20 января 2025 г.
Узнайте, как агенты искусственного интеллекта используют компьютерное зрение для обновления отраслей промышленности. Изучите их применение в таких областях, как безопасность, самодвижущиеся автомобили и многое другое.
Каждая отрасль, от производства до розничной торговли, сталкивается со своими технологическими проблемами, и поиск инновационных путей решения этих проблем всегда был ключевым фактором успешного ведения бизнеса. В последнее время во многих областях популярным решением стали агенты искусственного интеллекта. Эти системы не ограничиваются анализом данных. Они также могут принимать меры.
Например, агенты ИИ на производстве могут обнаруживать дефекты в режиме реального времени и автоматически инициировать меры по контролю качества, чтобы обеспечить бесперебойную работу производства. Аналогичным образом в логистике и розничной торговле они могут контролировать множество объектов с помощью интеллектуального видеонаблюдения и мгновенно предупреждать команды о необычной активности.
По мере развития этой тенденции агенты ИИ активно трансформируют отрасли по всему миру. Мировой рынок ИИ-агентов достиг 5,1 млрд долларов в 2024 году и, по прогнозам, вырастет до 47,1 млрд долларов к 2030 году.
Одной из ключевых технологий, определяющих эти достижения, является компьютерное зрение. Позволяя машинам обрабатывать и интерпретировать визуальные данные, Vision AI делает возможным для агентов ИИ выполнять задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение объектов в реальном времени, сегментация объектов и отслеживание объектов с невероятной точностью. Он устраняет разрыв между тем, что видят машины, и тем, как они принимают решения, что делает его критически важной частью многих решений на базе ИИ.
В этой статье мы рассмотрим агенты искусственного интеллекта и их связь с компьютерным зрением. Мы также обсудим различные типы агентов ИИ и их использование в приложениях, основанных на компьютерном зрении. Давайте начнем!
Прежде чем перейти к рассмотрению ИИ-агентов на основе зрения, давайте немного разберемся с ИИ-агентами в целом, чтобы понять, насколько универсальными могут быть эти системы.
ИИ-агент - это интеллектуальная система, способная понимать и отвечать на задачи или вопросы без помощи человека. Многие агенты ИИ используют машинное обучение и обработку естественного языка (NLP) для решения широкого спектра задач, от ответов на простые вопросы до управления сложными процессами.
Некоторые агенты ИИ даже способны обучаться и совершенствоваться с течением времени, в отличие от традиционных систем ИИ, в которых каждое обновление зависит от человеческого участия. Именно поэтому агенты ИИ быстро становятся важной частью ИИ. Они могут автоматизировать задачи, принимать решения и взаимодействовать с окружающей средой, не нуждаясь в постоянном контроле. Они особенно полезны для управления повторяющимися и трудоемкими задачами.
Например, агентов ИИ можно встретить в таких отраслях, как обслуживание клиентов и гостиничный бизнес. В сфере обслуживания клиентов ИИ-агенты используются для оформления возвратов и предоставления персонализированных рекомендаций по товарам. А в гостиничном бизнесе они помогают персоналу отелей обрабатывать запросы гостей, оптимизировать обслуживание номеров и предлагать гостям близлежащие достопримечательности. Эти примеры показывают, как ИИ-агенты делают повседневные процессы быстрее и эффективнее.
Далее давайте вкратце рассмотрим, как работают агенты ИИ. Хотя каждый ИИ-агент уникален и предназначен для выполнения конкретных задач, все они разделяют три основных этапа: восприятие, принятие решений и действие.
Сначала, на этапе восприятия, агенты ИИ собирают информацию из разных источников, чтобы понять, что происходит. Далее происходит принятие решений. На основе собранной информации они с помощью своих алгоритмов анализируют ситуацию и принимают решение о том, как лучше поступить. И наконец, действие. Приняв решение, они выполняют его - отвечают на вопрос, выполняют задание или отмечают проблему, которую должен решить человек.
Это может показаться простым, но в зависимости от типа агента ИИ за кулисами часто происходит множество процессов, обеспечивающих выполнение этих шагов. От анализа сложных данных до использования передовых моделей машинного обучения - каждый ИИ-агент создан для решения конкретных задач по-своему.
Например, в то время как многие ИИ-агенты сосредоточены на обработке языка с помощью NLP, другие, известные как ИИ-агенты зрения, интегрируют компьютерное зрение для обработки визуальных данных. Используя передовые модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, агенты ИИ для зрения могут выполнять более точный анализ изображений.
Давайте на примере самоуправляемых автомобилей посмотрим, как агенты ИИ видения работают, выполняя три основных этапа, описанных выше:
Самоуправляемые автомобили Waymo - отличный пример этой технологии. С помощью искусственного интеллекта они понимают окружающую обстановку, принимают решения в режиме реального времени и безопасно и эффективно перемещаются по дорогам без участия человека.
Теперь, когда мы увидели, как работают агенты ИИ и как они используют компьютерное зрение, давайте рассмотрим различные типы агентов ИИ. Каждый тип предназначен для выполнения определенных задач, от простых действий до более сложного принятия решений и обучения.
Простые рефлекторные агенты - это самый простой тип агентов ИИ. Они реагируют на определенные входные сигналы заранее заданными действиями, основываясь исключительно на текущей ситуации, не учитывая историю и будущие результаты. Такие агенты обычно используют простые правила "если - то" для управления своим поведением.
Что касается анализа изображений, то простой рефлекторный агент может быть запрограммирован на обнаружение определенного цвета (например, красного) и немедленное выполнение действия (например, выделение или подсчет красных объектов). Хотя это может сработать для простых задач, в более сложных средах это не работает, поскольку агент не учится и не адаптируется к предыдущему опыту.
Рефлекторные агенты на основе моделей более совершенны, чем простые рефлекторные агенты, поскольку они используют внутреннюю модель окружающей среды, чтобы лучше понять ситуацию. Эта модель позволяет им обрабатывать недостающую или неполную информацию и принимать более обоснованные решения.
Возьмем, к примеру, системы камер безопасности с искусственным интеллектом. Интегрированные в них агенты искусственного интеллекта могут использовать компьютерное зрение для анализа происходящего в режиме реального времени. Они могут сравнивать движения и действия с моделью нормального поведения, что помогает им выявлять необычные действия, например кражи в магазинах, и более точно отмечать потенциальные угрозы безопасности.
Подумайте о беспилотном летательном аппарате, используемом для мониторинга посевов. Он корректирует траекторию полета, чтобы покрыть большую площадь, избегая препятствий, и выбирает оптимальный маршрут для выполнения задания. Это означает, что беспилотник оценивает несколько возможных действий, например, какой области отдать предпочтение или как эффективно перемещаться, и выбирает то, что максимально эффективно.
Аналогичным образом, агенты на основе полезности предназначены для выбора наилучшего действия из нескольких вариантов для достижения наибольшей выгоды или результата. Агенты зрительного ИИ, созданные для этого, могут обрабатывать и анализировать различные визуальные данные, например изображения или данные датчиков, и выбирать наиболее полезный результат на основе заранее заданных критериев.
Агенты, основанные на целях, похожи на агентов, основанных на полезности, поскольку и те, и другие стремятся к достижению конкретных целей. Однако агенты, основанные на целях, сосредоточены исключительно на действиях, которые приближают их к определенной цели. Они оценивают каждое действие, исходя из того, как оно помогает достичь цели, не принимая во внимание другие факторы, такие как общая ценность или компромиссы.
Например, самодвижущийся автомобиль работает как агент, ориентированный на достижение цели, когда его задача - добраться до пункта назначения. Он обрабатывает данные, полученные от камер и датчиков искусственного интеллекта, и принимает такие решения, как объезд препятствий, соблюдение сигналов светофора и выбор правильного поворота, чтобы не сбиться с курса. Эти решения полностью зависят от того, насколько они соответствуют цели - безопасному и эффективному достижению пункта назначения. В отличие от агентов, основанных на полезности, агенты, основанные на цели, сосредоточены только на достижении цели без учета дополнительных критериев, таких как эффективность или оптимизация.
Если вы знакомы с компьютерным зрением, то, возможно, слышали о тонкой настройке - процессе, в ходе которого модели улучшаются за счет обучения на новых данных. Обучающиеся агенты работают аналогичным образом, адаптируясь и совершенствуясь с течением времени по мере накопления опыта. В таких приложениях, как контроль качества на основе технического зрения, эти агенты становятся лучше в обнаружении дефектов с каждой проверкой. Эта способность улучшать свои характеристики особенно важна в таких областях, как авиация, где безопасность и точность имеют огромное значение.
Иерархические агенты упрощают сложные задачи, разбивая их на мелкие, более управляемые этапы. Агент более высокого уровня контролирует весь процесс, принимая стратегические решения, а агенты более низкого уровня выполняют конкретные задачи. Это более эффективно, когда речь идет об операциях, включающих несколько этапов и детальное выполнение.
Например, на автоматизированном складе робот более высокого уровня может планировать процесс сортировки, решая, какие предметы должны попасть в те или иные зоны. В то же время роботы нижнего уровня занимаются идентификацией предметов с помощью компьютерного зрения, анализируют такие характеристики, как размер, форма или этикетки, и организуют их в нужные контейнеры. Четкое разделение обязанностей помогает системе работать без сбоев.
Основой ИИ-агента со способностями к зрению является модель компьютерного зрения. Одной из самых современных и надежных моделей компьютерного зрения на сегодняшний день является Ultralytics YOLO11. YOLO11 известна своей эффективностью и точностью в реальном времени, что делает ее идеальной для задач компьютерного зрения.
Вот различные процессы, связанные с созданием собственного ИИ-агента с помощью возможностей YOLO11:
Агенты искусственного интеллекта, интегрированные с компьютерным зрением, - агенты искусственного интеллекта, основанные на зрении, - меняют отрасли, автоматизируя задачи, ускоряя процессы и улучшая процесс принятия решений. От "умных" городов, управляющих дорожным движением, до систем безопасности, использующих распознавание лиц, - эти агенты предлагают новые решения распространенных проблем.
Кроме того, они могут обучаться и совершенствоваться с течением времени, что делает их полезными в меняющихся условиях. С помощью таких инструментов, как YOLO11, создание и использование этих агентов ИИ становится проще, что приводит к появлению более умных и эффективных решений.
Присоединяйтесь к нашему сообществу и ознакомьтесь с нашим репозиторием GitHub, чтобы узнать об искусственном интеллекте. Изучите различные области применения компьютерного зрения в здравоохранении и ИИ в сельском хозяйстве на страницах наших решений. Ознакомьтесь с доступными вариантами лицензирования, чтобы начать работу!
.webp)