Trois exemples pour clarifier la fusion de la technologie Optoélectronique et de l'intelligence artificielle, permettant aux utilisateurs d'atteindre leurs objectifs plus rapidement et de manière plus fiable.

Visualisez, identifiez, attribuez - le et exécutez - le en temps réel aussi facilement que possible. De nombreuses tâches ciblées basées sur la reconnaissance visuelle d'image peuvent sembler aussi simples que cela, qu'il s'agisse d'une vérification de la qualité, d'une évaluation d'échantillon ou de l'attribution de licences et de droits, tels que des inspections d'accès.

Si l'intelligence artificielle est ajoutée, la vitesse de traitement des tâches ciblées augmente et, idéalement, le taux de détection peut également être bien amélioré. L'identification et l'évaluation spécifiques dépendent des besoins de votre entreprise, car il n'y a (presque) pas de limites pour les systèmes de traitement d'images, *.

Pourquoi la société optoélectronique influence - t - elle de nombreuses applications de l'intelligence artificielle?

Ils permettent à l’ia d’être d’abord « vue » et donc analysée. Ce qui n'est pas visible au début devient visible dans des séquences de test complexes à l'aide de capteurs et de systèmes de caméra haute sensibilité. La technologie d'imagerie fournit des images à haute résolution et à contraste élevé. En combinaison avec des algorithmes d'apprentissage profond, plus d'informations peuvent être extraites des images. Cela a conduit à un grand nombre de résultats de recherche inattendus dans de nombreux domaines d'application, tels que la recherche scientifique, la fabrication industrielle, les soins de santé et le secteur public.

Exemples1 -Grâce à l'intelligence artificielle, l'analyse médicale des échantillons est plus fiable

Ces dernières années, l’utilisation de l’intelligence artificielle dans le domaine médical est devenue de plus en plus prometteuse. Cependant, certaines restrictions visent à protéger les patients de la meilleure façon possible par rapport à d'autres industries. Par conséquent, la Food and Drug Administration des États - Unis (la FDA) à2018La mise en place d'une équipe d'experts chargée d'examiner et d'approuver l'utilisation d'algorithmes d'apprentissage profond pour la technologie médicale est une étape importante pour l'industrie médicale. Mais quels sont les avantages de l’intelligence artificielle pour les soins de santé?

Imaginez un microscope devant vous avec une lame de verre avec un échantillon médical. Une fois que l'échantillon est imagé, sur l'écran du médecin, l'image de l'échantillon a une incroyable1500Mégapixels un grand nombre de pixels assure une image de haute qualité. C'est dans ce grand nombre de pixels que vous recherchez, par exemple, une déviation évidente mais mineure, une tumeur dite micromaligne, qui peut servir d'indication d'une maladie tumorale. Habituellement, leur taille est seulement300 x 80Microns, c'est - à - dire seulement0.3 x 0.08Millimètres. En comparaison, l'épaisseur des cheveux d'une personne normale est inférieure à100Micromètres.

Cela peut sembler une tâche de diagnostic difficile, mais c'est une compétence essentielle dans le travail quotidien d'un pathologiste. En moyenne, un pathologiste prend environ deux minutes pour analyser un échantillon sous un microscope professionnel traditionnel. Et c'est là que l'intelligence artificielle peut aider et améliorer la productivité.

JenoptiqueAvec une société de moteur de recherche, une caméra de microscope a été développée pour permettre aux cliniciens de travailler plus précisément et plus efficacement. Les zones ciblées sont marquées et les pathologistes sont en mesure de détecter plus facilement les zones d'échantillon ciblées et de les examiner attentivement.JenoptiqueCaméra de microscope, amélioré par le logiciel d'intelligence artificielle. Il peut mettre en évidence des zones spécifiques de l'échantillon qui sont très pertinentes pour la détection de la maladie. Cela est dû au fait que le système a appris de la détermination des échantillons précédents les caractéristiques pathologiques * que possède chaque micromalignité et que ces caractéristiques sont affichées en temps réel sur les images.

Dans le même temps, grâce à un algorithme d'apprentissage en profondeur, le temps de test d'un échantillon médical au microscope peut varier de120Secondes réduites de moitié à61Secondes. En outre, des études montrent que des maladies telles que le cancer des ganglions lymphatiques peuvent être détectées avec une probabilité accrue de91%En revanche, les méthodes traditionnelles telles que l'Immunohistochimie ne détectent que le cancer des ganglions lymphatiques83%- Oui.

