Billedkommentarer på tre måder kan forbedre vores verden
Computersyn er en af de hurtigst voksende anvendelser af kunstig intelligens (AI). Hvert år stiger investeringerne i computervisionsteknologi. Det er også en fantastisk mulighed for århundreder gamle industrier, såsom sundhedspleje, landbrug eller transport, der er stærkt afhængige af visuelle data.
Billedannotering er mulig. Annotering eller mærkning af visuelle data er en stor opgave for computervisionsmodeller. De bliver mere sofistikerede, og det kræver meget manuelt arbejde. Disse data bruges til at træne maskinen til at genkende målfunktioner, såsom godartede polypper på medicinske billeder.
Labelify har leveret professionelle administrerede teams til at kommentere billeder i computervision i kun omkring fire år. Dette er blot nogle få eksempler på de muligheder, vi ser for billedannotering for at styrke spilskiftende AI-programmer, der bruger computersyn.
1. Forbedret sundhed med medicinsk AI
Healthcare AI-patentansøgninger er stigende, hvilket indikerer høje niveauer af teknologiinvesteringer. Sundhedspleje er et komplekst område. Data er sparsomme og dyre. En diagnose kan være livreddende. AI kan analysere store mængder patientdata. Dette kan hjælpe læger med at identificere tilstande hurtigere eller bedre forstå patientrisici. AI kan også hjælpe læger med at diagnosticere og behandle mere alvorlige tilstande hurtigere, samt lette samarbejdet med andre sundhedsprofessionelle.
Data udgør både en udfordring og en mulighed for sundhedsorganisationer. Dens store volumen betyder, at der er en masse data at analysere. Data er multidimensionelle og kan tilgås fra mange forskellige steder, herunder patienter, behandlingsmuligheder, faciliteter, tid og endda tid. Det er også høj hastighed, hvor mange patienter går ind på sundhedsfaciliteter hver dag.
Størstedelen af disse data genereres af billedteknologi såsom CT (Computed Tomography), MRI (Magnetic Response Imaging) og andre scanningssystemer. En person med medicinsk ekspertise analyserer normalt visuelle data. Det er umuligt for mennesker at analysere alle data og omdanne dem til nyttig information. Billedannotering er et fantastisk værktøj til at skabe computervisionssystemer, der genkender mønstre i data og gør det hurtigere og nemmere for sundhedspersonale.
Én AI-baseret medicinsk virksomhed tilbyder AI-baserede billeddatabaser, der forbedrer forståelsen af læger og forbedrer forebyggende behandling. Disse billeder bruges til træning af computersynsmodeller, der kan analysere hver patients medicinske billeder for at hjælpe læger med at stille hurtigere og mere præcise diagnoser.
2. For mere bæredygtigt landbrug er præcisionslandbrug en bedre mulighed
Landbrug er en af de ældste industrier i verden. Det har set mange teknologiske ændringer gennem årene. Nogle gange kaldet AgTech eller farm tech, præcisionslandbrug er anvendelsen af teknologi til at forbedre rentabiliteten, effektiviteten og bæredygtigheden for gårde.
Præcisionslandbrug er en metode til at gøre landbruget mere præcist, kontrolleret og forudsigeligt. Det giver mulighed for dyrkning af afgrøder og opdræt af husdyr. Dette omfatter GPS (Global Positioning Systems), sensorer og robotteknologi samt autonome køretøjer. Mange af de visuelle data, som disse systemer analyserer, kan annoteres for at træne og implementere computervisionssystemer.
Maskinlæringsmodeller kan bruge kommenterede billeder til at forudsige afgrødeudbytte, automatisere bevoksningsoptællinger, analysere plantesundhed og bestemme de bedste områder til at påføre gødning, herbicider og såning. Anvendelse med variabel sats er, hvad dette er. Dette kaldes variabel renteansøgning. Billeder bliver også brugt til at løse manglen på landbrugsarbejdere ved at forudsige den bedste høsttid og bruge computervisionsdrevet robothøstteknologi.
Hummingbird Technologies tilbyder afgrødeanalyse via drone, satellitbilleder og computersyn. De hjælper landmændene med at øge deres udbytte og bruge de mest effektive input til at vokse mere bæredygtigt.
3. Transport af varer med autonome køretøjer
Bloomberg rapporterer, at selv før COVID-19-pandemien fik social distancering til at opstå, kalibrerede ingeniører stille og roligt forventningerne og skubbede lovede tidslinjer tilbage. Den software- og teknologiudvikling, der kræves for at gøre autonome køretøjer sikre og pålidelige, tager dog meget længere tid end forventet. En billedannotering er et vigtigt skridt i forberedelsen af den enorme mængde træningsdata med stadig mere komplicerede funktioner, der vil være nødvendige for at træne AV maskinlæringsalgoritmer.
Efterspørgslen efter AV-teknologi er steget på grund af pandemien. Robotchauffører kan levere dagligvarer og medicin. Mange af laboratorierne for teknologiudvikling er blevet lukket af de nedlukninger, der resulterede i byer over hele verden. Virksomheder, der udvikler AV-teknologi, der er modstandsdygtig over for de økonomiske virkninger COVID-19, vil sandsynligvis være lederne af en industri, der fortsat vil være meget eftertragtet efter pandemien.
Starship Technologies er et af de AV-selskaber, du bør følge i de kommende måneder. Dette autonome leveringsfirma plejede at levere varm mad til universitetsstuderende. Det lancerede for nylig en robotmadleveringstjeneste i Tempe.
Labelify: Et billedannoteringsværktøj (kommer snart)
Computervision lover en lys fremtid. Kun tiden vil vise, hvem der bliver vinderen i udviklingen af AI-løsninger, der vil ændre verden.
Labelify har kommenteret billeder, videoer, Lidar, tekst og lyd i over et par år. Vores professionelt ledede teams behandler data med høj nøjagtighed og driver nogle af de mest innovative produkter. Vores teams annoterer billederne, der bruges til maskinlæring, præcisionslandbrug, autonome køretøjer og medicin AI.
Kontakt Labelify i dag for at lære mere om, hvordan Labelifys billeder, videoer, Lidar, tekst- og lydannoteringstjenester kan hjælpe din virksomhed.
