Uczenie maszynowe w akcji! - SOMy od Variscite

Proces uczenia maszynowego opiera się na trzech podstawowych fazach: analizie danych, ocenie dokładności oraz optymalizacji modelu. W pierwszej fazie gromadzone są dane, które następnie analizowane są w celu przewidywania wyników. Algorytmy oceniają swoją dokładność przy pomocy funkcji błędu, a na koniec następuje optymalizacja modelu poprzez dostosowanie parametrów. Dzięki cyklicznemu powtarzaniu tych etapów algorytmy nieustannie się doskonalą, co zwiększa precyzję ich przewidywań. Takie podejście sprawia, że uczenie maszynowe jest efektywne i elastyczne, zdolne do adaptacji w obliczu zmieniających się warunków rynkowych i technologicznych.

Metody uczenia maszynowego dzielą się na kilka kategorii: uczenie nadzorowane, nienadzorowane, częściowo nadzorowane oraz uczenie wzmocnione. Uczenie nadzorowane polega na trenowaniu algorytmów na oznakowanych danych w celu klasyfikacji lub przewidywania wyników. Uczenie nienadzorowane skupia się na analizie i grupowaniu nieoznaczonych danych, co pozwala na odkrycie ukrytych wzorców. Uczenie częściowo nadzorowane łączy cechy obu tych metod, wykorzystując zarówno oznakowane, jak i nieoznaczone dane. Uczenie wzmocnione opiera się na podejściu \\\\\"próba i błąd\\\\\", gdzie algorytm uczy się, aby osiągnąć określony cel.

Zastosowania Machine Learning

Machine Learning umożliwia przetwarzanie ogromnych ilości danych oraz automatyzację procesów w wielu dziedzinach, takich jak przemysł, IoT, transport i rolnictwo. Dzięki tym technologiom można usprawnić kontrolę jakości, prognozowanie awarii, optymalizację oraz personalizację usług, co przekłada się na lepsze wyniki operacyjne i większą konkurencyjność na rynku.

Innymi przykładami są analiza obrazu, gdzie systemy mogą rozpoznawać obiekty i klasyfikować dane wizualne, oraz przewidywanie awarii w systemach przemysłowych. Produkty Variscite, takie jak DART-MX95, idealnie sprawdzają się w tych aplikacjach dzięki wysokowydajnemu NPU, który przyspiesza przetwarzanie algorytmów AI/ML.

Produkty Variscite w Kontekście AI

Seria DART: (pin2pin compatibility)

• DART-MX95: Oferuje zaawansowane możliwości przetwarzania dla inteligentnych kamer i systemów wizyjnych. Jego wysokowydajny NPU i ISP poprawiają jakość obrazu, co czyni go idealnym do analizy w czasie rzeczywistym.
• DART-MX93: Nadaje się do inteligentnych systemów transportowych, oferując dual-core Cortex-A55 z NPU, co pozwala na lokalną analizę danych wizualnych z kamer monitorujących.
• DART-MX8M-PLUS: Sprawdzi się w automatyzacji przemysłowej, oferując quad-core Cortex-A53 oraz 800 MHz Cortex-M7 jako współprocesor. Jego NPU przyspiesza operacje AI/ML, co pozwala na wykrywanie anomalii w procesach produkcyjnych.
• DART-MX8M: Idealny do aplikacji mobilnych i interfejsów HMI. Obsługuje grafikę 2D/3D, umożliwiając tworzenie atrakcyjnych wizualizacji oraz zastosowanie uczenia maszynowego do rozpoznawania gestów i analizy zachowań użytkowników.

SERIA VAR-SOM: (pin2pin compatibility)

• VAR-SOM-MX93: Doskonały do zastosowań IoT, wykorzystujący dual-core Cortex-A55 z NPU, co pozwala na lokalne przetwarzanie danych oraz szybkie przesyłanie informacji dzięki wsparciu dla Wi-Fi 6.
• VAR-SOM-MX8M-PLUS: Odpowiedni dla urządzeń medycznych wykorzystujących technologie wizyjne. Wysoka moc obliczeniowa oraz NPU umożliwiają analizę obrazów medycznych, wspierając proces diagnostyczny.

Python API

W odpowiedzi na potrzeby programistów Variscite opracowało Python API (pyvar), które znacząco upraszcza proces tworzenia aplikacji wykorzystujących uczenie maszynowe na modułach SoM. Dzięki pyvar nawet początkujący programiści mogą łatwo implementować funkcje ML oraz multimedia, korzystając z wysokopoziomowych abstrakcji wspierających procesory NXP i.MX8. Python API Variscite, poprzez integrację ze sprzętem, pozwala na szybsze wdrażanie inteligentnych rozwiązań, oferując gotowe klasy i przykłady kodu, co czyni je efektywnym narzędziem dla projektów związanych z ML w systemach wbudowanych.

Wprowadzenie do Machine Vision

Machine Vision to technologia, która rejestruje i przetwarza obrazy w celu wykrywania, klasyfikowania i analizowania obiektów. Dzięki sztucznej inteligencji systemy te mogą interpretować otoczenie z dużą precyzją, często przewyższającą zdolności ludzkie.

Systemy Machine Vision znajdują zastosowanie w kontroli jakości, monitoringu oraz w robotyce. Dzięki zastosowaniu zaawansowanych algorytmów AI i ML, te systemy mogą podejmować decyzje na podstawie analizowanych danych, co znacząco poprawia efektywność i bezpieczeństwo pracy. Przykładem wdrożenia Machine Vision są autonomiczne pojazdy, które monitorują otoczenie i podejmują decyzje w czasie rzeczywistym.

Współpraca z Soyter Components

Soyter Components od ponad dekady współpracuje z producentem Variscite, dostarczając nowoczesnych rozwiązań technologicznych, które znajdują zastosowanie w wielu branżach, takich jak medycyna, automatyka przemysłowa, motoryzacja czy elektronika użytkowa. Dzięki tej współpracy klienci mogą korzystać z kompleksowego wsparcia technicznego na każdym etapie – od koncepcji po wdrożenie produkcyjne.

Podsumowanie

Technologie Machine Learning i Machine Vision rewolucjonizują różne branże, a Variscite dostarcza innowacyjne rozwiązania, które wspierają ich wdrażanie. Dzięki zaawansowanym produktom oraz narzędziom, takim jak Python API, firmy mogą efektywnie wykorzystać te technologie w systemach wbudowanych, poprawiając jakość i wydajność procesów.