يهدف Andrew Ng’s Landing AI إلى مساعدة الشركات المصنعة على نشر أنظمة رؤية الذكاء الاصطناعي
يخطو المصنعون خطوات كبيرة نحو الصناعة 4.0، وهي حركة لربط تقنية أرضية مصنع الشركة بإنترنت الأشياء وأنظمة الأعمال والتشغيل وسلسلة التوريد وتكنولوجيا ما بعد البيع وعشرات من المعدات.
يتضمن ذلك أنظمة فحص الرؤية، التي تتجه بشكل متزايد نحو التكنولوجيا الفائقة مع إضافة خوارزميات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي (AI) التي يمكن تدريبها على اكتشاف الشوائب والتشوهات الصغيرة.
تعد المعلومات التي يتم إرجاعها من أنظمة التفتيش بالذكاء الاصطناعي جزءًا من معلومات التشغيل الضخمة التي يمكنها استشعار ظروف الشركة المتغيرة وتحليلها والاستجابة لها.
تُستخدم البيانات الناتجة لتبسيط العمليات وتحسين الكفاءة، مما يؤدي إلى تحقيق وفورات هائلة – فرضية الصناعة 4.0.
الذكاء الاصطناعي في رؤية الكمبيوتر ليس غريباً على التصنيع 4.0 أو عدد من الأسواق الأخرى، مثل الطب الحيوي والسلع الاستهلاكية.
قدرت شركة الأبحاث MarketsandMarkets الذكاء الاصطناعي في سوق رؤية الكمبيوتر بنحو 15.9 مليار دولار في عام 2021 وتوقعت أن تنمو بنسبة تزيد عن 25 في المائة لتصل إلى 51.3 مليار دولار بحلول عام 2026.
قبل عامين، كان Andrew Ng ، من بين أبرز الشخصيات في مجال الذكاء الاصطناعي، قد دخل في هذا المجال من خلال تأسيس Landing AI، والذي يصنع برنامج أنظمة رؤية AI يمكن تثبيته وتدريبه بسهولة باستخدام نظام LandingLens الخاص به.
كشركة ناشئة، ركزت الشركة على فحص الذكاء الاصطناعي لأنظمة التصنيع، ولكن على مر السنين نمت هذه التوقعات لتشمل صناعات أخرى، كما يقول كاي يانغ، نائب رئيس المنتجات في Landing AI.
يقول يانغ إن الأداة بحكم طبيعتها لم تكن دائمًا سهلة لمهندسي المصانع لنشرها على خطوطهم.
نشر التعلم العميق على أرضية الإنتاج
أعلنت الشركة اليوم عن شركة LandingEdge، والتي يمكن للعملاء استخدامها لنشر فحص الرؤية القائم على التعلم العميق في أرضية الإنتاج الخاصة بهم.
يتيح المنتج الأول للشركة، Landing Lens، للفرق، الذين ليسوا بحاجة إلى أن يكونوا مهندسي برمجيات مدربين، تطوير نماذج التعلم العميق. يقول يانغ إن LandingEdge توسع تلك القدرة في الانتشار.
قال يانغ: “من الناحية الإستراتيجية، يبدأ المصنعون الذكاء الاصطناعي بالتفتيش”. “يستخدمون الكاميرات لإعادة توظيف الإنسان الذي ينظر إلى المنتج، مما يجعل الفحص أكثر دقة.
واجهت شركة Ng، مثل الشركات الأخرى في مجال رؤية الذكاء الاصطناعي، مشكلة: استغرق الأمر خبيرًا لكتابة التعليمات البرمجية التي من شأنها دمج النظام الأساسي المستند إلى السحابة مع نظام رؤية الشركة.
كان الحصول على الصورة من أرض المصنع إلى السحابة حتى تتمكن المنصة من البحث عن الأعطال – ثم إعادة الصورة التي تم فحصها مرة أخرى إلى نظام المصنع – من اختصاص مبرمج ماهر.
يحاول LandingEdge تبسيط نشر النظام الأساسي للشركة المصنعة.
