Полезные сведения о функциях

Упрощение процессов разметки, обучения, мониторинга и развертывания

Понятный интерфейс упрощает подготовку моделей для решений в сфере искусственного интеллекта для специалистов без навыков в сфере глубокого обучения. Разметка и обучение моделей становятся простыми операциями, доступными каждому, благодаря отсутствию технических деталей. Наш принцип "ИИ для каждого" привлекает организации своей высокой эффективностью и повышению продуктивности их сотрудников.

Обучайте модели распознавать образы и находить объекты

Несколькими щелчками мыши можно научить модели глубокого обучения классифицировать изображения и находить важные объекты. На смену программированию моделей пришел простой интерфейс, в котором нужно лишь выбрать категории для изображений и обвести рамками нужные объекты. Технические детали вроде нейронных сетей и гиперпараметров настраиваются автоматически без участия пользователя.

Автоматическая разметка в моделях глубокого обучения

В среднем специалисты по анализу данных тратят 80% времени на разметку и подготовку наборов данных для обучения. Мы не только переложили эту задачу на профильных экспертов, но еще и создали модели глубокого обучения, прошедшие итерационное обучение, для автоматической разметки наборов данных. На выходе вы получаете комплексные и точно размеченные наборы данных, подходящие для обучения. Глубокое обучение на этапе разметки данных радикально сокращает затраты и ускоряет развертывание решений в сфере искусственного интеллекта.

Простота видеоанализа для обучения и применения моделей

Наши инструменты могут работать при создании наборов данных и применении моделей не только с изображениями, но и с видео. В считанные секунды можно импортировать видео и обработать его кадры для разметки наборов данных. Обученные модели способны отмечать объекты в потоковых видео.

Расширяйте решения в сфере искусственного интеллекта пользовательскими моделями.

Предусмотрена возможность импорта пользовательских моделей (TensorFlow) для обучения, настройки, мониторинга и развертывания. PowerAI Vision также поддерживает настройку предварительной обработки изображений во время разметки наборов данных. Это дает возможность избавить специалистов по анализу данных от забот по обучению и развертыванию моделей и дать им возможность сконцентрироваться на создании инновационных моделей для решения новых задач.

Развертывание моделей в локальной среде, в облаке и на периферийных устройствах

PowerAI Vision дает гибкость в развертывании обученных моделей. Обучение можно осуществлять в самой мощной системе, а для развертывания полученной модели выбрать локальный центр обработки данных, облако или даже периферийные устройства с процессорами ИИ. С помощью специального инструмента для разработчиков можно компилировать ускоренные модели для развертывания на адаптерах FPGA.

Примеры внедрения

Обучение моделей: классификация изображений

Автоматическая разметка видео для обучения моделей: обнаружение объектов

Непрерывное обучение разметке объектов

Как клиенты используют этот продукт

  • Обеспечение безопасности сотрудников

    Обеспечение безопасности сотрудников

    Проблема

    По данным Международной организации труда, каждые 15 секунд 151 работник получает производственные травмы; каждый год происходит 321 тысяча смертельных случаев на производстве. Производственный травматизм — огромная проблема, несмотря на многочисленные правила и процедуры в сфере безопасности.

    Решение

    Технологии на основе искусственного интеллекта применяются в разных отраслях для контроля соблюдения правил в сфере производственной безопасности. Системы компьютерного зрения могут идентифицировать рабочих, входящих в опасные зоны, или вести наблюдение за стройплощадками и уведомлять бригадиров о нештатных ситуациях.

  • Видеонаблюдение с помощью дронов в энергетике и коммунальном хозяйстве

    Видеонаблюдение с помощью дронов в энергетике и коммунальном хозяйстве

    Проблема

    Сотрудники электроэнергетических компаний вручную инспектируют опоры линий электропередач на большой территории. Это требует огромных затрат, сопряжено с высоким уровнем риска и происходит очень медленно, особенно в труднодоступной горной местности.

    Решение

    На смену этому процессу постепенно приходят дроны с видеокамерам. Системы искусственного интеллекта в таких отраслях могут сократить затраты времени, повысить частоту инспекций и сократить риск для работников.

  • Визуальный контроль качества

    Визуальный контроль качества

    Проблема

    На производстве часто проводится визуальная дефектоскопия. Объем проверок, широта ассортимента и разнообразие дефектов затрудняют выпуск качественной продукции.

    Решение

    Модели глубокого обучения в цехах помогают быстро принимать решения во время производства. Системы непрерывно учатся на оценках, которые им ставят инспекторы. ИИ начинает давать надежные результаты с минимальной погрешностью.