Günümüzde bilgisayarla görme (CV) teknolojisi bir dönüm noktasındadır; ana trendler, eskiden bulut teknolojisi olan şeyin, belirli kullanımlar için optimize edilmiş ve genellikle pille çalışan küçük uç yapay zeka cihazlarında her yerde yaygın hale gelmesini sağlamak için birleşiyor.

Bu cihazların kısıtlı ortamlarda (yani boyut, güç ve bellek) karmaşık işlevleri yerel olarak gerçekleştirmesine olanak tanıyan belirli zorlukları ele alan teknolojik ilerlemeler, bu bulut merkezli yapay zeka teknolojisinin uç noktalara kadar genişletilmesini sağlıyor ve yeni gelişmeler, yapay zeka vizyonunu en üst seviyeye taşıyacak. kenar yaygındır.

Teknolojiyi Anlamak

CV teknolojisi gerçekten de en ileri düzeydedir ve insan-makine arayüzlerinin (HMI'ler) bir sonraki seviyesini mümkün kılmaktadır.

Bağlama duyarlı cihazlar, yalnızca kullanıcılarını değil aynı zamanda içinde çalıştıkları ortamı da algılayarak daha yararlı otomatik etkileşimlere yönelik daha iyi kararlar verir.

Örneğin bir dizüstü bilgisayar, kullanıcının dikkatli olduğunu görsel olarak algılar ve davranışını ve güç politikasını buna göre uyarlayabilir. Bu, hem güç tasarrufu (hiçbir kullanıcı algılanmadığında cihazı kapatır) hem de güvenlik (yetkisiz kullanıcıları veya istenmeyen "gizlice izleyenleri" tespit etme) nedenleriyle ve daha sorunsuz bir kullanıcı deneyimi sunmak açısından faydalıdır. Aslında, bakanların gözbebeklerini takip ederek (seyirci tespiti) teknoloji, kullanıcıyı daha fazla uyarabilir ve kıyı temizlenene kadar ekran içeriğini gizleyebilir.

Başka bir örnek: bir Smart TV Set birisinin izlediğini ve nereden izlediğini algılayarak görüntü kalitesini ve sesi buna göre uyarlıyor. Kimse olmadığında güç tasarrufu sağlamak için otomatik olarak kapanabilir. Klima sistemi, enerji maliyetlerinden tasarruf etmek için oda doluluğuna göre gücü ve hava akışını optimize eder.

Binalarda akıllı enerji kullanımına ilişkin bu ve diğer örnekler, hibrit ev-ofis çalışma modelleriyle finansal açıdan daha da önem kazanıyor.

Yalnızca TV'ler ve PC'lerle sınırlı olmayan bu teknoloji, güvenlik düzenlemeleri için nesne tespiti (yani kısıtlı bölgeler, güvenli geçişler, koruyucu donanım uygulaması), kestirimci bakım ve güvenlik düzenlemeleri gibi görevler için imalat ve diğer endüstriyel kullanımlarda da önemli bir rol oynar. üretim süreci kontrolü. Tarım vizyona dayalı bağlamsal farkındalık teknolojisinden büyük ölçüde yararlanacak başka bir sektördür: örneğin mahsul denetimi ve kalite izleme.

Bilgisayarlı Görme Uygulamaları

Derin öğrenmedeki ilerlemeler, bilgisayarlı görme alanında pek çok şaşırtıcı şeyi mümkün kılmıştır. Pek çok kişi CV teknolojisini günlük yaşamlarında nasıl kullandığının farkında bile değil. Örneğin:

• Görüntü Sınıflandırma ve Nesne Algılama: Nesne algılama, görüntüde veya videoda hangi nesnelerin bulunduğunu belirlemek ve görüntünün neresinde olduklarını belirlemek için sınıflandırma ve yerelleştirmeyi birleştirir. Farklı nesnelere sınıflandırma uygular ve sınırlayıcı kutular kullanır. CV cep telefonları aracılığıyla çalışır ve bir görüntü veya videodaki nesnelerin tanımlanmasında faydalıdır.
• Bankacılık: CV, dolandırıcılık kontrolü, kimlik doğrulama, veri çıkarma gibi alanlarda müşteri deneyimini geliştirmek, güvenliği geliştirmek ve operasyonel verimliliği artırmak için kullanılır.
• Perakende: Bu verileri işlemek için bilgisayarlı görüntü sistemlerinin geliştirilmesi, gerçek endüstrinin dijital dönüşümünü (örneğin kendi kendine ödeme) çok daha ulaşılabilir hale getiriyor.
• Kendi Kendine Sürüş Arabaları: Bilgisayar görüşü, nesneleri (örneğin yol işaretleri veya trafik ışıkları) tespit etmek ve sınıflandırmak, 3 boyutlu haritalar veya hareket tahmini oluşturmak ve otonom araçların gerçeğe dönüştürülmesinde önemli bir rol oynamak için kullanılır.

Kenardaki CV

Uçta her yerde bulunan makine öğrenimi tabanlı görüntü işlemeye yönelik eğilim açıktır. Donanım maliyetleri düşüyor, hesaplama kapasitesi önemli ölçüde artıyor ve yeni metodolojiler, daha az güç ve bellek gerektiren daha küçük ölçekli modellerin eğitilmesini ve dağıtılmasını kolaylaştırıyor. Tüm bunlar, benimsenmenin önündeki engellerin azalmasına ve uçta CV teknolojisi yapay zekasının kullanımının artmasına yol açıyor.

Ancak minicik yapay zekanın giderek her yerde yaygınlaştığını görsek bile hâlâ yapılacak iş var. Ortam bilişimini gerçeğe dönüştürmek için, birçok segmentte ölçeklenebilirlik sorunu yaratabilecek uzun vadeli kullanım senaryolarına hizmet etmemiz gerekiyor.

Tüketici ürünlerinde, fabrikalarda, tarımda, perakendede ve diğer segmentlerde her yeni görev, eğitim için farklı algoritmalar ve benzersiz veri setleri gerektirir. Çözüm sağlayıcılar, belirli kullanım senaryosu gereksinimlerini karşılayan, optimize edilmiş ML özellikli sistemler oluşturmak için daha fazla geliştirme aracı ve kaynağı sunar.

TinyML

Uçta her türlü yapay zekayı uygulamaya yönelik temel kolaylaştırıcılardan biri TinyML'dir. Bu, kompakt model mimarileri ve optimize edilmiş algoritmalar kullanarak doğrudan uç cihazlarda hafif ve güç açısından verimli makine öğrenimi modelleri geliştirmeye yönelik bir yaklaşımdır.

TinyML, yapay zeka işlemenin cihazda yerel olarak gerçekleşmesini sağlayarak sürekli bulut bağlantısı ihtiyacını azaltır. TinyML uygulamaları, daha az güç tüketmenin yanı sıra daha düşük gecikme süresi, gelişmiş gizlilik ve güvenlik ve daha düşük bant genişliği gereksinimleri sunar.

Dahası, uç cihazların bulut altyapısına fazla bağımlı kalmadan gerçek zamanlı kararlar almasını sağlayarak yapay zekayı akıllı cihazlar, giyilebilir cihazlar ve endüstriyel otomasyon dahil olmak üzere çeşitli uygulamalarda daha erişilebilir ve pratik hale getiriyor. Bu, özellik boşluklarının giderilmesine yardımcı olur ve yapay zeka şirketlerinin, zengin model örnekleri ("model hayvanat bahçeleri") ve uygulama referans kodu setleri geliştirerek NPU teklifleri etrafındaki yazılımı yükseltmelerine olanak tanır.

Bunu yaparak, tanımlanmış maliyet, boyut ve güç kısıtlamaları dahilinde belirli iş ihtiyaçlarını çözmek için hedef donanıma göre optimize edilmiş doğru algoritmalara sahip olarak tasarım başarısını garantilerken, uzun kuyruk için daha geniş bir uygulama yelpazesine olanak sağlayabilirler.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. Otomotiv / EV'ler, karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• ChartPrime. Ticaret Oyununuzu ChartPrime ile yükseltin. Buradan Erişin.
• Blok Ofsetleri. Çevre Dengeleme Sahipliğini Modernleştirme. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.iotforall.com/ambient-computing-in-a-new-generation-of-iot-systems