Варианты применения ИИ, меняющие твоё будущее

Как AI меняет мир, в котором мы живём? Если ты ещё этого не заметил, тебя ждёт настоящий шок. От перемещения аватаров между виртуальными пространствами и разгрузки архитектур данных до создания голографических фитнес-инструкторов у нас дома — искусственный интеллект уже продвинул нас вперёд, в новую захватывающую эру жизни.

Возможно, мы ещё не живём в научно-фантастической вселенной «Звёздного пути», но постепенно приближаемся к этому. Ниже мы обсудим новые варианты применения AI, включая технологию обнаружения объектов в фитнесе и периферийных вычислениях, а также рассмотрим, как периферийные вычисления с обнаружением объектов улучшают передачу данных между цифровыми устройствами.

Давай подробно рассмотрим лишь некоторые варианты применения AI, которые, по нашему прогнозу, откроют новые возможности в 2022 году.

AI для компьютерного зрения в фитнесе#

Обнаружение объектов в 2022 году выглядит многообещающе и уже набирает популярность в фитнес-индустрии. Mirror и Tonal — примеры успешных компаний, продвигающих AI в фитнесе: обе предлагают интерактивные домашние устройства, способные транслировать более 10 000 тренировок и проецировать их на зеркало, чтобы улучшить твоё здоровье и физическую форму.

Многие из нас воспринимают фитнес скорее как обязанность, чем как хобби, и даже неохотно переступают порог спортзала. Но не выходя из дома, с помощью Mirror ты можешь отслеживать свой прогресс, технику выполнения упражнений и другие показатели благодаря обнаружению положения тела.

Это высокотехнологичное приложение анализирует осанку и позу людей на видео с помощью оценки позы человека — процесса, который прогнозирует положение частей человеческого тела и суставов на изображениях или видео.

От обнаружения объектов эта технология отличается тем, что распознаёт людей, а не ограничивающие их рамки, и формирует представление о языке человеческого тела с помощью алгоритмов машинного обучения. Объединив оценку позы человека с глубоким обучением, Mirror сможет создавать модели правильного выполнения каждого упражнения, анализируя миллионы различных тренировок.

Во время тренировки приложение использует алгоритм для сравнения положения твоих суставов. Любые отклонения будут обнаружены и выделены, что снижает риск травм и помогает тренироваться безопаснее и эффективнее без персонального тренера.

В последнее время AI для компьютерного зрения в фитнесе совершил огромный скачок благодаря инновационным приложениям вроде Mirror, и поневоле задаёшься вопросом… как будет выглядеть фитнес-индустрия в 2023 году?

AI для компьютерного зрения в метавселенной#

С тех пор как Марк Цукерберг переименовал Facebook в Meta — сокращение от Metaverse, — этот термин у всех на устах. Но что это такое? Если кратко, метавселенная — это обобщённое название цифровых пространств, призванных расширить реальный мир.

Представь, что ты посещаешь виртуальные мероприятия, концерты и встречи, — и получишь правильное представление. Но метавселенная также включает более простые «виртуальные» взаимодействия, например вход в социальные сети и прокрутку ленты новостей.

Хотя конечная цель пока не определена, учёные прилагают огромные усилия, чтобы сделать метавселенную максимально иммерсивной с помощью AI для компьютерного зрения — области искусственного интеллекта, которая обучает компьютеры понимать ценную информацию, полученную из визуальных данных, и выдавать рекомендации на основе собранных данных. Ключевым элементом AI для компьютерного зрения в метавселенной является интероперабельность. Этот сложный и слегка пугающий термин означает процесс бесшовной передачи аватаров и цифровых объектов из одного виртуального пространства в другое.

Алгоритмы машинного обучения (ML) уже помогли обеспечить интероперабельность в медицинской отрасли. Например, при компьютерной томографии большие объёмы данных обрабатываются, собираются и сохраняются в медицинской базе данных.

Врачи действуют иначе: они вручную вносят информацию о твоём здоровье в базу данных. Затем интероперабельность используется для объединения результатов этих двух анализов, чтобы быстро диагностировать заболевание.

Обнаружение объектов в периферийных вычислениях#

Мир тонет в данных. Хотя данные называют «новой нефтью», реальность такова, что их избыток создаёт проблемы. Не все данные одинаково полезны. Сбор, упорядочивание и сортировка накопленной информации отнимают много времени.

Периферийные вычисления с обнаружением объектов избавили нас от тяжёлой задачи извлечения данных из главного центра обработки данных и переноса этой обработки на периферийные узлы архитектуры. Но что такое периферийные вычисления и как они работают?

Представь множество технических устройств, которые передают данные в основную базу данных и из неё. Это огромный объём информации для обработки. Скорость обработки базы данных снизится, что приведёт к задержкам и сбоям и ухудшит производительность.

Но при периферийных вычислениях значительная часть этих данных распределяется по периферии. Алгоритмы машинного обучения поручают каждому периферийному устройству обучение аналитической модели на локально хранящихся данных.

Каждое устройство берёт на себя основную работу, отфильтровывая наиболее ценные фрагменты данных, которые затем отправляются в основную базу данных для комплексного анализа. Представь учёного, работающего над проектом, наполненным большим объёмом исследований. Вместо анализа данных каждого отдельного эксперимента он поручает эту задачу другим исследователям, которые возвращаются с кратким отчётом.

AI для компьютерного зрения меняет мир прямо на наших глазах, а рассмотренные здесь варианты применения AI — лишь верхушка айсберга. Но ещё интереснее то, что ты тоже можешь воспользоваться возможностями AI для компьютерного зрения с помощью нашей платформы развёртывания ML — Ultralytics Platform.

Хочешь поэкспериментировать с компьютерным зрением на базе AI, но без кода?#

Тебе нужна только идея. С Ultralytics Platform легко создавать модели с помощью YOLOv5 и воплощать свои идеи в жизнь. Мы упрощаем процесс и сами выполняем все сложные задачи MLOps, поэтому тебе не нужно знать код, чтобы экспериментировать с AI. Начать легко, а создать свою первую ML-модель ещё проще.

Реши свою задачу с помощью AI для компьютерного зрения#

С нашей платформой развёртывания ML легко начать работу. Тебе не нужен никакой предыдущий опыт в области AI.