"Google Lens Gerçek Anlamı" Süper Evrensel Sensör: "Trilyon Sensör" IoT modelinin yükselişi, yapay zeka tarafından tamamen değiştirildi
Xinzhiyuan Derlemesi
Google Lens'in gerçek anlamı göz ardı edilir
Google bu hafta Google Lens adlı yeni bir özellik ile geliştiricileri kör etti.
Google Lens, akıllı telefon kamera lensindeki içeriği özel olarak tanımlamak için yapay zeka (A.I.) kullanarak ilk olarak Google Asistan ve Google Fotoğraflar'da göründü.
Google'ın gösterisinde, Google Lens sadece çiçekleri değil, çiçek türlerini de tanıdı. Google Lens, yönlendirici barkodunu gösterdiğinde, kablosuz ağda da otomatik olarak oturum açar. Son ekranda, Google Lens ayrıca şirketleri tanımlayabilir ve her şirket için bir Google Haritalar kartı açabilir.
Baidu'nun eski baş bilim adamı Wu Enda kısa süre sonra Twitter'da şunları söyledi: "Amerikan medyası Google Lens'in harika olduğunu düşünüyor, ancak Baidu bu özelliği birkaç yıl önce başlattı."
"Çiçekleri veya diğer şeyleri tespit etmek için cep telefonlarını kullanan Çin, 2014 yılında iyi bir iş çıkardı. Şimdi bu şeyin Amerika Birleşik Devletleri'ndeki Google I / O konferansında göründüğünü görüyorum, çok iyi."
İster medyanın gözünde parlayan bir başlangıç, ister büyük bir ineğin gözünde uzun süredir devam eden bir itibar olsun, Computerworld köşe yazarı Mike Elgan'a göre, Google Lens'in gerçek anlamı göz ardı edildi. Şöyle düşünüyor:
Genel yanıt şudur: "Ah, akıllı telefonumuzda daha fazlası var!" Aslında Google'ın bize gösterdiği şey evrensel sensörlerin geleceği. Makine öğrenimi sayesinde, artık yalnızca bir gerçek sensör (kamera) kullanarak yazılımda bir milyon farklı sensör oluşturmak mümkün.
Google'ın gösterisinde, kameranın bir "süper sensör" haline geldiği açıktır. Google Lens, çiçek tanıma sensörü, barkod okuyucu ve perakendeci tanıyıcı rolünü oynar. Genel bir süper sensör olarak, yerel veya bulut yazılımında yerleşik birçok yazılım tabanlı, yapay zeka odaklı "sanal sensöre" sahiptir.
"Trilyon Sensör Dünyası" -O zamanlar gerçek yapay zekanın ve makine öğreniminin ne olduğunu anlamıyorduk
Nesnelerin İnterneti'nden (IoT) bahsetmişken, dört yıl önce "trilyon sensör dünyası" terimi BT dünyasında popüler hale geldi. Fütüristler, trilyonlarca anten ve bir trilyon pili (yılda bir trilyon kez değiştirilmelidir) bir trilyon küçük cihaz hayal ederler.
Hayal edilen gelecekte giyilebilir sensörler ile kapsanacağız. Tüm ürün ve makineler, konum bilgilerini oturum açmış okuyucuya belirtmek için RFID çipleri ile donatılmıştır. Özel sensörler evlerimize, ofislerimize ve işyerlerimize nüfuz edecek.
O zamanlar çok saftık ve gerçek yapay zeka ve makine öğreniminin ne olduğunu anlamıyorduk.
Geçtiğimiz dört yıl içinde, başka bir devrim beklenen "trilyon sensörlü dünya" değişimini, yani yapay zeka bulutunun her şeyi değiştiren evrimini kırdı. Arabalara, insanlara, duvarlara, makinelere ve yollara kurulan farklı tek amaçlı sensörlere ek olarak, verileri yazılım tabanlı sanal sensörler için kullanılacak genel amaçlı süper sensörlerle de donatılacağız.
