正在改变你未来的 AI 用例

AI 是如何重塑我们生活的世界的？如果你还没有注意到，那你可能要感到震惊了。从在虚拟空间之间传输虚拟形象，到简化数据架构，再到在家中创建全息健身教练，人工智能已经推动我们进入了一个激动人心的新生活时代。

虽然我们可能还没有生活在《星际迷航》式的科幻幻想中，但我们正越来越接近它。下面，我们将讨论新颖的 AI 用例，包括健身中的目标检测技术、边缘计算中的目标检测，并研究边缘计算如何通过目标检测改善数字设备之间的数据传输。

让我们深入探讨一些我们预见将在 2022 年取得突破的 AI 用例。

健身领域的视觉 AI#

2022 年的目标检测是一个令人兴奋的前景，并且已经在健身行业崭露头角。Mirror 和 Tonal 都是在健身领域推广 AI 的成功企业的例子——两者都提供交互式家庭设备，可以直播 10,000 多场锻炼并将它们投影到你的镜子上，这一切都是为了改善你的健康和锻炼。

我们中的许多人觉得健身比爱好更像是一种苦差事，甚至不愿踏入健身房。但在舒适的家中，Mirror 允许你通过姿态检测来跟踪你的进度、姿势和其他指标。

这种高度先进的应用程序通过使用人体姿态估计——一种预测图像或视频中人体部位和关节姿态的过程——来评估视频中人的姿势。

它通过将人与人类边界框区分开并通过机器学习算法培养对人类肢体语言的理解，从而不同于目标检测。但通过将人体姿态估计与深度 learning 相结合，Mirror 将通过分析数百万次不同的锻炼来构思出关于每个动作应该如何执行的概念模型。

在运动过程中，该应用程序使用算法来比较你关节的位置。任何偏差都会被检测并突出显示，从而降低受伤风险，并促进在没有私人教练的情况下以更安全、更优化的方式进行锻炼。

健身领域的视觉 AI 近年来通过 Mirror 等创新应用已经实现了飞跃，这不禁让人好奇……2023 年的健身行业会是什么样子？

元宇宙中的计算机视觉 AI#

自从马克·扎克伯格将 Facebook 更名为 Meta（元宇宙的简称）以来，这个词就一直挂在每个人的嘴边。但它到底是什么？简而言之，元宇宙是一个统称，指的是旨在扩展现实世界的数字领域。

想象一下参加虚拟活动、音乐会、聚会，你就会明白它的意思。但元宇宙还包括更简单的“虚拟”互动，例如登录社交媒体并滚动浏览你的新闻推送。

尽管没有明确的最终目标，但科学家们正在付出巨大努力，试图通过使用计算机视觉 AI（一种训练计算机从视觉输入中理解有价值信息并根据收集的数据提供建议的人工智能领域）来使元宇宙尽可能具有沉浸感。元宇宙中计算机视觉 AI 的一个关键要素是互操作性。这个听起来有点吓人的高大上术语，基本上就是将化身和数字物品从一个虚拟领域无缝传输到另一个虚拟过程。

互操作性中的机器学习 (ML) 算法已经为医疗保健行业赋能。例如，当你进行 CT 扫描时，大量的数据将会在医疗数据库中进行处理、收集和存储。

医生将采取不同的方法，手动将你的医疗保健信息输入数据库。然后使用互操作性来整合这两个数据分析，以提供对疾病的快速诊断。

边缘计算中的目标检测#

世界正淹没在数据中。虽然数据被称为“新石油”，但现实情况是，过多的数据会导致问题。并非所有数据生而平等。收集、组织和筛选已收集的内容会占用大量时间。

结合目标检测的边缘计算减轻了我们将数据从主数据中心提取到其架构边缘的沉重负担。但是什么是边缘计算，它是如何工作的呢？

想象一个向主数据库传输数据并从主数据库接收数据的技术设备轨道。需要处理的信息量太大了。数据库的速度处理能力将受到阻碍，导致延迟和中断，从而降低性能。

但在边缘计算中，大部分数据将分散到外围。机器学习算法使每个边缘设备负责使用本地存储的数据来训练分析模型。

每个设备都将通过过滤掉最有价值的数据位来完成繁重的工作，这些数据随后会被发送到主数据库进行整体分析。想象一位科学家正在进行一个充满研究的项目。他们没有分析每一次实验的所有数据，而是将这项责任委托给其他研究人员，由他们汇总报告。

视觉 AI 正在改变世界，我们在这里介绍的 AI 用例只是冰山一角。但是，更令人兴奋的是，你还可以通过我们的 ML 部署平台 Ultralytics Platform 利用视觉 AI 的奇迹。

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