5 ການນຳໃຊ້ທົ່ວໄປທີ່ສຸດຂອງ Machine Vision

I. ການແນະນຳກ່ຽວກັບວິໄສທັດຂອງເຄື່ອງຈັກ

ວິໄສທັດຂອງເຄື່ອງຈັກ, ເຊິ່ງເປັນພື້ນຖານຂອງປັນຍາປະດິດ, ຊ່ວຍໃຫ້ຄອມພິວເຕີສາມາດຕີຄວາມຂໍ້ມູນທາງສາຍຕາດ້ວຍຄວາມແມ່ນຍຳຄືກັບມະນຸດ. ບໍ່ເຫມືອນກັບການປະມວນຜົນຮູບພາບແບບດັ້ງເດີມ, ມັນໃຊ້ປະໂຫຍດຈາກການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງ ແລະ ເຄືອຂ່າຍປະສາດເພື່ອວິເຄາະຮູບພາບ ແລະ ວິດີໂອ, ປ່ຽນແປງອຸດສາຫະກຳໂດຍການເຮັດໃຫ້ວຽກງານທີ່ສັບສົນເປັນອັດຕະໂນມັດ. ຕັ້ງແຕ່ການກວດພົບຂໍ້ບົກຜ່ອງໃນສາຍການປະກອບຈົນເຖິງການວິນິດໄສພະຍາດ, ວິໄສທັດຂອງຄອມພິວເຕີກຳລັງປ່ຽນແປງວິທີການເຮັດວຽກ ແລະ ການດຳລົງຊີວິດຂອງພວກເຮົາ. ຄວາມສາມາດໃນການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນແບບເວລາຈິງເຮັດໃຫ້ມັນເປັນສິ່ງທີ່ຂາດບໍ່ໄດ້ໃນແອັບພລິເຄຊັນຕ່າງໆເຊັ່ນ: ການກວດຈັບວັດຖຸ, ການຖ່າຍພາບທາງການແພດ, ແລະ ຍານພາຫະນະອັດຕະໂນມັດ.

ເປັນຫຍັງວິໄສທັດຂອງເຄື່ອງຈັກຈຶ່ງມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍ? ມັນຂັບເຄື່ອນປະສິດທິພາບ ແລະ ຄວາມແນ່ນອນບ່ອນທີ່ສາຍຕາຂອງມະນຸດບໍ່ສົມບູນ. ຕົວຢ່າງ, ໃນການຜະລິດ, ລະບົບການກວດກາດ້ວຍສາຍຕາສາມາດກວດພົບຂໍ້ບົກຜ່ອງດ້ານກ້ອງຈຸລະທັດ, ຊ່ວຍປະຢັດເງິນໄດ້ຫຼາຍລ້ານໃນການຮຽກຄືນ. ໃນການດູແລສຸຂະພາບ, ການຖ່າຍພາບທາງການແພດທີ່ໃຊ້ພະລັງງານຈາກເຄືອຂ່າຍປະສາດແບບ convolutional ສາມາດກວດພົບມະເຮັງໄດ້ແຕ່ຫົວທີ, ປັບປຸງຜົນໄດ້ຮັບຂອງຄົນເຈັບ. ໃນຂະນະດຽວກັນ, ຍານພາຫະນະອັດຕະໂນມັດອາໄສການຕິດຕາມການເຄື່ອນໄຫວ ແລະ ການຮັບຮູ້ຮູບແບບເພື່ອນຳທາງຢ່າງປອດໄພ, ຫຼຸດຜ່ອນອຸບັດຕິເຫດ. ຄວາມກ້າວໜ້າເຫຼົ່ານີ້ມາຈາກການຄົ້ນຄວ້າຫຼາຍທົດສະວັດ, ການປະສົມປະສານການແບ່ງສ່ວນຮູບພາບ, ການຮັບຮູ້ໃບໜ້າ, ແລະ ວິໄສທັດ 3 ມິຕິເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາທ້າທາຍໃນໂລກຕົວຈິງ.

