Машины харааны хамгийн түгээмэл 5 хэрэглээ

I. Машины харааны танилцуулга

Хиймэл оюун ухааны тулгуур чулуу болох машины хараа нь компьютерт харааны өгөгдлийг хүний ​​нарийвчлалтайгаар тайлбарлах боломжийг олгодог. Уламжлалт дүрс боловсруулалтаас ялгаатай нь энэ нь гүнзгий сургалт болон мэдрэлийн сүлжээг ашиглан зураг, видеог шинжлэх, нарийн төвөгтэй ажлуудыг автоматжуулах замаар салбарыг өөрчилж байна. Угсрах шугам дээрх согогийг илрүүлэхээс эхлээд өвчнийг оношлох хүртэл компьютерын хараа нь бидний ажиллаж, амьдрах арга барилыг өөрчилж байна. Бодит цагийн өгөгдлийг боловсруулах чадвар нь үүнийг объект илрүүлэх, эмнэлгийн дүрслэл, автомат жолоодлоготой тээврийн хэрэгсэл зэрэг хэрэглээнд зайлшгүй шаардлагатай болгодог.

Машины хараа яагаад ийм чухал вэ? Энэ нь хүний ​​нүд дутмаг үед үр ашиг, нарийвчлалыг нэмэгдүүлдэг. Жишээлбэл, үйлдвэрлэлд харааны хяналтын системүүд бичил харуурын согогийг илрүүлж, сая сая долларын зардлыг хэмнэдэг. Эрүүл мэндийн салбарт мушгирсан мэдрэлийн сүлжээгээр ажилладаг эмнэлгийн дүрслэл нь хорт хавдрыг эрт илрүүлж, өвчтөний үр дүнг сайжруулдаг. Үүний зэрэгцээ, бие даасан тээврийн хэрэгсэл нь аюулгүй жолоодлогын тулд хөдөлгөөн хянах, хэв маягийг таних чадварыг ашигладаг бөгөөд ослыг бууруулдаг. Эдгээр дэвшил нь бодит ертөнцийн бэрхшээлийг шийдвэрлэхийн тулд дүрсний сегментчилэл, нүүр царай таних, 3 хэмжээст харааг хослуулсан олон арван жилийн судалгаанаас үүдэлтэй юм.

Энэ нийтлэлд машины харааны шилдэг хэрэглээний талаар дэлгэрэнгүй авч үзэх бөгөөд салбар бүрт үзүүлэх нөлөөллийг нь харуулах болно. Бид Industry 4.0 нь робот техник болон автоматжуулсан үзлэгийг хэрхэн ашигладаг, жижиглэн худалдаачид хэрэглэгчийн зан үйлийн шинжилгээг хэрхэн сайжруулдаг, замын хөдөлгөөний менежмент нь замын тэмдгийг таних замаар хэрхэн сайжирдаг талаар судлах болно. Science.gov болон IoT Analytics зэрэг эх сурвалжуудад үндэслэсэн генератив хиймэл оюун ухаан болон харааны хэлний загварууд зэрэг дэвшилтэт чиг хандлагын талаарх ойлголтыг хүлээж байгаарай.

Бидний зорилго? Машины хараа нь салбарыг хэрхэн өөрчилж, инновацийг хэрхэн өдөөдөг болохыг дэлгэх. Та бизнесийн удирдагч, судлаач эсвэл технологийн хорхойтон байсан ч практик хэрэглээний тохиолдлууд болон ирээдүйн боломжуудыг олж мэдэх болно.

II. Эрүүл мэндийн салбарт машины хараа

Машины хараа нь оношлогооны нарийвчлалыг сайжруулж, өвчтөний тусламж үйлчилгээг оновчтой болгосноор эрүүл мэндийн салбарыг өөрчилж байна. Компьютерийн хараа болон гүнзгий сургалтыг ашиглан системүүд нь эмнэлгийн дүрслэлийг урьд өмнө байгаагүй нарийвчлалтайгаар шинжилж, хүний ​​нүд анзаараагүй байж болзошгүй асуудлуудыг илрүүлдэг. Эрт үе шатандаа байгаа хорт хавдрыг илрүүлэхээс эхлээд эдгэрэлтийг хянах хүртэл мушгирсан мэдрэлийн сүлжээгээр ажилладаг харааны аналитик нь амь насыг аварч байна.

