Zakaj je premik domene pomemben in kako ga mAInthink rešuje s slikovno tehnologijo UDA

Zakaj je premik domene težava

Tradicionalni modeli umetne inteligence pogosto dajejo natančne rezultate le, če okoljski pogoji ostanejo konstantni. Kakršne koli spremembe - kot so nova programska in strojna oprema kamere, spremembe svetlobnih pogojev ali prilagoditve proizvodnih procesov - lahko vplivajo na natančnost in zahtevajo ponovno učenje klasifikacijskega modela .

Ta pojav je znan kot domenski premik in je eden glavnih razlogov, zakaj sistemi umetne inteligence v realnih aplikacijah pogosto dajejo nezanesljive rezultate.

Naša rešitev - raziskave in napredne tehnologije v praksi

Naše rešitve uporabljajo najsodobnejše metode iz raziskav in prakse

Gradientni obrnjeni sloj (GRL): Izvleče domensko invariantne lastnosti za največjo robustnost
Pristop FixBi: Združuje dvosmerno ujemanje s stabilnimi psevdooznačkami
Normalizacija lastnosti: Zagotavlja dosledne rezultate pri različnih virih podatkov
okvir mAInthink UDA: Raziskave temeljijo na raziskavah in so potrjene za sprejemanje poslovno in zdravstveno kritičnih odločitev

Medicinsko slikanje - primer iz resničnega življenja

S tehnologijo UDA podjetja mAInthink lahko zdravnik koristi ne le od hitre obdelave novih slik zelo dobre kakovosti, temveč tudi od avtomatizirane obdelave vseh prejšnjih večletnih slik pacienta.

Kakovost pravilne razvrstitve se pri testiranih slikah poveča do 5 % in več. Glede na dejstvo, da se v Nemčiji vsako leto ustvari več kot 150 milijonov radioloških slik ( v Evropi več kot 1,3 milijarde) in da se ta trend še naprej povečuje, lahko mAInthinkova tehnologija UDA zdravstvenemu sektorju prinese znatne prihranke časa in trajnostno izboljša kakovost storitev.

Nadaljnja področja uporabe

Naše ogrodje ponuja največje prednosti povsod, kjer so bistvenega pomena varnost, natančnost in stabilnost :

Medicinsko slikanje: Natančne diagnoze kljub različnim skenerjem ali različnim kakovostim slik
Industrijski nadzor kakovosti: Zanesljivo odkrivanje napak tudi v spreminjajočih se proizvodnih pogojih
Varnost in nadzor: Stabilno zaznavanje v dnevnih in nočnih ciklih ter različnih sistemih kamer
Finančne analize: Zanesljivo delovanje kljub nihajočim tržnim razmeram in nestanovitnim podatkovnim tokovom

Zaključek

Z mAInthinkovim okvirom UDA se ne spopadamo le z izzivom spremembe domen, temveč industriji in ponudnikom zdravstvenih storitev omogočamo tudi delo z zmogljivo, zanesljivo in v prihodnost usmerjeno umetno inteligenco.

Naročite se na e-novice

E-poštni naslov

Privatnost

Z izbiro nadaljuj potrjujete, da ste prebrali naše in sprejeli naše .

Polja, označena z zvezdico (*), so obvezna.

UDA v industrijskem nadzoru kakovosti - stabilna umetna inteligenca kljub spreminjajočim se proizvodnim pogojem

V industrijski proizvodnji se sistemi za obdelavo slik na podlagi umetne inteligence vse pogosteje uporabljajo za nadzor kakovosti - na primer za odkrivanje površinskih napak, dimenzijskih odstopanj ali napak materiala . Vendar pa v praksi klasični modeli umetne inteligence pri tem hitro dosežejo svoje meje.

Težava: premik domene v proizvodnji

Proizvodna okolja so redko konstantna. Tipične spremembe so

novi ali zamenjani sistemi kamer
različna osvetlitev za posamezno izmeno ali lokacijo
spreminjanje materialov ali površinskih obdelav
Prilagoditve strojev, časov ciklov ali proizvodnih linij

Klasično usposobljen model v takšnih pogojih pogosto izgubi veliko natančnosti . Posledica so napačne razvrstitve, povečana stopnja zavrnitve ali stroškovno intenzivno preusposabljanje modelov.

Rešitev UDA podjetja mAInthink

Z ogrodjem UDA podjetja mAInthink umetna inteligenca ostane stabilna, tudi če se okolje spremeni. Sistem se samodejno prilagaja novim področjem, ne da bi bilo treba v celoti preoblikovati ali prekvalificirati.

Konkretno to pomeni

UI se nauči domensko spremenljivih lastnosti sestavnih delov in površin
Razlike v kameri, svetlobi ali produkcijskem okolju se izravnajo
Logika razvrščanja ostaja dosledna na različnih lokacijah in v različnih časovnih obdobjih

Rezultati v praksi

Scenariji uporabe v resničnem življenju kažejo

konstantno natančnost zaznavanja kljub spreminjajočim se razmeram
bistveno manjše število lažno pozitivnih in lažno negativnih rezultatov
nižji stroški vzdrževanja modelov umetne inteligence
hitrejši zagon novih proizvodnih linij

Tehnologija UDA torej omogoča skalabilen, robusten nadzor kakovosti, ki ga ni treba ponovno usposobiti ob vsaki spremembi.

Tipični scenariji uporabe

vizualni pregled na koncu linije
Pregled površine (praske, razpoke, vključki)
Klasifikacija sestavnih delov za proizvodnjo različic
standardi kakovosti na različnih lokacijah

Zaključek

Z UDA se pozornost preusmerja od krhke, statične umetne inteligence k prilagodljivi, industrijski inteligenci. Sistemi mAInthink ostajajo zanesljivi, tudi ko se realnost spremeni - točno tam, kjer tradicionalna umetna inteligenca odpove.