ບົດຄວາມນີ້ຈະເຈາະເລິກເຂົ້າໄປໃນການນຳໃຊ້ອັນດັບຕົ້ນໆຂອງວິໄສທັດຂອງເຄື່ອງຈັກ, ໂດຍສະແດງໃຫ້ເຫັນຜົນກະທົບຂອງມັນໃນທົ່ວຂະແໜງການຕ່າງໆ. ພວກເຮົາຈະສຳຫຼວດວິທີທີ່ອຸດສາຫະກຳ 4.0 ໃຊ້ຫຸ່ນຍົນ ແລະ ການກວດກາອັດຕະໂນມັດ, ວິທີທີ່ຜູ້ຂາຍຍ່ອຍປັບປຸງການວິເຄາະພຶດຕິກຳຂອງລູກຄ້າ, ແລະ ວິທີການປັບປຸງການຄຸ້ມຄອງການຈະລາຈອນດ້ວຍການຮັບຮູ້ປ້າຍຈະລາຈອນ. ຄາດຫວັງວ່າຈະມີຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບແນວໂນ້ມທີ່ທັນສະໄໝເຊັ່ນ: AI ທີ່ສ້າງສັນ ແລະ ຮູບແບບພາສາວິໄສທັດ, ໂດຍອີງໃສ່ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນເຊັ່ນ Science.gov ແລະ IoT Analytics.

ເປົ້າໝາຍຂອງພວກເຮົາ? ເພື່ອເປີດເຜີຍວິທີທີ່ວິໄສທັດຂອງເຄື່ອງຈັກປ່ຽນແປງອຸດສາຫະກຳ ແລະ ກະຕຸ້ນນະວັດຕະກໍາ. ບໍ່ວ່າທ່ານຈະເປັນຜູ້ນໍາທຸລະກິດ, ນັກຄົ້ນຄວ້າ, ຫຼື ຜູ້ທີ່ມັກເຕັກໂນໂລຢີ, ທ່ານຈະຄົ້ນພົບກໍລະນີການນໍາໃຊ້ຕົວຈິງ ແລະ ຄວາມເປັນໄປໄດ້ໃນອະນາຄົດ.

II. ວິໄສທັດຂອງເຄື່ອງຈັກໃນການດູແລສຸຂະພາບ

ວິໄສທັດຂອງເຄື່ອງຈັກກຳລັງປ່ຽນແປງການດູແລສຸຂະພາບໂດຍການເພີ່ມຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການວິນິດໄສ ແລະ ເຮັດໃຫ້ການດູແລຄົນເຈັບມີປະສິດທິພາບຂຶ້ນ. ໂດຍການໃຊ້ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີ ແລະ ການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງ, ລະບົບຕ່າງໆວິເຄາະການຖ່າຍພາບທາງການແພດດ້ວຍຄວາມແມ່ນຍຳທີ່ບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນ, ຮັບຮູ້ບັນຫາທີ່ຕາຂອງມະນຸດອາດຈະພາດໄປ. ຕັ້ງແຕ່ການກວດຫາມະເຮັງໃນໄລຍະຕົ້ນໆ ຈົນເຖິງການຕິດຕາມການຟື້ນຕົວ, ການວິເຄາະພາບທີ່ຂັບເຄື່ອນໂດຍເຄືອຂ່າຍປະສາດແບບ convolutional ກຳລັງຊ່ວຍຊີວິດຄົນ.

ໃນການວິນິດໄສ, ການປະມວນຜົນຮູບພາບມີຄວາມໂດດເດັ່ນ. ອັລກໍຣິທຶມການສະແກນ CT scan, MRIs, ແລະ X-rays ເພື່ອລະບຸຄວາມຜິດປົກກະຕິເຊັ່ນ: ເນື້ອງອກ ຫຼື ຮູບແບບ COVID-19 ໃນລັງສີເອັກສ໌ໜ້າເອິກ. ຕົວຢ່າງ, ການສຶກສາຈາກ PMC ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຮູບແບບ AI ບັນລຸຄວາມຖືກຕ້ອງຫຼາຍກວ່າ 90% ໃນການກວດຫາມະເຮັງເຕົ້ານົມ, ເຊິ່ງລື່ນກວ່າວິທີການແບບດັ້ງເດີມ. ຄວາມໄວ ແລະ ຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືນີ້ໝາຍເຖິງການແຊກແຊງທີ່ໄວຂຶ້ນ.