Оношлогооны чиглэлээр, Зургийн боловсруулалт гайхалтай. Алгоритмууд нь компьютер томографи, MRI болон рентген зураглалыг сканнерддаг. цээжний рентген зураг дээр хавдар эсвэл COVID-19 хэв маяг зэрэг гажигийг тодорхойлох. Жишээлбэл, PMC-ийн судалгаагаар хиймэл оюун ухааны загварууд хөхний хорт хавдрыг илрүүлэхэд уламжлалт аргуудаас давж, 90%-иас дээш нарийвчлалтай байгааг харуулж байна. Энэхүү хурд, найдвартай байдал нь илүү хурдан арга хэмжээ авах гэсэн үг юм.

Мэс заслын ашиг тус бас бий. Өргөтгөсөн бодит байдал нь мэс заслын үеэр бодит цагийн эмнэлгийн дүрслэлийг давхарлаж, мэс засалчдыг нарийн нарийвчлалтай удирддаг. Зургийн сегментчилэл зэрэг хэрэгслүүд нь чухал хэсгүүдийг тодруулж, хамгийн бага инвазив мэс заслын эрсдэлийг бууруулдаг. Үүний зэрэгцээ хөдөлгөөн хянах нь өвчтөний хөдөлгөөнийг алсаас хянаж, эмнэлэгт хэвтэхгүйгээр эдгэрэлтийг хянах боломжийг олгодог. Ухаалаг гар утасны аппликейшнаар дамжуулан шархны эдгэрэлтийн үнэлгээг хийх нь тохиромжтой бөгөөд зардал багатай гэж бодоорой.

Үр нөлөө нь юу вэ? Эмнэлгүүд оношилгооны саатлыг багасгаж, өвчтөнүүд хувь хүнд тохирсон тусламж үйлчилгээ авдаг. Гэхдээ мэдээллийн нууцлал зэрэг бэрхшээлүүд хэвээр байгаа бөгөөд нууц мэдээллийг хамгаалах найдвартай систем шаардагдана.

 

III. Ухаалаг тээврийн систем дэх машины хараа

Машины хараа нь тээврийн салбарт хувьсгал хийж, компьютерын хараа болон гүнзгий сургалтын тусламжтайгаар замыг илүү аюулгүй, ухаалаг болгож байна. Ухаалаг тээврийн системийг ажиллуулснаар бодит цагийн хөдөлгөөний удирдлага, объект илрүүлэх, бие даасан жолоодлогыг бий болгож, бидний хөдөлгөөний хэлбэрийг өөрчилж байна.

Замын хөдөлгөөний аюулгүй байдлын хувьд дүрс боловсруулалт маш сайн байдаг. YOLO болон Faster R-CNN зэрэг алгоритмууд нь тээврийн хэрэгсэл, явган зорчигч, замын тэмдгийг өндөр нарийвчлалтайгаар илрүүлдэг. Замын тэмдгийг таних нь жолооч болон бие даасан системүүд мэдээлэлтэй байхыг баталгаажуулдаг бол гэрлэн дохиогоор илрүүлэх нь мөргөлдөөнөөс урьдчилан сэргийлдэг. PMC-ийн судалгаагаар системүүд хотын орчинд 95%-ийн нарийвчлалтай ажиллаж, ослын түвшинг бууруулдаг болохыг онцолсон.

Автономит тээврийн хэрэгслүүд машины хараанаас ихээхэн хамаардаг. 1-р түвшний жолоочийн тусламжаас эхлээд 5-р түвшний бүрэн бие даасан байдал хүртэл хөдөлгөөн хянах, хэв маягийг таних нь нарийн төвөгтэй орчинд жолоодлого хийх боломжийг олгодог. Эргэлдэх мэдрэлийн сүлжээтэй хосолсон камерууд нь саад бэрхшээлийг бодит цаг хугацаанд нь тодорхойлж, эгнээ солих эсвэл яаралтай зогсолт хийх боломжийг олгодог. Тесла зэрэг компаниуд илүү жигд явахын тулд 3D харааг ашигладаг.

Замын хөдөлгөөний хяналт нь мөн ашиг тустай. Явган зорчигчийг хянах цэгүүд нь зам дээр явган зорчиж буй хүмүүсийг хянах бол аномали илрүүлэлт нь осол, эвдрэлийг илрүүлдэг. Ухаалаг төлбөрийн системүүд нь зургийн сегментчилэл ашиглан дугаарыг уншиж, төлбөрийг хялбарчилдаг. Эдгээр хэрэгслүүд нь урсгалыг оновчтой болгож, хотуудын түгжрэлийг бууруулдаг.

