Trois façons dont l'annotation d'images peut améliorer notre monde
La vision par ordinateur est l'une des applications de l'intelligence artificielle (IA) qui connaît la croissance la plus rapide. Chaque année, les investissements dans la technologie de vision par ordinateur augmentent. C'est également une excellente opportunité pour les industries séculaires, telles que la santé, l'agriculture ou les transports, qui dépendent fortement des données visuelles.
L'annotation d'image est possible. L'annotation ou l'étiquetage des données visuelles est une tâche majeure pour les modèles de vision par ordinateur. Ils deviennent de plus en plus sophistiqués et cela demande beaucoup de travail manuel. Ces données sont utilisées pour entraîner la machine à reconnaître les caractéristiques cibles, telles que les polypes bénins dans les images médicales.
Labelify fournit des équipes professionnelles gérées pour annoter des images en vision par ordinateur depuis environ quatre ans. Ce ne sont que quelques exemples des possibilités que nous voyons pour l'annotation d'images afin d'alimenter des programmes d'IA révolutionnaires qui utilisent la vision par ordinateur.
1. Amélioration de la santé grâce à l'IA médicale
Les demandes de brevet pour l'IA dans le domaine de la santé augmentent, ce qui indique des niveaux élevés d'investissement technologique. La santé est un domaine complexe. Les données sont rares et chères. Un diagnostic peut sauver la vie. L'IA peut analyser de grandes quantités de données sur les patients. Cela peut aider les professionnels de la santé à identifier les conditions plus tôt ou à mieux comprendre les risques pour les patients. L'IA peut également aider les médecins à diagnostiquer et à traiter plus rapidement des affections plus graves, ainsi qu'à faciliter la collaboration avec d'autres professionnels de la santé.
Les données représentent à la fois un défi et une opportunité pour les organisations de santé. Son grand volume signifie qu'il y a beaucoup de données à analyser. Les données sont multidimensionnelles et peuvent être consultées à partir de nombreux endroits différents, y compris les patients, les options de traitement, les installations, le temps et même le temps. C'est également à grande vitesse, de nombreux patients se rendant chaque jour dans les établissements de santé.
La majorité de ces données sont générées par des technologies d'imagerie telles que la tomodensitométrie (tomodensitométrie), l'IRM (imagerie à réponse magnétique) et d'autres systèmes de numérisation. Une personne ayant une expertise médicale analyse généralement les données visuelles. Il est impossible pour les humains d'analyser toutes les données et de les transformer en informations utiles. L'annotation d'images est un excellent outil pour créer des systèmes de vision par ordinateur qui reconnaissent les modèles de données et le rendent plus rapide et plus facile pour les professionnels de la santé.
Une société médicale basée sur l'IA propose des bases de données d'images basées sur l'IA qui améliorent la compréhension des professionnels de la santé et améliorent les soins préventifs. Ces images sont utilisées pour former des modèles de vision par ordinateur capables d'analyser les images médicales de chaque patient afin d'aider les médecins à poser des diagnostics plus rapides et plus précis.
2. Pour une agriculture plus durable, l'agriculture de précision est une meilleure option
L'agriculture est l'une des plus anciennes industries du monde. Il a connu de nombreux changements technologiques au fil des ans. Parfois appelée AgTech, ou technologie agricole, l'agriculture de précision est l'application de la technologie pour améliorer la rentabilité, l'efficacité et la durabilité des exploitations agricoles.
L'agriculture de précision est une méthode pour rendre l'agriculture plus précise, contrôlée et prévisible. Il permet la culture des cultures et l'élevage du bétail. Cela inclut les GPS (Global Positioning Systems), les capteurs et la robotique ainsi que les véhicules autonomes. De nombreuses données visuelles analysées par ces systèmes peuvent être annotées afin de former et de déployer des systèmes de vision par ordinateur.
Les modèles d'apprentissage automatique peuvent utiliser des images annotées pour prédire les rendements des cultures, automatiser le comptage des peuplements, analyser la santé des plantes et déterminer les meilleures zones pour appliquer des engrais, des herbicides et semer. L'application à taux variable est ce que c'est. C'est ce qu'on appelle l'application à taux variable. Les images sont également utilisées pour résoudre la pénurie de travailleurs agricoles en prévoyant le meilleur moment de récolte et en utilisant la technologie de récolte robotique assistée par ordinateur.
Hummingbird Technologies propose des analyses de cultures par drone, imagerie satellite et vision par ordinateur. Ils aident les agriculteurs à augmenter leurs rendements et à utiliser les intrants les plus efficaces pour cultiver de manière plus durable.
3. Transport de marchandises par véhicules autonomes
Bloomberg rapporte que, même avant que la pandémie de COVID-19 ne provoque une distanciation sociale, les ingénieurs « recalibraient discrètement les attentes » et repoussait les délais promis. Cependant, le développement des logiciels et des technologies nécessaires pour rendre les véhicules autonomes sûrs et fiables prend beaucoup plus de temps que prévu. Une annotation d'image est une étape importante dans la préparation de l'énorme quantité de données de formation avec des fonctionnalités de plus en plus compliquées qui seront nécessaires pour former des algorithmes d'apprentissage automatique AV.
La demande de technologie audiovisuelle a augmenté en raison de la pandémie. Les conducteurs de robots peuvent livrer des courses et des médicaments. De nombreux laboratoires de développement technologique ont été fermés par les fermetures qui ont entraîné des villes du monde entier. Les entreprises qui développent une technologie audiovisuelle résistante aux effets économiques du COVID-19 seront probablement les leaders d'une industrie qui continuera d'être très recherchée après la pandémie.
Starship Technologies est l'une des sociétés audiovisuelles que vous devriez suivre dans les mois à venir. Cette société de livraison autonome livrait des plats chauds aux étudiants. Il a récemment lancé un service de livraison de nourriture par robot à Tempe.
Labelify: Un outil d'annotation d'image (bientôt disponible)
La vision par ordinateur promet un bel avenir. Seul le temps dira qui sera le gagnant dans le développement de solutions d'IA qui changeront le monde.
Labelify annote des images, des vidéos, Lidar, du texte et de l'audio depuis plus de quelques années. Nos équipes gérées par des professionnels traitent les données avec une grande précision et alimentent certains des produits les plus innovants. Nos équipes annotent les images utilisées pour le machine learning, l'agriculture de précision, les véhicules autonomes et le médical IA.
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