25 октября 2024 г.
Узнайте, как нейронные сети преобразуют современные технологии, от контроля качества в цепочках поставок до автономных инспекций коммунальных услуг с использованием дронов.
За последние несколько десятилетий нейронные сети стали строительными блоками многих ключевых инноваций в области искусственного интеллекта (ИИ). Нейронные сети — это вычислительные модели, которые пытаются имитировать сложные функции человеческого мозга. Они помогают машинам учиться на данных и распознавать закономерности для принятия обоснованных решений. Тем самым они обеспечивают развитие таких областей ИИ, как компьютерное зрение и глубокое обучение в таких секторах, как здравоохранение, финансы и автомобили с автоматическим управлением.
Понимание того, как работает нейронная сеть, может дать вам лучшее представление о "черном ящике", которым является ИИ, помогая демистифицировать то, как передовые технологии интегрируются в наши повседневные функции. В этой статье мы рассмотрим, что такое нейронные сети, как они работают и как они развивались с течением времени. Мы также рассмотрим роль, которую они играют в приложениях компьютерного зрения. Давайте начнем!
Прежде чем подробно обсуждать нейронные сети, давайте взглянем на персептроны. Это самый простой тип нейронной сети, который является основой для построения более сложных моделей.
Перцептрон — это линейный алгоритм машинного обучения, используемый для обучения с учителем (обучение на размеченных обучающих данных). Он также известен как однослойная нейронная сеть и обычно используется для задач бинарной классификации, которые различают два класса данных. Если вы пытаетесь визуализировать перцептрон, вы можете представить его как один искусственный нейрон.
Перцептрон может принимать несколько входных сигналов, комбинировать их с весами, определять, к какой категории они относятся, и выступать в роли простого устройства, принимающего решения. Он состоит из четырех основных параметров: входных значений (также называемых узлами), weights and biases, сумма сети и функция активации.
Вот как это работает:
Персептроны играют важную роль в понимании основ компьютерного зрения. Они являются фундаментом продвинутых нейронных сетей. В отличие от персептронов, нейронные сети не ограничиваются одним слоем. Они состоят из нескольких слоев взаимосвязанных персептронов, что позволяет им изучать сложные нелинейные закономерности. Нейронные сети могут справляться с более сложными задачами и выдавать как бинарные, так и непрерывные результаты. Например, нейронные сети могут использоваться для сложных задач компьютерного зрения, таких как сегментация экземпляров и оценка позы.
История нейронных сетей насчитывает несколько десятилетий и полна исследований и интересных открытий. Давайте подробнее рассмотрим некоторые из этих ключевых событий.
Вот краткий обзор первых этапов:
В начале 21 века исследования нейронных сетей активизировались, что привело к еще большим достижениям. В 2000-х годах работа Хинтона над ограниченными машинами Больцмана — типом нейронной сети, которая находит закономерности в данных — сыграла ключевую роль в развитии глубокого обучения. Это облегчило обучение глубоких сетей, помогло преодолеть проблемы со сложными моделями и сделало глубокое обучение более практичным и эффективным.
Затем, в 2010-х годах, исследования резко ускорились благодаря развитию больших данных и параллельных вычислений. Ярким событием этого времени стала победа AlexNet в конкурсе ImageNet (2012 год). AlexNet, глубокая конволюционная нейронная сеть, стала большим прорывом, поскольку показала, насколько мощным может быть глубокое обучение для задач компьютерного зрения, таких как точное распознавание изображений. Это послужило толчком к быстрому развитию ИИ в области визуального распознавания.
Сегодня нейронные сети развиваются благодаря новым инновациям, таким как трансформеры, которые отлично подходят для понимания последовательностей, и графовые нейронные сети, которые хорошо работают со сложными взаимосвязями в данных. Такие методы, как трансферное обучение (использование модели, обученной для одной задачи, для другой) и само-контролируемое обучение, когда модели учатся без необходимости в маркированных данных, также расширяют возможности нейронных сетей.
Теперь, когда мы охватили основы, давайте поймем, что же такое нейронная сеть. Нейронные сети — это тип модели машинного обучения, в которой используются взаимосвязанные узлы или нейроны в многослойной структуре, напоминающей человеческий мозг. Эти узлы или нейроны обрабатывают и обучаются на данных, что позволяет им выполнять такие задачи, как распознавание образов. Кроме того, нейронные сети адаптивны, поэтому они могут учиться на своих ошибках и со временем совершенствоваться. Это дает им возможность более точно решать сложные задачи, такие как распознавание лиц.
Нейронные сети состоят из нескольких процессоров, работающих параллельно и организованных в слои. Они состоят из входного слоя, выходного слоя и нескольких скрытых слоев между ними. Входной слой получает необработанные данные, подобно тому, как наши зрительные нервы воспринимают визуальную информацию.
Затем каждый слой передает свой выход следующему, а не работает напрямую с исходным входом, подобно тому, как нейроны в мозге посылают сигналы от одного к другому. Последний слой выдает выходные данные сети. Используя этот процесс, искусственная нейронная сеть (ANN) может научиться выполнять задачи компьютерного зрения, такие как классификация изображений.
Поняв, что такое нейронные сети и как они работают, давайте рассмотрим приложение, демонстрирующее потенциал нейронных сетей в компьютерном зрении.
Нейронные сети лежат в основе таких моделей компьютерного зрения, как Ultralytics YOLO11 и могут быть использованы для визуального обследования линий электропередачи с помощью беспилотников. Коммунальная промышленность сталкивается с логистическими проблемами, когда речь идет об осмотре и обслуживании обширных сетей линий электропередачи. Эти линии часто тянутся по всем направлениям - от оживленных городских районов до отдаленных труднопроходимых ландшафтов. Традиционно такие осмотры проводились наземными бригадами. Несмотря на свою эффективность, эти ручные методы являются дорогостоящими, отнимают много времени и могут подвергать работников опасности, связанной с окружающей средой и электричеством. Исследования показывают, что работа на инженерных коммуникациях входит в десятку самых опасных профессий в Америке с ежегодным уровнем смертности от 30 до 50 человек на 100 000.
Однако технология инспекции с помощью дронов может сделать воздушные инспекции более практичным и экономически эффективным вариантом. Современные технологии позволяют дронам летать на большие расстояния, не требуя частой замены аккумуляторов во время инспекции. Многие беспилотники теперь оснащены системой искусственного интеллекта, функциями автоматического обхода препятствий и улучшенными возможностями обнаружения повреждений. Эти функции позволяют им осматривать людные места с большим количеством линий электропередач и получать высококачественные изображения с больших расстояний. Многие страны переходят на использование беспилотников и компьютерного зрения для обследования линий электропередачи. Например, в Эстонии 100 % всех проверок линий электропередачи выполняются с помощью таких дронов.
Нейронные сети прошли долгий путь от исследований до приложений и стали важной частью современных технологических достижений. Они позволяют машинам учиться, распознавать закономерности и принимать обоснованные решения, используя то, что они узнали. От здравоохранения и финансов до автономных транспортных средств и производства, эти сети стимулируют инновации и преобразуют отрасли. Поскольку мы продолжаем изучать и совершенствовать модели нейронных сетей, их потенциал для переопределения еще большего числа аспектов нашей повседневной жизни и бизнес-операций становится все более очевидным.
Чтобы узнать больше, посетите наш репозиторий GitHub и присоединяйтесь к нашему сообществу. Изучите приложения ИИ в производстве и сельском хозяйстве на страницах наших решений. 🚀
