ИИ: от деталей датчиков к мудрому мониторингу
Опубликовано: 2022-01-18
Сенсорная техника развивается и становится все более точной. Дополнительные преимущества этого для организаций очевидны, например, улучшенное разрешение пола позволит получить гораздо более точные данные. Сказав это, факты, вызывающие озабоченность, являются проблемой. Точно так же, как увеличивается объем ноу-хау, растет и объем создаваемых знаний. Эти данные должны быть соответствующим образом обработаны, чтобы помочь определить бизнес-процессы предприятия.
Решение для навигации по деталям лежит в автоматизации и искусственном интеллекте (ИИ). Автоматизация состоит из ряда алгоритмов, которые предназначены для механического выполнения действий, в основном основанных на введенных инструкциях. ИИ является ключевой частью этой процедуры, поскольку он обеспечивает интуитивность автоматизированных процедур. Следствием этого является то, что методы лечения, основанные на знаниях, могут применяться без человеческого общения, что снижает нагрузку на предприятия, поскольку высвобождает значительную часть времени.
Создание смысла сенсорной информации
Технологические ноу-хау датчиков используются для обнаружения объектов. Это представляет собой проблему, потому что существует множество переменных, которые могут повлиять на установленные знания, поэтому автоматизированный подход может иметь проблемы. Сложность заключается в том, что алгоритмы не могут быть полностью разработаны практически для каждой переменной.
Были разработаны решения этой проблемы, которые зависят от модулей ИИ, которые были разработаны для гораздо лучшего управления огромными объемами информации, создаваемой сенсорными технологиями. Серьезные жизненные приложения этого включают методы предупреждения о выходе из полосы движения и распознавание индикатора трафика веб-сайта.
Существует три типа результатов от приложений ИИ до датчиков и информации, полученной от них. Первоначально существует классификация элементов, которая определяет, является ли объект текущим в показе. Затем происходит распознавание объектов, при котором на изображении обнаруживаются один или несколько объектов и определяется их место. И, наконец, есть сегментация объекта, которая заполняет фактические очертания предмета.
Однако сложность системы возрастает от классификации объектов к сегментации. Придется использовать гораздо более интуитивные методы, которые должным образом обрабатывают влияние многих переменных на информационные наборы.
Назначение нейронных сетей
ИИ — это зонтичный период времени для разработки, который позволяет устройствам понимать свои настройки и адаптироваться к происходящим там корректировкам. В ИИ изучение оборудования — это подмножество, в котором используются статистические методы, позволяющие оборудованию улучшать свою общую производительность без явного программирования. Однако гораздо более интуитивным является глубокое обучение, которое является подмножеством изучения оборудования. Deep Mastering может обрабатывать большое количество деталей, работая с Deep Neural Networks (DNN).
Эти нейронные сети имеют решающее значение для классификации предметов в сенсорных технологиях. Несмотря на то, что можно использовать несколько нейронных сетей, все они имеют определенные атрибуты, которые влияют на то, как они интерпретируют данные датчиков и воздействуют на них.
Первоначально все нейронные сети должны быть квалифицированы. Чтобы классифицировать, вычислять или сегментировать объекты, сети должны быть проинструктированы, как обращаться с уроками различных предметов. Сети работают с известными иллюстрациями или фотографиями, где объекты соответствующим образом помечены, пока сеть не сможет правильно классифицировать, понять и разделить все объекты.
Нейронные сети не безошибочны. Результат анализа нейронного сообщества выражает долю вероятности того, что объект будет точно идентифицирован. Чем выше доля шансов, тем увереннее ИИ в выбранном утверждении. Сказав это, учитывая тот факт, что 100 процентов почти никогда не достигаются, важно определить процент вероятности, который достаточно высок, чтобы его можно было использовать для процессов компании.
Различные конструкции нейронных сетей имеют разные дома. Например, некоторые стили сообщества могут быть обучены очень быстро, но дают более низкий процент шансов, когда дело доходит до оценки объекта. Как правило, чем сложнее и трудоемче обучение нейронного сообщества, тем больше вероятность того, что оно заслуживает доверия. По этой причине организации, применяющие ноу-хау, должны решить, хотят ли они отдать приоритет скорости или надежности.
Эквайринг в стадию (облако)
Различные модели нейронных сетей также востребованы в зависимости от того, используются ли датчиком визуальные эффекты, видеоклипы или облака позиций. Облако проблем — это набор внутренних точек, представляющих трехмерное состояние или объект. Для создания проблемного облака используется ноу-хау лазерного сканирования. Почти каждый выпуск включает в себя большой объем информации, которая может быть встроена в другие источники знаний или использована для создания 3D-стилей.
Существуют специальные версии нейронного сообщества для облаков задач, которые удовлетворяют определенные потребности информационного контента. Например, для исследования, проведенного компанией United Kingdom Network Rail, было разработано облако этапов протяженного участка маршрута протяженностью около 90 км, которое обеспечило распознавание 18 классов объектов.
Основное препятствие, предлагаемое этой работой, заключалось в регистрации деталей, так как несколько сканирующих поездок были связаны, чтобы получить полезные вещи. Качество классификации предметов нейронной сетью варьировалось для индивидуальных уроков предметов в зависимости от геометрических качеств объекта. Например, нейронная сеть быстро идентифицировала энергетические опоры и эстакады, но различия между поверхностями, например формы стен, были ненадежными.
Облака задач также можно использовать в рамках гибридного процесса, где технологические ноу-хау сочетаются с другими методами, такими как компьютерные системы (CAD) и другие виды картирования. Это особенно ценно при использовании в сочетании с нейронными сетями для помощи в автоматизированной съемке и принятии решений о землепользовании из ранее упомянутых. Гибридные системы несут больше ответственности за такие задачи, как обнаружение поверхностей, чем самостоятельное ноу-хау облака точек.
Заключение помогает добиться гораздо лучших результатов
Все эти технологии, в основном основанные на искусственном интеллекте, обладают уникальными дополнительными преимуществами, в первую очередь основанными на задачах, которые они решают. С другой стороны, классификация объектов, облака этапов и гибридные модели часто имеют то, что они подкреплены вспомогательной целью ИИ.
ИИ помогает людям делать жизненно важные выборы быстрее и с дополнительным восприятием. На практике это лучшее из обоих этих обстоятельств, поскольку оно позволяет человеческим рассуждениям в направлении вопросов, которые, возможно, могут иметь социальный, политический или деловой контекст, но дополняет метод построения детерминации, позволяя использовать данные. выводы на основе того, что улавливает датчик.
Сенсоры передают обширные порции информации. В этих фактах содержится полезная информация, которую можно использовать в разных отраслях для улучшения процедур компании. Сказав это, существует также много данных, генерируемых для предоставления этих идей на своевременной основе людьми самостоятельно — разблокировка этого состоит из метода искусственного интеллекта с помощью нейронных сетей для расширения процессов принятия окончательных решений человеком. После внедрения эта технология приведет к улучшениям в организации и правительстве, а пионеры обеспечат максимальные возможности своих инвестиций в датчики.
Дин Маккормик, руководитель отдела Wise Checking Options, Hexagon’s Basic Safety, Infrastructure & Geospatial Division