Intel AI, ortaya çıkan gizem olan yıkık Çin Seddi'nin onarımına nasıl yardımcı oldu?
Yazar: Intel ticari kanalları
Yapay zeka, teknoloji ve beşeri bilimlerin kavşak noktasına geldiğinde, ne tür bir enerji patlayacak? Geçmişteki hiçbir dönemin bize şu anki yapay zekadan daha yakın olmadığını göreceksiniz, çünkü neredeyse devrim niteliğindeki bir yöntemle hayattaki gerçek sorunları çözüyor.
Şimdi, Çin Kültür Eserlerini Koruma Vakfı önünde çetrefilli bir soru var: Uzun duvarlı Jiankou Çin Seddi nasıl onarılır?
Geleneksel yöntemi izlerseniz, ister ölçme, ölçme, ister sonradan işleme olsun, sadece bir cetvel ve bir total station ile, zaman alıcı ve yoğun emek gerektiren insan gücü ile yapılabilir.Özellikle Jiankou Çin Seddi, çoğunlukla tehlikeli zirvelerin uçurumlarında bulunur ve yoğun bitki örtüsü ile çevrilidir. Personelin şantiyeye ulaşmasında birçok tehlike ve engel vardır. Ek olarak, geleneksel manuel ölçüm, koruma biriminin daha doğru bakım planları yapmak için elverişli olmayan Çin Seddi'nin tam resmini ve ayrıntılarını yansıtamaz.
Bugün, "Yapay Zeka Jiankou Çin Seddi'ni Onarmaya Yardımcı Oluyor" projesi Intel Çin Araştırma Enstitüsü, Intel Veri Merkezi Bölümü ve Wuhan Üniversitesi Eyalet Anahtar Ölçme, Haritalama ve Uzaktan Algılama Laboratuvarı ile işbirliği içinde gerçekleştirildi. Yeni yöntem, onarımdan önce ve sonra Çin Seddi'nin durumunu dijital olarak geri yükleyebilir, bu da korumayı onarmak ve daha fazla araştırma yapmak için elverişlidir. Intel'in yapay zeka teknolojisinin katılımıyla Jiankou Çin Seddi ve daha fazla Çin Seddi'nin korunması yeni zirvelere ulaşacak.
Çin Seddi'nin onarımına yardımcı olmak için Intel AI nasıl kullanılır temelde üç adıma ayrılmıştır:
1. Yüksek hassasiyetli resimler toplayın
Jiankou Çin Seddi koruma projesinde, Intelin en yeni Falcon 8+ drone, tüm duvarın ve Çin Seddi'nin bazı kısımlarının havadan fotoğraflanması ve hassas bir şekilde görüntülenmesi için kullanıldı.
2. Hasarlı parçaların 3B modellemesi ve yapay zeka ile tanınması
En yeni Intel Xeon sunucusunun yardımıyla, yüksek çözünürlüklü görüntü verileri hızlı bir şekilde analiz edilir ve Çin Seddi görüntüsünün eksiksiz bir yüksek hassasiyetli 3B modelini oluşturmak için işlenir.Yapay zeka algoritması, 3B model üzerinde onarılması gereken parçaları tanımlamak ve çatlaklar ve toprak kaymaları gibi hasarları sağlamak için kullanılır. Ölçülen veriler, fiziksel onarımları yönlendirmek için kullanılır.
3. 3B modellerin yapay zeka dijital restorasyonu
3B model hasar tanıma temelinde, en son 3B model, şehir duvarının kusurlu kısımlarını dijital olarak onarmak için üretim ağı ve regresyon evrişimli ağ ile yüzleşmek ve gerçek Çin Seddi onarımı ve bakımı için rehberlik ve referans verileri sağlamak için kullanılır.
Bu yepyeni bir keşif olacak Gelişmiş drone hava fotoğrafçılığı ve yapay zeka teknolojisi, kültürel kalıntıların restorasyonuna ve korunmasına katılacak ve Intel'in bilgi işlem teknolojisi derinlemesine işin içine girecek. Veriler, Falcon 8+ drone'nun yalnızca 700 metre ötedeki Çin Seddi'nde on binlerce yüksek çözünürlüklü görüntü topladığını gösteriyor. Orijinal veriler 200 GB'ı aşıyor. Tüm süreç boyunca verilere sık sık erişilecek ve 100 GB'tan fazla ara veri ve simülasyon üretilecek. Veriler, yüksek performanslı bilgi işlem için bile, bu kadar büyük miktarda veriyi işlemek son derece karmaşıktır.
Çözüm ayrıca görsel özellik çıkarma ve indeksleme, kamera parametresi kurtarma, paket ayarı, yoğun eşleştirme, geometrik model ağ oluşturma, derin sinir ağı 2D ve 3D model eğitimi, doku sentezi vb. Dahil olmak üzere çeşitli AI algoritmalarını içerir.
Intelin çözümü, Intel CPUlar için optimize edilmiş Intel® Derin Sinir Ağı Matematik Kernel Kitaplığı (MKL-DNN) kullanan OpenMP / MPI paralel optimizasyon teknolojisi ile birleştirilmiş Xeon Xeon Ölçeklenebilir işlemciler, Intel SSDler ve Intel mimarisi tarafından optimize edilmiş bir derin öğrenme çerçevesi olan Tensorflow gibi araçlar, Çin Seddi'nin 3B modellemesini ve dijital onarımını verimli bir şekilde uygulayabilir ve santimetre düzeyinde doğruluk elde edebilir.
Tüm Great Wall 3D modelleme ve dijital onarım sürecinde, büyük ölçekli yinelemeli denklem hesaplamaları gereklidir ve büyük ölçekli seyrek matrislere dayalı bazı denklemlerin yakınsama ve kararlılık sorunları olacaktır. Şu anda, büyük ölçekli matris hesaplama kitaplığı MKL'nin rolü vurgulanmaktadır.Bu sadece hesaplama verimliliğini artırmakla kalmaz, aynı zamanda karmaşık hesaplamaların kararlılığını da büyük ölçüde geliştirir.
Bugün Intel tarafından geliştirilen MKL-DNN kitaplığı, Tensorflow ve Caffe gibi popüler derin öğrenme çerçevelerinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Derin öğrenme alanında farklı algoritmalar için uygulanan çözümler arasında Intel Xeon mimarisinin bu kadar çok algoritmayı kapsamlı, verimli ve düşük maliyetli bir şekilde destekleyebilen ideal bir seçim olduğu ve Çin Seddi'ni tamir eden yapay zekanın verimliliğini ve hızını önemli ölçüde artırabileceği söylenebilir.
Intel Xeon sunucusu, yapay zeka geliştiricileri için eksiksiz bir geliştirme aracı zinciri seti sağlar ve geliştiricilerin, derin öğrenme verilerinin karmaşıklığına bağlı olarak isteğe bağlı bellek gereksinimlerini yapılandırmasına olanak tanır. Bu temelde, Intel (Çin) Araştırma Enstitüsü ve Wuhan Üniversitesi, Çin Seddi'ndeki kusurların / çatlakların belirlenmesi ve konumlandırılması için derin öğrenme algoritmaları ve aşağıdakiler dahil dijital onarım geliştirecek:
1. Çin Seddi kusur / çatlak tanımlaması ve yeri
Hasar ve çatlak türleri göz önüne alındığında, araştırmacılar normal ve hasarlı Great Wall 3B modellerinden örnekler topladı ve kalibre etti ve derin öğrenme ağını eğitmek için yeterli örnek veri elde etti.Ağ, bir regresyon ve evrişim kombinasyonu kullanıyor. 3B modelin farklı perspektiflerden 2B görünümleri ve kesitsel görünümleri için, tipik hasar modellerini tanıma becerisi oluşturmak için çok sayıda veri örneği eğitilir ve analiz edilir.
2. Çin Seddi'nin dijital modelinin sanal restorasyonu
Çin Seddi'nin bir bölümünün hasarlı kısmı belirlendiğinde, yapay zeka dijital sanal onarım gerçekleştirecek, hasarlı model üzerinde 3B onarım efekti ve tuğla duvar dokusu oluşturacak ve fiziksel onarım için gereken mühendislik verilerini fiziksel onarım olarak elde edecektir. Referans için öneriler.
Dijital restorasyonda, çok sayıda hesaplama ile 2D / 3D model oluşturma teknolojisi uygulanacaktır. İster 2D ister 3D model oluşturma ağ eğitimi olsun, veri girişi ve hesaplama miktarı inanılmazdır ve yalnızca Intel Xeon sunucuları tam destek sağlayabilir. Aynı zamanda, Intel AInın dijital restorasyonu, kültürel kalıntıları "eski kadar eski onarım" ilkesini takip edecek ve Çin Seddi onarım projesi için gereken iş miktarı hakkında ayrıntılı konumlar, etkiler ve tahminler sunarak gerçek projeler için etkili bir referans ve karşılaştırma görevi görecek.
Sonuç olarak, Çin Seddi'nin onarımına yardımcı olma sürecinde Intel, ön uç veri toplamadan arka uç derin ağ eğitimine ve program oluşturmaya kadar kapsamlı bir manuel sistem sağlar. Ölçüm araçlarını, yapay zeka algoritmalarını ve yüksek performanslı bilgi işlem platformlarını entegre eder. Akıllı kültürel kalıntılar restorasyon ve koruma çözümleri.
Aslında, yalnızca Çin Seddi'ni değil, diğer yapay zeka uygulama senaryolarını da onarmak için Intelin yapay zeka çözümü aynı zamanda iyi bir seçimdir. Çünkü ister bir veri bilimcisi ister bir BT mimarı olun, aşina olduğunuz CPU platformunda basit ve verimli isteğe bağlı geliştirme geliştirebilir, bu da yapay zeka geliştirmeyi ve uygulamayı daha kolay ve pratik hale getirir.
Tam da bu tür yüksek performanslı genel amaçlı AI bilgi işlem platformunun yanı sıra, mühendislik ve ürünlere gerçekten uygulanabilme yeteneği, daha fazla AI çözüm sağlayıcısının çeşitli AI uygulama alanlarında cesur atılımlar yapmasına ve bir AI uygulaması geliştirmesine yardımcı olacaktır. Harika dönem.
Xeon'dan başlayarak yapay zeka. Kültürel kalıntıların restorasyonu ve korunması çok canlı bir örnektir ve bu sadece başlangıçtır.
- Bitiş -
