Варианты использования ИИ, меняющие твое будущее

Как ИИ меняет мир, в котором мы живем? Если ты еще этого не заметил, то тебя ждет сюрприз. От переноса аватаров между виртуальными пространствами и разгрузки архитектур данных до создания голографических фитнес-инструкторов прямо у нас дома — искусственный интеллект уже перенес нас в захватывающую новую эру жизни.

Возможно, мы еще не живем в научно-фантастической реальности Star Trek, но мы к этому приближаемся. Ниже мы обсудим новые варианты использования ИИ, включая технологию обнаружения объектов в фитнесе, обнаружение объектов в периферийных вычислениях (edge computing), а также рассмотрим, как периферийные вычисления с обнаружением объектов улучшают передачу данных между цифровыми устройствами.

Давай подробно разберем лишь некоторые варианты использования ИИ, которые, как мы предвидим, откроют новые горизонты в 2022 году.

Link to this sectionVision AI в фитнесе#

Обнаружение объектов в 2022 году — это захватывающая перспектива, которая уже производит фурор в фитнес-индустрии. Mirror и Tonal — это примеры успешных компаний, продвигающих ИИ в фитнесе. Обе предлагают интерактивное домашнее устройство, которое может транслировать более 10 000 тренировок и проецировать их на твое зеркало — и все это для улучшения твоего здоровья и тренировок.

Многие из нас считают фитнес скорее рутиной, чем хобби, и даже неохотно заходят в спортзал. Но, не выходя из дома, Mirror позволяет отслеживать твой прогресс, технику выполнения и другие показатели с помощью распознавания положения тела (stance detection).

Это высокотехнологичное приложение критикует осанку и позы людей на видео, используя Human Pose Estimation — процесс, который предсказывает положение частей тела и суставов человека на изображениях или видео.

Он отличается от обнаружения объектов тем, что выделяет людей из ограничивающей рамки (bbox) и формирует понимание языка тела человека с помощью алгоритмов машинного обучения. Но объединив Human Pose Estimation с глубоким обучением, Mirror создает концептуальные модели того, как должно выполняться каждое упражнение, проанализировав миллионы различных тренировок.

Во время упражнения приложение использует алгоритм для сравнения положения твоих суставов. Любые отклонения будут обнаружены и выделены, что снижает риск травм и способствует более безопасному и эффективному выполнению тренировок без личного тренера.

Vision AI в фитнесе уже совершил квантовый скачок за последнее время благодаря инновационным приложениям, таким как Mirror, что заставляет тебя задуматься… как будет выглядеть фитнес-индустрия в 2023 году?

Link to this sectionКомпьютерное зрение (Computer vision) ИИ в метавселенной#

С тех пор как Марк Цукерберг переименовал Facebook в Meta (сокращенно от Metaverse), этот термин у всех на устах. Но что это такое на самом деле? Вкратце, метавселенная — это обобщающий термин, относящийся к цифровым мирам, призванным расширить реальный мир.

Представь, что ты посещаешь виртуальные мероприятия, концерты, встречи, и ты поймешь суть. Но метавселенная также включает в себя более простые «виртуальные» взаимодействия, такие как вход в социальные сети и прокрутка ленты новостей.

Хотя конечной цели пока нет, ученые делают все возможное, чтобы сделать метавселенную максимально иммерсивной с помощью компьютерного зрения ИИ — области искусственного интеллекта, которая обучает компьютеры извлекать полезную информацию из визуальных данных и давать рекомендации на основе собранных сведений. Важнейшим элементом компьютерного зрения ИИ в метавселенной является интероперабельность. Этот сложный, слегка пугающий термин по сути означает процесс беспрепятственного переноса аватаров и цифровых объектов из одной виртуальной среды в другую.

Алгоритмы машинного обучения (ML) в сфере интероперабельности уже помогли сфере здравоохранения. Например, когда ты делаешь КТ, огромные объемы данных обрабатываются, собираются и хранятся в медицинской базе данных.

Врачи используют другой подход, вручную вводя информацию о здоровье в базу данных. Интероперабельность затем используется для интеграции этих двух видов анализа данных, чтобы обеспечить быструю диагностику заболевания.

Link to this sectionОбнаружение объектов в периферийных вычислениях (edge computing)#

Мир тонет в данных. Хотя данные назвали «новой нефтью», реальность такова, что их избыток создает проблему. Не все данные одинаково полезны. Сбор, систематизация и просеивание собранного материала отнимают уйму времени.

Периферийные вычисления с обнаружением объектов избавили нас от этого тяжелого бремени, перенеся извлечение данных из основного центра обработки данных на края его архитектуры. Но что такое периферийные вычисления и как они работают?

Представь орбиту технических устройств, которые передают данные в основную базу данных и обратно. Это огромный объем информации для обработки. Скорость обработки базы данных будет снижаться, вызывая задержки и сбои, которые ухудшат производительность.

Но благодаря периферийным вычислениям большая часть этих данных будет распределена по периферии. Алгоритмы машинного обучения поручают каждому периферийному устройству обучение аналитической модели на данных, хранящихся локально.

Каждое устройство возьмет на себя основную часть работы, отфильтровывая наиболее ценные фрагменты данных, которые затем будут отправлены в основную базу данных для комплексного анализа. Представь ученого, работающего над проектом, насыщенным исследованиями. Вместо того чтобы анализировать все данные каждого эксперимента, он делегирует эту ответственность другим исследователям, которые представят ему резюме.

Vision AI меняет мир прямо сейчас, и варианты использования ИИ, которые мы здесь рассмотрели, — это лишь верхушка айсберга. Но еще более захватывающим является то, что ты можешь приобщиться к чудесам Vision AI с помощью нашей платформы для развертывания ML — Ultralytics Platform.

Link to this sectionХочешь поэкспериментировать с компьютерным зрением ИИ, но без написания кода?#

Тебе нужна только идея. С Ultralytics Platform легко создавать модели с YOLOv5 и воплощать свои идеи в жизнь. Мы упрощаем процессы и берем на себя все сложности MLOps, поэтому тебе не нужно знать код, чтобы работать с ИИ. Начать легко, а построить свою первую ML-модель еще проще.

Link to this sectionРеши свою задачу с Vision AI#

Начать работу с нашей платформой для развертывания ML очень легко. Тебе совершенно не обязательно иметь какой-либо опыт работы с ИИ.