CMU'nun en son araştırması: "sentetik sensörler" (sentetik sensörler)
CMU araştırmacıları, "sentetik sensörler" olarak da adlandırdıkları "süper sensör" teknolojisini geçen hafta yayınladılar.
"Sentez" ismine rağmen, orada hala gerçek sensörler var. Araştırmacılar, kurumsal ve ticari ortamlarda yaygın olarak kullanılan küçük menzilli sensörleri içeren bir anakart geliştirdiler. Bu anakart, bir duvara veya USB güç kaynağına implante edilmiş ve Wi-Fi ile bağlanmış bir kara kutu sensörü gibi çalışır.
Diğer bir deyişle, herhangi bir algılama uygulamasına yerleştirip yerleştirebileceğiniz, genel amaçlı bir süper sensör olarak kullanılan küçük bir cihazdır. Bu sensörler sesi, titreşimi, ışığı, elektromanyetik etkinliği ve sıcaklığı algılayabilir. Bu anakartlar geleneksel kameralar için kullanılmaz, bu esas olarak kullanıcı veya çalışanların mahremiyetiyle ilgili endişeleri önlemek içindir. Elbette geleneksel kameralar için daha güçlü bir versiyonun hayal edilmesi zor değil.
CMU araştırmacıları, tesisin aynı katında meydana gelen tüm olayları tespit edebilen en son süper sensör teknolojisini bu ay duyurdu.
Sensör anakartının yakınında bir olay meydana geldiğinde, veriler, yazılımda "sentetik sensörler" oluşturmak için makine öğrenimi algoritmaları tarafından işlenen belirli benzersiz tanıma modellerinde üretilir.
Aşağıda, bu sensörün bir depo senaryosunda nasıl çalıştığının basitleştirilmiş bir versiyonu bulunmaktadır. Bir veya birkaç süper sensör ekleyebilirsiniz. Tamam, şimdi birisi forklift kullanıyor. Ürettiği titreşim, ses, ısı ve hareket süper sensör tarafından algılanıyor ve bir veri modeli oluşturularak sisteme besleniyor. Böylece "forkliftin iş başında" olduğunu belirlediğiniz anlaşıldı (daha fazla ayrıntı, yalnızca forkliftin çalıştığını değil, aynı zamanda nerede çalıştığını, ne kadar hızlı hareket ettiğini, taşıdığı ağırlığı ve diğer verileri de yargılayabilirsiniz. )
Ardından, forklift hareket halindeyken uyarı ışıklarının yakılması, forklift ekipmanının aşınmasının hesaplanması veya forkliftin yetkisiz çalışmasının tespiti gibi bir sonraki uygulama düzeyini programlayabilirsiniz.
Geliştiriciler, bu "sentetik sensörlerin" çıktısını gerekli uygulamaları oluşturmak ve herhangi bir şeyi izlemek için tüm sisteme uygulamak için kullanabilir.
En önemlisi, başka bir "sentetik sensör" (10 veya 100) oluşturabilir, tüm hareketleri, aktiviteleri, envanteri, riskleri vb. Ek sensörler olmadan tespit edebilirsiniz.
CMU araştırmacılarının videoları fabrikalarda, ofislerde, evlerde ve banyolarda uygulamalarını gösteriyor. Örneğin, banyoda, hepsi mendil kutusunun ürettiği sese bağlı olarak, kaç adet mendil kullanıldığını izleyebilir. Ayrıca orada kullanılan toplam su miktarını da izleyebilir.
Bir kez daha, burada bahsettiğimiz devrim, her şeyi izleme yeteneği değil. Devrim, bu süper sensöre atıfta bulunur. Gelecekteki tüm algılar (ve bu algıya dayalı eylemler) yazılım çözümleridir. Yeni ekipmanın kurulumunu, pil değişimini veya öngörülen diğer "trilyon sensör dünyasını" gerektirmez. sakıncalı.
