18 февраля 2025 г.
Узнайте о главных трендах в области компьютерного зрения и ИИ на 2025 год, от достижений AGI до самообучения, определяющих будущее интеллектуальных систем.
Искусственный интеллект (ИИ) развивается беспрецедентными темпами, и прорывы формируют отрасли и переопределяют технологии. По мере продвижения к 2025 году инновации в области ИИ продолжают расширять границы, от улучшения доступности до совершенствования способов обучения и взаимодействия моделей ИИ.
Одним из наиболее значительных достижений является растущая эффективность моделей ИИ. Снижение затрат на обучение и оптимизированные архитектуры делают ИИ более доступным, позволяя предприятиям и исследователям развертывать высокопроизводительные модели с меньшими ресурсами. Кроме того, такие тенденции, как самообучение и объяснимый ИИ, делают системы ИИ более надежными, интерпретируемыми и масштабируемыми.
В компьютерном зрении новые подходы, такие как Vision Transformers (ViTs), edge AI и 3D-зрение, продвигают восприятие и анализ в реальном времени. Эти методы открывают новые возможности в автоматизации, здравоохранении, устойчивом развитии и робототехнике, делая компьютерное зрение более эффективным и функциональным, чем когда-либо.
В этой статье мы рассмотрим пять основных глобальных тенденций в области ИИ и пять основных тенденций в области компьютерного зрения, которые определят ИИ в 2025 году, подчеркнув, как достижения в области компьютерного зрения, такие как модели Ultralytics YOLO, помогают продвигать эти изменения вперед.
Внедрение ИИ ускоряется во всех отраслях, при этом новые достижения повышают эффективность моделей, принятие решений и этические соображения. От снижения затрат на обучение до улучшения объяснимости, ИИ развивается, чтобы стать более масштабируемым, прозрачным и доступным.
Растущая доступность ИИ меняет способы обучения и развертывания моделей. Улучшения в архитектуре моделей и эффективности оборудования значительно снижают стоимость обучения крупномасштабных систем ИИ, делая их доступными для более широкого круга пользователей.
Например, Ultralytics YOLO11, последняя модель компьютерного зрения от Ultralytics, достигает более высокого среднего значения точности (mAP) на наборе данных COCO, используя на 22% меньше параметров, чем Ultralytics YOLOv8.
Это делает его вычислительно эффективным при сохранении высокой точности. Поскольку модели ИИ становятся более легкими, предприятия и исследователи могут использовать их, не требуя обширных вычислительных ресурсов, что снижает барьеры для входа.
Это повышение доступности технологии ИИ способствует инновациям в различных секторах, позволяя стартапам и малым предприятиям разрабатывать и развертывать решения ИИ, которые когда-то были прерогативой крупных корпораций. Снижение затрат на обучение также ускоряет цикл итераций, позволяя быстрее экспериментировать и совершенствовать модели ИИ.
AI-агенты становятся все более продвинутыми, преодолевая разрыв на пути к общему искусственному интеллекту (AGI). В отличие от традиционных систем ИИ, предназначенных для узких задач, эти агенты могут непрерывно учиться, адаптироваться к динамическим средам и принимать независимые решения на основе данных в реальном времени.
Ожидается, что в 2025 году системы с несколькими агентами, в которых несколько AI-агентов сотрудничают для достижения сложных целей, станут более заметными. Эти системы могут оптимизировать рабочие процессы, генерировать аналитические данные и помогать в принятии решений в различных отраслях. Например, в сфере обслуживания клиентов AI-агенты могут обрабатывать сложные запросы, учась на каждом взаимодействии для улучшения будущих ответов. В производстве они могут контролировать производственные линии, корректируя их в режиме реального времени для поддержания эффективности и устранения потенциальных узких мест. В логистике многоагентный ИИ может динамически координировать цепочки поставок, сокращая задержки и оптимизируя распределение ресурсов.
Благодаря интеграции обучения с подкреплением и механизмов самосовершенствования, эти AI-агенты становятся более автономными, снижая необходимость вмешательства человека в сложные операционные задачи. По мере развития многоагентных AI-систем они могут открыть путь к более адаптивной, масштабируемой и интеллектуальной автоматизации, что еще больше повысит эффективность в различных отраслях.
Виртуальные среды, сгенерированные AI, меняют способы обучения роботов, автономных систем и цифровых помощников. Генеративные виртуальные площадки позволяют AI-моделям имитировать реальные сценарии, повышая их адаптивность перед развертыванием.
Например, беспилотные автомобили проходят обучение в AI-сгенерированных средах, имитирующих различные погодные условия, дорожные сценарии и взаимодействие с пешеходами. Аналогично, роботизированные манипуляторы на автоматизированных заводах проходят обучение на смоделированных производственных линиях, прежде чем работать в физической среде.
Используя эти виртуальные учебные пространства, AI-системы могут снизить зависимость от дорогостоящего сбора данных в реальном мире, что приводит к более быстрой итерации моделей и повышению устойчивости к новым ситуациям. Этот подход не только ускоряет разработку, но и гарантирует, что AI-агенты будут лучше подготовлены к сложностям реальных приложений.
Поскольку AI все больше вовлекается в процессы принятия решений, этические вопросы, касающиеся предвзятости, конфиденциальности и подотчетности, становятся все более важными. AI-модели должны обеспечивать справедливость, прозрачность и соответствие нормативным требованиям, особенно в таких чувствительных отраслях, как здравоохранение, финансы и подбор персонала.
В 2025 году мы ожидаем ужесточения нормативных требований и усиления акцента на ответственном AI, что подтолкнет компании к разработке моделей, которые можно объяснить и проверить. Компании, которые активно внедряют этические AI-фреймворки, завоюют доверие потребителей, будут соответствовать нормативным требованиям и обеспечат долгосрочную устойчивость во внедрении AI.
По мере усложнения AI-моделей объяснимость становится главным приоритетом. Объяснимый AI (XAI) направлен на то, чтобы сделать AI-системы более прозрачными, гарантируя, что люди смогут понимать процессы принятия ими решений.
В таких отраслях, как медицина и финансы, где рекомендации AI влияют на решения с высокими ставками, XAI может оказаться мощным инструментом. Больницам, использующим AI для диагностической визуализации, и банкам, полагающимся на AI для оптимизации рабочих процессов, потребуются модели, которые могут предоставлять интерпретируемые сведения, позволяя заинтересованным сторонам понимать, почему было принято то или иное решение.
Внедряя фреймворки XAI, организации могут укрепить доверие к AI-моделям, улучшить соблюдение нормативных требований и обеспечить подотчетность автоматизированных систем.
Компьютерное зрение быстро развивается, и новые методы повышают точность, эффективность и адаптивность в различных отраслях. По мере того как системы машинного зрения на базе AI становятся более масштабируемыми и универсальными, они открывают новые возможности в автоматизации, здравоохранении, устойчивом развитии и робототехнике.
Ожидается, что в 2025 году такие достижения, как самообучение без учителя, vision transformers и edge AI, улучшат то, как машины воспринимают, анализируют и взаимодействуют с миром. Эти инновации будут и далее стимулировать обработку изображений в реальном времени, обнаружение объектов и мониторинг окружающей среды, делая системы машинного зрения на базе AI более эффективными и доступными в различных отраслях.
Традиционное обучение AI основано на больших размеченных наборах данных, создание которых может занять много времени и средств. Самообучение без учителя (SSL) снижает эту зависимость, позволяя AI-моделям изучать закономерности и структуры из неразмеченных данных, что делает их более масштабируемыми и адаптируемыми.
В компьютерном зрении SSL особенно ценно для приложений, где размеченных данных мало, таких как медицинская визуализация, обнаружение производственных дефектов и автономные системы. Обучаясь на необработанных данных изображений, модели могут уточнить свое понимание объектов и закономерностей, не требуя ручной аннотации.
Например, модели компьютерного зрения могут использовать самообучение для повышения эффективности обнаружения объектов даже при обучении на меньших или более зашумленных наборах данных. Это означает, что системы машинного зрения на базе ИИ могут работать в различных средах с минимальной переподготовкой, что повышает их гибкость в таких отраслях, как робототехника, сельское хозяйство и интеллектуальное наблюдение.
По мере развития SSL она демократизирует доступ к высокопроизводительным моделям ИИ, снижая затраты на обучение и делая системы машинного зрения на базе ИИ более надежными и масштабируемыми в различных отраслях.
Vision transformers (ViTs) становятся мощным инструментом для анализа изображений, предоставляя еще один эффективный способ обработки визуальных данных наряду со сверточными нейронными сетями (CNN). Однако, в отличие от CNN, которые обрабатывают изображения с использованием фиксированных рецептивных полей, ViTs используют механизмы самоконтроля для захвата глобальных взаимосвязей по всему изображению, улучшая извлечение признаков на большом расстоянии.
ViTs продемонстрировали высокую производительность в классификации изображений, обнаружении объектов и сегментации, особенно в приложениях, требующих деталей высокого разрешения, таких как медицинская визуализация, дистанционное зондирование и контроль качества. Их способность целостно обрабатывать целые изображения делает их хорошо подходящими для сложных задач машинного зрения, где пространственные отношения имеют решающее значение.
Одной из самых больших проблем для ViTs была их вычислительная стоимость, но недавние достижения повысили их эффективность. В 2025 году мы можем ожидать, что оптимизированные архитектуры ViT получат более широкое распространение, особенно в приложениях периферийных вычислений, где важна обработка в реальном времени.
По мере того, как ViTs и CNN развиваются бок о бок, системы машинного зрения на базе ИИ станут более универсальными и функциональными, открывая новые возможности в автономной навигации, промышленной автоматизации и высокоточной медицинской диагностике.
Компьютерное зрение выходит за рамки анализа 2D-изображений, а 3D-зрение и оценка глубины позволяют моделям ИИ более точно воспринимать пространственные отношения. Это достижение имеет решающее значение для приложений, требующих точного восприятия глубины, таких как робототехника, автономные транспортные средства и дополненная реальность (AR).
