Bildanalyse-plattform (IAP)

Warum ist es sinnvoll, Ihre KI-Computer-Vision-Software in der Cloud auszuführen?

KI Computer Vision Software

Mit Machine Learning and Künstlicher Intelligenz (KI) hat Oculyze die Computer Vision-Software für Laborgeräte vom Zeichentisch in die Cloud übertragen. Wir automatisieren die professionelle Bildanalyse, indem wir die methodische Mustererkennung mit künstlicher Intelligenz (KI) und deep learning kombinieren, um eine der besten Computervisionssoftware zu erstellen, die Geld kaufen kann. Diese Basistechnologie, die in den Oculyze-Hefezellzähler, Better Brewing und Fermentation Wine verwendet wird, hat Hunderte von Hefe-Laboren, Brauereien und Weingütern aller Größen auf der ganzen Welt überzeugt.

Mit der KI Computer Vision-Software meinen wir Software, die nützliche Dinge ausführen kann, ohne dass alle Anweisungen hart codiert sind. Traditionelle Software erfordert alle möglichen Fälle, die während der anfänglichen Programmierung berücksichtigt werden müssen. Da wir die Analyse von Bildern mit viel Abweichung, Störungen und biologischer Vielfalt weitgehend automatisieren, ist diese Funktion sehr praktisch, da die Software in Situationen großartig funktioniert, die keiner von uns schon mal gesehen hat und das konsequent.

Unsere ersten Algorithmen wurden speziell ausgebildet, um Hefezellen in sehr anspruchsvollen Situationen (hohe Konzentrationen, in Clustern und mit anderen Partikeln gemischt) zu zählen. Indem Tausende von diesen Bildern gesehen und die Zellen in ihnen immer wieder gezählt wurden, lernten die Algorithmen, was eine lebendige und was eine tote Zelle ist und wie viele Zellen tatsächlich in einem bestimmten Cluster sind. Die Algorithmen wurden durch die herkömmliche Bildvorverarbeitung bei traditionellen Mustererkennungsverfahren unterstützt.

Kritiker dieser sogenannten engen KI sagen, dass es tatsächlich künstliche Erlebnisse (KE) und keine Intelligenz ist. Es wird geschätzt, dass das deep learning Netzwerk „five“ das Äquivalent von 45.000 Jahren dauerte, um Menschen im Spiel Dota 2 zu besiegen. Während dies zeigt, wie viel „Erfahrung“ in die Intelligenz dieses Netzwerks ging, macht es auch leichter verständlich, warum diese Art von Software für viele Aufgaben so überlegen ist. Als unsere Hardware im Jahr 2016 vom @vlb erfolgreich validiert wurde, waren die Algorithmen für weniger als ein menschliches Jahr im Training, doch war das System vergleichbar mit einem Fachmann mit 20 Jahren Erfahrung.

Hartcodierte Bilderkennungsgeräte sind seit den 1950er Jahren im Umlauf und kombinieren die schlechtesten Eigenschaften von zwei Welten – sie waren genauso teuer wie das Jahresgehalt eines menschlichen Experten und konnten nicht aus den analysierten Proben lernen. Wenn ihre Software nicht später manuell neu programmiert wird, bleibt die Software für immer das Gleiche. Der Preis für diese Geräte ist in den letzten Jahrzehnten zwar deutlich gesunken, aber bis vor kurzem konnten sie keine Erfahrungen sammeln, und die Software hat sich im Laufe der Zeit nicht verbessert.

In der Cloud

Dies änderte sich, als wir anfingen, die Cloud für andere Dinge zu verwenden, als Musik zu streamen und Bilder zu speichern. Die Cloud gab uns die kostengünstige Fähigkeit, eine extrem hohe Rechenleistung durch Proxy an erschwinglichen Handheld-Geräten (< 200 EUR / USD) zu verwenden. Es wäre nicht möglich, unsere rechenanspruchsvollen Algorithmen lokal in einem praktischen Zeitrahmen auszuführen, aber da die Berechnungen in der Cloud durchgeführt werden, können Sie das Ergebnis sofort auf einem Handheld-Gerät erhalten.

Als Ergebnis

Wirkliche Wunder geschehen, wenn die beiden Komponenten, KI und die Cloud kombiniert werden und ein System entsteht, das flexibel und erschwinglich ist, mit der Erfahrung von den Vielen zum Nutzen jedes Einzelnen (Benutzer). Die Proben von den Geräten ermöglichen es den Algorithmen in der Cloud, die Computer Vision-Software für alle Benutzer zu erlernen und zu verbessern. So bleibt Oculyze Computer Vision Software immer besser.

Einige behaupten, ein KI-Netzwerk kann nicht anwenden, was es beim Schach gelernt hat, um Go zu spielen, um das Argument zu stärken, dass es tatsächlich künstliche Erfahrung und keine künstliche Intelligenz ist. Während dies für verschiedene Spiele zutrifft, haben wir bemerkt, dass die Erlebnisse beim Zählen von Hefe unseren Algorithmen helfen, Fasern, Zylinder und andere Formen besser und schneller zu zählen. Dadurch können wir die Menge an Bildern, die wir in unserer Bildanalyseplattform benötigen, drastisch reduzieren, um den anfänglichen Algorithmus für neue Anwendungen zu trainieren.

In einer Zeit des Mangels an Fachkräften macht es viel Sinn, visuelle Analyseaufgaben zu automatisieren und das Vertrauen auf menschliche Erfahrungen zugunsten einer künstlichen Intelligenz zu reduzieren, die innerhalb des Unternehmens bleibt. Es dauert nicht 45.000 Jahre, um einem Menschen beizubringen, wie man eine manuelle visuelle Analyse durchführt, aber es ist unmöglich, dass ein Mensch die kombinierte Erfahrung erlangt, auf die Cloud-basierte Computervisionssoftware zurückgreifen kann.

Die Kombination von Ergebnissen

Da Sie alle Ihre Daten bereits in einem standardisierten Format in der Cloud gespeichert haben, wird es möglich, KI auch für fortgeschrittenere Interpretationen der Daten zu verwenden. Für Weingüter zum Beispiel helfen wir, Probleme mit der Gärung vorherzusagen, indem wir die Ergebnisse verschiedener Messungen kombinieren, wodurch unsere Kunden früher reagieren und Probleme vermeiden, schon bevor sie auftreten.

Zusammenfassend: Cloud-basierte, KI ausgebildete Computer Vision-Software kann schneller entwickelt und bereitgestellt werden, ist günstiger, genauer und wird stetig verbessert.