ຜົນປະໂຫຍດຂອງການຜ່າຕັດກໍ່ເຊັ່ນກັນ. ຄວາມເປັນຈິງທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນຊ້ອນທັບການຖ່າຍພາບທາງການແພດແບບເວລາຈິງໃນລະຫວ່າງຂັ້ນຕອນ, ນຳພາແພດຜ່າຕັດດ້ວຍຄວາມແມ່ນຍຳສູງ. ເຄື່ອງມືຕ່າງໆເຊັ່ນ: ການແບ່ງສ່ວນຮູບພາບເນັ້ນໃຫ້ເຫັນພື້ນທີ່ສຳຄັນ, ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງໃນການຜ່າຕັດທີ່ມີການບຸກລຸກໜ້ອຍທີ່ສຸດ. ໃນຂະນະດຽວກັນ, ການຕິດຕາມການເຄື່ອນໄຫວຕິດຕາມການເຄື່ອນໄຫວຂອງຄົນເຈັບຈາກໄລຍະໄກ, ຊ່ວຍຕິດຕາມການຟື້ນຕົວໂດຍບໍ່ຕ້ອງໄປໂຮງໝໍ. ຄິດເຖິງການປະເມີນການຮັກສາບາດແຜຜ່ານແອັບໂທລະສັບສະຫຼາດ - ສະດວກ ແລະ ມີປະສິດທິພາບດ້ານຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ.

ຜົນກະທົບ? ໂຮງໝໍຫຼຸດຜ່ອນຄວາມລ່າຊ້າໃນການວິນິດໄສ, ແລະຄົນເຈັບໄດ້ຮັບການດູແລສ່ວນບຸກຄົນ. ແຕ່ສິ່ງທ້າທາຍຕ່າງໆເຊັ່ນ: ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນຍັງຄົງຢູ່, ເຊິ່ງຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີລະບົບທີ່ປອດໄພເພື່ອປົກປ້ອງບັນທຶກທີ່ລະອຽດອ່ອນ.

 

III. ວິໄສທັດຂອງເຄື່ອງຈັກໃນລະບົບການຂົນສົ່ງອັດສະລິຍະ

ວິໄສທັດຂອງເຄື່ອງຈັກກຳລັງປະຕິວັດການຂົນສົ່ງ, ເຮັດໃຫ້ຖະໜົນຫົນທາງປອດໄພ ແລະ ສະຫຼາດຂຶ້ນຜ່ານວິໄສທັດຄອມພິວເຕີ ແລະ ການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງ. ໂດຍການຂັບເຄື່ອນລະບົບການຂົນສົ່ງອັດສະລິຍະ, ມັນຊ່ວຍໃຫ້ສາມາດຈັດການການຈະລາຈອນແບບເວລາຈິງ, ການກວດຈັບວັດຖຸ ແລະ ການຂັບຂີ່ແບບອັດຕະໂນມັດ, ເຊິ່ງປ່ຽນແປງວິທີການເຄື່ອນຍ້າຍຂອງພວກເຮົາ.

ສຳລັບຄວາມປອດໄພໃນການຈະລາຈອນ, ການປະມວນຜົນຮູບພາບແມ່ນດີເລີດ. ອັລກໍຣິທຶມຕ່າງໆເຊັ່ນ YOLO ແລະ Faster R-CNN ກວດຈັບຍານພາຫະນະ, ຄົນຍ່າງ ແລະ ປ້າຍຈະລາຈອນດ້ວຍຄວາມແມ່ນຍຳສູງ. ການຮັບຮູ້ປ້າຍຈະລາຈອນຮັບປະກັນວ່າຜູ້ຂັບຂີ່ ແລະ ລະບົບອັດຕະໂນມັດຍັງໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນຢູ່, ໃນຂະນະທີ່ການກວດຈັບໄຟຈະລາຈອນປ້ອງກັນການປະທະກັນ. ການສຶກສາຈາກ PMC ເນັ້ນໃຫ້ເຫັນລະບົບທີ່ບັນລຸຄວາມຖືກຕ້ອງ 95% ໃນຕົວເມືອງ, ເຊິ່ງຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນອັດຕາການເກີດອຸບັດຕິເຫດ.

ຍານພາຫະນະທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຕົນເອງແມ່ນອາໄສວິໄສທັດຂອງເຄື່ອງຈັກເປັນຫຼັກ. ຕັ້ງແຕ່ການຊ່ວຍເຫຼືອຜູ້ຂັບຂີ່ລະດັບ 1 ຈົນເຖິງລະດັບ 5 ຄວາມເປັນເອກະລາດຢ່າງເຕັມທີ່, ການຕິດຕາມການເຄື່ອນໄຫວ ແລະ ການຮັບຮູ້ຮູບແບບການນຳທາງສະພາບແວດລ້ອມທີ່ສັບສົນ. ກ້ອງຖ່າຍຮູບທີ່ຈັບຄູ່ກັບເຄືອຂ່າຍປະສາດແບບ convolutional ລະບຸອຸປະສັກໃນເວລາຈິງ, ເຮັດໃຫ້ສາມາດປ່ຽນເລນໄດ້ຢ່າງປອດໄພ ຫຼື ຢຸດສຸກເສີນ. ບໍລິສັດຕ່າງໆເຊັ່ນ Tesla ໃຊ້ປະໂຫຍດຈາກວິໄສທັດ 3D ສຳລັບການຂັບຂີ່ທີ່ລຽບງ່າຍ.

