Pixelabs intendeva automatizzare i flussi di lavoro visivi che ancora oggi si basano sull'ispezione manuale. Tali processi sono dispendiosi in termini di tempo, inaffidabili e difficili da scalare, specialmente in ambiti come l'imaging retinico per la diagnosi precoce dell'Alzheimer.
Grazie all'integrazioneYOLO Ultralytics nel motore di intelligenza artificiale di Pixelabs, l'azienda è riuscita ad automatizzare i flussi di lavoro visivi. Ad esempio, nell'imaging retinico per la diagnosi precoce dell'Alzheimer, ciò ha migliorato l'uniformità nell'identificazione degli indicatori, con un tasso di richiamo che ha raggiunto il 95%.
Molti flussi di lavoro industriali, operativi e di ricerca si basano ancora oggi sulla revisione manuale delle immagini da parte di personale umano per verificare i processi o individuare modelli ricorrenti. Con l'aumentare dei dati, questo approccio diventa rapidamente lento, incoerente e difficile da scalare.
Ciò è particolarmente vero in contesti di ricerca come l'imaging retinico per la diagnosi precoce dell'Alzheimer, dove individuare piccoli indizi nelle immagini può risultare difficile e richiedere molto tempo.
Pixelabs contribuisce a risolvere questo problema grazie al suo Pixelabs AI-Engine, una piattaforma di intelligenza artificiale visiva progettata per l'analisi in tempo reale di immagini e video. Utilizzando modelli di visione artificiale come YOLO Ultralytics , la piattaforma semplifica l'automazione dei flussi di lavoro visivi, migliora l'uniformità dei risultati e consente di scalare le analisi.
Pixelabs sviluppa soluzioni di intelligenza artificiale visiva che consentono alle aziende di automatizzare e ottimizzare i processi esistenti grazie alla visione artificiale. Con sede a Madrid e uffici a Barcellona e nel Regno Unito, l'azienda si concentra sulla creazione di strumenti di intelligenza artificiale pratici e applicabili in diversi settori.
In particolare, la sua piattaforma, Pixelabs AI-Engine, consente l'analisi in tempo reale di immagini e video per attività quali il rilevamento di oggetti, l'identificazione di difetti, l'analisi delle superfici e il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR). Queste funzionalità consentono agli utenti di elaborare i dati visivi in modo più efficiente e di ridurre la necessità di un controllo manuale.
La piattaforma è progettata per integrarsi nei sistemi esistenti, consentendo alle organizzazioni di adottare più facilmente la visione artificiale senza interrompere le operazioni. Questa flessibilità permette a Pixelabs di supportare un'ampia gamma di casi d'uso e di adattare le soluzioni all'aumentare delle esigenze.
In molti settori, le attività quotidiane si basano ancora su flussi di lavoro manuali e su un livello limitato di automazione. Operatori, ingegneri e ricercatori spesso esaminano le immagini manualmente, verificano i risultati e gestiscono i dati utilizzando diversi strumenti.
Ciò rende i processi più lenti, più difficili da standardizzare e più soggetti a incongruenze, soprattutto con l'aumentare dei volumi di dati. Anche quando le organizzazioni decidono di introdurre la visione artificiale, la transizione non è sempre semplice.
L'integrazione dell'intelligenza artificiale nei sistemi esistenti può richiedere modifiche ai flussi di lavoro consolidati, nuove infrastrutture o un ulteriore impegno ingegneristico. Ecco perché molte soluzioni risultano difficili da scalare o da mantenere nel tempo.
Ad esempio, in contesti di ricerca come l'imaging retinico per la diagnosi precoce dell'Alzheimer, queste sfide assumono una maggiore complessità. I ricercatori devono detect caratteristiche detect piccole, gestire grandi insiemi di dati di immagini e garantire che i risultati rimangano coerenti in condizioni diverse.
Senza un metodo efficiente per gestire l'analisi, la gestione dei dati e i risultati, diventa difficile scalare questi flussi di lavoro e garantire risultati affidabili.
