未来を変革するAIの活用事例

AIは私たちの生きる世界をどのように刷新しているのでしょうか？ すでにお気づきかもしれませんが、これから大きな変化が訪れます。仮想空間でのアバターの移動から、データアーキテクチャの混雑緩和、家庭用ホログラムフィットネスインストラクターの作成まで、人工知能はすでに私たちをエキサイティングな新しい生活様式へと押し進めています。

まだスタートレックのようなSFの世界に住んでいるわけではありませんが、それに近づきつつあります。以下では、フィットネスにおける物体検出技術、エッジコンピューティングにおける物体検出など、斬新なAIのユースケースについて議論し、物体検出を伴うエッジコンピューティングがデジタルデバイス間のデータ伝送をどのように改善しているかについて検証します。

2022年に新たな地平を切り開くと私たちが予測するAIのユースケースのほんの一部を深く掘り下げてみましょう。

フィットネスにおけるVision AI

2022年の物体検出はエキサイティングな見通しであり、すでにフィットネス業界で旋風を巻き起こしています。MirrorとTonalはどちらも、フィットネスにおけるAIを推進する成功した企業の例です。どちらも、10,000以上のワークアウトをストリーミングし、健康と運動能力の向上のために、それらを鏡に投影できるインタラクティブなホームデバイスを提供しています。

私たちの多くは、フィットネスを趣味というよりも面倒なものだと感じており、ジムに足を踏み入れることさえためらっています。しかし、自宅の快適さから、Mirrorを使用すると、姿勢検出を通じて、進捗状況、フォーム、その他のメトリックを追跡できます。

この高度なアプリケーションは、画像またはビデオ内の人体部位と関節の姿勢を予測するプロセスであるHuman Pose Estimationを使用して、ビデオに映る人々の姿勢を評価します。

人間の箱から人を区別し、機械学習アルゴリズムを通じて人体のボディランゲージを理解することで、物体検出とは異なります。しかし、Human Pose Estimationと深層学習を組み合わせることで、Mirrorは数百万件の異なるワークアウトを分析し、各エクササイズの実行方法を概念化されたモデルとして持つことになります。

運動中、アプリはアルゴリズムを使用して関節の位置を比較します。逸脱は検出され強調表示されるため、怪我のリスクが軽減され、パーソナルトレーナーなしで、より安全で最適なトレーニング方法が促進されます。

フィットネスにおけるVision AIは、Mirrorのような革新的なアプリケーションを通じて、すでに近年飛躍的な進歩を遂げていますが、2023年のフィットネス業界はどのようになるのでしょうか？

メタバースにおけるコンピュータビジョンAI

マーク・ザッカーバーグがFacebookをメタバースの略であるMetaにリブランドして以来、この用語は誰もが口にするようになりました。しかし、それは一体何なのでしょうか？簡単に言うと、メタバースとは、現実世界を拡張することを目的としたデジタル領域を指す包括的な用語です。

バーチャルイベント、コンサート、ミートアップに参加することを想像してみてください。それがメタバースの正しいイメージです。しかし、メタバースには、ソーシャルメディアにログインしてニュースフィードをスクロールするなど、より単純な「バーチャル」なインタラクションも含まれます。

明確な最終目標はありませんが、科学者たちは、コンピュータビジョンAI（視覚入力から貴重な情報を理解し、収集されたデータに基づいて推奨事項を提供するようにコンピュータを訓練する人工知能の一分野）を使用して、メタバースを可能な限り没入型にするために尽力しています。メタバースにおけるコンピュータビジョンAIの重要な要素は、相互運用性です。この少し難解な用語は基本的に、アバターやデジタルアイテムをある仮想世界から別の仮想世界へシームレスに転送するプロセスのことです。

相互運用性における機械学習（ML）アルゴリズムは、すでに医療業界に力を与えています。例えば、CTスキャンを受けると、大量のデータが処理、収集され、医療データベースに保存されます。

医師は、あなたの医療情報を手動でデータベースに入力するという異なるアプローチを取ります。 相互運用性を使用して、これら2つのデータ分析を統合し、病気の迅速な診断を提供します。

エッジコンピューティングにおける物体検出

世界はデータに溺れています。データは「新しい石油」とラベル付けされていますが、現実には、データが多すぎると問題が発生します。すべてのデータが平等に作成されるわけではありません。収集されたものを収集、整理、選別すると、時間がなくなります。

‍オブジェクト検出を備えたエッジコンピューティングにより、メインデータセンターからアーキテクチャのエッジにデータを抽出するという重い負担から解放されました。しかし、エッジコンピューティングとは何であり、どのように機能するのでしょうか。

メインデータベースとの間でデータを送受信する技術デバイスの軌道を想像してみてください。それはデータベースが処理するには大量の情報です。データベースの処理速度が妨げられ、遅延や中断が発生し、パフォーマンスが低下します。

しかし、エッジコンピューティングでは、このデータの多くが周辺に分散されます。機械学習アルゴリズムは、各エッジデバイスに、ローカルに保存されているデータを使用して分析モデルをトレーニングする役割を与えます。

各デバイスは、最も価値のあるデータをフィルタリングすることによって、集中的な処理を行います。次に、そのデータがメインデータベースに送信され、全体的な分析が行われます。研究で埋め尽くされたプロジェクトに取り組む科学者を想像してみてください。彼らはすべての実験データを分析する代わりに、この責任を他の研究者に委任し、彼らが要約を報告します。

Vision AIは、私たちが話しているように世界を変えており、ここで取り上げたAIのユースケースは氷山の一角にすぎません。さらにエキサイティングなのは、当社のMLデプロイメントプラットフォームであるUltralytics HUBで、Vision AIの驚異を活用できることです。

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