Puntos destacados del dispositivo

Optimice los procesos para etiquetar, capacitar, supervisar e implementar

Una intuitiva interfaz ayuda a que sus trabajadores que no tienen habilidades en deep learning compongan modelos para las soluciones de IA. Los trabajos como los modelos de etiquetado y entrenamiento se simplifican con detalles técnicos resumidos con una serie de clics. Nuestro enfoque para llevar la "IA a Todos" atrae a las empresas al aumentar su eficiencia y al acelerar la productividad que está dirigida hacia sus misiones.

Capacite modelos para clasificar imágenes y detectar objetos

Los modelos de deep learning se pueden capacitar con tan sólo unos clics para clasificar imágenes o para detectar objetos importantes. La codificación para construir modelos ahora se reemplaza simplemente arrastrando y soltando imágenes en categorías y dibujando cuadros de límites para etiquetar objetos. Los detalles técnicos, como las redes neurales y los hiperparámetros han sido resumidos y preconfigurados para aprender del corpus de muestra.

Introducción del etiquetado automático con modelos de deep learning

En promedio, los científicos de datos dedican el 80% de su tiempo a etiquetar y procesar previamente los conjuntos de datos para la capacitación. Además de liberar esta carga a expertos en la materia, proporcionamos modelos de deep learning capacitados de forma interactiva para etiquetar automáticamente conjuntos de datos. Los conjuntos de datos resultantes se añaden para construir los conjuntos de datos exhaustivos y etiquetados de forma precisa que son necesarios para la capacitación. Deep learning sobre el etiquetado de datos reduce drásticamente los costos y acelera el tiempo en el que las empresas implementan soluciones de IA.

Análisis de video facilitado para entrenamiento e inferencia

Además de las imágenes, nuestras herramientas pueden trabajar con videos para crear conjuntos de datos e inferir. Con tan sólo unos clics, los videos se pueden importar y los marcos se pueden procesar para etiquetar los conjuntos de datos. Los modelos capacitados pueden anotar flujos de videos con objetos.

Extienda las soluciones de IA con modelos personalizados.

Los científicos de datos también pueden importar modelos personalizados (TensorFlow) para capacitarlos, ajustarlos, supervisarlos e implementarlos. PowerAI Vision también soporta la personalización del preprocesamiento de imágenes en bruto durante el etiquetado de conjuntos de datos. Los científicos de datos ahora pueden liberarse del trabajo de la capacitación e implementación para enfocarse en crear modelos innovadores para sus misiones.

Implemente modelos localmente, en la nube y en dispositivos periféricos

PowerAI Vision brinda flexibilidad en la implementación de modelos capacitados. Para la capacitación se puede asignar un recurso central de computación intensa, pero el modelo resultante se puede implementar en centros de datos locales, en la nube e incluso en dispositivos periféricos que tengan chips de IA. El contador para los desarrolladores compila modelos acelerados para implementarlos en tarjetas FPGA.

Casos de estudio de clientes

Capacite modelos para clasificar imágenes

Etiquete automáticamente los videos para capacitar los modelos para la detección de objetos

Emplee el aprendizaje continuo para etiquetar objetos

¿Cómo lo usan los clientes?

  • Asegurar la seguridad de los trabajadores

    Asegurar la seguridad de los trabajadores

    Problema

    Según la Organización Mundial del Trabajo cada 15 segundos, 151 trabajadores tienen un accidente relacionado con trabajo y 321.000 accidentes laborales fatales. Los accidentes laborales siguen siendo un enorme problema entre las industrias, a pesar de las normativas y procedimientos de seguridad.

    Solución

    Las industrias están aplicando las tecnologías de la IA para supervisar y hacer cumplir normativas de seguridad. Las apps incorporadas de visión computarizada pueden distinguir a los trabajadores mientras entran en entornos peligrosos o explorar el área de una construcción para alertar a los supervisores para que actúen.

  • Diagnóstico más rápido para la gestión de enfermedades

    Diagnóstico más rápido para la gestión de enfermedades

    Problema

    Los radiólogos revisan miles de imágenes médicas para realizar sus diagnósticos. La precisión tradicionalmente ha dependido de que los profesionales médicos reúnan visualmente la información clínica para tomar decisiones críticas.

    Solución

    Las soluciones de IA basadas en deep learning pueden ayudar a los médicos mediante la identificación del cáncer de piel y a los oftalmólogos con la detección precoz de enfermedades oculares o de mutaciones de células cancerígenas a partir de imágenes de alta resolución.

  • Vigilancia con drones para Energía y los Servicios públicos

    Vigilancia con drones para Energía y los Servicios públicos

    Problema

    Las compañías energéticas dependen de la fuerza laboral para inspeccionar visualmente las torres que tienen instaladas en áreas grandes. Las inspecciones manuales destacan por ser caras, arriesgadas y lentas, especialmente cuando las torres están dispersas en terrenos montañosos inaccesibles.

    Solución

    Las compañías energéticas están transformando los trabajos de inspección mediante el despliegue de drones con cámaras que capturan los datos de la inspección. La IA para dichas industrias puede reducir hasta un 90 % el tiempo, incrementar un 10 % la frecuencia y reducir un 100 % el riesgo de los trabajadores.

  • Insights visuales para la calidad

    Insights visuales para la calidad

    Problema

    Las operaciones de fabricación utilizan confirmación visual para garantizar que las piezas tengan cero defectos. El volumen de inspecciones, los SKUs de productos y variedad de defectos comportan desafíos para entrega de productos de alta calidad.

    Solución

    Los modelos de deep learning que se implementan en suelos de fábricas aseguran que haya una baja latencia en decisiones durante la producción. Los sistemas de aprendizaje aprenden al recibir retroalimentación de inspecciones manuales. La IA está comenzando a proporcionar resultados con porcentajes de escape.

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