عادةً ما يقوم المستخدمون بإعداد طريقة “لتدريب” نظام الرؤية الخاص بهم عن طريق توصيل تطبيق LandingEdge بوحدة تحكم منطقية وكاميرات قابلة للبرمجة. يراقب PLC باستمرار حالة الكاميرات ونظام الرؤية نفسه.
قال يانغ إنه بعد النشر، يقدم المستخدمون للنظام به أخطاء في الصور، والتي، من خلال مساعدة الذكاء الاصطناعي، تصبح أفضل وأفضل في التعرف عليها.
بشكل ملحوظ، يمكن أن يجد الذكاء الاصطناعي لأنظمة الرؤية عيوبًا في أرض المصنع أكثر بشكل كبير من أنظمة الرؤية التي لا تتضمن الذكاء الاصطناعي. قال يانغ، على سبيل المثال، لا يمكن للنظام الآلي التعرف على الخدش.
قال: “يمكن أن يكون للخدوش أشكال وأعماق وألوان مختلفة”. “يمكنني كتابة رمز يقول إن الخدش يمكن أن يكون من خمسة إلى 500 بكسل في نطاق لوني معين، ولكن لن تكون هناك طريقة لتعداد كل الاحتمالات.
وأضاف: “من خلال التعلم العميق، تقوم فقط بتسمية الخدش كلما رأيت واحدة جديدة وبعد اثنين منها سيتعلم النظام عرض العيب”.
المنافسون لأنظمة الرؤية التي يقودها الذكاء الاصطناعي
إن Landing AI ليس المصنّع الوحيد لتقنية نظام الرؤية التي يحركها الذكاء الاصطناعي، بالطبع. Kitov.ai و Cognex نوعان كبيران.
كانت Fujitsu أيضًا قد طورت Fujitsu Laboratories أنظمة التعرف على الذكاء الاصطناعي لصناعة الإلكترونيات.
العديد من هذه الشركات، مثل Landing AI، لديها برامج شهادات تضمن أن برامجها متوافقة مع أجهزة الرؤية الموجودة حاليًا في السوق.
في الشهر الماضي، على سبيل المثال، أعلنت شركة Landing AI عن انضمامها إلى NVIDIA Metropolis، أحد برامج الشهادات من هذا القبيل.
قال كارل لويس، المدير الأول لنجاح العملاء في Landing AI، إن العديد من عملاء LandingLens يستخدمون منصة NVIDIA Jetson edge AI لنظام أجهزة الرؤية الخاصة بهم.
قال لويس إن البرنامج يوفر فرصًا للشركاء للتعاون مع الخبراء الرائدين في الصناعة والمنظمات الأخرى التي يقودها الذكاء الاصطناعي.
Ng ، من بين أبرز الشخصيات في الذكاء الاصطناعي، يثني بانتظام على مستقبل نقل الذكاء الاصطناعي إلى ما وراء التكنولوجيا الكبيرة والتصنيع.
قال يانغ إنه بينما أسس Landing AI لمنشأة 2017 لتسهيل اعتماد الذكاء الاصطناعي في التصنيع، تسعى الشركة الآن إلى نقل نظام الرؤية AI إلى صناعات أخرى أيضًا.
بدأت الشركة في التصنيع لأنه كان يمثل تحديًا إرسال الصور إلى السحابة لفحصها واستعادتها “في مكان لا يوجد فيه إنترنت مستقر”، على حد قوله.
تستكشف الشركة الآن LandingLens وLandingEdge لاستخدامهما في العلوم الصحية، على سبيل المثال، لمشاهدة أطباق بتري.
قال يانغ إن النظام يمكنه الإبلاغ عن وصول الثقافة داخل الأطباق إلى المرحلة الصحيحة للتدخل البشري، مضيفًا أن الاستخدامات الأخرى تشمل الصناعة الزراعية، لضمان صحة النباتات وخلو الحقول من الأعشاب الضارة.
المصدر: venturebeat
قد يهمك:
