AI: dari detail sensor hingga pemantauan bijaksana
Diterbitkan: 2022-01-18
Rekayasa sensor berkembang dan semakin tepat. Manfaat tambahan dari ini untuk organisasi jelas, untuk ilustrasi resolusi lantai yang ditingkatkan akan menciptakan pengetahuan yang jauh lebih akurat. Karena itu, fakta yang menjadi perhatian adalah sebuah tantangan. Seperti halnya pengetahuan yang meningkat, demikian pula volume pengetahuan yang diciptakan. Data ini harus dikelola dengan baik untuk membantu memberitahu prosedur bisnis perusahaan.
Solusi untuk menavigasi detail terletak pada otomatisasi dan kecerdasan buatan (AI). Otomasi terdiri dari serangkaian algoritme, yang dimaksudkan untuk secara mekanis melakukan tindakan berdasarkan instruksi yang dimasukkan. AI adalah bagian penting dari prosedur ini karena memastikan bahwa prosedur otomatis terus intuitif. Konsekuensinya adalah bahwa perawatan yang didorong oleh pengetahuan dapat diterapkan tanpa percakapan manusia yang mengurangi tekanan pada perusahaan karena membebaskan sebagian besar waktu.
Menghasilkan rasa informasi sensor
Pengetahuan teknologi sensor digunakan untuk menemukan objek. Ini memberikan tantangan karena ada banyak variabel yang dapat mempengaruhi pengetahuan yang ditetapkan sehingga pendekatan otomatis dapat berjuang. Kesulitannya adalah bahwa algoritma tidak dapat dikembangkan sepenuhnya untuk hampir setiap variabel.
Solusi untuk masalah ini telah dihasilkan yang bergantung pada unit AI yang telah dirancang untuk mengelola volume besar informasi yang dihasilkan oleh teknologi sensor dengan jauh lebih baik. Aplikasi kehidupan serius ini menggabungkan metode peringatan keberangkatan jalur dan pengenalan indikator lalu lintas situs web.
Ada tiga jenis hasil dari aplikasi AI ke sensor dan info yang dihasilkan darinya. Awal, ada klasifikasi item yang menentukan apakah suatu objek saat ini dalam tayangan. Kemudian ada pengenalan objek di mana objek tunggal atau tambahan terdeteksi dalam gambar dan tempat mereka ditentukan. Dan terakhir, ada segmentasi objek yang mengisi garis besar sebenarnya dari item tersebut.
Namun, kompleksitas sistem meningkat dari klasifikasi objek ke segmentasi. Teknik yang jauh lebih intuitif harus digunakan untuk menangani efek dari banyak variabel pada kumpulan info yang sesuai.
Tujuan dari jaringan saraf
AI adalah periode waktu payung untuk rekayasa yang memungkinkan perangkat memahami pengaturannya dan menguasainya untuk beradaptasi dengan penyesuaian yang terjadi di sana. Di AI, Equipment Studying adalah subset yang menggunakan metode statistik untuk memungkinkan peralatan melakukan peningkatan kinerja umum mereka tanpa diprogram secara eksplisit. Namun, jauh lebih intuitif adalah Pembelajaran Mendalam yang merupakan bagian dari Pembelajaran Peralatan. Deep Mastering dapat memproses detail dalam jumlah besar yang bekerja dengan Deep Neural Networks (DNN).
Jaringan saraf ini sangat penting untuk klasifikasi item dalam teknologi sensor. Terlepas dari kenyataan bahwa banyak jaringan saraf dapat digunakan, mereka semua memiliki atribut tertentu yang umum yang mempengaruhi bagaimana mereka menguasai untuk menafsirkan dan bertindak pada detail sensor.
Awalnya, semua jaringan saraf harus memenuhi syarat. Untuk mengklasifikasikan, mencari tahu atau mengelompokkan objek, jaringan harus diinstruksikan bagaimana menangani pelajaran item yang berbeda. Jaringan terampil pada ilustrasi atau foto yang dikenal di mana objek diberi label dengan tepat sampai jaringan dapat mengklasifikasikan, memahami, dan membagi semua objek dengan cara yang benar.
Jaringan saraf tidak sempurna. Konsekuensi dari analisis komunitas saraf mengungkapkan kesempatan berbagi bahwa suatu objek diidentifikasi secara akurat. Semakin tinggi proporsi peluang, semakin yakin AI dari pernyataan yang dipilih. Karena itu, mengingat fakta bahwa 100 persen hampir tidak pernah diperoleh, penting untuk memikirkan persentase kemungkinan yang cukup tinggi untuk digunakan untuk proses perusahaan.
