AI: sensör detaylarından akıllı izlemeye
Yayınlanan: 2022-01-18
Sensör mühendisliği gelişiyor ve çok daha kesin hale geliyor. Bunun kuruluşlar için ek faydaları açıktır, örnekleme için geliştirilmiş zemin çözünürlüğü çok daha doğru bilgi yaratacaktır. Bunu söyledikten sonra, ilgili gerçekler bir meydan okumadır. Nasıl know-how artıyorsa, yaratılan bilgi hacmi de o kadar artıyor. Bu veriler, ticari işletme prosedürlerinin anlatılmasına yardımcı olmak için uygun şekilde yönetilmelidir.
Ayrıntılarda gezinmenin çözümü, otomasyon ve yapay zekada (AI) yatmaktadır. Otomasyon, öncelikle girilen talimatlara dayalı olarak mekanik olarak eylemleri gerçekleştirmesi amaçlanan bir dizi algoritmadan oluşur. Yapay zeka, otomatikleştirilmiş prosedürlerin sezgisel olarak devam etmesini sağladığı için bu prosedürün önemli bir parçasıdır. Sonuç olarak, bilgiye dayalı tedaviler, zamanın önemli bir bölümünü serbest bıraktığı için işletmeler üzerindeki stresi azaltan insan konuşması olmadan uygulanabilir.
Sensör bilgisi duygusu üretme
Nesneleri keşfetmek için sensör teknolojik bilgisinden yararlanılır. Bu bir meydan okuma sağlar çünkü otomatikleştirilmiş yaklaşımın mücadele edebilmesi için oluşturulan bilgiyi etkileyebilecek birçok değişken vardır. Zorluk, algoritmaların hemen hemen her değişken için tam olarak geliştirilememesidir.
Bu endişeye yönelik çözümler, sensör teknolojileri tarafından üretilen büyük hacimli bilgileri çok daha iyi yönetmek için tasarlanmış AI birimlerine bağlı olarak üretildi. Bunun ciddi yaşam uygulamaları, şeritten ayrılma uyarı yöntemlerini ve web sitesi trafik göstergesi tanımayı içerir.
AI uygulamalarından sensörlere ve bunlardan elde edilen bilgilere kadar üç tür sonuç vardır. İlk olarak, bir nesnenin bir gösterimde geçerli olup olmadığını belirleyen öğe sınıflandırması vardır. Ardından, bir resimde tek veya ek nesnelerin algılandığı ve yerlerinin belirlendiği nesne tanıma vardır. Ve son olarak, öğenin gerçek ana hatlarını dolduran nesne segmentasyonu vardır.
Bununla birlikte, sistemin karmaşıklığı, nesne sınıflandırmasından segmentasyona doğru artar. Bilgi kümeleri üzerindeki birçok değişkenin etkilerini uygun şekilde ele alan çok daha sezgisel tekniklerin kullanılması gerekecektir.
Sinir ağlarının amacı
AI, cihazların ayarlarını anlamasını ve orada meydana gelen ayarlamalara uyum sağlamak için ustalaşmasını sağlayan mühendislik için bir şemsiye zaman aralığıdır. Yapay zekada, Ekipman Çalışması, ekipmanın açıkça programlanmadan genel performanslarında iyileştirmeler yapmasına izin vermek için istatistiksel yöntemler kullanan bir alt kümedir. Bununla birlikte, Ekipman Çalışmasının bir alt kümesi olan Derin Öğrenme çok daha sezgiseldir. Deep Mastering, Derin Sinir Ağları (DNN'ler) ile çalışan büyük miktarda ayrıntıyı işleyebilir.
Bu sinir ağları, sensör teknolojisindeki öğe sınıflandırması için kritik öneme sahiptir. Birden fazla sinir ağından iyi bir şekilde yararlanılabilmesine rağmen, hepsinin, sensör ayrıntılarını yorumlamada ve bunlara göre hareket etmede nasıl ustalaşacaklarını etkileyen, yaygın olarak belirli özellikleri vardır.
İlk olarak, tüm sinir ağlarının nitelikli olması gerekir. Nesneleri sınıflandırmak, anlamak veya bölümlere ayırmak için ağlara farklı öğe derslerinin nasıl ele alınacağı konusunda talimat verilmesi gerekir. Ağlar, ağ tüm nesneleri doğru şekilde sınıflandırana, gerçekleştirene ve bölümlere ayırana kadar nesnelerin uygun şekilde etiketlendiği bilinen çizimler veya fotoğraflar konusunda yeteneklidir.
Sinir ağları hatasız değildir. Sinirsel topluluk analizinin sonucu, bir nesnenin doğru bir şekilde tanımlanma şansını ifade eder. Artan şans oranı, AI'nın seçilen bir iddiadan daha emin olduğu anlamına gelir. Bununla birlikte, yüzde 100'ün neredeyse hiçbir zaman elde edilmediği gerçeğini göz önünde bulundurarak, şirket süreçlerinde kullanılabilecek kadar yüksek bir olasılık yüzdesi belirlemeniz önemlidir.
