Сценарии применения ИИ, меняющие твоё будущее

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

Мы пока не живем в научно-фантастическом мире «Звездного пути», но уже приближаемся к нему. Ниже мы рассмотрим новые способы применения ИИ: обнаружение объектов в фитнесе, обнаружение объектов в периферийных вычислениях и то, как периферийные вычисления с обнаружением объектов улучшают передачу данных между цифровыми устройствами.

Давай подробно рассмотрим лишь некоторые способы применения ИИ, которые, по нашим прогнозам, 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 передовое приложение оценивает осанку и позу человека на видео с помощью оценки позы человека — процесса, который определяет положение частей тела и суставов на изображениях или видео.

В отличие от обнаружения объектов, эта технология отличает людей от ограничивающей рамки и с помощью алгоритмов машинного обучения распознает язык тела. Объединив оценку позы человека с глубоким обучением и проанализировав миллионы тренировок, Mirror сможет создавать модели правильного выполнения каждого упражнения.

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

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 еще не определена, ученые прилагают огромные усилия, чтобы сделать метавселенную как можно более иммерсивной с помощью ИИ в области компьютерного зрения. Эта область искусственного интеллекта учит компьютеры извлекать полезную информацию из визуальных данных и выдавать рекомендации на ее основе. Важнейший элемент компьютерного зрения на базе ИИ в метавселенной — совместимость. За этим сложным и слегка пугающим термином скрывается простой процесс беспрепятственного переноса аватаров и цифровых предметов 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.

При периферийных вычислениях значительная часть данных распределяется по периферийным устройствам. Алгоритмы машинного обучения поручают каждому такому устройству обучать аналитическую модель на локально сохраненных данных.

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 на базе ИИ меняет мир прямо сейчас, а рассмотренные нами способы применения ИИ — лишь верхушка айсберга. Еще интереснее то, что ты тоже можешь воспользоваться возможностями компьютерного зрения на базе ИИ с нашей платформой развертывания машинного обучения Ultralytics Platform.

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

Тебе понадобится только идея. С помощью Ultralytics Platform легко создавать модели на основе YOLOv5 и воплощать идеи в жизнь. Мы все упрощаем и берем на себя сложные задачи MLOps, поэтому для интересных экспериментов с ИИ тебе не нужно знать программирование. Начать просто, а создать первую модель машинного обучения еще 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.