Pixelabs ha affrontato queste sfide integrandoYOLO Ultralytics nel proprio motore di IA. La piattaforma costituisce il cuore delle sue soluzioni di IA visiva, rendendo più agevole l'esecuzione di analisi di immagini e video in tempo reale in diverse applicazioni senza interferire con i flussi di lavoro esistenti.
Supporta una vasta gamma di attività, tra cui il rilevamento di oggetti e difetti, l'analisi di superfici e texture, la gestione del colore e l'OCR. Essendo indipendente dall'hardware e progettato per integrarsi tramite API, può essere implementato in diversi ambienti e scalato.
Questo approccio è stato applicato in una recente collaborazione con il team di ricerca sull'Alzheimer del CIBIR, nell'ambito della quale Pixelabs ha sviluppato un sistema per favorire la diagnosi precoce dell'Alzheimer nei topi tramite l'imaging retinico. L'obiettivo era quello di individuare piccoli indicatori, come i depositi di beta-amiloide, in grado di segnalare le prime fasi della malattia.
A tal fine, Pixelabs ha sviluppato un flusso di lavoro che integra l'archiviazione dei dati, l'elaborazione delle immagini e un'interfaccia utente. Le immagini della retina, acquisite tramite dispositivi di imaging del fondo oculare specifici per il laboratorio, vengono innanzitutto trasferite tramite il protocollo SFTP (Secure File Transfer Protocol) e archiviate in un sistema centralizzato, facilitando così la gestione e l'accesso a grandi set di dati.
Per garantire risultati coerenti, vengono quindi applicate alcune fasi di pre-elaborazione volte a correggere le differenze nella qualità dell'immagine e nell'illuminazione. Ciò consente al sistema di mantenere la precisione su campioni e condizioni diversi.
Le immagini vengono quindi analizzate utilizzando modelli di intelligenza artificiale per la visione, tra cui modelli addestrati su misura Ultralytics YOLOv8 . Per bilanciare prestazioni e precisione YOLOv8 utilizzate le varianti media e grande di YOLOv8 .
In questo flusso di lavoro,YOLO Ultralytics vengono utilizzati per il rilevamento di oggetti e la classificazione delle immagini, al fine di identificare e localizzare piccole aree di interesse, come i depositi di beta-amiloide, direttamente all'interno delle immagini retiniche.
Infine, i risultati vengono presentati tramite una piattaforma web, dove gli utenti possono caricare immagini, filtrare i dati in base ad attributi quali età, sesso o fenotipo e visualizzare le caratteristiche rilevate insieme ai punteggi di affidabilità. Ciò semplifica il passaggio dai dati grezzi delle immagini a informazioni chiare e utilizzabili.
Per Pixelabs,YOLO Ultralytics si sono rivelati la scelta ideale, fornendo una base pratica e flessibile per lo sviluppo di soluzioni di visione artificiale in grado di adattarsi rapidamente a diversi casi d'uso. Sono facili da addestrare e perfezionare, consentendo al team di iterare più rapidamente e di rispondere a nuove esigenze senza dover riprogettare il sistema.
Questa flessibilità ha avuto un impatto diretto sulla velocità di sviluppo. Grazie all'utilizzo YOLO, Pixelabs è riuscita ad accelerare i propri cicli di sviluppo e a portare più rapidamente le soluzioni in produzione, riducendo i tempi di immissione sul mercato delle nuove applicazioni. Allo stesso tempo, i modelli hanno fornito risultati più accurati e coerenti.
L'integrazione deiYOLO Ultralytics nel motore di intelligenza artificiale Pixelabs ha portato a evidenti miglioramenti nelle prestazioni di analisi. Nel caso di studio relativo alla ricerca sull'Alzheimer, il sistema ha raggiunto tassi di richiamo pari a circa il 90%, che sono aumentati fino al 95% con il progredire della malattia e il diventare più evidenti degli indicatori.
Ciò ha permesso ai ricercatori di detect con maggiore affidabilità detect dettagli, come i depositi di beta-amiloide, all'interno di ampi set di dati di immagini. Di conseguenza, l'analisi è risultata più coerente, riducendo la variabilità e contribuendo a garantire che non venissero trascurati indicatori importanti.
