более полные и точные статистические данные.
В случае принудительного нарушения правил стоянки на автобусной остановке на месте установки устанавливается компактная логическая платформа MIC-7200, оснащенная встроенной моделью знаний для получения захваченных изображений. Когда обнаруживается, что автомобиль останавливается на автобусной остановке и что он не является автобусом (как определено платформой логического вывода), цифровые табло и вещатель на месте предупреждают владельца о незаконно припаркованном транспортном средстве. Кроме того, соответствующие данные будут загружены в систему идентификации номерных знаков и облачную платформу полицейского участка чуть более чем через три минуты после нарушения. Это помогает полиции обеспечить соблюдение соответствующих законов и правил дорожного движения. С помощью таких технологических инструментов правоохранительных органов полицейские участки с ограниченными человеческими ресурсами могут удаленно контролировать автобусные остановки и назначать штрафы за нарушение правил стоянки без необходимости быть на месте. Кроме того, нарушителям будет трудно покинуть место происшествия из-за наблюдения за камерой.
Снижение технологических барьеров для продвижения инновационного глубокого обучения
ИИ - это инструмент, способный решить многие проблемы, затрагивающие человека. Глубокое обучение с возможностью самообучения значительно улучшает четкость изображений, видео и текста, что делает его универсальным инструментом для любого приложения. Однако разработчики систем, которые могут быть компетентны в сопоставлении и анализе данных в некоторых областях, могут не понимать, какая вычислительная среда требуется для плавного глубокого обучения.
Advantech имеет большой опыт в интеграции аппаратного и программного обеспечения в вертикальных отраслях. Компания также владеет собственными производственными линиями и производит широкий ассортимент продукции. Это означает, что Advantech может предоставить комплексные решения, подходящие для глубокого обучения, и в то же время может предоставить ценные ресурсы от многих сторонних партнеров, что упрощает построение системы и снижает технические барьеры. В конечном итоге разработчики завершают свои проекты в кратчайшие сроки.
Advantech считает, что благодаря такому комплексному сервису интеграции ресурсов интеллектуальные и инновационные приложения, расширенные с помощью технологии глубокого обучения ИИ, скоро начнут процветать без границ.
Автор Сяо-Цзин Юй. Интервью с директором бизнес-группы Advantech Smart System Хоу-Йи Лю и Чжи-Вей Бао.