Сценарии применения ИИ, меняющие твоё будущее

Как ИИ меняет окружающий нас мир? Если ты ещё не заметил, ответ может тебя удивить. От перемещения аватаров между виртуальными пространствами до разгрузки архитектур данных и создания голографических фитнес-тренеров у нас дома — искусственный интеллект уже меняет нашу жизнь.

Мы пока не живём в научно-фантастической утопии из «Звёздного пути», но постепенно приближаемся к ней. Ниже мы расскажем о новых способах применения ИИ: обнаружении объектов в фитнес-приложениях, обнаружении объектов на периферийных устройствах и о том, как периферийные вычисления с обнаружением объектов улучшают передачу данных между цифровыми устройствами.

Вот несколько способов применения ИИ, которые, по нашему мнению, откроют новые возможности в 2022 году.

Компьютерное зрение на базе ИИ в фитнесе#

Обнаружение объектов в 2022 году выглядит особенно многообещающим и уже меняет индустрию фитнеса. Mirror и Tonal — примеры успешных компаний, внедряющих ИИ в фитнес. Обе предлагают интерактивные домашние устройства, которые транслируют более 10 000 тренировок и отображают их на зеркале, помогая улучшать здоровье и заниматься спортом.

Многие из нас воспринимают фитнес скорее как обязанность, чем как увлечение, и даже неохотно заходят в спортзал. Но дома, не выходя из зоны комфорта, с помощью Mirror можно отслеживать прогресс, технику и другие показатели благодаря распознаванию позы.

Это приложение оценивает осанку и позу человека на видео с помощью оценки позы человека — процесса, который предсказывает положение частей тела и суставов человека на изображениях и видео.

В отличие от обнаружения объектов, приложение выделяет людей из ограничивающей рамки человека и с помощью алгоритмов машинного обучения учится понимать язык тела. Объединив оценку позы человека с глубоким обучением, Mirror сможет построить концептуальные модели выполнения каждого упражнения на основе анализа миллионов различных тренировок.

Во время тренировки приложение использует алгоритм для сравнения положения твоих суставов. Любые отклонения будут обнаружены и отмечены, что снижает риск травм и помогает тренироваться безопаснее и эффективнее без персонального тренера. Та же идея лежит в основе отслеживания тренировок с моделями поз Ultralytics YOLO.

В последнее время компьютерное зрение на базе ИИ совершило в фитнесе настоящий скачок благодаря таким инновационным приложениям, как Mirror. И невольно задаешься вопросом… какой будет фитнес-индустрия в 2023 году?

Компьютерное зрение и ИИ в метавселенной#

С тех пор как Марк Цукерберг переименовал Facebook в Meta, сокращенное название Metaverse, это слово не сходит у всех с уст. Но что оно означает? Проще говоря, метавселенная — это общее название цифровых миров, призванных расширить реальный мир.

Представь, что ты посещаешь виртуальные мероприятия, концерты и встречи, — теперь ты понимаешь, о чем речь. Но метавселенная включает и более простые «виртуальные» взаимодействия, например вход в соцсети и просмотр новостной ленты.

Хотя конечная цель пока не определена, исследователи активно работают над тем, чтобы сделать метавселенную как можно более захватывающей с помощью ИИ в области компьютерного зрения — направления искусственного интеллекта, в котором компьютеры учатся извлекать полезную информацию из визуальных данных и давать рекомендации на её основе. Важнейший элемент компьютерного зрения в метавселенной — совместимость. Этот термин означает перенос аватаров и цифровых объектов из одного виртуального мира в другой.

Алгоритмы машинного обучения (ML), обеспечивающие совместимость, уже помогли сфере здравоохранения. Например, во время КТ-сканирования большой объем данных обрабатывается, собирается и сохраняется в медицинской базе данных.

Врачи будут действовать иначе: вручную вносить информацию о твоем здоровье в базу данных. Затем совместимость используется для объединения результатов двух анализов данных и быстрой диагностики заболевания.

Обнаружение объектов в периферийных вычислениях#

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

Периферийные вычисления с обнаружением объектов избавили нас от необходимости передавать данные из основного центра обработки на периферию архитектуры. Но что такое периферийные вычисления и как они работают?

Представь орбиту технических устройств, которые передают данные в основную базу и обратно. Объем информации для обработки огромен. Из-за этого скорость работы базы данных снижается, возникают задержки и сбои, ухудшающие производительность.

Однако благодаря периферийным вычислениям большая часть этих данных будет распределена по периферийным устройствам. Алгоритмы машинного обучения поручают каждому периферийному устройству обучение аналитической модели на данных, хранящихся локально. Такой подход называется федеративным обучением.

Каждое устройство берет на себя основную нагрузку и отбирает самые ценные фрагменты данных, которые затем отправляются в основную базу для комплексного анализа. Представь ученого, которому поручили проект, насыщенный исследованиями. Вместо того чтобы анализировать данные каждого эксперимента самостоятельно, он распределяет эту задачу между другими исследователями, которые затем присылают ему краткие результаты.

Компьютерное зрение меняет мир, а рассмотренные здесь способы применения ИИ — лишь верхушка айсберга. Ты тоже можешь применять компьютерное зрение с помощью Ultralytics Platform.

Хочешь поэкспериментировать с компьютерным зрением на базе ИИ без программирования?#

Тебе нужна только идея. С помощью Ultralytics Platform легко создавать модели на основе Ultralytics YOLO и воплощать идеи в жизнь. Мы всё упрощаем и сами берём на себя все сложные задачи MLOps, поэтому тебе не нужно знать программирование, чтобы экспериментировать с ИИ. Начать легко, а создать свою первую модель машинного обучения — ещё проще.

Реши свою задачу с помощью ИИ в области компьютерного зрения#

Начать работу с нашей платформой развертывания машинного обучения очень просто. Тебе совсем не нужен предыдущий опыт в сфере ИИ.