Kāpēc domēna maiņa ir svarīga - un kā mAInthink to atrisina ar UDA attēlu tehnoloģiju?

Kāpēc domēna nobīde ir problēma

Tradicionālie mākslīgā intelekta modeļi bieži vien sniedz precīzus rezultātus tikai tad, ja vides apstākļi paliek nemainīgi. Jebkuras izmaiņas, piemēram, jauna kameras programmatūra un aparatūra, apgaismojuma apstākļu izmaiņas vai ražošanas procesu pielāgojumi, var ietekmēt precizitāti un prasīt atkārtotu klasifikācijas modeļa mācīšanos .

Šo parādību sauc par domēna maiņu, un tas ir viens no galvenajiem iemesliem, kāpēc mākslīgā intelekta sistēmas reālos lietojumos bieži sniedz neuzticamus rezultātus.

Mūsu risinājums - pētniecība un progresīvas tehnoloģijas praksē

Mūsu risinājumos tiek izmantotas jaunākās pētniecības un prakses metodes:

Gradient Reversal Layer (GRL): Iegūst domēnā nemainīgas iezīmes maksimālai robustitātei
FixBi pieeja: Apvieno divvirzienu saskaņošanu ar stabilām pseidozīmēm
Pazīmju normalizācija: Nodrošina konsekventus rezultātus dažādos datu avotos
mAInthink UDA sistēma: Pētījumos balstīta un apstiprināta uzņēmējdarbībai un veselībai kritisku lēmumu pieņemšanai

Medicīniskā attēlveidošana - reāls piemērs

Izmantojot mAInthink UDA tehnoloģiju, ārsts var gūt labumu ne tikai no ātras ļoti labas kvalitātes jaunu attēlu apstrādes, bet arī no visu iepriekšējo pacienta attēlu automātiskas apstrādes vairāku gadu garumā.

Pareizas klasifikācijas kvalitāte uzlabojas līdz pat 5 % un vairāk attiecībā uz pārbaudītajiem attēliem. Ņemot vērā to, ka Vācijā katru gadu tiek radīti vairāk nekā 150 miljoni radioloģisko attēlu ( Eiropā- vairāk nekā 1,3 miljardi) un šī tendence turpina pieaugt, mAInthink izstrādātā UDA tehnoloģija var ievērojami ietaupīt laiku veselības aprūpes nozarē un ilgtspējīgi uzlabot pakalpojumu kvalitāti.

Citas pielietojuma jomas

Mūsu sistēma sniedz maksimālu labumu visur, kur ir būtiska drošība, precizitāte un stabilitāte :

Medicīniskā attēlveidošana: Precīza diagnostika, neskatoties uz dažādiem skeneriem vai atšķirīgu attēla kvalitāti
Rūpnieciskā kvalitātes kontrole: Droša defektu noteikšana pat mainīgos ražošanas apstākļos
Drošība un uzraudzība: Stabila noteikšana dienas/nakts ciklos un dažādās kameru sistēmās
Finanšu analīze: Uzticama veiktspēja, neraugoties uz svārstīgajiem tirgus apstākļiem un nepastāvīgām datu plūsmām

Secinājumi

Ar mAInthink UDA ietvaru mēs ne tikai risinām domēnu pārmaiņu izaicinājumus, bet arī ļaujam nozarēm un veselības aprūpes pakalpojumu sniedzējiem strādāt ar izturīgu, uzticamu un nākotnes prasībām atbilstošu mākslīgo intelektu.

Parakstīties uz Jaunumiem

E-pasta adrese

Privātums

Izvēloties turpināt, jūs apstiprināt, ka esat izlasījis mūsu un piekrītat mūsu .

Lauki, kas apzīmēti ar zvaigznītēm (*) ir obligāti.

UDA rūpnieciskās kvalitātes kontrolē - stabils AI, neraugoties uz mainīgajiem ražošanas apstākļiem

Rūpnieciskajā ražošanā uz mākslīgo intelektu balstītas attēlu apstrādes sistēmas arvien biežāk tiek izmantotas kvalitātes kontrolei, piemēram, lai atklātu virsmas defektus, izmēru novirzes vai materiālu defektus. Tomēr praksē klasiskie mākslīgā intelekta modeļi šeit ātri sasniedz savas robežas.

Problēma: domēna maiņa ražošanā

Ražošanas vide reti kad ir konstanta. Tipiskas izmaiņas ir šādas.

jaunas vai nomainītas kameru sistēmas
atšķirīgs apgaismojums katrā maiņā vai vietā
mainās materiāli vai virsmas apdare
Mašīnu, cikla laiku vai ražošanas līniju pielāgošana

Klasiski apmācīts modelis šādos apstākļos bieži zaudē lielu daļu precizitātes. Rezultāts: nepareiza klasifikācija, pieaug noraidījumu skaits vai modeļu pārkvalificēšana, kas prasa lielas izmaksas .

UDA risinājums no mAInthink

Izmantojot mAInthink UDA sistēmu, mākslīgais intelekts paliek stabils pat tad, ja mainās vide. Sistēma automātiski pielāgojas jaunām jomām bez nepieciešamības pilnībā pārmarķēt vai pārkvalificēt.

Konkrēti tas nozīmē

Mākslīgais intelekts apgūst domēnā nemainīgas komponentu un virsmu iezīmes
Tiek kompensētas kameras, apgaismojuma vai ražošanas vides atšķirības
Klasifikācijas loģika paliek konsekventa dažādās vietās un laika periodos

Rezultāti praksē

Reālu lietojumu scenāriji liecina

nemainīga noteikšanas precizitāte, neraugoties uz mainīgajiem apstākļiem
ievērojami samazināts kļūdaini pozitīvo un kļūdaini negatīvo rezultātu skaits
zemākas mākslīgā intelekta modeļu uzturēšanas izmaksas
ātrāka jaunu ražošanas līniju nodošana ekspluatācijā

Tādējādi UDA tehnoloģija nodrošina mērogojamu, stabilu kvalitātes kontroli, kas nav jāpārkvalificē katru reizi, kad notiek izmaiņas.

Tipiski pielietojuma scenāriji

vizuālā pārbaude līnijas beigās
Virsmas pārbaude (skrāpējumi, plaisas, ieslēgumi)
Sastāvdaļu klasifikācija variantu ražošanai
kvalitātes standarti, kas attiecas uz vairākām atrašanās vietām

Secinājumi

Izmantojot UDA, uzmanība tiek pievērsta nevis trauslam, statiskam mākslīgajam intelektam, bet gan adaptīvam, rūpnieciskas klases intelektam. MAInthink sistēmas saglabā uzticamību pat tad, kad mainās realitāte - tieši tur, kur tradicionālais mākslīgais intelekts ir neveiksmīgs.