Casi d'uso dell'IA che trasformano il tuo futuro

Come sta cambiando l'AI il mondo in cui viviamo? Se non ve ne siete già accorti, rimarrete scioccati. Dal trasporto di avatar tra spazi virtuali alla decongestione delle architetture di dati, fino alla creazione di istruttori di fitness olografici nelle nostre case, l'intelligenza artificiale ci ha già proiettato verso una nuova ed entusiasmante era della vita.

Forse non viviamo ancora in una fantasia fantascientifica alla Star Trek, ma ci stiamo avvicinando. Di seguito, discuteremo nuovi casi d'uso dell'AI che includono la tecnologia di rilevamento di oggetti nel fitness, il rilevamento di oggetti nell'edge computing ed esamineremo come l'edge computing con il rilevamento di oggetti sta migliorando la trasmissione di dati tra dispositivi digitali.

Analizziamo alcuni dei casi d'uso dell'AI che prevediamo apriranno nuove strade nel 2022.

Vision AI nel fitness

Il rilevamento oggetti nel 2022 è una prospettiva entusiasmante e sta già facendo scalpore nel settore del fitness. Mirror e Tonal sono entrambi esempi di aziende di successo che promuovono l'AI nel fitness, offrendo entrambe un dispositivo domestico interattivo in grado di trasmettere in streaming oltre 10.000 allenamenti e proiettarli sullo specchio, il tutto allo scopo di migliorare la salute e l'esercizio fisico.

Molti di noi considerano il fitness più un dovere che un hobby e sono persino riluttanti a mettere piede in una palestra. Ma comodamente da casa tua, Mirror ti consente di monitorare i tuoi progressi, la tua forma fisica e altre metriche attraverso il rilevamento della postura.

Questa applicazione altamente avanzata analizza la postura delle persone nei video utilizzando la stima della posa umana, un processo che prevede le pose delle parti del corpo umano e delle articolazioni in immagini o video.

Si differenzia dal rilevamento oggetti in quanto distingue le persone da un riquadro umano e sviluppa una comprensione del linguaggio del corpo umano attraverso algoritmi di machine learning. Ma unendo la stima della posa umana con il deep learning, Mirror avrà concettualizzato modelli di come ogni esercizio dovrebbe essere eseguito, avendo analizzato milioni di allenamenti diversi.

Durante l'esercizio, l'app utilizza un algoritmo per confrontare la posizione delle tue articolazioni. Eventuali deviazioni verranno rilevate ed evidenziate, riducendo il rischio di lesioni e promuovendo un modo più sicuro e ottimale di allenarsi senza un personal trainer.

La Vision AI nel fitness ha già fatto un salto di qualità negli ultimi tempi attraverso applicazioni innovative come Mirror, il che fa solo chiedere…che aspetto avrà il settore del fitness nel 2023?

Computer vision AI nel metaverso

Da quando Mark Zuckerberg ha rinominato Facebook in Meta, abbreviazione di Metaverse, il termine è sulla bocca di tutti. Ma di cosa si tratta esattamente? In breve, il metaverso è un termine generico che si riferisce ai regni digitali che hanno lo scopo di estendere il mondo reale.

Immagina di partecipare a eventi virtuali, concerti, incontri e ti farai un'idea precisa. Ma il metaverso include anche interazioni ‘virtuali’ più semplici come l'accesso ai social media e lo scorrimento del feed di notizie.

Sebbene non vi sia un obiettivo finale definitivo, gli scienziati stanno smuovendo montagne per cercare di rendere il metaverso il più coinvolgente possibile utilizzando la computer vision AI, un campo dell'intelligenza artificiale che addestra i computer a dare un senso alle informazioni preziose provenienti da input visivi e a fornire raccomandazioni basate sui dati raccolti. Un elemento cruciale della computer vision AI nel metaverso è l'interoperabilità. Questo termine fantasioso, leggermente intimidatorio, è fondamentalmente il processo di trasferimento senza soluzione di continuità di avatar e oggetti digitali da un regno virtuale all'altro.

Gli algoritmi di machine learning (ML) nell'interoperabilità hanno già potenziato il settore sanitario. Ad esempio, quando si esegue una TAC, grandi volumi di dati vengono elaborati, raccolti e archiviati in un database medico.

I medici adotteranno un approccio diverso inserendo manualmente le informazioni sanitarie in un database. L'interoperabilità viene quindi utilizzata per integrare queste due analisi dei dati per fornire una diagnosi rapida della malattia.

Rilevamento di oggetti nell'edge computing

Il mondo sta annegando nei dati. Sebbene i dati siano stati etichettati come "il nuovo petrolio", la realtà è che una quantità eccessiva di essi causa un problema. Non tutti i dati sono creati uguali. Raccogliere, organizzare e vagliare ciò che è stato raccolto consuma tempo prezioso.

L'edge computing con il rilevamento di oggetti ci ha sollevato da questo pesante onere di estrarre i dati dal data center principale e portarli ai margini della sua architettura. Ma cos'è l'edge computing e come funziona?

Immagina un'orbita di dispositivi tecnici che trasmettono dati da e verso il database principale. Si tratta di una grande quantità di informazioni da elaborare. Le capacità di elaborazione della velocità del database saranno ostacolate, causando ritardi e interruzioni che ne degraderanno le prestazioni.

Ma con l'edge computing, gran parte di questi dati sarà distribuita alla periferia. Gli algoritmi di machine learning incaricano ogni dispositivo edge di addestrare un modello analitico con i dati archiviati localmente.

Ogni dispositivo farà il suo lavoro pesante filtrando i bit di dati più preziosi, che verranno poi inviati al database principale per un'analisi olistica. Pensa a uno scienziato che intraprende un progetto denso di ricerche. Invece di analizzare tutti i dati di ogni singolo esperimento, delega questa responsabilità ad altri ricercatori che riferiranno con un riepilogo.

La vision AI sta cambiando il mondo proprio mentre parliamo e i casi d'uso dell'AI che abbiamo trattato qui sono solo la punta dell'iceberg. Ma ciò che è ancora più entusiasmante è che puoi anche attingere alle meraviglie della vision AI con la nostra piattaforma di deployment ML, Ultralytics HUB.

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