25 octobre 2024
Comprenez comment les réseaux neuronaux transforment la technologie moderne, du contrôle qualité dans les chaînes d'approvisionnement aux inspections autonomes des services publics à l'aide de drones.
Au cours des dernières décennies, les réseaux neuronaux sont devenus les éléments constitutifs de nombreuses innovations clés en matière d'intelligence artificielle (IA). Les réseaux neuronaux sont des modèles computationnels qui tentent d'imiter les fonctions complexes du cerveau humain. Ils aident les machines à apprendre des données et à reconnaître des schémas pour prendre des décisions éclairées. Ce faisant, ils permettent des sous-domaines de l'IA comme la vision par ordinateur et l'apprentissage profond dans des secteurs comme les soins de santé, la finance et les voitures autonomes.
Comprendre le fonctionnement d'un réseau neuronal peut vous donner une meilleure idée de la « boîte noire » qu'est l'IA, ce qui contribue à démystifier la manière dont la technologie de pointe est intégrée dans les fonctions de notre vie quotidienne. Dans cet article, nous allons explorer ce que sont les réseaux neuronaux, comment ils fonctionnent et comment ils ont évolué au fil des ans. Nous examinerons également le rôle qu'ils jouent dans les applications de vision par ordinateur. Commençons !
Avant de discuter des réseaux neuronaux en détail, examinons les perceptrons. Ils sont le type de réseau neuronal le plus élémentaire et constituent la base de la construction de modèles plus complexes.
Un perceptron est un algorithme d'apprentissage automatique linéaire utilisé pour l'apprentissage supervisé (apprentissage à partir de données d'entraînement étiquetées). Il est également connu sous le nom de réseau neuronal à une seule couche et est généralement utilisé pour les tâches de classification binaire qui différencient deux classes de données. Si vous essayez de visualiser un perceptron, vous pouvez le considérer comme un seul neurone artificiel.
Un perceptron peut prendre plusieurs entrées, les combiner avec des poids, décider à quelle catégorie elles appartiennent et agir comme un simple décideur. Il se compose de quatre principaux paramètres : les valeurs d'entrée (également appelées nœuds), les poids et biais, la somme nette et une fonction d'activation.
Voici comment cela fonctionne :
Les perceptrons jouent un rôle important pour nous aider à comprendre les bases de la vision par ordinateur. Ils sont le fondement des réseaux neuronaux avancés. Contrairement aux perceptrons, les réseaux neuronaux ne se limitent pas à une seule couche. Ils sont constitués de plusieurs couches de perceptrons interconnectés, ce qui leur permet d'apprendre des modèles non linéaires complexes. Les réseaux neuronaux peuvent gérer des tâches plus avancées et produire des sorties binaires et continues. Par exemple, les réseaux neuronaux peuvent être utilisés pour des tâches de vision par ordinateur avancées comme la segmentation d'instance et l'estimation de pose.
L'histoire des réseaux neuronaux remonte à plusieurs décennies et est riche en recherches et en découvertes intéressantes. Examinons de plus près certains de ces événements clés.
Voici un aperçu rapide des premières étapes :
Au début du XXIe siècle, la recherche sur les réseaux neuronaux a décollé, ce qui a permis de réaliser des progrès encore plus importants. Dans les années 2000, les travaux de Hinton sur les machines de Boltzmann restreintes - un type de réseau neuronal qui trouve des modèles dans les données - ont joué un rôle clé dans l'avancement de l'apprentissage profond. Ils ont facilité l'entraînement des réseaux profonds, aidant à surmonter les défis liés aux modèles complexes et rendant l'apprentissage profond plus pratique et efficace.
Puis, dans les années 2010, la recherche s'est rapidement accélérée grâce à l'essor du big data et du calcul parallèle. Un moment fort de cette période a été la victoire d'AlexNet au concours ImageNet (2012). AlexNet, un réseau neuronal convolutionnel profond, a été une avancée majeure car il a montré à quel point l'apprentissage profond pouvait être puissant pour les tâches de vision par ordinateur, comme la reconnaissance précise d'images. Il a contribué à stimuler la croissance rapide de l'IA dans la reconnaissance visuelle.
