• ИИ-зрение объединяет методы, которые используются в индустрии обработки изображений для решения широкого круга задач, ранее не поддававшихся решению с помощью компьютерного зрения и глубокого обучения. Однако большой инновационный потенциал сопряжён с немалыми трудностями.
  • Реальные сценарии применения компьютерного зрения требуют оборудования для работы, камер для визуального ввода и вычислительной техники для инференса ИИ.
  • Даже несмотря на обещание отличной аппаратной поддержки для edge-развёртываний, разработка решения на основе ИИ-зрения остаётся сложным процессом.

Считается, что компьютеры сильны в обработке чисел и математике, так почему же компьютерное зрение остаётся настолько трудной задачей, что во многих приложениях по-прежнему наблюдается низкая точность? Хотя за последние годы компьютерное зрение добилось впечатляющих успехов, эта область остаётся сложной и трудной из-за изменчивости визуальных данных, сложности объектов, вычислительных ограничений, неоднозначности интерпретации, ограниченности данных, адаптации к новым условиям и этических соображений.

Читайте также:Intel разрабатывает крупнейшую нейроморфную вычислительную систему

Сценарии использования компьютерного зрения зависят от edge-вычислений

Искусственный интеллект, особенно в компьютерном зрении, трансформирует отрасли, обеспечивая работу таких приложений, как обнаружение вторжений и анализ толпы в решениях для умных городов. Однако широкому внедрению мешают такие проблемы, как высокие требования к вычислительной мощности для задач реального времени и дорогостоящее облачное развёртывание.Edge AIстановится решением: обработка переносится ближе к источникам данных, что позволяет вести анализ в реальном времени, снижать затраты и повышать конфиденциальность данных. Этот сдвиг отвечает на сложности компьютерного зрения — изменчивость данных, вычислительные ограничения и этические вопросы, — делая приложения более практичными и масштабируемыми.
Читайте также:Какой пример суперкомпьютера можно привести?

Аппаратное обеспечение — ключевой фактор

Реальные приложения компьютерного зрения опираются на аппаратное обеспечение для обработки и камеры для визуального ввода. Для критически важных задач, требующих анализа почти в реальном времени, развёртывание решений ИИ на устройствах edge-вычислений необходимо, чтобы преодолеть ограничения задержки. Возьмём, к примеру, систему сельскохозяйственного анализа длямониторинга животных, где задержки могут существенно сказаться на поголовье скота. При 30 кадрах в секунду с каждой камеры и в среднем 100 камерах нагрузка на данные огромна — почти 259,2 млн изображений в день. Edge-вычисления устраняют необходимость отправлять все эти данные в облако, предотвращая узкие места и непредвиденные скачки затрат. Выполняя инференс ИИ на периферии в реальном времени, в облачный backend передаются только ключевые данные для дальнейшего анализа. Такой подход с использованием современного оборудования Edge AI и ускорителей, таких как Intel NUC, Nvidia Jetson или ARM Ethos, обеспечивает масштабируемые и эффективные приложения ИИ-зрения.

Сложность масштабирования систем компьютерного зрения

Разработка решения на основе ИИ-зрения, даже при современной аппаратной поддержке для edge-развёртываний, остаётся сложным процессом. К основным трудностям относятся сбор специфических входных данных, владение фреймворками глубокого обучения, выбор подходящих аппаратных и программных платформ, оптимизация моделей под среду развёртывания, управление развёртыванием на распределённых edge-устройствах, организация обновлений на конечных точках, мониторинг метрик в реальном времени и обеспечение конфиденциальности и безопасности данных.

Такой подход несёт в себе значительные риски для разработки из-за таких факторов, как время разработки, требуемая экспертиза в предметной области и сложность построения масштабируемой инфраструктуры.