Farklı sinir ağı tasarımlarının farklı evleri vardır. Örnek olarak, bazı topluluk stilleri gerçekten hızlı bir şekilde eğitilebilir, ancak nesne değerlendirmesi söz konusu olduğunda daha düşük şans yüzdeleri sağlar. Kural olarak, bir sinir topluluğunun talimatı ne kadar ayrıntılı ve zaman alıcıysa, o kadar güvenilir olması muhtemeldir. Bu nedenle, know-how'ı uygulayan kuruluşlar, hıza mı yoksa güvenilirliğe mi öncelik vermek istediklerine karar vermelidir.
Sahneye çıkma (bulut)
Sensör tarafından görsellerin, video kliplerin veya konum bulutlarının kullanılmasına bağlı olarak farklı sinir ağları modelleri de talep edilmektedir. Sorun bulutu, bir 3B durumu veya nesneyi temsil eden kurum içi bir dizi ayrıntı noktasıdır. Bir sorun bulutu geliştirmek için lazer tarama teknik bilgisinden yararlanılır. Hemen hemen her sayı, diğer bilgi kaynaklarıyla oluşturulabilecek veya 3B stiller oluşturmak için kullanılabilecek büyük miktarda bilgi içerir.
Bilgi içeriğinin farklı ihtiyaçlarını ele alan sorun bulutları için belirli sinirsel topluluk sürümleri vardır. Örneğin, Birleşik Krallık Network Rail tarafından üstlenilen bir çalışma için, 18 nesne sınıfının tanınmasını sağlayan yaklaşık 90 km uzunluğundaki bir rota parçasının aşama bulutu geliştirildi.
Kullanılabilir şeyler elde etmek için bağlanmak için deneyimlenen bir dizi tarama yolculuğu olarak, bu işin sunduğu en önemli engel, ayrıntıların kaydedilmesiydi. Nöral ağ tarafından yapılan mükemmel madde sınıflandırması, objenin geometrik niteliklerine göre kişi madde dersleri için değişiyordu. Örneğin, enerji direkleri ve üst geçitler, sinir ağı tarafından hızlı bir şekilde tanımlanmıştı, ancak duvar formlarının gösterimi için yüzeyler arasındaki ayrımlar güvenilir değildi.
Sorun bulutları, teknolojik bilgi birikiminin, bilgisayar destekli stil (CAD) aygıtları ve diğer tür haritalama gibi diğer yöntemlerle tam olarak birleştirildiği, yalnızca hibrit bir süreç içinde de kullanılabilir. Bu, otomatikleştirilmiş ölçmeye ve daha önce bahsedilen arazi kullanımına karar vermeye yardımcı olmak için sinir ağları ile birlikte kullanıldığında özellikle değerlidir. Hibrit sistemler, nokta bulutu bilgi birikiminden ziyade yüzeyleri algılama gibi görevlerden daha fazla sorumludur.
Sonuç yardımı çok daha iyi sonuçlar için
Tüm bu AI tabanlı teknolojilerin, öncelikle çözdüğü sorumluluklara dayalı olarak benzersiz ek faydaları vardır. Öte yandan, nesne sınıflandırması, sahne bulutları ve hibrit modellerin hepsinin sıkça sahip olduğu şey, AI'nın destekleyici amacı tarafından desteklenmeleridir.
AI, insanların hayati seçimleri daha hızlı ve ek algı ile yapmasına yardımcı olur. Uygulamada bu, belki de sosyal, politik veya ticari girişim bağlamlarına sahip olabilecek konular yönünde insan muhakemesine izin verdiği, ancak kararlılık oluşturma yöntemini artırdığı ve veri aktarımına izin verdiği için bu iki dünyanın koşulunun en iyisidir. sensör tarafından neyin alındığını temel alan sonuçlar.
Sensörler, geniş bilgi bölümleri sağlar. Bu gerçeklerin içinde, şirket prosedürlerini artırmak için endüstriler arasında kullanılabilecek eyleme dönüştürülebilir içgörüler bulunur. Bununla birlikte, bireylerin kendi başlarına zamanında bir temel üzerine bu içgörüleri sağlamak için üretilen çok fazla veri var - bunun kilidini açmak, insan-nihai karar oluşturma süreçlerini artırmak için sinir ağları aracılığıyla bir AI yönteminden oluşur. Bir kez uygulandığında, bu teknoloji, öncülerin sensör yatırımlarının maksimum fırsatını güvence altına almasıyla, kuruluş ve hükümet genelinde iyileştirmeler üretecektir.
Dean McCormick, Wise Checking Options Başkanı, Hexagon'un Temel güvenlik, Altyapı ve Jeo-uzaysal bölümü