Aujourd'hui, les réseaux neuronaux évoluent avec de nouvelles innovations comme les transformateurs, qui sont parfaits pour comprendre les séquences, et les réseaux neuronaux graphiques, qui fonctionnent bien avec les relations complexes dans les données. Des techniques comme l'apprentissage par transfert (l'utilisation d'un modèle entraîné sur une tâche pour une autre) et l'apprentissage auto-supervisé, où les modèles apprennent sans avoir besoin de données étiquetées, élargissent également ce que les réseaux neuronaux peuvent faire.
Maintenant que nous avons posé les bases, comprenons ce qu'est exactement un réseau de neurones. Les réseaux de neurones sont un type de modèle d'apprentissage automatique qui utilise des nœuds ou des neurones interconnectés dans une structure en couches qui ressemble à un cerveau humain. Ces nœuds ou neurones traitent les données et en tirent des leçons, ce qui leur permet d'effectuer des tâches telles que la reconnaissance de formes. De plus, les réseaux de neurones sont adaptatifs, ils peuvent donc apprendre de leurs erreurs et s'améliorer avec le temps. Cela leur donne la capacité de s'attaquer à des problèmes complexes, tels que la reconnaissance faciale, avec plus de précision.
Les réseaux neuronaux sont constitués de plusieurs processeurs qui fonctionnent en parallèle, organisés en couches. Ils se composent d'une couche d'entrée, d'une couche de sortie et de plusieurs couches cachées entre les deux. La couche d'entrée reçoit des données brutes, de la même manière que nos nerfs optiques absorbent les informations visuelles.
Chaque couche transmet ensuite sa sortie à la suivante, plutôt que de travailler directement avec l'entrée originale, un peu comme les neurones du cerveau envoient des signaux de l'un à l'autre. La couche finale produit la sortie du réseau. Grâce à ce processus, un réseau de neurones artificiels (ANN) peut apprendre à effectuer des tâches de vision par ordinateur comme la classification d'images.
Après avoir compris ce que sont les réseaux neuronaux et comment ils fonctionnent, examinons une application qui met en évidence le potentiel des réseaux neuronaux dans la vision par ordinateur.
Les réseaux neuronaux constituent la base de modèles de vision par ordinateur tels que Ultralytics YOLO11 et peuvent être utilisés pour inspecter visuellement les lignes électriques à l'aide de drones. Le secteur des services publics est confronté à des défis logistiques en matière d'inspection et de maintenance de ses vastes réseaux de lignes électriques. Ces lignes s'étendent souvent sur des zones allant des zones urbaines animées aux paysages accidentés et isolés. Traditionnellement, ces inspections étaient effectuées par une équipe au sol. Bien qu'efficaces, ces méthodes manuelles sont coûteuses, prennent du temps et peuvent exposer les travailleurs à des risques environnementaux et électriques. Les recherches montrent que le travail sur les lignes de service public figure parmi les dix emplois les plus dangereux en Amérique, avec un taux de mortalité annuel de 30 à 50 travailleurs pour 100 000.
Cependant, la technologie d'inspection par drone peut faire des inspections aériennes une option plus pratique et plus rentable. La technologie de pointe permet aux drones de voler sur de plus longues distances sans qu'il soit nécessaire de changer fréquemment de batterie pendant les inspections. De nombreux drones sont désormais dotés d'une intelligence artificielle, de fonctions automatisées d'évitement des obstacles et de meilleures capacités de détection des défauts. Ces caractéristiques leur permettent d'inspecter des zones encombrées où se trouvent de nombreuses lignes électriques et de capturer des images de haute qualité à de plus grandes distances. De nombreux pays adoptent l'utilisation de drones et de la vision par ordinateur pour les tâches d'inspection des lignes électriques. En Estonie, par exemple, 100 % des inspections de lignes électriques sont effectuées par des drones.
Les réseaux neuronaux ont parcouru un long chemin, passant de la recherche aux applications, et sont devenus un élément important des progrès technologiques modernes. Ils permettent aux machines d'apprendre, de reconnaître des schémas et de prendre des décisions éclairées en utilisant ce qu'elles ont appris. De la santé et de la finance aux véhicules autonomes et à la fabrication, ces réseaux stimulent l'innovation et transforment les industries. Alors que nous continuons à explorer et à affiner les modèles de réseaux neuronaux, leur potentiel à redéfinir encore plus d'aspects de notre vie quotidienne et de nos activités commerciales devient de plus en plus évident.
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