Intel VP: la detección de errores asistida por IA es una aplicación excelente para IoT industrial


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Computer Vision se ha convertido en una de las aplicaciones más prometedoras para la IA, combinando cámaras cada vez mejores con una detección de objetos automatizada más rápida e inteligente. Durante la conferencia digital Transform 2020 de hoy, el vicepresidente de Intel, Brian McCarson, habló con el CEO de VentureBeat, Matt Marshall, sobre el papel de la visión por computadora en el creciente mercado industrial de Internet de las cosas (IIoT). La entrevista destacó un caso de uso particularmente convincente: una detección enormemente mejorada de defectos del producto, que promete mejorar la confiabilidad de las pantallas de las computadoras y los automóviles.

Los fabricantes que buscan solucionar los defectos del producto históricamente no han tenido falta de personal o habilidades de verificación de errores, dijo McCarson, han sido retenidos por las limitaciones del ojo humano. En los bienes de consumo modernos, los defectos pueden ser microscópicos o casi microscópicos, p. B. píxeles de pantalla defectuosos o problemas de superficie con los componentes de transmisión del vehículo de aluminio. Si bien las personas pueden ver claramente los movimientos y los cambios de patrones, no siempre pueden ver pequeños detalles como este. A medida que se desarrolló el procesamiento de imágenes, Intel vio una oportunidad.

Al trabajar con Alibaba como proveedor de servicios en la nube, Intel desarrolló una solución de visión por computadora que mejoró la tasa de detección de errores positivos de un fabricante de vehículos de aproximadamente un 20% a más del 99%. En la práctica, esta es la diferencia entre la ausencia de 4 de 5 errores o menos de 1 de 100, un cambio fundamental que, al menos para los componentes que se han verificado con Computer Vision, se refleja en automóviles mucho más confiables.

McCarson calificó la solución de asequible y "muy escalable" porque los fabricantes pueden agregarla a una línea de producción de un millón de dólares por solo unos pocos miles de dólares, sin cambios de fabricación adicionales. "Para un retorno de la inversión medido literalmente en días", dijo, "[manufacturers] podría usar una de las implementaciones más avanzadas del mundo de control de calidad de defectos". Intel ahora está trabajando con cientos de fábricas adicionales en implementaciones similares. Los usuarios podrán mejorar sus rendimientos de producción, reducir los retornos de los productos y aumentar los márgenes operativos, al tiempo que reducen el impacto negativo en la fabricación y el rendimiento del medio ambiente.

Otra área importante que beneficia a la IoT industrial, explicó McCarson, es la disponibilidad de software de código abierto que ayuda a las empresas sin una amplia experiencia en inteligencia artificial a desarrollar potentes soluciones de visión por computadora. La distribución de Intel del kit de herramientas de convolución gratuito para redes neuronales OpenVINO, por ejemplo, incluye modelos de inferencia visual listos para usar que ya se han adaptado a diferentes casos de uso, e inicialmente ofrece 80-90% de soluciones efectivas de visión por computadora que las empresas pueden optimizar a un rendimiento del 96-97%.

McCarson sugirió que el código abierto era parte de una tendencia de la industria que se alejaba de las herramientas de jardín patentadas, como BlackBerries, a plataformas con bases que respaldan futuras innovaciones. Dada la flexibilidad y la naturaleza especialmente diseñada de las soluciones de inteligencia artificial de Intel, puede que no sea una sorpresa que los clientes quieran pensar en la seguridad futura y adquirir la flexibilidad para adaptarse a las futuras necesidades de inteligencia artificial, en lugar de simplemente hacer algo bueno para las aplicaciones actuales. recibir.

Cuando Marshall preguntó sobre la oportunidad del mercado de visión por computadora, McCarson la describió como "bastante sorprendente". Dentro de la industria de bienes de consumo, solo el segmento de automatización industrial es un negocio de medio billón de dólares en todo el mundo anualmente y ya está abierto a la introducción de IA y visión por computadora para resolver eficientemente problemas de fabricación que eran casi insuperables hace años. Durante los próximos dos a cinco años, McCarson espera un "cambio muy masivo" hacia el análisis de datos de series temporales tradicionales y la visión moderna por computadora para detectar errores, rastrear el inventario y mejorar la disponibilidad de la máquina, con una visión de computadora basada en bordes y análisis de datos aumentando en conjunto .

Durante las preguntas y respuestas, se le preguntó a McCarson sobre las tendencias futuras en el hardware de IA. Respondió que hay un gran problema al ofrecer hardware que esté listo para futuros cambios: las empresas ahora quieren actualizar el hardware sin problemas utilizando software en lugar de depender de la práctica arcaica de enviar camiones para realizar actualizaciones. También señaló que la IA en esta etapa está menos limitada por el rendimiento del hardware que por la disponibilidad de modelos para realizar ciertas tareas, lo que sugiere que los desarrolladores de software ahora deben crear modelos que aprovechen al máximo la tecnología disponible.

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