人工智能用例正在改变您的未来

AI 如何改造我们的世界？ 如果您还没有注意到，那么您将会感到震惊。 从在虚拟空间之间传输头像，到疏通数据架构，再到在我们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。

我们可能还没有生活在《星际迷航》的科幻幻想中，但我们正在接近。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，并研究边缘计算与目标检测如何改善数字设备之间的数据传输。

让我们深入探讨一下我们预测将在 2022 年取得新突破的一些 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掀起波澜。Mirror 和 Tonal 都是成功推广人工智能在健身领域的公司示例——两者都提供了一种交互式家庭设备，可以流式传输超过 10,000 个锻炼项目，并将它们投影到您的镜子上，所有这些都是为了改善您的健康和锻炼。

我们中的许多人觉得健身更像是一项苦差事而不是爱好，甚至不愿意踏入健身房。但是，在舒适的家中，Mirror 允许您通过姿势检测来跟踪您的进度、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势估计来评论视频中人物的姿势 - 人体姿势估计是一个预测图像或视频中人体部位和关节姿势的过程。

它与对象检测的不同之处在于，它通过机器学习算法区分人和人体框，并发展对人体语言的理解。但是，通过将人体姿势估计与深度学习相结合，Mirror 将通过分析数百万种不同的锻炼方式来概念化每个练习应如何执行的模型。

在锻炼期间，该应用程序使用算法来比较您关节的位置。任何偏差都将被检测和突出显示，从而降低受伤的风险，并促进更安全、更优化的锻炼方式，而无需私人教练。

近年来，健身领域的视觉 AI 已经通过 Mirror 等创新应用实现了量子级的飞跃，这不禁让人想知道……2023 年的健身行业将会是什么样子？

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（元宇宙的缩写）以来，这个词就成了人们热议的话题。但它到底是什么？简而言之，元宇宙是一个涵盖性术语，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，你就会明白大概的意思。但元宇宙也包括更简单的“虚拟”互动，例如登录社交媒体和滚动浏览你的新闻提要。

尽管没有明确的最终目标，但科学家们正在竭尽全力尝试通过使用计算机视觉 AI 使 元宇宙 尽可能地具有沉浸感——计算机视觉 AI 是一种人工智能领域，它训练计算机理解来自视觉输入中的有价值信息，并根据收集的数据提供建议。计算机视觉 AI 在元宇宙中的一个关键要素是互操作性。这个花哨且略带恐吓性的术语基本上是指将头像和数字物品从一个虚拟领域无缝转移到另一个领域的过程。

互操作性中的机器学习 (ML) 算法已经增强了 医疗保健行业。例如，当您进行 CT 扫描时，大量数据将被处理、收集并存储在医疗数据库中。

医生将采取不同的方法，手动将您的医疗保健信息输入到数据库中。然后使用互操作性来整合这两种数据分析，从而快速诊断疾病。

边缘计算中的目标检测

世界正被数据淹没。尽管数据已被誉为“新石油”，但现实情况是，数据过多会导致问题。并非所有数据都是一样的。收集、组织和筛选已收集的数据会耗费大量时间。

‍采用目标检测的边缘计算减轻了我们从主数据中心提取数据到其架构边缘的繁重负担。但是，什么是边缘计算，它是如何工作的？

想象一下，有许多技术设备围绕主数据库运行，并与之进行数据传输。这将产生大量需要处理的信息，从而会降低数据库的处理速度，导致延迟和中断，进而降低性能。

但是，通过边缘计算，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进行繁重的工作，然后将其发送到主数据库进行整体分析。可以想象成一位科学家承担了一个研究密集型的项目。他们没有分析每个实验的所有数据，而是将这项责任委托给其他研究人员，由他们汇报总结。

视觉 AI 正在改变世界，我们在此介绍的 AI 用例只是冰山一角。但更令人兴奋的是，您还可以通过我们的 ML 部署平台 Ultralytics HUB 来探索视觉 AI 的奇妙之处。

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