Casi d'uso dell'AI che trasformano il tuo futuro
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In che modo l'IA sta rivoluzionando il mondo in cui viviamo? Se non te ne sei ancora accorto, preparati a una sorpresa. Dal trasporto di avatar tra spazi virtuali alla decongestione delle architetture dati, fino alla creazione di istruttori di fitness olografici nelle nostre case, l'intelligenza artificiale ci ha già spinto verso un'entusiasmante nuova era di vita.
Forse non viviamo ancora in una fantasia fantascientifica alla Star Trek, ma ci stiamo avvicinando. Di seguito, discuteremo di nuovi casi d'uso dell'IA che includono la tecnologia di rilevamento oggetti nel fitness, il rilevamento oggetti nell'edge computing, ed esamineremo come l'edge computing con rilevamento oggetti stia migliorando la trasmissione dei dati tra dispositivi digitali.
Diamo un'occhiata approfondita ad alcuni dei casi d'uso dell'IA che prevediamo apriranno nuove strade nel 2022.
Vision AI nel fitness#
Il rilevamento degli oggetti nel 2022 è una prospettiva entusiasmante e sta già making waves nel settore del fitness. Mirror e Tonal sono entrambi esempi di aziende di successo che promuovono l'IA nel fitness: entrambe offrono un dispositivo domestico interattivo in grado di trasmettere in streaming oltre 10.000 allenamenti e proiettarli sul tuo specchio, il tutto allo scopo di migliorare la tua salute e il tuo esercizio.
Molti di noi trovano il fitness più un peso che un hobby e sono persino riluttanti a mettere piede in una palestra. Ma dalla comodità di casa tua, Mirror ti permette di monitorare i tuoi progressi, la forma e altre metriche attraverso il rilevamento della postura.
Questa applicazione altamente avanzata critica la postura e la posa delle persone nei video utilizzando la Human Pose Estimation, un processo che prevede le pose delle parti del corpo umano e delle articolazioni in immagini o video.
Si differenzia dal rilevamento degli oggetti distinguendo le persone da un riquadro umano e sviluppando una comprensione del linguaggio del corpo umano attraverso algoritmi di apprendimento automatico. Ma unendo la Human Pose Estimation al deep learning, Mirror avrà concettualizzato modelli su 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 infortuni e promuovendo un modo più sicuro e ottimale di allenarsi senza un personal trainer.
La Vision AI nel fitness ha già fatto un salto quantico negli ultimi tempi grazie ad applicazioni innovative come Mirror, il che ti fa solo chiedere... come sarà il settore del fitness nel 2023?
IA di visione artificiale nel metaverso#
Da quando Mark Zuckerberg ha rinominato Facebook in Meta, abbreviazione di Metaverso, il termine è sulla bocca di tutti. Ma cos'è esattamente? In breve, il metaverso è un termine generale che si riferisce ai regni digitali destinati a estendere il mondo reale.
Immagina di partecipare a eventi virtuali, concerti, incontri e avrai l'idea giusta. Ma il metaverso include anche interazioni 'virtuali' più semplici come accedere ai social media e scorrere il tuo feed di notizie.
Sebbene non vi sia un obiettivo finale definitivo, gli scienziati stanno muovendo le montagne per cercare di rendere il metaverso il più immersivo possibile utilizzando l'IA di computer vision, un campo dell'intelligenza artificiale che addestra i computer a dare un senso a informazioni preziose da input visivi e a fornire raccomandazioni basate sui dati raccolti. Un elemento cruciale dell'IA di computer vision nel metaverso è l'interoperabilità. Questo termine elegante e leggermente intimidatorio è fondamentalmente il processo di trasferimento continuo di avatar e oggetti digitali da un regno virtuale all'altro.
Gli algoritmi di machine learning (ML) nell'interoperabilità hanno già dato potere al settore sanitario. Ad esempio, quando fai una TAC, grandi volumi di dati verranno elaborati, raccolti e archiviati in un database medico.
I medici adotteranno un approccio diverso inserendo manualmente le tue informazioni sanitarie in un database. L'interoperabilità viene quindi utilizzata per integrare queste due analisi dei dati per fornire una rapida diagnosi della malattia.
Rilevamento oggetti nell'edge computing#
Il mondo sta annegando nei dati. Sebbene i dati siano stati definiti 'il nuovo petrolio', la realtà è che averne troppi causa un problema. Non tutti i dati sono creati uguali. Raccogliere, organizzare e setacciare ciò che è stato collezionato consuma tempo prezioso.
L'Edge computing con il rilevamento degli oggetti ci ha liberato da questo pesante fardello 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. Sono molte informazioni da elaborare. Le capacità di elaborazione della velocità del database ne risentiranno, causando ritardi e interruzioni che degraderanno le prestazioni.
Ma con l'edge computing, gran parte di questi dati sarà distribuita sulla periferia. Gli algoritmi di machine learning rendono ogni dispositivo edge responsabile dell'addestramento di un modello analitico con i dati archiviati localmente.
Ogni dispositivo svolgerà il lavoro pesante filtrando le parti di dati più preziose, che verranno poi inviate al database principale per un'analisi olistica. Pensa a uno scienziato che intraprende un progetto densamente ricco di ricerche. Invece di analizzare tutti i dati di ogni singolo esperimento, delega questa responsabilità ad altri ricercatori che riferiranno con un riassunto.
La Vision AI sta cambiando il mondo mentre parliamo e i casi d'uso dell'IA che abbiamo trattato qui sono solo la punta dell'iceberg. Ma la cosa ancora più entusiasmante è che puoi anche sfruttare le meraviglie della Vision AI con la nostra piattaforma di distribuzione ML, Ultralytics Platform.
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