18 февраля 2025 г.
Узнайте о главных тенденциях в области компьютерного зрения и искусственного интеллекта в 2025 году: от развития AGI до самоконтролируемого обучения, которые определяют будущее интеллектуальных систем.
Искусственный интеллект (ИИ) развивается беспрецедентными темпами, совершая прорывы, формируя отрасли и переосмысливая технологии. По мере приближения 2025 года инновации в области ИИ продолжают расширять границы: от повышения доступности до совершенствования методов обучения и взаимодействия моделей ИИ.
Одним из наиболее значимых событий является рост эффективности моделей ИИ. Снижение стоимости обучения и оптимизация архитектур делают ИИ более доступным, позволяя компаниям и исследователям развертывать высокопроизводительные модели с меньшими ресурсами. Кроме того, такие тенденции, как самоконтролируемое обучение и объясняемый ИИ, делают системы ИИ более надежными, интерпретируемыми и масштабируемыми.
В области компьютерного зрения новые подходы, такие как трансформаторы зрения (ViTs), краевой ИИ и 3D-видение, способствуют развитию восприятия и анализа в реальном времени. Эти методы открывают новые возможности в автоматизации, здравоохранении, устойчивом развитии и робототехнике, делая компьютерное зрение более эффективным и способным, чем когда-либо прежде.
В этой статье мы рассмотрим пять основных глобальных тенденций в области ИИ и пять основных тенденций в области компьютерного зрения, которые будут определять ИИ в 2025 году, и подчеркнем, как достижения в области компьютерного зрения, такие как модели Ultralytics YOLO, помогают продвигать эти изменения.
Внедрение ИИ ускоряется во всех отраслях, новые достижения повышают эффективность моделей, улучшают процесс принятия решений и этические аспекты. От снижения затрат на обучение до улучшения объяснимости - ИИ развивается, становясь более масштабируемым, прозрачным и доступным.
Растущая доступность ИИ меняет способы обучения и развертывания моделей. Усовершенствования в архитектуре моделей и эффективности аппаратного обеспечения значительно снижают стоимость обучения крупномасштабных систем ИИ, делая их доступными для более широкого круга пользователей.
Например, Ultralytics YOLO11, новейшая модель компьютерного зрения от Ultralytics, достигает более высокой средней точности (mAP) на наборе данных COCO при использовании на 22 % меньшего количества параметров, чем Ultralytics YOLOv8.
Это делает ее экономичной в вычислениях при сохранении высокой точности. Поскольку модели ИИ становятся все более легкими, предприятия и исследователи могут использовать их, не требуя больших вычислительных ресурсов, что снижает барьеры для входа на рынок.
Повышение доступности технологий ИИ способствует развитию инноваций в различных отраслях, позволяя стартапам и небольшим компаниям разрабатывать и внедрять решения на основе ИИ, которые раньше были прерогативой крупных корпораций. Снижение затрат на обучение также ускоряет цикл итераций, позволяя быстрее экспериментировать и совершенствовать модели ИИ.
ИИ-агенты становятся все более совершенными, преодолевая разрыв на пути к искусственному интеллекту общего назначения (ИИОН). В отличие от традиционных систем ИИ, предназначенных для решения узких задач, эти агенты могут непрерывно обучаться, адаптироваться к динамичной среде и принимать самостоятельные решения на основе данных в режиме реального времени.
Ожидается, что в 2025 году все большее распространение получат мультиагентные системы, в которых несколько агентов ИИ взаимодействуют для достижения сложных целей. Такие системы могут оптимизировать рабочие процессы, генерировать информацию и помогать в принятии решений в разных отраслях. Например, в сфере обслуживания клиентов агенты ИИ могут обрабатывать сложные запросы, извлекая уроки из каждого взаимодействия, чтобы улучшить последующие ответы. На производстве они могут контролировать производственные линии, корректируя их в режиме реального времени для поддержания эффективности и устранения потенциальных узких мест. В логистике мультиагентный ИИ может динамически координировать цепочки поставок, сокращая задержки и оптимизируя распределение ресурсов.
Благодаря интеграции механизмов обучения с подкреплением и самосовершенствования эти ИИ-агенты становятся все более автономными, снижая необходимость вмешательства человека в сложные операционные задачи. По мере развития мультиагентных систем ИИ они могут проложить путь к более адаптивной, масштабируемой и интеллектуальной автоматизации, что еще больше повысит эффективность в различных отраслях.
Виртуальные среды, созданные ИИ, меняют методы обучения роботов, автономных систем и цифровых помощников. Генеративные виртуальные игровые площадки позволяют модели ИИ имитировать сценарии реального мира, повышая их адаптивность перед развертыванием.
Например, самоуправляемые автомобили обучаются в условиях, созданных ИИ, которые имитируют различные погодные условия, дорожные сценарии и взаимодействие с пешеходами. Аналогичным образом, роботизированные руки на автоматизированных заводах проходят обучение на симуляторах производственных линий, прежде чем начать работать в физической среде.
Используя эти виртуальные учебные пространства, системы ИИ могут уменьшить зависимость от дорогостоящего сбора данных в реальном мире, что позволяет ускорить итерацию моделей и повысить устойчивость к новым ситуациям. Такой подход не только ускоряет разработку, но и гарантирует, что агенты ИИ будут лучше подготовлены к сложностям реальных приложений.
Поскольку ИИ все чаще участвует в процессах принятия решений, этические проблемы, связанные с предвзятостью, конфиденциальностью и подотчетностью, становятся все более важными. Модели ИИ должны обеспечивать справедливость, прозрачность и соответствие нормативным требованиям, особенно в таких чувствительных отраслях, как здравоохранение, финансы и рекрутинг.
В 2025 году мы ожидаем ужесточения правил и усиления внимания к ответственному ИИ, что подтолкнет компании к разработке объяснимых и проверяемых моделей. Предприятия, которые активно внедряют этические основы ИИ, завоюют доверие потребителей, выполнят требования по соблюдению норм и обеспечат долгосрочную устойчивость внедрения ИИ.
По мере того как модели ИИ становятся все сложнее, их объяснимость приобретает первостепенное значение. Цель объяснимого ИИ (XAI) - сделать системы ИИ более прозрачными, чтобы люди могли понимать процессы принятия решений.
В таких отраслях, как медицина и финансы, где рекомендации ИИ влияют на принятие важных решений, XAI может оказаться мощным инструментом. Больницам, использующим ИИ для диагностики, и банкам, полагающимся на ИИ для оптимизации рабочего процесса, потребуются модели, способные дать интерпретируемые выводы, позволяющие заинтересованным сторонам понять, почему было принято то или иное решение.
Внедряя фреймворки XAI, организации могут повысить доверие к моделям ИИ, улучшить соответствие нормативным требованиям и обеспечить подотчетность автоматизированных систем.
Компьютерное зрение стремительно развивается, новые методы повышают точность, эффективность и адаптивность в различных отраслях. По мере того как системы компьютерного зрения на базе ИИ становятся все более масштабируемыми и универсальными, они открывают новые возможности в автоматизации, здравоохранении, устойчивом развитии и робототехнике.
В 2025 году ожидается, что такие достижения, как самообучение, трансформаторы зрения и краевой ИИ, улучшат восприятие, анализ и взаимодействие машин с миром. Эти инновации будут способствовать обработке изображений в реальном времени, обнаружению объектов и мониторингу окружающей среды, делая системы технического зрения на основе ИИ более эффективными и доступными в различных отраслях.
Традиционное обучение ИИ опирается на большие наборы данных с метками, создание которых может занимать много времени и быть дорогостоящим. Самоконтролируемое обучение (SSL) снижает эту зависимость, позволяя моделям ИИ изучать закономерности и структуры на основе немаркированных данных, что делает их более масштабируемыми и адаптируемыми.
В компьютерном зрении SSL особенно ценен для приложений, где не хватает маркированных данных, таких как медицинская визуализация, обнаружение производственных дефектов и автономные системы. Обучаясь на необработанных данных изображений, модели могут уточнять свое понимание объектов и паттернов, не требуя ручного аннотирования.
Например, модели компьютерного зрения могут использовать самообучение для повышения эффективности обнаружения объектов даже при обучении на небольших или более шумных наборах данных. Это означает, что системы технического зрения на базе ИИ могут работать в различных условиях с минимальным переобучением, что повышает их гибкость в таких отраслях, как робототехника, сельское хозяйство и интеллектуальное видеонаблюдение.
По мере развития SSL будет расширяться доступ к высокопроизводительным моделям ИИ, снижаться стоимость обучения и повышаться надежность и масштабируемость систем технического зрения на базе ИИ в разных отраслях.
Трансформаторы зрения (ViT) становятся мощным инструментом для анализа изображений, предоставляя еще один эффективный способ обработки визуальных данных наряду с конволюционными нейронными сетями (CNN). Однако в отличие от CNN, которые обрабатывают изображения с помощью фиксированных рецептивных полей, ViT используют механизмы самовнимания для улавливания глобальных связей по всему изображению, что улучшает извлечение признаков на большом расстоянии.
ВиТ показали высокую производительность в классификации изображений, обнаружении объектов и сегментации, особенно в приложениях, требующих детализации с высоким разрешением, таких как медицинская визуализация, дистанционное зондирование и контроль качества. Способность обрабатывать все изображения целиком делает их хорошо подходящими для сложных задач зрения, где пространственные отношения имеют решающее значение.
Одной из самых больших проблем для ViT была стоимость вычислений, но последние достижения позволили повысить их эффективность. В 2025 году мы можем ожидать, что оптимизированные архитектуры ViT получат более широкое распространение, особенно в приложениях для пограничных вычислений, где обработка данных в реальном времени имеет большое значение.
По мере того как ViT и CNN будут развиваться бок о бок, системы технического зрения на базе ИИ станут более универсальными и способными, открывая новые возможности в автономной навигации, промышленной автоматизации и высокоточной медицинской диагностике.
Компьютерное зрение выходит за рамки анализа двумерных изображений, а трехмерное зрение и оценка глубины позволяют моделям искусственного интеллекта более точно воспринимать пространственные отношения. Этот прогресс имеет решающее значение для приложений, требующих точного восприятия глубины, таких как робототехника, автономные транспортные средства и дополненная реальность (AR).
Традиционные методы оценки глубины опираются на стереокамеры или датчики LiDAR, но современные подходы, основанные на искусственном интеллекте, используют монокулярную оценку глубины и многоракурсную реконструкцию для вывода глубины из стандартных изображений. Это позволяет в реальном времени понимать 3D-сцену, делая системы ИИ более адаптируемыми в динамичных средах.
Например, при автономной навигации 3D-зрение улучшает обнаружение препятствий и планирование пути, предоставляя подробную карту глубины окружающего пространства. В промышленной автоматизации роботы, оснащенные 3D-зрением, могут манипулировать объектами с большей точностью, повышая эффективность производства, логистики и автоматизации складов.
Кроме того, приложения AR и VR выигрывают от оценки глубины, основанной на искусственном интеллекте, что позволяет получить более захватывающие впечатления благодаря точному отображению виртуальных объектов в физическом пространстве. По мере того как модели видения с учетом глубины становятся все более легкими и эффективными, ожидается, что их применение будет расширяться в бытовой электронике, системах безопасности и дистанционного зондирования.
Гиперспектральная и мультиспектральная визуализация с помощью ИИ преобразует сельское хозяйство, мониторинг окружающей среды и медицинскую диагностику благодаря анализу света за пределами видимого спектра. В отличие от традиционных камер, которые фиксируют красные, зеленые и синие (RGB) длины волн, гиперспектральная съемка захватывает сотни спектральных полос, что позволяет получить богатую информацию о свойствах материалов и биологических структурах.
