AI: จากรายละเอียดของเซ็นเซอร์ไปจนถึงการตรวจสอบอย่างชาญฉลาด
เผยแพร่แล้ว: 2022-01-18วิศวกรรมเซ็นเซอร์กำลังพัฒนาและมีความแม่นยำมากขึ้น ประโยชน์เพิ่มเติมของสิ่งนี้สำหรับองค์กรนั้นชัดเจน สำหรับภาพประกอบที่ปรับปรุงความละเอียดของพื้นจะสร้างความรู้ที่แม่นยำยิ่งขึ้น ต้องกล่าวว่าข้อเท็จจริงที่เกี่ยวข้องเป็นสิ่งที่ท้าทาย เช่นเดียวกับความรู้ที่เพิ่มขึ้น ปริมาณของความรู้ที่สร้างขึ้นก็เช่นกัน ข้อมูลนี้ต้องได้รับการจัดการอย่างเหมาะสมเพื่อช่วยบอกขั้นตอนขององค์กรธุรกิจ
วิธีแก้ปัญหาสำหรับการนำทางในรายละเอียดอยู่ในระบบอัตโนมัติและปัญญาประดิษฐ์ (AI) ระบบอัตโนมัติประกอบด้วยชุดของอัลกอริธึมซึ่งมีจุดประสงค์เพื่อให้กลไกดำเนินการตามคำสั่งที่ป้อนเป็นหลัก AI เป็นส่วนสำคัญของขั้นตอนนี้ เนื่องจากทำให้แน่ใจว่าขั้นตอนอัตโนมัตินั้นยังคงใช้งานง่าย ผลที่ตามมาก็คือ การบำบัดด้วยความรู้สามารถนำไปใช้ได้โดยไม่ต้องมีการสนทนาของมนุษย์ ซึ่งจะช่วยลดความเครียดในองค์กรต่างๆ เนื่องจากจะช่วยให้มีเวลาส่วนหนึ่งมากขึ้น
การสร้างความรู้สึกของข้อมูลเซ็นเซอร์
ความรู้ทางเทคโนโลยีเซ็นเซอร์ถูกนำมาใช้เพื่อค้นหาวัตถุ นี่เป็นความท้าทายเนื่องจากมีตัวแปรมากมายที่สามารถส่งผลต่อความรู้ที่สร้างขึ้นเพื่อให้แนวทางแบบอัตโนมัติสามารถต่อสู้ได้ ปัญหาคืออัลกอริธึมไม่สามารถพัฒนาได้อย่างเต็มที่สำหรับตัวแปรทุกตัว
วิธีแก้ปัญหาข้อกังวลนี้เกิดขึ้นแล้วซึ่งขึ้นอยู่กับหน่วย AI ที่ได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการข้อมูลปริมาณมหาศาลที่ผลิตโดยเทคโนโลยีเซ็นเซอร์ได้ดียิ่งขึ้น การใช้งานอย่างจริงจังในชีวิตนี้รวมถึงวิธีการเตือนการออกจากเลนและการจดจำตัวบ่งชี้การจราจรของเว็บไซต์
ผลลัพธ์มีสามประเภทตั้งแต่แอป AI ไปจนถึงเซ็นเซอร์และข้อมูลที่เกิดขึ้น ในขั้นต้น มีการจัดประเภทรายการที่กำหนดว่าวัตถุนั้นเป็นปัจจุบันในการแสดงผลหรือไม่ จากนั้นจะมีการจดจำวัตถุซึ่งตรวจพบวัตถุชิ้นเดียวหรือเพิ่มเติมในรูปภาพและกำหนดตำแหน่งของวัตถุนั้น และสุดท้าย มีการแบ่งส่วนวัตถุซึ่งเติมโครงร่างจริงของรายการ
อย่างไรก็ตาม ความซับซ้อนของระบบเพิ่มขึ้นจากการจำแนกวัตถุเป็นการแบ่งส่วน จะต้องใช้เทคนิคที่เข้าใจง่ายกว่านี้มากซึ่งจัดการกับผลกระทบของตัวแปรจำนวนมากในชุดข้อมูลได้อย่างเหมาะสม
วัตถุประสงค์ของโครงข่ายประสาทเทียม
AI เป็นช่วงเวลาในร่มสำหรับวิศวกรรมที่ช่วยให้อุปกรณ์เข้าใจการตั้งค่าและต้นแบบเพื่อปรับให้เข้ากับการปรับเปลี่ยนที่เกิดขึ้นที่นั่น ใน AI การศึกษาอุปกรณ์เป็นส่วนย่อยที่ใช้วิธีการทางสถิติเพื่ออนุญาตให้อุปกรณ์ทำการปรับปรุงประสิทธิภาพทั่วไปโดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน ใช้งานง่ายกว่ามาก แต่ Deep Learning ซึ่งเป็นส่วนย่อยของการศึกษาอุปกรณ์ Deep Mastering สามารถประมวลผลรายละเอียดจำนวนมากที่ทำงานกับ Deep Neural Networks (DNNs)