Desain jaringan saraf yang berbeda memiliki rumah yang berbeda. Sebagai ilustrasi, beberapa gaya komunitas dapat dididik dengan sangat cepat tetapi memberikan persentase peluang yang lebih rendah ketika menyangkut evaluasi objek. Sebagai aturan, instruksi komunitas saraf yang jauh lebih rumit dan memakan waktu, jauh lebih dapat dipercaya. Oleh karena itu, organisasi yang menerapkan pengetahuan harus memutuskan apakah mereka ingin memprioritaskan kecepatan atau ketergantungan.
Mengakuisisi ke panggung (cloud)
Model jaringan saraf yang berbeda juga dituntut bergantung pada apakah visual, klip video, atau awan posisi digunakan oleh sensor. Awan masalah adalah sekumpulan titik detail di rumah yang mewakili kondisi atau objek 3D. Untuk mengembangkan cloud masalah, pengetahuan pemindaian laser digunakan. Hampir setiap masalah menyertakan sejumlah besar info yang dapat digabungkan dengan sumber pengetahuan lain atau digunakan untuk membuat gaya 3D.
Ada versi komunitas saraf tertentu untuk awan masalah yang menangani kebutuhan konten informasi yang berbeda. Misalnya, untuk penelitian yang dilakukan oleh United kingdom Network Rail, awan tahap dari bagian rute yang memanjang sekitar 90 km dikembangkan yang memberikan pengenalan 18 kelas objek.
Kendala utama yang ditawarkan oleh pekerjaan ini adalah dalam pendaftaran detail, karena sejumlah perjalanan pemindaian harus dihubungkan untuk mendapatkan hal-hal yang dapat digunakan. Klasifikasi item yang sangat baik oleh jaringan saraf bervariasi untuk pelajaran item orang sesuai dengan kualitas geometris objek. Misalnya, tiang energi dan jalan layang telah diidentifikasi dengan cepat oleh jaringan saraf, tetapi perbedaan di antara permukaan, untuk ilustrasi bentuk dinding, tidak dapat diandalkan.
Masalah cloud juga dapat digunakan hanya dalam proses hibrida di mana pengetahuan teknologi digabungkan dengan metode lain seperti perangkat gaya berbantuan komputer (CAD) dan jenis pemetaan lainnya. Ini sangat berharga ketika digunakan dalam kombinasi dengan jaringan saraf untuk membantu survei otomatis dan memutuskan penggunaan lahan dari yang disebutkan sebelumnya. Sistem hybrid lebih bertanggung jawab untuk tugas-tugas ini sebagai pendeteksi permukaan daripada pengetahuan point cloud sendiri.
Kesimpulan membantu untuk hasil yang jauh lebih baik
Semua sebagian besar teknologi berbasis AI ini memiliki manfaat tambahan yang unik terutama berdasarkan tanggung jawab yang mereka selesaikan. Di sisi lain, klasifikasi objek, awan panggung, dan model hibrida apa yang sering dilakukan adalah bahwa mereka didukung oleh tujuan AI yang mendukung.
AI membantu manusia membuat keputusan penting lebih cepat dan dengan persepsi tambahan. Dalam latihan ini adalah yang terbaik dari kedua keadaan dunia yang memungkinkan untuk penalaran manusia ke arah isu-isu yang mungkin memiliki konteks sosial, politik atau bisnis perusahaan, tetapi menambah metode pembangunan tekad, memungkinkan untuk data-push kesimpulan berdasarkan apa yang ditangkap oleh sensor.
Sensor memberikan sebagian besar info. Di dalam fakta ini terdapat wawasan yang dapat ditindaklanjuti yang dapat digunakan di seluruh industri untuk meningkatkan prosedur perusahaan. Karena itu, ada juga banyak data yang dihasilkan untuk memberikan wawasan ini secara tepat waktu oleh individu Anda sendiri – membuka kunci ini terdiri dari metode AI melalui jaringan saraf untuk meningkatkan proses pembuatan keputusan akhir manusia. Setelah dilakukan, teknologi ini akan menghasilkan peningkatan di seluruh organisasi dan pemerintah, dengan para pionir mengamankan peluang maksimal dari investasi sensor mereka.
Dean McCormick, Kepala Opsi Pemeriksaan Bijaksana, divisi Keamanan Dasar, Infrastruktur & Geospasial Hexagon