Защо е важно изместването на домейна - и как mAInthink го решава с технологията за изображения UDA

Защо изместването на домейна е проблем

Традиционните модели на изкуствения интелект често предоставят точни резултати само когато условията на околната среда остават постоянни. Всякакви промени - като например нов софтуер и хардуер на камерата , промени в условията на осветление или корекции в производствените процеси - могат да повлияят на точността и да изискват повторно научаване на класификационния модел .

Това явление е известно като промяна на областта и е една от главните причини, поради които системите за изкуствен интелект често дават ненадеждни резултати в реални приложения.

Нашето решение - изследвания и модерни технологии в практиката

Нашите решения използват най-съвременни методи от научните изследвания и практиката

Градиентен обратен слой (Gradient Reversal Layer, GRL ) : Извлича характеристики, които не зависят от областта, за максимална устойчивост
Подходът FixBi: Съчетава двупосочно съвпадение със стабилни псевдоетикети
Нормализиране на характеристиките: Осигурява последователни резултати при различни източници на данни
рамка mAInthink UDA: Базирана на научни изследвания и валидирана за вземане на решения, важни за бизнеса и здравето

Медицински изображения - пример от реалния живот

С технологията UDA на mAInthink лекарят може да се възползва не само от бързата обработка на нови изображения с много добро качество, но и от автоматизираната обработка на всички предишни изображения на даден пациент в продължение на години.

Качеството на правилната класификация се повишава с до 5 % и повече за изследваните изображения. Като се има предвид фактът, че всяка година в Германия се генерират над 150 милиона радиологични изображения (в Европа- над 1,3 милиарда) и тази тенденция продължава да нараства, технологията UDA на mAInthink може да донесе значителни икономии на време в сектора на здравеопазването и устойчиво да подобри качеството на услугите.

Допълнителни области на приложение

Нашата рамка предлага максимални ползи навсякъде, където сигурността, прецизността и стабилността са от съществено значение:

Медицински изображения: Прецизни диагнози въпреки различните скенери или различното качество на изображението
Индустриален контрол на качеството: Надеждно откриване на неизправности дори при променящи се производствени условия
Безопасност и мониторинг: Стабилно откриване при различни дневни/нощни цикли и различни системи камери
Финансов анализ: Надеждна работа въпреки променливите пазарни условия и променливите потоци от данни

Заключение

С рамката UDA на mAInthink ние не само посрещаме предизвикателството на промяната в домейните, но и даваме възможност на индустриите и доставчиците на здравни услуги да работят със стабилен, надежден и устойчив на бъдещето изкуствен интелект.

Абонирайте се за бюлетин

Имейл адрес

Поверителност

С избирането на продължи потвърждавате, че сте прочели нашата и сте приели нашите .

Полетата отбелязани със звездички (*) са задължителни.

UDA в индустриалния контрол на качеството - стабилен AI въпреки променящите се производствени условия

В индустриалното производство системите за обработка на изображения, базирани на изкуствен интелект, все по-често се използват за контрол на качеството - например за откриване на дефекти на повърхността, отклонения в размерите или дефекти на материалите. На практика обаче класическите модели на ИИ тук бързо достигат своите граници.

Проблемът: промяна на областта в производството

Производствената среда рядко е постоянна. Типичните промени са

нови или заменени системи от камери
различно осветление за всяка смяна или място
промяна на материалите или повърхностните покрития
Корекции на машини, време на цикъл или производствени линии

Класически обучен модел често губи много от точността на при такива условия. Резултатът е неправилно класифициране, увеличаване на процента на отхвърляне или скъпоструващо преквалифициране на моделите.

Решението UDA от mAInthink

С рамката UDA на mAInthink изкуственият интелект остава стабилен, дори ако средата се промени. Системата автоматично се адаптира към нови области, без да е необходимо цялостно премаркиране или преобучение.

В конкретика това означава

ИИ научава характеристики на компонентите и повърхностите, които не зависят от областта
Разликите в камерата, светлината или производствената среда се компенсират
Логиката на класифициране остава последователна на различни места и периоди от време

Резултати в практиката

Сценариите за реални приложения показват

постоянна точност на откриване въпреки променящите се условия
значително намаляване на фалшивите положителни и фалшивите отрицателни резултати
по-ниски разходи за поддръжка на моделите с изкуствен интелект
по-бързо пускане в експлоатация на нови производствени линии

Следователно технологията UDA дава възможност за мащабируем, надежден контрол на качеството, който не трябва да се преквалифицира при всяка промяна.

Типични сценарии на приложение

визуална проверка в края на линията
Проверка на повърхността (драскотини, пукнатини, включвания)
Класификация на компонентите за производство на варианти
стандарти за качество в различни локации

Заключение

С UDA фокусът се измества от крехкия, статичен ИИ към адаптивен, индустриален интелект. Системите на mAInthink остават надеждни, дори когато реалността се променя - точно там, където традиционният ИИ се проваля.