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Comment l'IA réorganise-t-elle le monde dans lequel nous vivons ? Si tu ne l'as pas encore remarqué, alors tu vas avoir un choc. Qu'il s'agisse de transporter des avatars entre des espaces virtuels, de décongestionner des architectures de données ou de créer des instructeurs de fitness en hologramme dans nos maisons, l'intelligence artificielle nous a déjà propulsés vers une nouvelle ère de vie passionnante.
Nous ne vivons peut-être pas encore dans une science-fiction à la Star Trek, mais nous nous en rapprochons. Ci-dessous, nous allons discuter de nouveaux cas d'utilisation de l'IA qui incluent la technologie de détection d'objets dans le fitness, la détection d'objets dans l'informatique de bord, et examiner comment l'informatique de bord avec la détection d'objets améliore la transmission de données entre les appareils numériques.
Plongeons en profondeur dans quelques-uns des cas d'utilisation de l'IA que nous prévoyons d'innover en 2022.
La détection d'objets en 2022 est une perspective passionnante et fait déjà des vagues dans l'industrie du fitness. Mirror et Tonal sont deux exemples d'entreprises prospères qui promeuvent l'IA dans le domaine du fitness - toutes deux proposent un appareil interactif à domicile qui peut diffuser plus de 10 000 séances d'entraînement et les projeter sur ton miroir, tout cela dans le but d'améliorer ta santé et tes exercices.
Beaucoup d'entre nous trouvent que le fitness est plus une corvée qu'un hobby et sont même réticents à mettre les pieds dans une salle de sport. Mais depuis le confort de ta maison, Mirror te permet de suivre tes progrès, ta forme et d'autres paramètres grâce à la détection de la position.
Cette application très avancée critique la posture et la pose des personnes sur une vidéo en utilisant l'estimation de la pose humaine - un processus qui prédit les poses des parties du corps humain et des articulations dans les images ou les vidéos.
Elle diffère de la détection d'objets en différenciant les personnes d'une boîte humaine et en développant une compréhension du langage corporel humain grâce à des algorithmes d'apprentissage automatique. Mais en fusionnant l'estimation de la pose humaine avec l'apprentissage profond, Mirror aura conceptualisé des modèles de la façon dont chaque exercice devrait être exécuté en ayant analysé des millions de séances d'entraînement différentes.
Pendant l'exercice, l'appli utilise un algorithme pour comparer la position de tes articulations. Tout écart sera détecté et mis en évidence, ce qui réduit le risque de blessure et favorise une façon plus sûre et plus optimale de s'entraîner sans entraîneur personnel.
Vision L'IA dans le domaine du fitness a déjà fait un bond en avant ces derniers temps grâce à des applications innovantes telles que Mirror, ce qui ne peut que t'amener à te demander... à quoi ressemblera l'industrie du fitness en 2023 ?
Depuis que Mark Zuckerburg a rebaptisé Facebook en Meta, abréviation de Metaverse, le terme est sur toutes les lèvres. Mais de quoi s'agit-il exactement ? En bref, le métavers est un terme général qui désigne les domaines numériques censés prolonger le monde réel.
Imagine que tu assistes à des événements virtuels, des concerts, des rencontres et tu auras la bonne idée. Mais le métavers comprend aussi des interactions "virtuelles" plus simples, comme se connecter aux médias sociaux et faire défiler ton fil d'actualité.
Bien qu'il n'y ait pas d'objectif final définitif, les scientifiques déplacent des montagnes pour essayer de rendre le métavers aussi immersif que possible en utilisant l'IA de vision par ordinateur - un domaine de l'intelligence artificielle qui entraîne les ordinateurs à donner un sens aux informations précieuses provenant des entrées visuelles et à fournir des recommandations basées sur les données recueillies.Un élément crucial de l'IA de vision par ordinateur dans le métavers est l'interopérabilité. Ce terme sophistiqué et légèrement intimidant désigne essentiellement le processus de transfert transparent d'avatars et d'objets numériques d'un royaume virtuel à un autre.
Les algorithmes d'apprentissage automatique (ML) en matière d'interopérabilité ont déjà donné du pouvoir à l'industrie de la santé. Par exemple, lorsque tu passes un scanner, de grands volumes de données seront traités, rassemblés et stockés dans une base de données médicale.
Les médecins adopteront une approche différente en entrant manuellement tes informations de santé dans une base de données. L'interopérabilité est ensuite utilisée pour intégrer ces deux analyses de données afin de fournir un diagnostic rapide de la maladie.
Le monde se noie dans les données. Bien que les données aient été qualifiées de "nouveau pétrole", la réalité est qu'une trop grande quantité de données cause un problème. Toutes les données ne sont pas égales. Rassembler, organiser et passer au crible ce qui a été collecté ronge l'horloge.
Edgecomputing avec la détection d'objets nous a soulagés de ce lourd fardeau qui consiste à extraire les données loin du centre de données principal et sur les bords de son architecture. Mais qu'est-ce que l'edge computing et comment fonctionne-t-il ?
Imagine une orbite de dispositifs techniques qui transmettent des données vers et depuis la base de données principale. Cela fait beaucoup d'informations à traiter. Les capacités de traitement de la vitesse de la base de données seront entravées, ce qui provoquera des décalages et des perturbations qui dégraderont les performances.
Mais avec l'informatique périphérique, une grande partie de ces données sera répartie à la périphérie. Les algorithmes d'apprentissage automatique chargent chaque périphérique de former un modèle analytique avec les données stockées localement.
Chaque appareil fera le gros du travail en filtrant les données les plus précieuses, qui seront ensuite envoyées à la base de données principale pour une analyse globale. Imagine un scientifique qui prend en charge un projet très riche en recherches. Au lieu d'analyser toutes les données de chaque expérience, il délègue cette responsabilité à d'autres chercheurs qui présenteront un résumé.
L'IA de vision change le monde en ce moment même et les cas d'utilisation de l'IA que nous avons abordés ici ne sont que la partie émergée de l'iceberg. Mais, ce qui est encore plus excitant, c'est que tu peux aussi exploiter les merveilles de l'IA de vision avec notre plateforme de déploiement ML, Ultralytics HUB .
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