Oltre a questo caso d'uso, Pixelabs ha ricevuto feedback costantemente positivi dai clienti che utilizzano le sue soluzioni in diversi ambiti applicativi. Gli utenti sottolineano i miglioramenti nell'esecuzione dei processi, in particolare in termini di efficienza e affidabilità.
L'impatto varia a seconda del caso d'uso specifico, riflettendo la flessibilità della piattaforma e la sua capacità di adattarsi alle diverse esigenze operative. Nel complesso, questi miglioramenti hanno reso più semplice la gestione e l'analisi dei dati visivi su larga scala, garantendo risultati più affidabili e flussi di lavoro più efficienti.
Pixelabs continua ad ampliare le funzionalità della propria piattaforma di IA visiva, estendendola a nuovi casi d'uso e settori industriali. Partendo dal proprio lavoro in ambito di ricerca, come ad esempio la diagnosi dell'Alzheimer, il team si sta concentrando sul perfezionamento dei propri modelli e sul miglioramento dell'analisi visiva utilizzando tecnologie qualiYOLO Ultralytics .
Grazie al miglioramento continuo della propria tecnologia, Pixelabs mira ad aiutare le organizzazioni ad automatizzare i processi in modo più efficace e ad applicare la visione artificiale a una gamma più ampia di flussi di lavoro reali.
Ti interessa ottimizzare i flussi di lavoro della tua azienda? Dai un'occhiata al nostro repository GitHub per saperne di più su Vision AI. Scopri come YOLO stanno guidando l'innovazione in settori quali l'intelligenza artificiale nel settore sanitario e la visione artificiale nel settore della vendita al dettaglio. Per provare YOLO in prima persona, scopri come le nostre opzioni di licenza possono supportare il tuo progetto.
I modelli Ultralytics YOLO sono architetture di visione artificiale sviluppate per analizzare i dati visivi provenienti da immagini e video. Questi modelli possono essere addestrati per compiti quali il rilevamento di oggetti, la classificazione, la stima della posa, il tracciamento e la segmentazione di istanzeUltralytics
Ultralytics YOLO11 è l'ultima versione dei nostri modelli di computer vision. Come le versioni precedenti, supporta tutti i compiti di computer vision che la comunità di Vision AI ha imparato ad apprezzare con YOLOv8. Il nuovo YOLO11, tuttavia, è dotato di maggiori prestazioni e precisione, che lo rendono uno strumento potente e l'alleato perfetto per le sfide del mondo reale.
Il modello che scegli di utilizzare dipende dai requisiti specifici del tuo progetto. È fondamentale tenere conto di fattori quali prestazioni, accuratezza ed esigenze di implementazione. Ecco una rapida panoramica:
I repositoryYOLO Ultralytics , come YOLOv5 e YOLO11, sono distribuiti di default sotto la licenza AGPL-3.0 . Questa licenza, approvata dall'OSI, è pensata per gli studenti, i ricercatori e gli appassionati. Questa licenza approvata dall'OSI è pensata per studenti, ricercatori e appassionati, promuove la collaborazione aperta e richiede che qualsiasi software che utilizzi componenti AGPL-3.0 sia anche open-sourced. Sebbene garantisca trasparenza e promuova l'innovazione, potrebbe non essere in linea con i casi d'uso commerciali.
Se il vostro progetto prevede l'incorporazione del software e dei modelli di intelligenza artificiale Ultralytics in prodotti o servizi commerciali e desiderate aggirare i requisiti di open-source della licenza AGPL-3.0, la licenza Enterprise è l'ideale.
I vantaggi della Licenza Enterprise includono:
Per garantire un'integrazione perfetta ed evitare i vincoli della AGPL-3.0 , richiedete una licenza Ultralytics Enterprise utilizzando l'apposito modulo. Il nostro team vi aiuterà a personalizzare la licenza in base alle vostre esigenze specifiche.
Inizia il tuo viaggio con il futuro del machine learning