Duvara düşük maliyetli donanım yerleştirildiğini ve ardından ekipmanın, güvenliğin, envanterin, personelin vb. Tüm izlemesinin yazılım aracılığıyla yapıldığını hayal edin. Sensörleri veya IoT cihazlarını yükseltmeye gerek yok.
Bir düşünün, CMU araştırmasının ana fon sağlayıcısı ... Google!
AI bulut hizmetleri ve süper sensörler en derin değişiklikleri getiriyor
Bu iki proje - Google Lens ve Google tarafından finanse edilen CMU "sentetik sensör" projesi, daha az fiziksel sensör ve daha iyi algılama sağlayabilen yapay zeka uygulamalarının tipik temsilcileridir.
Yapay zeka, makinelerin insan yeteneklerini kopyalamasını veya simüle etmesini sağlıyor. Ancak gerçek şu ki, yapay zeka bazı alanlarda insanlardan daha iyi performans gösterdi.
Geleneksel bir ofis binasının lobisinde dergi okuyan bir güvenlik görevlisini hayal edin. Döner kapının sesini duydu ve başını kaldırıp masaya yaklaşan bir adam gördü. O adamı tanımıyor. Bu yüzden ziyaretçiden kaydolmasını ve sonra asansöre girmesine izin vermesini istedi.
Şimdi yapay zekanın ne yapacağını görelim. Döner kapının sesi, başka bir kişinin binaya girdiğini gösterir (sistem, binada halihazırda kaç kişinin bulunduğunu izler). Adamın izinden giden kamera, yüzünü ve yürüyüşünü tarar ve onu aktif olarak tanır ve geleneksel "kayıt" ihtiyacını ortadan kaldırır. Mikrofon, yürürken çıkardığı tüm ince sesleri de işleyebilir. Termal, kimyasal ve diğer sensörleri birleştirerek silahsız olduğu sonucuna varıldı ve bu da metal dedektörler tarafından tespit ihtiyacını ortadan kaldırdı. A.I., kapıya ulaştığında kapının kilidini açıp binaya girmesine izin vermesi için bir emir verdi. Görüşme kayıtları kağıt üzerinde değil, aranabilir elektronik biçimde yazılmıştır.
En iyi yanı, fiziksel sensörü değiştirmeden farklı şeyleri algılamak için sayısız yeni uygulamanın yazılabilmesidir. Salondaki aynı sensörler, aydınlatma kontrolü, duman dedektörleri ve termostat kontrolünün yerini alabilir. Ayrıca, pencerelerin temizlenmesi gerektiğinde veya çöplerin boşaltılması gerektiğinde bakım hatırlatmaları da yapabilirler.
Lobiden konferans salonuna, ofisten fabrikaya, depoya ve ulaşım sistemine kadar bu evrensel sensör ve yapay zeka sistemini kullanan resim şimdi olduğu gibi. A.I. Cloud'un hızlı öğrenilmesi ve yeteneklerinin sürekli iyileştirilmesi ile şirket, gerektiğinde özelleştirilmiş sanal sensörler oluşturabilecek.
Uygun yerlerde, lobi gibi kamera tipi sensörler yerleştirilebilir. Banyo gibi diğer yerlerde kamerasız sensörler yerleştirilebilir.
En önemlisi, süper sensörlerin devrimi her yerde olacak. Fiziksel sensörler çok ucuzdur ve yapay zeka, yalnızca Google'dan değil, aynı zamanda çok çeşitli sağlayıcılardan da bulut hizmetleri aracılığıyla sağlanabilir.
Bulut tabanlı yapay zeka hizmetleri birkaç yıldır kullanılıyor. Ancak bu ay, bu devrimin getireceği en derin değişikliklerden birini gördük. Bazı ucuz kameralar, mikrofonlar ve diğer sensörlerle, yazılımdaki herhangi bir sensörü düşük maliyetle hızlı bir şekilde oluşturabiliriz.
Eski "trilyon sensör" IoT modeli A.I. tarafından öldürüldü ve süper sensörler ortaya çıktı.
Orijinal adres:
