IA: desde los detalles del sensor hasta el monitoreo inteligente
Publicado: 2022-01-18
La ingeniería de sensores está evolucionando y se está volviendo mucho más exacta. Los beneficios adicionales de esto para las organizaciones son obvios, por ejemplo, una resolución de piso mejorada creará un conocimiento mucho más preciso. Habiendo dicho eso, los hechos en cuestión son un desafío. Así como aumenta el saber hacer, también lo hace el volumen de conocimiento que se crea. Estos datos deben administrarse adecuadamente para ayudar a contar los procedimientos comerciales de la empresa.
La solución para navegar por los detalles radica en la automatización y la inteligencia artificial (IA). La automatización consiste en una serie de algoritmos, que están destinados a ejecutar mecánicamente acciones basadas principalmente en instrucciones ingresadas. La IA es una parte clave de este procedimiento, ya que garantiza que los procedimientos automatizados sigan siendo intuitivos. La consecuencia es que los tratamientos impulsados por el conocimiento se pueden aplicar sin conversación humana, lo que reduce el estrés en las empresas, ya que libera una parte sustancial del tiempo.
Producir sentido de la información del sensor
Los conocimientos tecnológicos de los sensores se utilizan para descubrir objetos. Esto representa un desafío porque hay muchas variables que pueden afectar el conocimiento establecido, por lo que el enfoque automatizado puede tener problemas. La dificultad es que los algoritmos no pueden desarrollarse completamente para casi todas las variables.
Se han producido soluciones a este problema que dependen de unidades de IA que se han diseñado para gestionar mucho mejor los grandes volúmenes de información generada por las tecnologías de sensores. Las aplicaciones de vida seria de esto incorporan métodos de advertencia de cambio de carril y reconocimiento de indicadores de tráfico en sitios web.
Hay tres tipos de resultados desde las aplicaciones de IA hasta los sensores y la información derivada de ellos. Inicial, existe una clasificación de elementos que determina si un objeto está vigente en una impresión. Luego está el reconocimiento de objetos en el que se detectan objetos únicos o adicionales en una imagen y se decide su lugar. Y, por último, está la segmentación de objetos que completa los contornos reales del elemento.
Sin embargo, la complejidad del sistema aumenta desde la clasificación de objetos hasta la segmentación. Deberán utilizarse técnicas mucho más intuitivas que manejen adecuadamente los efectos de muchas variables en los conjuntos de información.
El propósito de las redes neuronales
La IA es un período de tiempo general para la ingeniería que permite que los dispositivos comprendan su configuración y se adapten a los cambios que ocurren allí. En AI, el aprendizaje de equipos es un subconjunto que utiliza métodos estadísticos para permitir que los equipos realicen mejoras en su rendimiento general sin ser programados explícitamente. Sin embargo, mucho más intuitivo es Deep Learning, que es un subconjunto de Equipment Studying. Deep Mastering puede procesar grandes cantidades de detalles trabajando con redes neuronales profundas (DNN).
Estas redes neuronales son fundamentales para la clasificación de elementos en la tecnología de sensores. A pesar de que se pueden utilizar varias redes neuronales, todas tienen atributos específicos en común que influyen en la forma en que aprenden a interpretar y actuar sobre los detalles del sensor.
Inicialmente, todas las redes neuronales deben calificarse. Para clasificar, descifrar o segmentar objetos, se debe instruir a las redes sobre cómo manejar diferentes lecciones de artículos. Las redes son expertas en ilustraciones conocidas o fotos donde los objetos están debidamente etiquetados hasta que la red puede clasificar, realizar y dividir todos los objetos de la manera correcta.
Las redes neuronales no son infalibles. La consecuencia del análisis de la comunidad neuronal expresa una posibilidad compartida de que un objeto se identifique con precisión. Cuanto mayor sea la proporción de posibilidades, más segura estará la IA de una afirmación seleccionada. Dicho esto, teniendo en cuenta que el 100 por ciento casi nunca se obtiene, es importante decidir un porcentaje de probabilidad que sea lo suficientemente alto como para utilizarlo en los procesos de la empresa.
Diferentes diseños de redes neuronales tienen diferentes casas. Por ejemplo, algunos estilos de comunidad se pueden educar muy rápido pero ofrecen porcentajes de probabilidad más bajos cuando se trata de evaluar objetos. Como regla general, cuanto más elaborada y lenta sea la instrucción de una comunidad neuronal, más confiable será. Por esa razón, las organizaciones que aplican el conocimiento deben decidir si quieren priorizar la velocidad o la confiabilidad.
Subiendo al escenario (nube)
También se requieren diferentes modelos de redes neuronales dependiendo de si el sensor usa imágenes, videos o nubes de posición. Una nube de incidencias es un conjunto de puntos de detalles internos que representan una condición u objeto 3D. Para desarrollar una nube de problemas, se utiliza la tecnología de escaneo láser. Prácticamente todos los números incluyen una gran cantidad de información que se puede integrar con otras fuentes de conocimiento o emplear para crear estilos 3D.
Existen versiones específicas de la comunidad neuronal para nubes de problemas que abordan las distintas necesidades del contenido de la información. Por ejemplo, para un estudio realizado por United Kingdom Network Rail, se desarrolló una nube de escenario de una parte de ruta prolongada de alrededor de 90 km que proporcionó el reconocimiento de 18 clases de objetos.
El principal obstáculo que ofrecía este trabajo estaba en el registro de detalles, ya que varios viajes de escaneo debían conectarse para obtener elementos utilizables. La calidad de la clasificación de elementos por la red neuronal varió para las lecciones de elementos individuales de acuerdo con las cualidades geométricas del objeto. Por ejemplo, la red neuronal identificó rápidamente las torres de alta tensión y los pasos elevados, pero las distinciones entre las superficies, por ejemplo, las formas de las paredes, no eran confiables.
Las nubes de problemas también se pueden utilizar dentro de un proceso híbrido donde la tecnología se combina con otros métodos, como dispositivos de estilo asistido por computadora (CAD) y otros tipos de mapeo. Esto es particularmente valioso cuando se emplea en combinación con redes neuronales para ayudar en la topografía automatizada y decidir el uso de la tierra de los mencionados anteriormente. Los sistemas híbridos son más responsables de tareas como la detección de superficies que la tecnología de nube de puntos por su cuenta.
Ayuda de conclusión para mejores resultados
Todas estas tecnologías basadas principalmente en IA tienen beneficios adicionales únicos basados principalmente en las responsabilidades que resuelven. Por otro lado, lo que la clasificación de objetos, las nubes de etapas y los modelos híbridos tienen en común es que están respaldados por el propósito de apoyo de la IA.
AI ayuda a los seres humanos a tomar decisiones importantes más rápido y con mayor percepción. En el ejercicio, esto es lo mejor de ambos mundos, ya que permite el razonamiento humano en la dirección de problemas que pueden tener contextos sociales, políticos o comerciales, pero aumenta el método de construcción de determinación, lo que permite datos empujados. conclusiones basadas en lo que está siendo captado por el sensor.
Los sensores entregan amplias porciones de información. Dentro de estos hechos se encuentran conocimientos procesables que se pueden utilizar en todas las industrias para aumentar los procedimientos de la empresa. Dicho esto, también hay una gran cantidad de datos generados para brindar estos conocimientos de manera oportuna por parte de personas independientes: desbloquear esto consiste en un método de IA a través de redes neuronales para mejorar los procesos de toma de decisiones finales humanos. Una vez implementada, esta tecnología generará mejoras en toda la organización y el gobierno, y los pioneros asegurarán la máxima oportunidad de sus inversiones en sensores.
Dean McCormick, director de Wise Checking Options, división de seguridad básica, infraestructura y geoespacial de Hexagon