Wyróżnione funkcje

Usprawnione procesy etykietowania, trenowania, monitorowania i wdrażania

Intuicyjny w obsłudze interfejs ułatwia kadrze, która nie posiada specjalistycznej wiedzy na temat uczenia głębokiego, tworzenie modeli dla rozwiązań w dziedzinie sztucznej inteligencji. Etykietowanie czy trenowanie modeli jest dużo prostsze, ponieważ złożone zadania techniczne sprowadzają się teraz do kilku kliknięć. Staramy się upowszechniać i popularyzować technologię sztucznej inteligencji — takie podejście podoba się przedsiębiorstwom, bo zwiększa ich wydajność i produktywność, ułatwiając im realizację wyznaczonych celów.

Trenowanie modeli w celu klasyfikowania obrazów i wykrywania na nich obiektów

Wystarczy kilka kliknięć, żeby wytrenować modele uczenia głębokiego w zakresie klasyfikowania obrazów lub wykrywania na nich istotnych obiektów. Aby stworzyć modele, nie trzeba ich programować — obrazy można po prostu przeciągnąć i upuścić w odpowiednich kategoriach, a obiekty oznaczyć, rysując ramki. Rozwiązania techniczne, takie jak sieci neuronowe czy hiperparametry, są wyodrębnione i wstępnie skonfigurowane, dzięki czemu mogą się uczyć na podstawie przykładowego korpusu.

Przedstawiamy automatyczne oznaczanie dzięki modelom głębokiego uczenia

Analitycy danych poświęcają średnio 80% swojego czasu na oznaczanie i wstępne przetwarzanie zestawów danych treningowych. Dzięki oferowanemu rozwiązaniu mogą zajmować się tym eksperci w swoich dziedzinach. Ponadto za automatyczne etykietowanie zestawów danych odpowiadają modele uczenia głębokiego trenowane z wykorzystaniem algorytmów iteracyjnych. Opracowane zestawy danych umożliwiają budowę wyczerpującego i dokładnie oznaczonego zestawu danych na potrzeby treningu. Oznaczanie danych w oparciu o uczenie głębokie zdecydowanie zmniejsza koszty i skraca czas wdrażania korporacyjnych rozwiązań w dziedzinie sztucznej inteligencji.

Proste analizy wideo ułatwiające trenowanie i wnioskowanie

Oferowane narzędzia pozwalają na tworzenie zestawów danych i wnioskowanie w oparciu nie tylko o obrazy, ale i materiały wideo. Wystarczy kilka kliknięć, aby zaimportować wideo i przetworzyć kadry tak, aby oznaczyć zestawy danych. Wytrenowane modele pozwalają wyróżniać i oznaczać obiekty w strumieniach wideo.

Rozbudowane rozwiązania AI dzięki niestandardowym modelom

Analitycy danych mogą także importować modele (TensorFlow) w celu ich trenowania, strojenia, monitorowania i wdrażania. Rozwiązanie PowerAI Vision umożliwia też konfigurowanie wstępnego przetwarzania surowych obrazów na etapie oznaczania zestawów danych. Analitycy danych nie zajmują się już kwestią trenowania i wdrażania, a zamiast tego skupiają na tworzeniu innowacyjnych modeli sprzyjających realizacji wyznaczonych celów.

Wdrażanie modeli w środowisku lokalnym, w chmurze i na urządzeniach brzegowych

Oprogramowanie PowerAI Vision pozwala wdrażać wytrenowane modele w elastyczny sposób. Główne zasoby intensywne obliczeniowo można przydzielić na potrzeby treningu, a końcowy model wdrożyć w lokalnych centrach przetwarzania danych, w chmurze, a nawet na urządzeniach brzegowych wyposażonych w procesory wykorzystujące technologię sztucznej inteligencji. Specjalne narzędzie dla twórców oprogramowania kompiluje akcelerowane modele, które zostaną zaimplementowane na kartach z układem FPGA.

Przykłady wdrożeń

Trenowanie modeli w celu klasyfikowania obrazów

Automatyczne oznaczanie materiałów wideo w celu trenowania modeli pod kątem wykrywania obiektów

Oznaczanie obiektów w oparciu o nieustanne uczenie

Jak klienci używają tego rozwiązania

  • Zapewnienie bezpieczeństwa pracownikom

    Zapewnienie bezpieczeństwa pracownikom

    Problem

    Międzynarodowa Organizacja Pracy podaje, że na całym świecie co 15 sekund 151 pracowników ulega wypadkowi przy pracy, co w skali roku przekłada się na 321 000 wypadków śmiertelnych. Mimo przepisów i procedur bezpieczeństwa wypadki w pracy to nadal duży problem dotykający wiele branż.

    Rozwiązanie

    Przedsiębiorstwa wybierają technologie sztucznej inteligencji w celu monitorowania i egzekwowania przepisów bezpieczeństwa. Aplikacje komputerowo przetwarzające obrazy mogą oznaczać pracowników przebywających w niebezpiecznym środowisku lub skanować obszary budowy i powiadamiać nadzorców o konieczności podjęcia działań.

  • Monitorowanie zakładów z sektora energetycznego za pomocą dronów

    Monitorowanie zakładów z sektora energetycznego za pomocą dronów

    Problem

    W przedsiębiorstwach energetycznych inspekcją konstrukcji wsporczych na dużych obszarach zajmuje się wykwalifikowany personel. Manualne kontrole są kosztowne, niebezpieczne i czasochłonne, zwłaszcza gdy słupy znajdują się na górzystym, trudno dostępnym terenie.

    Rozwiązanie

    Zakłady energetyczne przekształcają dotychczasowe metody kontroli, wykorzystując drony z kamerami do pozyskiwania danych na temat stanu infrastruktury. W tej branży technologia sztucznej inteligencji pozwala skrócić czas inspekcji, zwiększyć ich częstość i zniwelować ryzyko zagrażające pracownikom.

  • Analizy wizualne zwiększające jakość

    Analizy wizualne zwiększające jakość

    Problem

    Kontrole wizualne to w zakładach produkcyjnych główny sposób weryfikowania jakości wytwarzanych części. Jednak liczba przeprowadzanych weryfikacji, kody produktów SKU oraz zróżnicowana gama ewentualnych wad sprawiają, że dostarczanie wysokiej jakości produktu to duże wyzwanie.

    Rozwiązanie

    Modele uczenia głębokiego wdrożone na poziomie hali produkcyjnej pozwalają wyeliminować opóźnienia w podejmowaniu decyzji. Systemy uczą się cały czas w oparciu o informacje zwrotne od inspektorów przeprowadzających ręczne kontrole. Dzięki technologii sztucznej inteligencji wyniki są pewne, a liczba wad niska.