В точном сельском хозяйстве гиперспектральная съемка позволяет оценить состояние почвы, отслеживать болезни растений и выявлять дефицит питательных веществ. Фермеры могут использовать модели на основе искусственного интеллекта для анализа состояния посевов в режиме реального времени, оптимизируя полив и использование пестицидов и повышая общую эффективность урожая.
В области медицинской визуализации гиперспектральный анализ используется для раннего выявления заболеваний, в частности для диагностики рака и анализа тканей. Обнаруживая тонкие изменения в биологическом составе, системы визуализации на базе ИИ могут помочь в диагностике на ранних стадиях, улучшая состояние пациентов.
По мере того как оборудование для получения гиперспектральных изображений становится все более компактным и экономически эффективным, инструменты анализа на основе искусственного интеллекта получат широкое распространение в различных отраслях, повышая эффективность сельского хозяйства, охраны природы и здравоохранения.
ИИ все больше приближается к границе: модели компьютерного зрения запускаются непосредственно на периферийных устройствах, таких как беспилотники, камеры безопасности и промышленные датчики. Благодаря локальной обработке данных краевой ИИ снижает задержки, повышает безопасность и минимизирует зависимость от облачных вычислений.
Одним из ключевых преимуществ граничных вычислений является их способность обеспечивать принятие решений в реальном времени в средах, где подключение к облаку ограничено или нецелесообразно. Например, краевой ИИ в сельском хозяйстве может быть развернут на беспилотниках для мониторинга состояния посевов, обнаружения заражения вредителями и оценки состояния почвы в режиме реального времени. Обрабатывая данные непосредственно на дроне, эти системы могут мгновенно предоставлять фермерам информацию, оптимизируя использование ресурсов и повышая эффективность урожая, не завися при этом от постоянного облачного подключения.
Такие модели, как YOLO11, оптимизированные для легкого развертывания, обеспечивают высокоскоростное обнаружение объектов в реальном времени на граничных устройствах, что делает их идеальными для использования в условиях низкого энергопотребления. По мере того как краевой ИИ становится все более энергоэффективным и экономичным, мы ожидаем его более широкого внедрения в автономные беспилотники, робототехнику и системы мониторинга на базе IoT.
Сочетание пограничных вычислений с видением на основе ИИ позволит отраслям добиться большей масштабируемости, ускорения времени отклика и повышения безопасности, что сделает видение на основе ИИ в реальном времени краеугольным камнем автоматизации в 2025 году.
По мере развития ИИ и компьютерного зрения эти тенденции будут определять будущее автоматизации, доступности и принятия интеллектуальных решений. Системы на базе ИИ становятся все более эффективными, масштабируемыми и адаптивными во всех отраслях - от самообучения до вычислений на границах.
В области компьютерного зрения применение трансформаторов зрения, 3D-восприятия и гиперспектральной визуализации расширит роль ИИ в медицинской визуализации, автономных системах и мониторинге окружающей среды. Эти достижения показывают, как зрение на основе ИИ выходит за рамки традиционных приложений, обеспечивая большую эффективность и точность в реальных сценариях.
Будь то улучшение видения ИИ в реальном времени, повышение объяснимости или создание более интеллектуальных генеративных сред, эти тенденции подчеркивают растущее влияние ИИ на инновации и устойчивое развитие.
Узнайте, как модели YOLO способствуют прогрессу во всех отраслях, от сельского хозяйства до здравоохранения. Изучите наш репозиторий GitHub, чтобы ознакомиться с последними разработками, и присоединяйтесь к нашему сообществу, чтобы сотрудничать с энтузиастами и экспертами в области ИИ. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования, чтобы начать работу над проектами Vision AI уже сегодня.
.webp)