Искусственный интеллект

Сегодня набирает популярность концепция пограничных вычислений: обработка данных постепенно перемещается на периферию, к устройствам IoT, которые эти данные непосредственно собирают. Следующий шаг к более эффективному анализу информации без задержек — использование искусственного интеллекта (ИИ). Поэтому вполне логичным стало появление гибрида «Интернета вещей» и ИИ, получившего название AIoT (AI + IoT). Статья посвящена оптимизации решений для хранения данных и организации памяти, необходимой при внедрении такого подхода.

Пример разработки модели машинного обучения, приведенный в статье, показывает, насколько этот метод может упростить анализ трубной обвязки и какие преимущества получит в результате ее развертывания предприятие.

Исследователи и производители обучают роботов тому, как с помощью искусственного интеллекта (ИИ) осваивать и решать сложные задачи, но их возможности пока остаются недостаточными для того, чтобы люди до конца поверили в способность роботов полностью их заменить. Тем не менее сегодня искусственный интеллект более развит, чем прежде, и он уже может создать некоторые проблемы.

Многие функциональные возможности для развития человеческого мозга можно использовать при разработке оборудования. Внедрение искусственного интеллекта в системы машинного зрения и применение более современных методов обучения позволят машине думать и видеть почти так же, как человеку.

Под системами искусственного интеллекта понимается большое количество продвинутых технологий, обеспечивающих машинам способность обучаться, подстраиваться к новым условиям, принимать решения, изменять поведение. По меньшей мере семь из них могут быть использованы в сенсорных системах.

В распоряжении пользователей систем машинного зрения имеется множество вариантов и опций, которые позволяют выбрать и подобрать систему в зависимости от требований приложения. Выбор соответствующей технологии машинного зрения, которая подойдет для быстро меняющегося производственного приложения, заставит вас поломать голову, поскольку не существует двух одинаковых производственных процессов. Требования отличаются в зависимости от типа изделия и связанных с ним требований клиентов, парка оборудования, поставщиков компонентов.