ການຕິດຕາມກວດກາການຈະລາຈອນຍັງເປັນປະໂຫຍດ. ການຕິດຕາມຄົນຍ່າງສາມາດກວດພົບການກີດຂວາງ, ໃນຂະນະທີ່ການກວດຈັບຄວາມຜິດປົກກະຕິສາມາດຊີ້ບອກເຖິງອຸບັດຕິເຫດ ຫຼື ຊາກຫັກພັງ. ລະບົບຄ່າທາງອັດສະລິຍະໃຊ້ການແບ່ງສ່ວນຮູບພາບເພື່ອອ່ານປ້າຍທະບຽນ, ເຮັດໃຫ້ການຈ່າຍເງິນງ່າຍຂຶ້ນ. ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ເພີ່ມປະສິດທິພາບການໄຫຼວຽນ, ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມແອອັດໃນຕົວເມືອງ.

ສິ່ງທ້າທາຍຍັງຄົງມີຢູ່, ເຊັ່ນ: ການຮັບປະກັນຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນໃນການເຝົ້າລະວັງ ແລະ ການຈັດການກັບສະພາບອາກາດທີ່ບໍ່ດີທີ່ສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ການວິເຄາະທາງສາຍຕາ. ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ຜົນກະທົບແມ່ນບໍ່ສາມາດປະຕິເສດໄດ້ - ຖະໜົນຫົນທາງທີ່ປອດໄພກວ່າ, ການຈະລາຈອນຕິດຂັດໜ້ອຍລົງ.

IV. ວິໄສທັດເຄື່ອງຈັກໃນການຜະລິດ ແລະ ອຸດສາຫະກຳ 4.0

ວິໄສທັດຂອງເຄື່ອງຈັກແມ່ນຕົວປ່ຽນແປງເກມໃນອຸດສາຫະກໍາ 4.0, ເຊິ່ງຂັບເຄື່ອນປະສິດທິພາບ ແລະ ຄວາມແມ່ນຍໍາໃນການຜະລິດ. ໂດຍການນໍາໃຊ້ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີ ແລະ ການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງ, ໂຮງງານຕ່າງໆສາມາດບັນລຸການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບ, ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງຂະບວນການ ແລະ ການຄຸ້ມຄອງສິນຄ້າຄົງຄັງທີ່ສະຫຼາດກວ່າ, ຫຼຸດຜ່ອນຕົ້ນທຶນ ແລະ ເພີ່ມຜົນຜະລິດ.

ການກວດກາດ້ວຍສາຍຕານຳພາການແກ້ໄຂບັນຫາ. ເຄືອຂ່າຍປະສາດແບບ Convolutional ສະແກນຜະລິດຕະພັນເພື່ອຊອກຫາຂໍ້ບົກຜ່ອງເຊັ່ນ: ຮອຍຂີດຂ່ວນ ຫຼື ຄວາມບໍ່ສອດຄ່ອງ, ເຊິ່ງເກີນຄວາມແມ່ນຍຳຂອງມະນຸດຫຼາຍ. ບໍ່ເໝືອນກັບລະບົບທີ່ອີງໃສ່ກົດລະບຽບ, ການປະມວນຜົນຮູບພາບທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ຈະປັບຕົວເຂົ້າກັບຂໍ້ບົກຜ່ອງທີ່ຫຼາກຫຼາຍ, ກວດພົບບັນຫາໄດ້ໄວ. IoT Analytics ລາຍງານວ່າການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບແບບອັດຕະໂນມັດຊ່ວຍປະຢັດໂຮງງານໄດ້ເຖິງ 172 ລ້ານໂດລາຕໍ່ປີໂດຍການຫຼຸດຜ່ອນການຮຽກຄືນ.

ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງຂະບວນການແມ່ນໄຊຊະນະອີກອັນໜຶ່ງ. ການວິເຄາະແບບເວລາຈິງຕິດຕາມກວດກາອຸປະກອນ, ກວດພົບການສວມໃສ່ ຫຼື ຄວາມບໍ່ມີປະສິດທິພາບຜ່ານການແບ່ງສ່ວນຮູບພາບ. ການບຳລຸງຮັກສາແບບຄາດເດົາ, ເຊັ່ນດຽວກັບການກວດຈັບການກັດກ່ອນ, ປ້ອງກັນການແຕກຫັກ, ຍືດອາຍຸການໃຊ້ງານຂອງເຄື່ອງຈັກ. ວິທີການທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນນີ້ເຮັດໃຫ້ການຜະລິດດຳເນີນໄປຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ຫຼຸດຜ່ອນເວລາທີ່ຢຸດເຮັດວຽກ.

ໃນສາງ, ວິໄສທັດຂອງເຄື່ອງຈັກເຮັດໃຫ້ການຂົນສົ່ງມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ. ການຕິດຕາມສິນຄ້າຄົງຄັງດ້ວຍການກວດຈັບວັດຖຸຮັບປະກັນການນັບສິນຄ້າຄົງຄັງທີ່ຖືກຕ້ອງ, ໃນຂະນະທີ່ OCR ຖອດລະຫັດບາໂຄດເພື່ອການຈັດຮຽງທີ່ລຽບງ່າຍ. ໂດຣນທີ່ມີວິໄສທັດ 3 ມິຕິ, ນຳໃຊ້ໂດຍບໍລິສັດຍັກໃຫຍ່ເຊັ່ນ Amazon, ສະແກນຊັ້ນວາງໃນເວລາຈິງ, ຫຼຸດຜ່ອນແຮງງານດ້ວຍມື. ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງ, ຕອບສະໜອງຄວາມຕ້ອງການໄດ້ໄວຂຶ້ນ.

ສິ່ງທ້າທາຍຕ່າງໆເຊັ່ນ: ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການຕິດຕັ້ງສູງ ແລະ ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນຈຳເປັນຕ້ອງໄດ້ຮັບການແກ້ໄຂ, ແຕ່ຜົນປະໂຫຍດແມ່ນຈະແຈ້ງຄື: ການດຳເນີນງານທີ່ຄ່ອງແຄ້ວ ແລະ ຄວາມໄດ້ປຽບໃນການແຂ່ງຂັນ.

ວ.ວິໄສທັດເຄື່ອງຈັກໃນພາກສ່ວນແອັບພລິເຄຊັນຂາຍຍ່ອຍ ແລະ ຜູ້ບໍລິໂພກ

ວິໄສທັດຂອງເຄື່ອງຈັກກຳລັງປ່ຽນຮູບແບບການຂາຍຍ່ອຍ, ປະສົມປະສານວິໄສທັດຄອມພິວເຕີ ແລະ ການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງເພື່ອເພີ່ມປະສົບການຂອງລູກຄ້າ ແລະ ປັບປຸງການດຳເນີນງານ. ຕັ້ງແຕ່ການຊື້ເຄື່ອງສ່ວນບຸກຄົນໄປຈົນເຖິງຮ້ານຄ້າທີ່ສະຫຼາດກວ່າ, ການວິເຄາະການຂາຍຍ່ອຍທີ່ຂັບເຄື່ອນໂດຍການປະມວນຜົນຮູບພາບກຳລັງກຳນົດນິຍາມອຸດສາຫະກຳຄືນໃໝ່.

ສຳລັບລູກຄ້າ, ການຮັບຮູ້ໃບໜ້າຈະສົ່ງມອບປະສົບການທີ່ເໝາະສົມ. ກ້ອງຖ່າຍຮູບໃນຮ້ານຈະວິເຄາະພຶດຕິກຳຂອງລູກຄ້າ, ເຮັດໃຫ້ສາມາດສົ່ງເສີມການຂາຍໄດ້ຕາມເປົ້າໝາຍ. ລະບົບທົດລອງໃຊ້ແບບເສມືນ, ໂດຍໃຊ້ການແບ່ງສ່ວນຮູບພາບ, ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ຊື້ສາມາດທົດສອບເຄື່ອງສຳອາງ ຫຼື ແວ່ນຕາແບບດິຈິຕອລ, ເຊິ່ງຊ່ວຍເພີ່ມຍອດຂາຍ. ເຄື່ອງມືວິເຄາະຜິວໜັງ, ເຊັ່ນດຽວກັບເຄື່ອງມືຈາກ L'Oréal, ໃຊ້ການວິເຄາະດ້ວຍສາຍຕາເພື່ອແນະນຳຜະລິດຕະພັນ, ເພີ່ມຄວາມພໍໃຈ.

