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Détection, IA et imagination : comment la vision façonne l'Internet des objets
Détection, IA et imagination : comment la vision façonne l'Internet des objets
Vision devient rapidement l'application de détection leader dans le développement de l'Internet des objets, qui change profondément notre monde.
Pensez aux usines et à la fabrication. Les systèmes de vision par ordinateur peuvent transformer les usines modernes en assurant le contrôle de la qualité, en optimisant les processus, en réduisant les déchets et en favorisant l'amélioration continue. Ces systèmes contribuent à améliorer la productivité, la rentabilité et la compétitivité des opérations de fabrication.
Dans une récente enquête Arm IoT, les industriels interrogés ont déclaré que les deux principales raisons pour lesquelles ils adoptent les technologies IoT sont d'améliorer leur utilisation des données pour modifier les décisions commerciales et améliorer l'expérience client. Dans la construction commerciale, une révolution similaire est en cours.
Capteurs de vision du bâtiment et de l'IoT
Les gestionnaires de bâtiments exploitent la technologie de détection visuelle IoT pour surveiller et analyser les activités à l'intérieur des bâtiments afin d'améliorer l'efficacité de l'utilisation de l'espace. En collectant et en analysant les données sur la circulation piétonnière, l'occupation des bureaux et des zones de travail, ils sont en mesure de mieux planifier l'aménagement des bureaux et la disposition des sièges, ainsi que d'allouer efficacement les ressources des salles de réunion. Ce système de surveillance intelligent leur donne une image plus précise de la façon dont les différentes zones du bâtiment sont utilisées, leur permettant de prendre des décisions plus éclairées et d'augmenter la productivité et la satisfaction des employés.
Les directeurs de la construction et des usines réfléchissent à des résultats comme celui-ci depuis l'aube de la numérisation, mais que se passe-t-il maintenant pour les aider à réaliser leurs ambitions ? Qu’est-ce qui motive les développeurs à adopter des solutions de détection visuelle si rapidement et avec des résultats aussi ingénieux ?
Utilisez une technologie de traitement efficace et à faible consommation pour traiter plus efficacement de grandes quantités de données et étendez les applications grâce à des algorithmes d'intelligence artificielle pour obtenir un traitement de données ultra-intelligent.
CPU et processeurs neuronaux
La convergence de processeurs et de processeurs neuronaux efficaces ainsi que de logiciels d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique à la périphérie ouvre d'énormes nouvelles opportunités commerciales.
Étonnamment, il semble trop tôt maintenant. Je ne peux m'empêcher de penser aux débuts de l'industrie de la téléphonie mobile : un écosystème en formation rapide qui a permis une plus grande flexibilité de conception et un développement d'applications en séparant les logiciels du matériel.
Quiconque se trouve actuellement à la pointe de l’innovation visionnaire risque d’être laissé pour compte. Il ne s’agit pas seulement d’opportunités manquées.
Il n'y a presque aucune raison de ne pas prendre l'initiative et de se mettre au travail. Parce que les outils et processus nécessaires pour réaliser votre vision personnelle sont déjà en place et prêts à fonctionner.
Considérations sur la détection de vision IoT
Connectivité
L'intégration de la connectivité dans les appareils IoT via des protocoles tels que Wi-Fi, Bluetooth Low Energy (BLE), etc. a été un développement clé, similaire à l'intégration de la connectivité dans smartphones.
Les développeurs sont libres de choisir le protocole de communication adapté à leur application spécifique. Par exemple, les systèmes de vision intelligents dans les usines pourraient tirer parti des avantages du Wi-Fi en termes de coût et d’évolutivité, tandis que les développeurs construisant des systèmes énergivores pourraient choisir le BLE.
La popularité croissante de la technologie 5G à haut débit, qui promet de fournir des applications dans les villes intelligentes, est encore plus profonde. (En effet, dans une récente enquête Arm auprès des innovateurs, près de la moitié des personnes interrogées ont cité la 5G comme l'un des facteurs qui auront le plus grand impact sur la croissance de l'IoT au cours des cinq prochaines années).
