Puntos destacados de la característica

Agilice los procesos para etiquetar, entrenar, supervisar y desplegar

Una interfaz intuitiva ayuda al personal, sin conocimientos de deep learning, a componer modelos para soluciones de inteligencia artificial. Tareas como etiquetar y entrenar modelos se agilizan con los detalles técnicos extraídos con una serie de clics. Nuestro enfoque de acercar "IA a todo el mundo" atrae a empresas que quieren impulsar la eficiencia y acelerar la productividad de sus misiones.

Entrene modelos para clasificar imágenes y detectar objetos

Con tan solo unos clics, se pueden entrenar los modelos de deep learning para clasificar imágenes o detectar objetos relevantes. La codificación para crear modelos se sustituye por un sencillo arrastrar y soltar imágenes en categorías y dibujar recuadros de límites para etiquetar objetos. Los detalles técnicos como las redes neuronales y los hiper-parámetros se abstraen y preconfiguran para aprender del corpus de muestra.

Introducción del etiquetado automático con modelos de deep learning

Los expertos en datos dedican de media un 80% de su tiempo a etiquetar y preprocesar conjuntos de datos para entrenar. Además de liberarlos de esta tarea, aportamos modelos entrenados de deep learning de forma iterativa para etiquetar automáticamente conjuntos de datos. Los datos resultantes se añaden para crear los conjuntos de datos exhaustivos y etiquetados con precisión, necesarios para el entrenamiento de modelos. La aplicación de deep learning en el etiquetado de datos reduce drásticamente los costes y acelera el despliegue de soluciones de inteligencia artificial.

Análisis de vídeos más sencillo para el entrenamiento y la inferencia

Además de imágenes, nuestras herramientas también trabajan con vídeos para crear conjuntos de datos e inferir. Con tan solo unos clics, puede importar sus vídeos y procesar los fotogramas para etiquetar conjuntos de datos. Los modelos entrenados pueden anotar secuencias de vídeos con objetos.

Amplíe las soluciones de inteligencia artificial con modelos personalizados.

Los expertos en datos también pueden importar modelos personalizados (TensorFlow) para su entrenamiento, ajuste, supervisión y despliegue. PowerAI Vision también da soporte a la personalización de imágenes sin formato durante el etiquetado de conjuntos de datos. Los expertos de datos ya pueden librarse de la tarea de entrenamiento y despliegue para centrarse en crear modelos innovadores para sus misiones.

Despliegue modelos en local, en cloud y en dispositivos perimetrales

PowerAI Vision proporciona flexibilidad con el despliegue de modelos entrenados. Se puede asignar un recurso central de gran intensidad de cálculo para entrenar, pero el modelo resultante se puede desplegar en centros de datos locales, cloud o incluso dispositivos periféricos con chips de inteligencia artificial. Una herramienta sencilla para desarrolladores compila los modelos acelerados para su despliegue en tarjetas FPGA.

Casos de éxito de clientes

Entrene modelos para clasificar imágenes

Etiquete vídeos automáticamente para entrenar modelos para la detección de objetos

Aplique el aprendizaje continuo para etiquetar objetos

Cómo lo utilizan otros clientes

  • Garantizando la seguridad de los trabajadores

    Garantizando la seguridad de los trabajadores

    Problema

    De acuerdo con International Labor Organization, cada 15 segundos, 151 trabajadores sufren un accidente relacionado con el trabajo y 321.000 accidentes laborales fatales. Los accidentes laborales siguen siendo un gran problema para todos los sectores, a pesar de las regulaciones y los procedimientos de seguridad.

    Solución

    Los sectores están aplicando tecnologías de inteligencia artificial para imponer y supervisar las regulaciones de seguridad. Las aplicaciones de visión por ordenador integrada pueden marcar a los trabajadores que entran en entornos peligrosos o explorar un área de construcción para alertar a los supervisores.

  • Vigilancia de drones para el sector de energía y suministros

    Vigilancia de drones para el sector de energía y suministros

    Problema

    Las compañías eléctricas confían en la mano de obra para inspeccionar visualmente sus torres en grandes áreas. Las inspecciones manuales son caras, arriesgadas y lentas, especialmente si las torres se distribuyen por terrenos montañosos de difícil acceso.

    Solución

    Las compañías eléctricas están transformando los trabajos de inspección con el despliegue de drones con cámaras para captar datos de inspección. La inteligencia artificial en este tipo de sectores ayuda a reducir el tiempo, incrementar la frecuencia y disminuir el riesgo de los trabajadores.

  • Conocimientos visuales para obtener calidad

    Conocimientos visuales para obtener calidad

    Problema

    Las operaciones de fabricación utilizan la confirmación visual para asegurarse de que las piezas no tengan defectos. El volumen de inspecciones, SKUs de productos y la variedad de defectos dificultan la creación de un producto de alta calidad.

    Solución

    Los modelos de deep learning desplegados en fábrica garantizan una baja latencia de decisión durante la producción. Los sistemas aprenden de forma continua recogiendo el feedback de los inspectores manuales. La inteligencia artificial está empezando a generar resultados fiables con bajos índices de fuga.

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