ການດຳເນີນງານຂອງຮ້ານມີປະສິດທິພາບເພີ່ມຂຶ້ນດ້ວຍວິໄສທັດຂອງເຄື່ອງຈັກ. ແຜນທີ່ຄວາມຮ້ອນຈາກການຕິດຕາມການເຄື່ອນໄຫວເປີດເຜີຍພື້ນທີ່ທີ່ມີການຈະລາຈອນສູງ, ເພີ່ມປະສິດທິພາບຮູບແບບ. ການກວດຈັບການລັກຂະໂມຍຜ່ານລະບົບເຝົ້າລະວັງຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນການສູນເສຍ, ໂດຍ AI ຈະກວດພົບການເຄື່ອນໄຫວທີ່ໜ້າສົງໄສໃນເວລາຈິງ. ບົດລາຍງານການວິເຄາະ IoT ປີ 2023 ສັງເກດເຫັນວ່າຜູ້ຂາຍຍ່ອຍປະຫຍັດໄດ້ 15% ຈາກການຫົດຕົວໂດຍໃຊ້ການກວດຈັບວັດຖຸ.

ການຄຸ້ມຄອງສິນຄ້າຄົງຄັງກໍ່ດີເລີດເຊັ່ນກັນ. ການຮັບຮູ້ຮູບພາບຕິດຕາມລະດັບສິນຄ້າຄົງຄັງ, ຫຼຸດຜ່ອນສິນຄ້າເກີນ. OCR ສະແກນປ້າຍຊື່, ເລັ່ງການເຕີມສິນຄ້າຄືນ. ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ເສີມສ້າງລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງ, ຮັບປະກັນວ່າຜະລິດຕະພັນຕອບສະໜອງຄວາມຕ້ອງການ. ຕົວຢ່າງ, ລະບົບທີ່ອີງໃສ່ວິໄສທັດຂອງ Walmart, ຊິ້ງຊັ້ນວາງກັບການສັ່ງຊື້ອອນໄລນ໌ຢ່າງບໍ່ມີຂໍ້ບົກຜ່ອງ.

ສິ່ງທ້າທາຍຕ່າງໆເຊັ່ນ: ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການປົກປ້ອງທີ່ເຂັ້ມແຂງ, ແຕ່ຜົນຕອບແທນແມ່ນຈະແຈ້ງ: ລູກຄ້າມີຄວາມສຸກຫຼາຍຂຶ້ນ, ການດຳເນີນງານທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ.

VI. ແນວໂນ້ມທີ່ພົ້ນເດັ່ນ ແລະ ທິດທາງໃນອະນາຄົດ

ວິໄສທັດຂອງເຄື່ອງຈັກກຳລັງພັດທະນາຢ່າງໄວວາ, ໂດຍໄດ້ຮັບແຮງຂັບເຄື່ອນຈາກຄວາມກ້າວໜ້າທາງດ້ານປັນຍາປະດິດ ແລະ ຄວາມກ້າວໜ້າທາງດ້ານຮາດແວ. ແນວໂນ້ມເຫຼົ່ານີ້ສັນຍາວ່າຈະຂະຫຍາຍແອັບພລິເຄຊັນຕ່າງໆ, ຕັ້ງແຕ່ຫຸ່ນຍົນທີ່ສະຫຼາດກວ່າ ຈົນເຖິງວິໄສທັດຄອມພິວເຕີທີ່ມີຈັນຍາບັນ, ເຊິ່ງສ້າງອະນາຄົດທີ່ມີຊີວິດຊີວາ.

ນະວັດຕະກຳການຮຽນຮູ້ເລິກນຳພາທາງ. ສະຖາປັດຕະຍະກຳ Transformer, ເຊັ່ນດຽວກັບໃນຮູບແບບພາສາວິໄສທັດ, ລວມຂໍ້ຄວາມ ແລະ ຮູບພາບເຂົ້າກັນສຳລັບວຽກງານຕ່າງໆເຊັ່ນ: ການຕອບຄຳຖາມທາງສາຍຕາ. AI ທີ່ສ້າງສັນ, ລວມທັງຮູບແບບການແຜ່ກະຈາຍ ແລະ GANs, ສ້າງຂໍ້ມູນສັງເຄາະ, ຫຼຸດຜ່ອນການຂາດແຄນຊຸດຂໍ້ມູນ. ການສຶກສາ Springer ໃນປີ 2023 ສັງເກດເຫັນວ່າຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້ຫຼຸດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການຝຶກອົບຮົມລົງ 20%, ເພີ່ມປະສິດທິພາບການປະມວນຜົນຮູບພາບ.