Sécurité
La sécurité est un enjeu clé dans l'Internet des objets - où les appareils sont utilisés depuis de nombreuses années - notamment lorsqu'il s'agit de données d'images. La détection visuelle IoT continue d'évoluer, avec des défis relevés grâce à des cadres tels que PSA Certified pour garantir que les appareils peuvent être entretenus et restent sécurisés sur le long terme.
Machine Learning at the Edge
À mesure que des traitements plus puissants et plus efficaces sont poussés du cloud vers la périphérie, des applications d'apprentissage automatique sont déployées dans des domaines nouveaux et fascinants. Ils améliorent les performances en temps réel et soutiennent le développement de nouvelles solutions.
Standards
Les API et les frameworks sous-jacents communs (tels que Trusted Firmware) permettent aux développeurs d'aborder les fonctionnalités de base de manière cohérente sur plusieurs plates-formes, favorisant ainsi l'innovation et la valeur ajoutée. Grâce à l’adoption de normes, la fragmentation appartient désormais au passé.
Saisir le marché
Le parcours des systèmes IoT basés sur la vision, du concept à la réalité, a été transformé d'autres manières. Une génération de développeurs a grandi sur des outils et des plateformes ouvertes, comme le Raspberry Pi.
Maintenant, de nombreux développeurs (qui ont découvert pour la première fois des technologies comme le Raspberry Pi à l'adolescence) évoluent dans le monde professionnel. Ils exigent les mêmes expériences faciles à exploiter qu’ils ont vécues lorsqu’ils étaient adolescents.
Tous ces facteurs se combinent pour stimuler l'innovation dans les applications basées sur la vision, non seulement parce que la puissance de traitement et les capacités d'apprentissage automatique sont déjà en place, mais aussi parce que les obstacles à la conception et au développement tombent.
Imaginez ce qui pourrait être réalisé en installant une caméra compatible ML à l'entrée du parking (comme nous l'avons fait au bureau d'Arm à Cambridge). Il peut identifier tous les véhicules entrant et sortant tout au long de la journée, éliminant ainsi le besoin d'installer des capteurs dans chaque espace de stationnement d'un bâtiment.
Les capacités de détection visuelle IoT ont été considérablement améliorées et ses diverses applications sont vraiment fascinantes. L’expansion soudaine des capacités IoT permises par la technologie de vision est vraiment remarquable.
Les premiers utilisateurs gagnent les cœurs et les esprits, mais les retardataires (ceux qui attendent de voir comment l'adoption précoce de l'IoT progresse) ont encore une énorme opportunité d'exploiter la technologie de vision pour transformer leur entreprise. Vous pouvez voir les possibilités. La seule chose qui nous retient désormais, c'est notre imagination.
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
Préparant des marchés tels que l'IA, GlobalFoundries acquiert la technologie du nitrure de gallium de Tagore Technology et les équipes associées
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Selon les informations de ce site Web du 5 juillet, GlobalFoundries a publié un communiqué de presse le 1er juillet de cette année, annonçant l'acquisition de la technologie de nitrure de gallium (GaN) et du portefeuille de propriété intellectuelle de Tagore Technology, dans l'espoir d'élargir sa part de marché dans l'automobile et Internet. des objets et des domaines d'application des centres de données d'intelligence artificielle pour explorer une efficacité plus élevée et de meilleures performances. Alors que des technologies telles que l’intelligence artificielle générative (GenerativeAI) continuent de se développer dans le monde numérique, le nitrure de gallium (GaN) est devenu une solution clé pour une gestion durable et efficace de l’énergie, notamment dans les centres de données. Ce site Web citait l'annonce officielle selon laquelle, lors de cette acquisition, l'équipe d'ingénierie de Tagore Technology rejoindrait GF pour développer davantage la technologie du nitrure de gallium. g
