GIẢI PHÁP DEEP LEARNING
Mang Sức Mạnh Của Trí Tuệ Nhân Tạo Vào Các Ứng Dụng IIoT
Tại Sao Chúng Ta Cần Quan Tâm Tới Trí Tuệ Nhân Tạo (AI)?
AI – Artificial Intelligence là khoa học làm cho máy móc trở nên thông minh, với mục tiêu cuối cùng là cho phép người máy sở hữu những khả năng tương tự như con người. Trên thực tế, AI đã có tác động đáng kể đến cuộc sống của chúng ta, bằng cách như cải thiện sức khỏe, an toàn và năng suất của con người. Ví dụ, ứng dụng AI vào việc nhận dạng giọng nói giúp chúng ta điều khiển các thiết bị thông minh dễ dàng hơn, phân tích video thông minh giúp đường phố của chúng ta an toàn hơn.
Việc triển khai công nghệ AI rất quan trọng để thúc đẩy chất lượng và phạm vi của các ứng dụng IoT nói chung. Các công nghệ AI được tùy biến cao cho các nhiệm vụ riêng lẻ và mỗi ứng dụng đòi hỏi nghiên cứu chuyên ngành và cấu trúc chuyên biệt. Deep Learning, một hình thức học máy dựa trên các bộ dữ liệu được đào tạo đã tạo điều kiện cho nhận dạng mẫu nâng cao trong hình ảnh, video và nhận dạng đối tượng / hoạt động. Các thuật toán của nó có thể được áp dụng rộng rãi cho một loạt các ứng dụng dựa trên nhận dạng mẫu.
Thuật Toán Deep Learning
Khả năng mô phỏng trí thông minh của con người như lý luận, thiết lập mục tiêu, hiểu và tạo ngôn ngữ, nhận thức và phản ứng với các đầu vào cảm giác đã trở thành tiêu chuẩn để đánh giá khả năng của AI. Với một loạt các quy tắc logic được bắt nguồn từ các mô hình học tập khác nhau, chúng tôi liên tục tạo ra một nền tảng kiến thức cập nhật cho AI.
Bây giờ chúng ta cần các thiết bị được gọi là Hệ thống suy luận (Inference Systems) để áp dụng logic đó cho các tác vụ khác nhau. Có nhiều phương pháp Deep Learning (Học sâu) tập trung vào đào tạo AI, bao gồm
- Học máy quy mô lớn: nhân rộng các thuật toán hiện có để làm việc với các tập dữ liệu cực lớn.
- Học sâu: kết hợp với thị giác máy để cho phép học mẫu, nhận dạng đối tượng và hoạt động.
- Tăng cường học tập: thay vì khai thác mẫu, chuyển trọng tâm sang ra quyết định, để giúp AI tiến sâu hơn vào việc thực hiện các hành động trong thế giới thực.
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: nhận dạng giọng nói tự động.
Tất cả các phương pháp học sâu này nâng cao khả năng áp dụng các giải pháp thông minh cho các vấn đề trong thế giới thực xung quanh chúng ta.
Video: Thuật Toán Deep Learning Của Advantech Hoạt Động Như Thế Nào?
Video: Giải Pháp Thị Giác Máy (Machine Vision) Áp Dụng Công Nghệ Deep Learning
3 Yếu Tố Quan Trọng Của Một Hệ Thống Suy Luận
Các thị trường có khả năng thích ứng và triển khai các công nghệ Trí tuệ nhân tạo (AI) bao gồm giao thông vận tải, robot, y tế, giáo dục, an toàn và an ninh công cộng, hoặc các ứng dụng công nghiệp. Mỗi lĩnh vực phải đối mặt với nhiều thách thức liên quan đến AI, ví dụ trong giao thông vận tải, rất khó để tạo ra phần cứng đáng tin cậy để cảm nhận và lựa chọn, trong các lĩnh vực an ninh và an toàn công cộng, vốn phụ thuộc nhiều vào AI do việc sử dụng các camera và máy bay không người lái tiên tiến, những khó khăn tương tự tồn tại trong việc tìm kiếm các hệ thống đáng tin cậy để duy trì và thực hiện ở mức cao nhất, trong môi trường khắc nghiệt.
Vì vậy, các Máy chủ đào tạo (Training servers), được thiết kế cho AI để tạo ra các mô hình và thuật toán nhận dạng, nhưng đây mới chỉ là khởi đầu, thách thức lớn hơn là áp dụng các kỹ thuật học sâu vào các hệ thống có thể dự đoán và thực hiện các đề xuất, đây là lúc Hệ thống suy luận (Inference Systems) ra đời.
Thiết kế và kích thước nhỏ gọn giúp cho việc triển khai, lắp đặt dễ dàng hơn.
Độ bền tiêu chuẩn cấp công nghiệp giúp thiết bị hoạt động ổn định trong môi trường khắc nghiệt.
Khả năng kết nối linh hoạt với các cảm biến trong hệ thống.
Hệ Thống Suy Luận (Inference Systems) Của Advantech
Advantech IVA Inference Systems làm việc với các dữ liệu từ nhiều nguồn và nhiều định dạng video khác nhau. Các sự kiện của Intelligent Video Analysis (IVA) dựa trên các bộ dữ liệu đào tạo có thể được áp dụng một cách hữu ích bởi các khách hàng muốn phát triển ứng dụng AI của riêng họ.
Advantech cung cấp các API độc quyền bổ sung để giúp quản lý thông tin sự kiện và đẩy nhanh tiến độ phát triển, các đầu vào / đầu ra kỹ thuật số giúp quản trị viên nhanh chóng phản hồi với các trình kích hoạt sự kiện. Khách hàng có thể kết nối trực tiếp với đầu ra kỹ thuật số để truy cập hệ thống kiểm soát, báo động hoặc hệ thống thông tin công cộng với ít nỗ lực tích hợp. Hệ thống suy luận IVA của Advantech mang sức mạnh của AI vào thế hệ ứng dụng thông minh tiếp theo của bạn. Ngoài ra, Advantech cũng cung cấp Edge AI Suite – Bộ công cụ phần mềm được tích hợp Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit cung cấp trình tối ưu hóa mô hình Deep Learning.
Kịch Bản Của Hệ Thống Suy Luận
Ưu Điểm Hệ Thống Suy Luận Của Advantech
Sản Phẩm Phong Phú
Hỗ trợ kiến trúc Deep Learning từ lưu trữ phụ trợ, máy chủ đào tạo và thiết bị mạng, đến các hệ thống biên và camera front-end.
Deep Learning Library
Deep Learning Library bao gồm các công cụ, phương pháp để đào tạo và suy luận để giúp bạn triển khai AI vào các ứng dụng của mình.
Phân Tích Video Real-Time
Phân tích video thời gian thực dựa trên các mô hình được đào tạo có thể áp dụng dự đoán suy luận ngay lập tức.
Edge Inference System
Hệ thống với hiệu năng cao cùng với khả năng mở rộng I/O phong phú phù hợp với nhiều ứng dụng Deep Learning.
Giải Pháp Advantech Cung Cấp
IPC không quạt nhỏ gọn cho các ứng dụng công nghiệp với iModule giúp mở rộng hệ thống dễ dàng.
IPC không quạt nhỏ gọn với 4x LANs và hỗ trợ iDoor & iModule giúp mở rộng hệ thống dễ dàng.
IPC nhỏ gọn nhưng rất mạnh mẽ cho việc phân tích tầm nhìn. Hỗ trợ CPU Intel® Core™ i7 / i5 / i3.
IPC Mini-tower hiệu năng cao hỗ trợ CPU Intel® Core™ i7 / i5 / i3. Thiết kế nhỏ gọn cho nhiều ứng dụng.
2U Rackmount Dual Intel® Xeon® Scalable GPU Server
Hỗ trợ 4*GPU cards (Tesla, GTX1080)
4U Rackmount Intel® Xeon® Scalable GPU Server
Hỗ trợ 4*GPU cards (Tesla, GTX1080)
4U Rackmount Intel® Xeon® Scalable GPU Server
Hỗ trợ 10*GPU cards (Tesla, GTX1080)
2-ch Full HD H.264/MPEG4 PCIe Video Capture Card với SDK
4-ch HDMI Full HD H.264 PCIe Video Capture Card với SDK
GPU Card tăng tốc suy luận Nvidia Tesla với GPU-accelerated computing
GPU Card tăng tốc suy luận cho Viễn thông, Y tế, Hình ảnh khoa học…
Ứng Dụng Của Deep Learning
Smart City
- Quản lý giao thông
- Thực thi pháp luật
- Quản lý bãi đậu xe
- An ninh công cộng
Công nghệ Deep Learning hỗ trợ cho các hệ thống phân tích video thông minh giúp mở ra một kỷ nguyên mới về an toàn công cộng và các giải pháp thành phố thông minh. Với bộ dữ liệu video lớn, Deep learning đang giúp máy tính có thể phân tích dữ liệu như con người với đầu vào nhận thức và dự đoán các kết quả xảy ra. Bằng cách cung cấp các dữ liệu đã được xử lý cho các hệ thống biên, mỗi thiết bị có thể hoạt động như một con mắt thông minh trong thành phố.
Giám Sát Thông Minh
- Đếm và theo dõi người
- Nhận dạng biển số
- Nhận diện khuôn mặt
- Phát hiện sự kiện
Giám sát video thông minh với khả năng phân tích các dữ liệu video trong thời gian thực và phát hiện các sự kiện hoặc hoạt động bất thường để ngăn chặn tội phạm và tai nạn. Deep learning cho phép xác định, kiểm tra và nhận biết người, phương tiện và sự kiện để đạt được độ chính xác cao hơn mà không cần sự can thiệp của con người. Nhận dạng, theo dõi con người và các phương tiện là rất cần thiết để quản lý an ninh trong các tòa nhà, nơi làm việc và không gian công cộng.