ຄວາມກ້າວໜ້າທາງດ້ານຮາດແວຊ່ວຍຂະຫຍາຍຄວາມສາມາດ. ກ້ອງຖ່າຍຮູບວິໄສທັດເຄື່ອງຈັກຂະໜາດນ້ອຍ, ເໝາະສຳລັບການຖ່າຍພາບທາງວິທະຍາສາດ, ສົ່ງຂໍ້ມູນຄວາມລະອຽດສູງໃນຮູບແບບກະທັດຮັດ. ການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ FPGA ຊ່ວຍເລັ່ງການວິເຄາະແບບເວລາຈິງ, ເຊິ່ງສຳຄັນສຳລັບຍານພາຫະນະອັດຕະໂນມັດ ແລະ ອຸດສາຫະກຳ 4.0. ຊິບເຊັດໃໝ່ຊ່ວຍເສີມສ້າງເຄືອຂ່າຍປະສາດແບບ convolutional, ເຮັດໃຫ້ລະບົບໄວຂຶ້ນ ແລະ ລາຄາຖືກກວ່າ.

ສິ່ງທ້າທາຍດ້ານຈັນຍາບັນມີຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ຄວາມກັງວົນກ່ຽວກັບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນ, ໂດຍສະເພາະໃນການຮັບຮູ້ໃບໜ້າ, ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີລະບຽບການທີ່ເຂັ້ມງວດກວ່າເກົ່າ. ລະບົບການຢັ້ງຢືນຊີວະມິຕິຕ້ອງດຸ່ນດ່ຽງຄວາມປອດໄພກັບຄວາມໄວ້ວາງໃຈຂອງຜູ້ໃຊ້. ໃນຂະນະດຽວກັນ, ລະບົບອັດຕະໂນມັດມີຄວາມສ່ຽງທີ່ຈະປ່ຽນວຽກທີ່ມີທັກສະຕ່ຳ, ເຊິ່ງຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການຝຶກອົບຮົມພະນັກງານຄືນໃໝ່, ດັ່ງທີ່ IoT Analytics ໄດ້ເນັ້ນໃຫ້ເຫັນ.

ແນວໂນ້ມເຫຼົ່ານີ້ເປັນສັນຍານເຖິງອະນາຄົດທີ່ວິໄສທັດຂອງເຄື່ອງຈັກປະສົມປະສານເຂົ້າໃນຊີວິດປະຈຳວັນໄດ້ຢ່າງບໍ່ມີຂໍ້ບົກຜ່ອງ, ຕັ້ງແຕ່ການຖ່າຍພາບທາງການແພດຈົນເຖິງການຄຸ້ມຄອງການຈະລາຈອນ.

VII. ສະຫຼຸບ

ວິໄສທັດຂອງເຄື່ອງຈັກໄດ້ກາຍເປັນພະລັງທີ່ຂັບເຄື່ອນການຫັນປ່ຽນຂອງອຸດສາຫະກໍາໃນທົ່ວການດູແລສຸຂະພາບ, ການຂົນສົ່ງ, ການຜະລິດ, ແລະ ການຂາຍຍ່ອຍ. ໂດຍການນໍາໃຊ້ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີ, ການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງ, ແລະ ການປະມວນຜົນຮູບພາບ, ມັນສະໜອງວິທີແກ້ໄຂວິໄສທັດຂອງເຄື່ອງຈັກທີ່ຊ່ວຍເພີ່ມປະສິດທິພາບ ແລະ ຄວາມແມ່ນຍໍາ. ໃນການດູແລສຸຂະພາບ, ການຖ່າຍພາບທາງການແພດຊ່ວຍເພີ່ມຄວາມຖືກຕ້ອງໃນການວິນິດໄສ, ຊ່ວຍຊີວິດຄົນ. ຍານພາຫະນະທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຕົນເອງອາໄສການກວດຈັບວັດຖຸເພື່ອຄວາມປອດໄພຂອງຖະໜົນຫົນທາງ, ໃນຂະນະທີ່ອຸດສາຫະກໍາ 4.0 ນໍາໃຊ້ການກວດສອບດ້ວຍສາຍຕາເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ. ການຂາຍຍ່ອຍໃຊ້ການຮັບຮູ້ໃບໜ້າ ແລະ ການວິເຄາະການຂາຍຍ່ອຍເພື່ອຍົກລະດັບປະສົບການຂອງລູກຄ້າ, ພິສູດໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມຄ່ອງແຄ້ວຂອງເຕັກໂນໂລຢີ.