Традиционные методы оценки глубины основаны на стереокамерах или датчиках LiDAR, но современные подходы на основе ИИ используют монокулярную оценку глубины и многовидовую реконструкцию для определения глубины на основе стандартных изображений. Это обеспечивает понимание 3D-сцены в реальном времени, что делает системы ИИ более адаптируемыми в динамических средах.
Например, в автономной навигации 3D-зрение улучшает обнаружение препятствий и планирование траектории, предоставляя подробную карту глубины окружающей среды. В промышленной автоматизации роботы, оснащенные 3D-восприятием, могут манипулировать объектами с большей точностью, повышая эффективность производства, логистики и автоматизации складов.
Кроме того, приложения AR и VR выигрывают от оценки глубины на основе ИИ, обеспечивая более захватывающий опыт за счет точного отображения виртуальных объектов в физическом пространстве. Ожидается, что по мере того, как модели зрения, учитывающие глубину, станут более легкими и эффективными, их внедрение увеличится в потребительской электронике, безопасности и дистанционном зондировании.
Гиперспектральная и мультиспектральная визуализация на основе ИИ преобразует сельское хозяйство, мониторинг окружающей среды и медицинскую диагностику, анализируя свет за пределами видимого спектра. В отличие от традиционных камер, которые захватывают красные, зеленые и синие (RGB) длины волн, гиперспектральная визуализация захватывает сотни спектральных диапазонов, предоставляя богатую информацию о свойствах материалов и биологических структурах.
В точном земледелии гиперспектральная визуализация может оценивать здоровье почвы, отслеживать болезни растений и выявлять дефицит питательных веществ. Фермеры могут использовать модели на основе ИИ для анализа состояния посевов в режиме реального времени, оптимизируя орошение и использование пестицидов, одновременно повышая общую эффективность урожайности.
В медицинской визуализации гиперспектральный анализ изучается для раннего выявления заболеваний, особенно в диагностике рака и анализе тканей. Обнаруживая незначительные изменения в биологическом составе, системы визуализации на основе ИИ могут помочь в диагностике на ранней стадии, улучшая результаты лечения пациентов.
По мере того, как оборудование для гиперспектральной визуализации становится более компактным и экономичным, инструменты анализа на основе ИИ будут получать более широкое распространение в различных отраслях, повышая эффективность в сельском хозяйстве, охране природы и здравоохранении.
ИИ приближается к периферии, при этом модели компьютерного зрения работают непосредственно на периферийных устройствах, таких как дроны, камеры видеонаблюдения и промышленные датчики. Обрабатывая данные локально, периферийный ИИ снижает задержку, повышает безопасность и сводит к минимуму зависимость от облачных вычислений.
Одним из ключевых преимуществ периферийных вычислений является их способность обеспечивать принятие решений в реальном времени в средах, где облачное подключение ограничено или нецелесообразно. Например, периферийный ИИ в сельском хозяйстве может быть развернут на дронах для мониторинга здоровья посевов, обнаружения заражения вредителями и оценки состояния почвы в режиме реального времени. Обрабатывая данные непосредственно на дроне, эти системы могут предоставлять фермерам немедленную информацию, оптимизируя использование ресурсов и повышая эффективность урожайности, не полагаясь на постоянное облачное подключение.
Модели, такие как YOLO11, которые оптимизированы для легкого развертывания, обеспечивают высокоскоростное обнаружение объектов в реальном времени на периферийных устройствах, что делает их идеальными для сред с низким энергопотреблением. Поскольку периферийный ИИ становится более энергоэффективным и экономичным, мы ожидаем более широкого распространения в автономных дронах, робототехнике и системах мониторинга на основе IoT.
Объединяя периферийные вычисления с AI-видением, отрасли могут достичь большей масштабируемости, более быстрого времени отклика и повышенной безопасности, что делает AI-видение в реальном времени краеугольным камнем автоматизации в 2025 году.
По мере того, как ИИ и компьютерное зрение продолжают развиваться, эти тенденции будут формировать будущее автоматизации, доступности и интеллектуального принятия решений. От самообучения до периферийных вычислений, системы на основе ИИ становятся более эффективными, масштабируемыми и адаптивными в различных отраслях.
В области компьютерного зрения внедрение Vision Transformers, 3D-восприятия и гиперспектральной визуализации расширит роль ИИ в медицинской визуализации, автономных системах и мониторинге окружающей среды. Эти достижения подчеркивают, как зрение на основе ИИ выходит за рамки традиционных приложений, обеспечивая большую эффективность и точность в реальных сценариях.
Будь то улучшение ИИ-зрения в реальном времени, повышение объяснимости или создание более интеллектуальных генеративных сред, эти тенденции подчеркивают растущее влияние ИИ на инновации и устойчивость.
Узнайте, как модели YOLO способствуют развитию различных отраслей, от сельского хозяйства до здравоохранения. Изучите наш репозиторий GitHub, чтобы ознакомиться с последними разработками, и присоединяйтесь к нашему сообществу для сотрудничества с энтузиастами и экспертами в области ИИ. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования, чтобы начать свои проекты в области Vision AI уже сегодня.
