Cas d'utilisation de l'IA transformant votre avenir

Comment l'IA transforme-t-elle le monde dans lequel nous vivons ? Si vous ne l'avez pas encore remarqué, vous allez être surpris. Du transport d'avatars entre des espaces virtuels à la décongestion des architectures de données en passant par la création d'instructeurs de fitness holographiques dans nos foyers, l'intelligence artificielle nous a déjà propulsés vers une nouvelle ère passionnante.

Nous ne vivons peut-être pas encore dans un monde de science-fiction à la Star Trek, mais nous nous en rapprochons. Ci-dessous, nous allons aborder de nouveaux cas d'utilisation de l'IA qui incluent la technologie de détection d'objets dans le fitness, la détection d'objets dans l'edge computing, et examiner comment l'edge computing avec la détection d'objets améliore la transmission de données entre les appareils numériques.

Plongeons en profondeur dans quelques-uns des cas d'utilisation de l'IA que nous prévoyons de voir ouvrir de nouvelles perspectives en 2022.

L'IA de vision dans le fitness

La détection d'objets en 2022 est une perspective passionnante et fait déjà des vagues dans l'industrie du fitness. Mirror et Tonal sont deux exemples de sociétés prospères qui font la promotion de l'IA dans le domaine du fitness - toutes deux proposant un appareil domestique interactif qui peut diffuser en continu plus de 10 000 séances d'entraînement et les projeter sur votre miroir dans le but d'améliorer votre santé et votre exercice physique.

Beaucoup d'entre nous considèrent le fitness comme une corvée plutôt que comme un hobby et hésitent même à mettre les pieds dans une salle de sport. Mais dans le confort de votre maison, Mirror vous permet de suivre vos progrès, votre posture et d'autres mesures grâce à la détection de position.

Cette application très avancée analyse la posture et la pose des personnes dans une vidéo en utilisant l'estimation de la pose humaine, un processus qui prédit les poses des parties du corps humain et des articulations dans des images ou des vidéos.

Il diffère de la détection d'objets en distinguant les personnes d'une boîte humaine et en développant une compréhension du langage corporel humain grâce à des algorithmes d'apprentissage automatique. Mais en fusionnant l'estimation de la pose humaine avec l'apprentissage profond, Mirror aura conceptualisé des modèles de la façon dont chaque exercice doit être exécuté en ayant analysé des millions d'entraînements différents.

Pendant l'exercice, l'application utilise un algorithme pour comparer la position de vos articulations. Tout écart sera détecté et mis en évidence, réduisant ainsi le risque de blessure et favorisant une façon plus sûre et plus optimale de s'entraîner sans entraîneur personnel.

L'IA de vision dans le fitness a déjà fait un bond en avant ces derniers temps grâce à des applications innovantes telles que Mirror, ce qui ne peut que vous faire vous demander... à quoi ressemblera l'industrie du fitness en 2023 ?

L'IA de vision par ordinateur dans le métavers

Depuis que Mark Zuckerberg a rebaptisé Facebook en Meta, abréviation de Metaverse, le terme est sur toutes les lèvres. Mais qu'est-ce que c'est exactement ? En bref, le métavers est un terme générique qui désigne les royaumes numériques destinés à étendre le monde réel.

Imaginez que vous assistez à des événements virtuels, des concerts, des rencontres, et vous aurez une bonne idée. Mais le métavers comprend également des interactions "virtuelles" plus simples, comme se connecter aux médias sociaux et faire défiler votre fil d'actualité.

Bien qu'il n'y ait pas d'objectif final définitif, les scientifiques remuent ciel et terre pour essayer de rendre le métavers aussi immersif que possible en utilisant l'IA de vision par ordinateur - un domaine de l'intelligence artificielle qui forme les ordinateurs à donner un sens aux informations précieuses provenant des entrées visuelles et à fournir des recommandations basées sur les données recueillies. Un élément crucial de l'IA de vision par ordinateur dans le métavers est l'interopérabilité. Ce terme fantaisiste, légèrement intimidant, est essentiellement le processus de transfert transparent d'avatars et d'éléments numériques d'un royaume virtuel à un autre.

Les algorithmes d'apprentissage automatique (ML) dans l'interopérabilité ont déjà permis de renforcer le secteur de la santé. Par exemple, lorsque vous passez un scanner, de grands volumes de données seront traités, collectés et stockés dans une base de données médicale.

Les médecins adopteront une approche différente en saisissant manuellement vos informations de santé dans une base de données. L'interopérabilité est ensuite utilisée pour intégrer ces deux analyses de données afin de fournir un diagnostic rapide de la maladie.

Détection d'objets dans l'edge computing

Le monde se noie sous les données. Bien que les données aient été qualifiées de « nouveau pétrole », la réalité est que leur excès pose problème. Toutes les données ne sont pas créées égales. La collecte, l'organisation et le tri de ce qui a été recueilli gruge le temps.

L'Edge computing avec la détection d'objets nous a soulagés de cette lourde tâche consistant à extraire les données du centre de données principal et à les transférer vers les périphéries de son architecture. Mais qu'est-ce que l'edge computing et comment fonctionne-t-il ?

Imaginez une orbite d'appareils techniques qui transmettent des données vers et depuis la base de données principale. Cela représente une grande quantité d'informations à traiter. La vitesse de traitement de la base de données sera entravée, entraînant des ralentissements et des interruptions qui dégraderont les performances.

Mais avec l'edge computing, une grande partie de ces données sera répartie en périphérie. Les algorithmes d'apprentissage automatique confient à chaque appareil périphérique la tâche de former un modèle analytique avec les données stockées localement.

Chaque appareil effectuera le gros du travail en filtrant les éléments de données les plus précieux, qui seront ensuite envoyés à la base de données principale pour une analyse holistique. Imaginez un scientifique qui entreprend un projet rempli de recherches. Au lieu d'analyser toutes les données de chaque expérience, il délègue cette responsabilité à d'autres chercheurs qui lui feront un compte rendu avec un résumé.

L'IA de vision change le monde sous nos yeux et les cas d'utilisation de l'IA que nous avons abordés ici ne sont que la partie émergée de l'iceberg. Mais, ce qui est encore plus passionnant, c'est que vous pouvez également exploiter les merveilles de l'IA de vision avec notre plateforme de déploiement ML, Ultralytics HUB.

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