Хяналтын мэдээллийн нууцлалыг хангах, харааны шинжилгээнд нөлөөлж буй цаг агаарын таагүй нөхцөл байдлыг зохицуулах гэх мэт бэрхшээлүүд байсаар байна. Гэсэн хэдий ч үүний нөлөөлөл нь маргаангүй - илүү аюулгүй зам, түгжрэл бага.

IV. Үйлдвэрлэл ба аж үйлдвэрийн машины хараа 4.0

Машины хараа нь үйлдвэрлэлийн үр ашиг, нарийвчлалыг нэмэгдүүлэх, Аж Үйлдвэрийн 4.0-д тоглоомын өөрчлөлтийг авчирдаг. Компьютерийн хараа болон гүнзгий сургалтыг ашигласнаар үйлдвэрүүд илүү ухаалаг чанарын хяналт, үйл явцыг оновчлох, бараа материалын менежментийг бий болгож, зардлыг бууруулж, гарцыг нэмэгдүүлдэг.

Харааны үзлэг тэргүүлж байна. Эргэлдэх мэдрэлийн сүлжээ нь зураас эсвэл буруу байрлал зэрэг согогийг илрүүлэхийн тулд бүтээгдэхүүнийг сканнердаж, хүний ​​нарийвчлалаас хамаагүй давсан. Дүрэмд суурилсан системээс ялгаатай нь хиймэл оюун ухаанд суурилсан дүрс боловсруулалт нь янз бүрийн согогийг зохицуулж, асуудлыг эрт илрүүлдэг. IoT Analytics-ийн мэдээлснээр автоматжуулсан чанарын хяналт нь буцаан олголтыг бууруулснаар үйлдвэрүүдэд жилд 172 сая доллар хэмнэдэг.

Үйл явцыг оновчлох нь бас нэгэн давуу тал юм. Бодит цагийн аналитик нь тоног төхөөрөмжийг хянаж, зургийн сегментчилэлээр дамжуулан элэгдэл эсвэл үр ашиггүй байдлыг илрүүлдэг. Зэврэлт илрүүлэх гэх мэт урьдчилан таамаглах засвар үйлчилгээ нь эвдрэлээс урьдчилан сэргийлж, машины ашиглалтын хугацааг уртасгадаг. Энэхүү өгөгдөлд суурилсан арга нь үйлдвэрлэлийг хурдасгаж, зогсолтын хугацааг багасгадаг.

Агуулахуудад машины хараа нь логистикийг оновчтой болгодог. Объект илрүүлэх замаар бараа материалын хяналт нь бараа материалын тооллогыг зөв хийх боломжийг олгодог бол OCR нь бар кодыг тайлж, жигд ангилдаг. Амазон зэрэг аварга компаниудын ашигладаг 3 хэмжээст хараатай дронууд тавиуруудыг бодит цаг хугацаанд сканнердаж, гар хөдөлмөрийг хэмнэдэг. Эдгээр хэрэгслүүд нь нийлүүлэлтийн сүлжээний үр ашгийг дээшлүүлж, эрэлтийг хурдан хангадаг.

Өндөр суурилуулалтын зардал, өгөгдлийн нууцлал зэрэг бэрхшээлүүдийг шийдвэрлэх шаардлагатай боловч ашиг тус нь тодорхой байна: илүү хэмнэлттэй үйл ажиллагаа, өрсөлдөх давуу тал.

В.Жижиглэн худалдаа болон хэрэглэгчийн хэрэглээний хэсэгт машины хараа

Машины хараа нь жижиглэн худалдааны салбарыг өөрчилж, компьютерын хараа болон гүнзгий сургалтыг хослуулан хэрэглэгчийн туршлагыг сайжруулж, үйл ажиллагааг хялбарчилж байна. Хувь хүнд тохирсон худалдан авалтаас эхлээд ухаалаг дэлгүүрүүд хүртэл дүрс боловсруулалтаар ажилладаг жижиглэн худалдааны аналитик нь салбарыг дахин тодорхойлж байна.

Үйлчлүүлэгчдэд зориулсан нүүр царай таних нь тусгайлан тохируулсан туршлагыг өгдөг. Дэлгүүрийн доторх камерууд нь үйлчлүүлэгчдийн зан төлөвийг шинжилж, зорилтот сурталчилгааг идэвхжүүлдэг. Зургийн сегментчиллийг ашиглан виртуал туршилтын системүүд нь худалдан авагчдад гоо сайхны бүтээгдэхүүн эсвэл нүдний шилийг дижитал хэлбэрээр туршиж үзэх боломжийг олгож, борлуулалтыг нэмэгдүүлдэг. L'Oréal-ийнх шиг арьсны шинжилгээний хэрэгслүүд нь бүтээгдэхүүн санал болгохын тулд харааны аналитикийг ашигладаг бөгөөд сэтгэл ханамжийг нэмэгдүүлдэг.

Машины харааны тусламжтайгаар дэлгүүрийн үйл ажиллагаа үр ашгийг нэмэгдүүлдэг. Хөдөлгөөн хянах дулааны зураглал нь хөл хөдөлгөөн ихтэй газруудыг илрүүлж, зохион байгуулалтыг оновчтой болгодог. Хяналтын системээр дамжуулан хулгай илрүүлэх нь алдагдлыг бууруулж, хиймэл оюун ухаан сэжигтэй хөдөлгөөнийг бодит цаг хугацаанд илрүүлдэг. 2023 оны IoT Analytics тайланд жижиглэн худалдаачид объект илрүүлэх замаар агшилтаас 15% хэмнэдэг болохыг тэмдэглэжээ.

Бараа материалын менежмент ч бас гайхалтай. Зургийн таних систем нь бараа материалын түвшинг хянаж, илүүдэл бараа бүтээгдэхүүнийг бууруулдаг. OCR нь шошгыг сканнердаж, дахин нөөцлөх ажлыг хурдасгадаг. Эдгээр хэрэгслүүд нь нийлүүлэлтийн сүлжээг бэхжүүлж, бүтээгдэхүүн эрэлтийг хангаж байгааг баталгаажуулдаг. Жишээлбэл, Walmart-ын хараанд суурилсан системүүд нь тавиуруудыг онлайн захиалгатай жигд синхрончилдог.

Өгөгдлийн нууцлал гэх мэт сорилтууд нь бат бөх хамгаалалт шаарддаг боловч үр дүн нь тодорхой: илүү аз жаргалтай хэрэглэгчид, илүү хэмнэлттэй үйл ажиллагаа.

VI. Шинээр гарч ирж буй чиг хандлага ба ирээдүйн чиглэлүүд

Хиймэл оюун ухаан болон техник хангамжийн дэвшлийн ачаар машины хараа хурдацтай хөгжиж байна. Эдгээр чиг хандлага нь ухаалаг робот техникээс эхлээд ёс зүйтэй компьютерийн хараа хүртэл хэрэглээг өргөжүүлж, динамик ирээдүйг бүрдүүлнэ гэж амлаж байна.

Гүнзгий сургалтын инновациуд тэргүүлж байна. Харааны хэлний загварууд шиг хувиргагч архитектурууд нь харааны асуултад хариулах гэх мэт даалгавруудад зориулж текст болон зургийг нэгтгэдэг. Диффузийн загварууд болон GAN-уудыг багтаасан үүсгэгч хиймэл оюун ухаан нь синтетик өгөгдлийг бий болгож, өгөгдлийн багцын хомсдолыг бууруулдаг. 2023 оны Springer судалгаагаар эдгээр загварууд нь сургалтын зардлыг 20%-иар бууруулж, зураг боловсруулах үр ашгийг нэмэгдүүлдэг болохыг тэмдэглэжээ.

Тоног төхөөрөмжийн дэвшил нь чадавхийг нэмэгдүүлдэг. Шинжлэх ухааны дүрслэлд тохиромжтой жижигрүүлсэн машины харааны камерууд нь өндөр нягтралтай өгөгдлийг авсаархан хэлбэрээр хүргэдэг. FPGA-ийн хэрэгжилт нь бодит цагийн аналитикийг хурдасгадаг бөгөөд энэ нь бие даасан тээврийн хэрэгсэл болон Industry 4.0-д чухал ач холбогдолтой. Шинэ чипсетүүд нь мушгирсан мэдрэлийн сүлжээг сайжруулж, системийг илүү хурдан, хямд болгодог.

Ёс зүйн сорилтууд их байна. Өгөгдлийн нууцлалын асуудал, ялангуяа нүүр царай таних систем нь илүү хатуу зохицуулалт шаарддаг. Биометрийн баталгаажуулалтын системүүд нь аюулгүй байдал болон хэрэглэгчийн итгэлийг тэнцвэржүүлэх ёстой. Үүний зэрэгцээ, IoT Analytics-ийн онцолсноор автоматжуулалт нь ур чадвар багатай ажлын байрыг орлож, ажиллах хүчний давтан сургалтыг шаардах эрсдэлтэй.

Эдгээр чиг хандлага нь машины хараа нь эмнэлгийн дүрслэлээс эхлээд замын хөдөлгөөний менежмент хүртэл өдөр тутмын амьдралд саадгүй нэгдэх ирээдүйг харуулж байна.

VII. Дүгнэлт

Машины хараа нь эрүүл мэнд, тээвэр, үйлдвэрлэл, жижиглэн худалдааны салбарын өөрчлөлтийг хөдөлгөгч хүч болж гарч ирсэн. Компьютерийн хараа, гүнзгий сургалт, дүрс боловсруулалтыг ашигласнаар үр ашиг, нарийвчлалыг нэмэгдүүлэх машины харааны шийдлүүдийг хүргэдэг. Эрүүл мэндийн салбарт эмнэлгийн дүрслэл нь оношилгооны нарийвчлалыг сайжруулж, амь насыг авардаг. Автомашинууд аюулгүй замын хувьд объект илрүүлэлтэд тулгуурладаг бол Industry 4.0 нь зардлыг бууруулахын тулд харааны үзлэгийг ашигладаг. Жижиглэн худалдаа нь хэрэглэгчийн туршлагыг сайжруулахын тулд нүүр царай таних, жижиглэн худалдааны аналитикийг ашигладаг бөгөөд энэ нь технологийн олон талт байдлыг нотолж байна.

Энэ бол зүгээр л технологийн шуугиан биш, харин бодит нөлөө юм. Эргэлт мэдрэлийн сүлжээ болон харааны хэлний загварууд нь замын хөдөлгөөний менежментээс эхлээд бараа материалын хяналт хүртэлх нарийн төвөгтэй асуудлуудыг шийдэж байна. Гэсэн хэдий ч өгөгдлийн нууцлал, ажлын байрны шилжилт хөдөлгөөн зэрэг бэрхшээлүүд нь ёс зүйтэй хиймэл оюун ухааны хандлагыг шаарддаг. Хариуцлагатай инноваци нь машины хараа нь бүгдэд ашиг тустай бөгөөд ахиц дэвшлийг итгэлцэлтэй тэнцвэржүүлдэг.

Ирээдүй гэрэл гэгээтэй байгаа ч арга хэмжээ авах шаардлагатай байна. Бизнесүүд өрсөлдөх чадвараа хадгалахын тулд бодит цагийн аналитик болон үүсгэгч хиймэл оюун ухааныг судлах хэрэгтэй. Судлаачид трансформаторын архитектурын тусламжтайгаар хил хязгаарыг тэлж чаддаг бол бодлого боловсруулагчид өгөгдлийн нууцлалыг нэн тэргүүнд тавих ёстой. IoT Analytics-ийн тэмдэглэснээр, машины харааны шийдлүүдийг нэвтрүүлж буй компаниуд 25% хүртэлх үр ашгийг нэмэгдүүлж байгаа нь арга хэмжээ авах үндэслэл болж байна.

Байршуулалтын хувьд туршлагатай хүмүүстэй хамтран ажиллах суулгагдсан компьютер үйлдвэрлэгчид ялангуяа гэх мэт шийдлүүдийг хэрэгжүүлэх үед зайлшгүй шаардлагатай AFE-R770 аж үйлдвэрийн зэрэглэлийн хэрэглээнд зориулагдсан. аж үйлдвэрийн суулгагдсан компьютер найдвартай байдал, тогтвортой гүйцэтгэлийг санал болгож, хүнд хэцүү орчинг зохицуулж чадна. Ийм төхөөрөмжүүд Жижиг PC Аж үйлдвэрийн J1900 зах боловсруулахад тохиромжтой, харин өндөр гүйцэтгэлтэй суулгагдсан хайрцагтай компьютер салбарт дэвшилтэт хиймэл оюун ухааны ажлын ачааллыг ажиллуулж чадна.