Узнайте, как AI формирует нашу жизнь с помощью передовых приложений в виртуальных мирах, фитнесе и периферийных вычислениях. Встречайте будущее с Ultralytics HUB.
Как AI преобразует мир, в котором мы живем? Если вы еще не заметили, то вас ждет потрясение. От транспортировки аватаров между виртуальными пространствами до деконгестии архитектур данных и создания голограммных фитнес-инструкторов в наших домах, искусственный интеллект уже продвинул нас вперед в захватывающую новую эру жизни.
Возможно, мы еще не живем в научно-фантастической вселенной Star Trek, но мы все ближе к этому. Ниже мы обсудим новые варианты использования ИИ, которые включают технологию обнаружения объектов в фитнесе, обнаружение объектов в граничных вычислениях, и рассмотрим, как граничные вычисления с обнаружением объектов улучшают передачу данных между цифровыми устройствами.
Давайте углубимся в некоторые варианты использования ИИ, которые, как мы предвидим, откроют новые горизонты в 2022 году.
Обнаружение объектов в 2022 году — это захватывающая перспектива, и оно уже производит фурор в фитнес-индустрии. Mirror и Tonal — примеры успешных компаний, продвигающих ИИ в фитнесе, предлагая интерактивные домашние устройства, которые могут транслировать более 10 000 тренировок и проецировать их на ваше зеркало с целью улучшения вашего здоровья и физических упражнений.
Многие из нас считают фитнес скорее рутиной, чем хобби, и даже не хотят переступать порог спортзала. Но не выходя из дома, Mirror позволяет отслеживать ваш прогресс, форму и другие показатели с помощью определения положения тела.
Это высокотехнологичное приложение анализирует осанку и позу людей на видео с помощью оценки позы человека (Human Pose Estimation) — процесса, который предсказывает позы частей тела и суставов человека на изображениях или видео.
Он отличается от обнаружения объектов тем, что отличает людей от человеческого прямоугольника и формирует понимание языка тела человека с помощью алгоритмов машинного обучения. Но, объединив оценку позы человека с глубоким обучением, Mirror разработает концептуальные модели того, как каждое упражнение должно выполняться, проанализировав миллионы различных тренировок.
Во время упражнений приложение использует алгоритм для сравнения положения ваших суставов. Любые отклонения будут обнаружены и выделены, что снижает риск травм и способствует более безопасному и оптимальному способу тренировок без личного тренера.
Компьютерное зрение в фитнесе уже совершило квантовый скачок в последнее время благодаря инновационным приложениям, таким как Mirror, что заставляет задуматься... как будет выглядеть фитнес-индустрия в 2023 году?
С тех пор как Марк Цукерберг переименовал Facebook в Meta, сокращенно от Metaverse, этот термин у всех на устах. Но что это такое? Короче говоря, метавселенная — это общий термин, который относится к цифровым сферам, которые призваны расширить реальный мир.
Представьте себе посещение виртуальных мероприятий, концертов, встреч, и вы получите правильное представление. Но метавселенная также включает в себя более простые «виртуальные» взаимодействия, такие как вход в социальные сети и просмотр ленты новостей.
Хотя нет определенной конечной цели, ученые делают все возможное, чтобы сделать метавселенную максимально захватывающей, используя компьютерное зрение — область искусственного интеллекта, которая обучает компьютеры понимать ценную информацию из визуальных входных данных и предоставлять рекомендации на основе собранных данных. Важным элементом компьютерного зрения в метавселенной является интероперабельность. Этот причудливый, слегка пугающий термин — это, по сути, процесс беспрепятственного переноса аватаров и цифровых элементов из одной виртуальной сферы в другую.
Алгоритмы машинного обучения (ML) в области интероперабельности уже расширили возможности индустрии здравоохранения. Например, когда вы делаете КТ, большие объемы данных обрабатываются, собираются и хранятся в медицинской базе данных.
Врачи будут использовать другой подход, вручную вводя вашу медицинскую информацию в базу данных. Затем интероперабельность используется для интеграции этих двух анализов данных, чтобы обеспечить быструю диагностику заболевания.
Мир тонет в данных. Хотя данные были названы «новой нефтью», реальность такова, что их избыток создает проблему. Не все данные одинаковы. Сбор, организация и просеивание собранного съедает время.
Граничные вычисления с обнаружением объектов избавили нас от этого тяжелого бремени извлечения данных из основного центра обработки данных и на периферию его архитектуры. Но что такое граничные вычисления и как они работают?
Представьте себе орбиту технических устройств, которые передают данные в основную базу данных и из нее. Это большой объем информации для обработки. Скорость обработки базы данных будет затруднена, что приведет к задержкам и сбоям, которые ухудшат производительность.
Но с помощью граничных вычислений большая часть этих данных будет распределена по периферии. Алгоритмы машинного обучения ставят каждое периферийное устройство во главе обучения аналитической модели с данными, которые хранятся локально.
Каждое устройство будет выполнять свою тяжелую работу, отфильтровывая наиболее ценные биты данных, которые затем будут отправлены в основную базу данных для целостного анализа. Представьте себе ученого, берущегося за проект, который плотно заполнен исследованиями. Вместо того чтобы анализировать все данные каждого отдельного эксперимента, они делегируют эту ответственность другим исследователям, которые отчитаются с кратким изложением.
Компьютерное зрение меняет мир, пока мы говорим, и варианты использования ИИ, которые мы здесь рассмотрели, — это только верхушка айсберга. Но что еще более интересно, так это то, что вы также можете прикоснуться к чудесам компьютерного зрения с помощью нашей платформы для развертывания ML, Ultralytics HUB.
Все, что вам нужно, это идея. С Ultralytics HUB легко создавать модели с помощью YOLOv5 и воплощать свои идеи в жизнь. Мы упрощаем задачу и берем на себя все сложные задачи MLOps, поэтому вам не нужно знать никакого кода, чтобы весело провести время с ИИ. Начать легко, а создать свою первую модель ML еще проще.
С нашей платформой для развертывания ML начать очень просто. Вам не обязательно иметь какой-либо предыдущий опыт в области ИИ.
