31 марта 2022 г.
Узнайте, как искусственный интеллект формирует нашу жизнь благодаря передовым приложениям в виртуальных мирах, фитнесе и вычислениях на границе. Постигайте будущее вместе с Ultralytics HUB.
Как искусственный интеллект меняет мир, в котором мы живем? Если вы еще не заметили, то вас ждет шок. От переноса аватаров между виртуальными пространствами до разгрузки архитектур данных и создания голограммных фитнес-инструкторов в наших домах - искусственный интеллект уже привел нас в новую захватывающую эру жизни.
Возможно, мы еще не живем в фантастике Star Trek, но уже приближаемся к этому. Ниже мы обсудим новые варианты использования ИИ, включающие технологию обнаружения объектов в фитнесе, обнаружение объектов в вычислениях на границе, а также рассмотрим, как вычисления на границе с обнаружением объектов улучшают передачу данных между цифровыми устройствами.
Давайте подробно рассмотрим лишь некоторые из вариантов использования ИИ, которые, по нашим прогнозам, откроют новые возможности в 2022 году.
Обнаружение объектов в 2022 году - захватывающая перспектива, и она уже набирает обороты в фитнес-индустрии. Примером успешных компаний, продвигающих ИИ в фитнесе, являются Mirror и Tonal - обе компании предлагают интерактивное домашнее устройство, которое может транслировать более 10 000 тренировок и проецировать их на ваше зеркало, чтобы улучшить ваше здоровье и физическую активность.
Многие из нас считают фитнес скорее обязанностью, чем хобби, и даже не желают заходить в спортзал. Но, не выходя из дома, Mirror позволяет отслеживать прогресс, форму и другие показатели с помощью системы определения положения тела.
Это высокотехнологичное приложение оценивает осанку и позу людей на видео с помощью Human Pose Estimation - процесса, который предсказывает положение частей тела и суставов человека на изображениях или видео.
Она отличается от обнаружения объектов тем, что позволяет отличать людей от человеческой коробки и развивать понимание языка человеческого тела с помощью алгоритмов машинного обучения. Но объединив оценку человеческой позы с глубоким обучением, Mirror получит концептуальные модели того, как должно выполняться каждое упражнение, проанализировав миллионы различных тренировок.
Во время тренировки 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.
ИИ в фитнесе уже совершил качественный скачок за 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, сокращение от Metaverse, этот термин у всех на слуху. Но что же это такое? Если коротко, то метавселенная - это общий термин, обозначающий цифровые пространства, которые призваны расширить реальный мир.
Представьте себе посещение виртуальных мероприятий, концертов, встреч, и вы поймете, в чем дело. Но метавселенная включает в себя и более простые "виртуальные" взаимодействия, такие как вход в социальные сети и прокрутка ленты новостей.
Хотя конечной цели еще нет, ученые двигают горы, чтобы сделать метавселенную как можно более захватывающей, используя ИИ компьютерного зрения - область искусственного интеллекта, которая обучает компьютеры воспринимать ценную информацию из визуальных данных и давать рекомендации на основе собранных данных.Важным элементом ИИ компьютерного зрения в метавселенной является совместимость. Этот причудливый и немного пугающий термин в основном означает процесс беспрепятственного переноса аватаров и цифровых предметов из одной виртуальной сферы в другую.
Алгоритмы машинного обучения (ML) в области совместимости уже расширили возможности отрасли здравоохранения. Например, когда вы проходите компьютерную томографию, большие объемы данных обрабатываются, собираются и хранятся в медицинской базе данных.
Врачи используют другой подход, вручную внося информацию о вашем здоровье в базу данных. Взаимодействие используется для интеграции этих двух анализов данных, чтобы быстро диагностировать заболевание.
Мир утопает в данных. Хотя данные называют "новой нефтью", реальность такова, что слишком большое их количество создает проблемы. Не все данные одинаковы. Сбор, систематизация и просеивание собранного съедают время.
Краевыевычисления с обнаружением объектов освободили нас от тяжелого бремени извлечения данных из основного центра обработки данных и перенесли их на края его архитектуры. Но что такое краевые вычисления и как они работают?
Представьте себе орбиту технических устройств, которые передают данные в главную базу данных и обратно. Ей придется обрабатывать огромное количество информации. Скорость обработки базы данных будет снижена, что приведет к задержкам и сбоям, снижающим производительность.
Но с пограничными вычислениями большая часть этих данных будет распределена по периферии. Алгоритмы машинного обучения возлагают на каждое пограничное устройство ответственность за обучение аналитической модели на основе данных, которые хранятся локально.
Каждое устройство будет выполнять свою работу, отфильтровывая наиболее ценные фрагменты данных, которые затем будут отправлены в главную базу данных для целостного анализа. Представьте себе ученого, взявшегося за проект, который плотно насыщен исследованиями. Вместо того чтобы анализировать все данные каждого отдельного эксперимента, он делегирует эту обязанность другим исследователям, которые представят обобщенный отчет.
Видение ИИ меняет мир уже сейчас, и рассмотренные здесь примеры использования ИИ - лишь верхушка айсберга. Но еще интереснее то, что вы также можете использовать чудеса искусственного интеллекта 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 делаем все просто и сами выполняем все сложные MLO, поэтому вам не нужно знать код, чтобы получить удовольствие от работы с искусственным интеллектом. Легко начать и еще легче построить свою первую ML-модель.
Начать работу с нашей платформой для развертывания ML очень просто. Вам не нужно иметь никакого опыта в области ИИ.
.webp)