โครงข่ายประสาทเทียมเหล่านี้มีความสำคัญต่อการจำแนกประเภทรายการในเทคโนโลยีเซ็นเซอร์ แม้ว่าจะมีการใช้โครงข่ายประสาทเทียมหลายโครง แต่ก็ล้วนมีคุณลักษณะเฉพาะที่แพร่หลายซึ่งมีอิทธิพลต่อวิธีที่พวกเขาเชี่ยวชาญในการตีความและดำเนินการกับรายละเอียดของเซ็นเซอร์
เริ่มแรก โครงข่ายประสาทเทียมทั้งหมดต้องผ่านการรับรอง ในการจำแนก คิดออก หรือแบ่งส่วนวัตถุ เครือข่ายต้องได้รับคำแนะนำถึงวิธีจัดการกับบทเรียนรายการต่างๆ เครือข่ายมีความเชี่ยวชาญในภาพประกอบหรือภาพถ่ายที่เป็นที่รู้จัก โดยวัตถุได้รับการติดป้ายกำกับอย่างเหมาะสม จนกระทั่งเครือข่ายสามารถจำแนก รับรู้ และแบ่งวัตถุทั้งหมดได้อย่างถูกต้อง
โครงข่ายประสาทเทียมไม่มีข้อผิดพลาด ผลที่ตามมาของการวิเคราะห์ชุมชนประสาทเป็นการแสดงออกถึงโอกาสร่วมกันที่จะระบุวัตถุได้อย่างถูกต้อง สัดส่วนของโอกาสที่เพิ่มขึ้น ยิ่ง AI เป็นการยืนยันที่เลือกมากขึ้นเท่านั้น ที่กล่าวว่า เมื่อพิจารณาถึงข้อเท็จจริงที่ว่าแทบไม่เคยได้รับ 100 เปอร์เซ็นต์เลย สิ่งสำคัญคือต้องเพิ่มเปอร์เซ็นต์ที่มีโอกาสสูงพอที่จะนำไปใช้ในกระบวนการของบริษัทได้

การออกแบบโครงข่ายประสาทเทียมที่แตกต่างกันมีบ้านที่แตกต่างกัน สำหรับภาพประกอบ รูปแบบชุมชนบางอย่างสามารถได้รับการศึกษาอย่างรวดเร็วมาก แต่ให้เปอร์เซ็นต์โอกาสที่ต่ำกว่าในการประเมินวัตถุ ตามกฎแล้ว ยิ่งคำสั่งของชุมชนประสาทซับซ้อนและใช้เวลานานมากเท่าไร ก็ยิ่งน่าเชื่อถือมากขึ้นเท่านั้น ด้วยเหตุผลดังกล่าว องค์กรที่นำความรู้ไปใช้จึงต้องตัดสินใจว่าพวกเขาต้องการจัดลำดับความสำคัญของความเร็วหรือความเชื่อถือได้
การได้มาสู่เวที (คลาวด์)
โมเดลต่างๆ ของโครงข่ายประสาทเทียมยังต้องการการพึ่งพา ไม่ว่าภาพ วิดีโอคลิป หรือตำแหน่งเมฆจะถูกใช้โดยเซ็นเซอร์ก็ตาม ปัญหาคลาวด์คือชุดของจุดรายละเอียดในบ้านซึ่งแสดงถึงเงื่อนไขหรือวัตถุ 3 มิติ ในการพัฒนาระบบคลาวด์ที่มีปัญหา จะใช้ความรู้ความชำนาญในการสแกนด้วยเลเซอร์ เกือบทุกปัญหามีข้อมูลจำนวนมากที่สามารถรวมเข้ากับแหล่งความรู้อื่น ๆ หรือนำไปใช้เพื่อสร้างสไตล์ 3 มิติได้
มีเวอร์ชันชุมชนประสาทเฉพาะสำหรับกลุ่มปัญหาที่จัดการกับความต้องการที่แตกต่างกันของเนื้อหาข้อมูล ตัวอย่างเช่น สำหรับการดำเนินการศึกษาโดยเครือข่ายรถไฟของสหราชอาณาจักร ได้มีการพัฒนากลุ่มเมฆบนเวทีซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของเส้นทางที่ยาวประมาณ 90 กม. ซึ่งให้การรับรู้ถึงคลาสอ็อบเจกต์ 18 คลาส
อุปสรรคสำคัญที่งานนี้มอบให้คือการลงทะเบียนรายละเอียด เนื่องจากการเดินทางสแกนหลายครั้งมีประสบการณ์การเชื่อมต่อเพื่อให้ได้สิ่งที่ใช้งานได้ การจำแนกประเภทรายการที่ยอดเยี่ยมโดยโครงข่ายประสาทเทียมนั้นแตกต่างกันไปสำหรับบทเรียนบุคคลตามคุณสมบัติทางเรขาคณิตของวัตถุ ตัวอย่างเช่น เสาพลังงานและสะพานลอยได้รับการระบุอย่างรวดเร็วโดยโครงข่ายประสาทเทียม แต่ความแตกต่างระหว่างพื้นผิว สำหรับรูปแบบผนังภาพประกอบนั้นไม่น่าเชื่อถือ
ปัญหาคลาวด์ยังสามารถนำมาใช้ภายในกระบวนการไฮบริดที่รวมองค์ความรู้ทางเทคโนโลยีกับวิธีการอื่นๆ เช่น อุปกรณ์ PC-aded style (CAD) และการทำแผนที่ประเภทอื่นๆ สิ่งนี้มีค่าอย่างยิ่งเมื่อใช้ร่วมกับโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อช่วยในการสำรวจอัตโนมัติและตัดสินใจใช้ที่ดินจากที่กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ ระบบไฮบริดมีความรับผิดชอบเป็นพิเศษสำหรับงานเหล่านี้ในการตรวจจับพื้นผิวมากกว่าความรู้ความชำนาญเฉพาะจุดบนคลาวด์
บทสรุปช่วยให้ผลลัพธ์ดีขึ้นมาก
เทคโนโลยีส่วนใหญ่ที่ใช้ AI เหล่านี้มีประโยชน์เพิ่มเติมที่ไม่เหมือนใครโดยพิจารณาจากความรับผิดชอบที่พวกเขาแก้ไขเป็นหลัก ในทางกลับกัน การจำแนกประเภทของอ็อบเจกต์ สเตจคลาวด์ และโมเดลไฮบริด ทั้งหมดมีบ่อยครั้งเพียงใด ที่พวกเขาได้รับการสนับสนุนจากวัตถุประสงค์สนับสนุนของ AI
AI ช่วยให้มนุษย์ทำการเลือกที่สำคัญได้รวดเร็วขึ้นและมีการรับรู้เพิ่มเติม ในการฝึกปฏิบัติ นี่เป็นสถานการณ์ที่ดีที่สุดจากทั้งสองสถานการณ์ โดยให้มนุษย์ใช้เหตุผลในทิศทางของปัญหาที่อาจมีบริบททางสังคม การเมือง หรือธุรกิจ แต่เสริมวิธีการสร้างความมุ่งมั่น เพื่อให้สามารถผลักดันข้อมูลได้ ข้อสรุปโดยพิจารณาจากสิ่งที่เซ็นเซอร์หยิบขึ้นมา
เซ็นเซอร์ให้ข้อมูลในวงกว้าง ภายในข้อเท็จจริงนี้มีข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปปฏิบัติได้ซึ่งสามารถนำไปใช้ในอุตสาหกรรมต่างๆ เพื่อเพิ่มขั้นตอนการปฏิบัติงานของบริษัท ต้องบอกว่ายังมีข้อมูลจำนวนมากที่สร้างขึ้นเพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้บนรากฐานที่ทันท่วงทีโดยบุคคลด้วยตัวคุณเอง การปลดล็อกสิ่งนี้ประกอบด้วยวิธีการ AI โดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมเพื่อเพิ่มกระบวนการสร้างการตัดสินใจขั้นสุดท้ายของมนุษย์ เมื่อดำเนินการแล้ว เทคโนโลยีนี้จะสร้างการปรับปรุงทั่วทั้งองค์กรและภาครัฐ โดยผู้บุกเบิกจะได้รับโอกาสสูงสุดในการลงทุนด้านเซ็นเซอร์
Dean McCormick หัวหน้าแผนก Wise Checking Options แผนกความปลอดภัยพื้นฐานของ Hexagon แผนกโครงสร้างพื้นฐานและภูมิสารสนเทศ