Exemples2 -L'intelligence artificielle garantit la qualité des produits fabriqués en série

Dans le processus de production, un facteur décisif qui affecte l'efficacité et la qualité de la valeur ajoutée est de rendre la quantité de déchets aussi faible que possible, afin de produire des pièces sans erreur dans des proportions, des taux de finition proches de100%. Par exemple, des caméras de détection à grande vitesse et en ligne sont utilisées dans de nombreuses zones de production pour détecter les défauts de surface ou de forme des produits pendant la production. Le système de caméra haute résolution est capable non seulement de détecter les défauts du produit, mais également de fournir des images précises et à contraste élevé. Ici aussi, la combinaison du traitement visuel de l'image et de l'intelligence artificielle améliore la qualité de la détection des erreurs. En outre, les erreurs peuvent non seulement être détectées de manière plus fiable, mais aussi classées avec plus de précision, ce qui rend les ajustements et les réponses ultérieurs plus référentiels.

Par exemple-Tête de soudage et tête de vis

Le contrôle de la qualité des soudures est très complexe. C'est parce que même * Les points de soudure qui semblent bons montrent des différences, c'est pourquoi les défauts du produit sont souvent difficiles à identifier. Par example, la qualité de la tête de vis est également similaire. De plus, seul un très petit nombre de pièces sont défectueuses. La déformation, la saleté pendant la production posent également des défis supplémentaires aux procédures d'inspection d'imagerie.

À l'aide de réseaux neuronaux et d'algorithmes d'apprentissage profond, les caméras peuvent rapidement et sans ambiguïté déterminer si les pièces de production répondent aux exigences de qualité spécifiées. Ce système d'analyse est formé avec * une grande base de données de pièces. De cette façon, le système apprend à détecter de petites déviations et à séparer les « bonnes et les mauvaises parties» du processus de production. Avec l'aide de solutions optoélectroniques, l'algorithme est basé sur des images haute résolution. Combinés à des algorithmes d'apprentissage profond, ces algorithmes fournissent des résultats plus précis dans l'analyse d'images. Si de nouvelles pièces sont produites et également vérifiées, l'algorithme identifie automatiquement la présence d'anomalies et poursuit la formation d'auto - apprentissage. Grâce à une identification rapide et systématique des erreurs dans le processus de production, les bonnes décisions peuvent être prises rapidement.

Exemples3Grâce à l'intelligence artificielle, le numéro de plaque d'immatriculation peut être lu correctement, même dans des conditions difficiles

L'utilisation de l'intelligence artificielle offre également des avantages significatifs dans le domaine de la sécurité routière, par exemple dans les systèmes de reconnaissance automatique des plaques d'immatriculation, qui sont utilisés pour le contrôle des droits de passage et de la vitesse.

Le défi consiste à identifier correctement les plaques d'immatriculation, même dans des conditions difficiles telles que le mauvais temps, l'obscurité ou la faible luminosité. Le système d’intelligence artificielle améliore la précision du taux de lecture en identifiant les motifs et les éléments récurrents, par exemple en « comprenant » les informations sur le pays d’origine du véhicule véhiculées par la plaque d’immatriculation. En principe, le logiciel permet également de classer les véhicules: voitures, camions, bus ou motos.

Le logiciel d'intelligence artificielle est directement intégré dans la caméra de circulation, de sorte qu'aucun équipement ou installation supplémentaire n'est nécessaire. Au Royaume - Uni, par exemple, l'intégration d'un système de reconnaissance automatique des plaques d'immatriculation dans un système national d'information et de recherche sur la circulation a finalement simplifié le travail tout en rendant les routes et les collectivités plus sûres.

Il y a actuellement des centaines d'unités basées sur l'intelligence artificielle à travers le Royaume - UniANPRLa caméra travaille avec * door. Grâce à leur taux de lecture de haute précision, ils contribuent à la sécurité des communautés et des routes, car ils permettent une identification fiable et rapide des véhicules d'intérêt, permettant ainsi une intervention appropriée des portes *.

Les caméras de circulation améliorent non seulement la sécurité, mais aussi la durabilité. Leur utilisation améliore le flux de circulation, ce qui rend la vitesse uniforme. Ceci, à son tour, a un impact positif sur l'environnement, car la consommation de carburant est réduite.

Les exemples ci - dessus montrent que les systèmes d'auto - apprentissage entrent pleinement dans la vie quotidienne en raison de leur rapidité et de leur fiabilité. Cependant, les machines ne remplaceront pas les humains dans un avenir prévisible. L'intelligence artificielle est encore créée par l'homme et dépend de la qualité des données de l'échantillon qui l'entraîne.