ນີ້ບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ການໂຄສະນາເກີນຈິງກ່ຽວກັບເທັກໂນໂລຢີເທົ່ານັ້ນ - ແຕ່ມັນເປັນຜົນກະທົບທີ່ແທ້ຈິງ. ເຄືອຂ່າຍປະສາດແບບປະສົມປະສານ ແລະ ຮູບແບບພາສາວິໄສທັດກຳລັງແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ສັບສົນ, ຕັ້ງແຕ່ການຄຸ້ມຄອງການຈະລາຈອນຈົນເຖິງການຕິດຕາມສິນຄ້າຄົງຄັງ. ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ສິ່ງທ້າທາຍຕ່າງໆເຊັ່ນ: ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນ ແລະ ການຍົກຍ້າຍວຽກເຮັດງານທຳຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີວິທີການ AI ທີ່ມີຈັນຍາບັນ. ນະວັດຕະກຳທີ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບຮັບປະກັນວ່າວິໄສທັດຂອງເຄື່ອງຈັກຈະເປັນປະໂຫຍດຕໍ່ທຸກຄົນ, ໂດຍດຸ່ນດ່ຽງຄວາມຄືບໜ້າກັບຄວາມໄວ້ວາງໃຈ.

ອະນາຄົດແມ່ນສົດໃສແຕ່ຕ້ອງການການກະທຳ. ທຸລະກິດຄວນຄົ້ນຫາການວິເຄາະແບບເວລາຈິງ ແລະ AI ທີ່ສ້າງສັນເພື່ອໃຫ້ສາມາດແຂ່ງຂັນໄດ້. ນັກຄົ້ນຄວ້າສາມາດຍູ້ຂອບເຂດດ້ວຍສະຖາປັດຕະຍະກຳ transformer, ໃນຂະນະທີ່ຜູ້ກຳນົດນະໂຍບາຍຕ້ອງໃຫ້ຄວາມສຳຄັນກັບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນ. ດັ່ງທີ່ IoT Analytics ໄດ້ກ່າວໄວ້, ບໍລິສັດທີ່ຮັບເອົາວິທີແກ້ໄຂວິໄສທັດຂອງເຄື່ອງຈັກເຫັນປະສິດທິພາບເພີ່ມຂຶ້ນເຖິງ 25%, ເຊິ່ງເປັນເຫດຜົນທີ່ໜ້າສົນໃຈທີ່ຈະປະຕິບັດ.

ສຳລັບການນຳໃຊ້, ຮ່ວມມືກັບຜູ້ທີ່ມີປະສົບການ ຜູ້ຜະລິດຄອມພິວເຕີທີ່ຝັງຢູ່ ແມ່ນມີຄວາມຈຳເປັນ, ໂດຍສະເພາະເມື່ອຈັດຕັ້ງປະຕິບັດວິທີແກ້ໄຂເຊັ່ນ AFE-R770 ສຳລັບການນຳໃຊ້ໃນລະດັບອຸດສາຫະກຳ. ຄອມພິວເຕີທີ່ຝັງຢູ່ໃນອຸດສາຫະກຳ ສາມາດຈັດການກັບສະພາບແວດລ້ອມທີ່ຕ້ອງການຄວາມຕ້ອງການສູງ, ສະເໜີຄວາມໜ້າເຊື່ອຖື ແລະ ປະສິດທິພາບທີ່ສອດຄ່ອງ. ອຸປະກອນຕ່າງໆເຊັ່ນ: ມິນິຄອມພິວເຕີອຸດສາຫະກຳ J1900 ເໝາະສຳລັບການປະມວນຜົນຂອບ, ໃນຂະນະທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງ ຄອມພິວເຕີກ່ອງຝັງຕົວ ສາມາດໃຊ້ພະລັງງານໃຫ້ກັບວຽກງານ AI ຂັ້ນສູງໃນພາກສະໜາມໄດ້.