Исследуй, как ИИ формирует нашу жизнь с помощью передовых приложений в виртуальных мирах, фитнесе и граничных вычислениях. Прими будущее вместе с Ultralytics HUB.
Как искусственный интеллект меняет мир, в котором мы живем? Если ты еще не заметил, то тебя ждет шок. От переноса аватаров между виртуальными пространствами до разгрузки архитектур данных и создания голограммных фитнес-инструкторов в наших домах - искусственный интеллект уже продвинул нас вперед к новой захватывающей эре жизни.
Возможно, мы еще не живем в научно-фантастической фантастике Star Trek, но мы все ближе к этому. Ниже мы обсудим новые варианты использования ИИ, включающие технологию обнаружения объектов в фитнесе, обнаружение объектов в пограничных вычислениях, а также рассмотрим, как пограничные вычисления с обнаружением объектов улучшают передачу данных между цифровыми устройствами.
Давай подробно рассмотрим лишь некоторые варианты использования ИИ, которые, по нашим прогнозам, откроют новые возможности в 2022 году.
Обнаружение объектов в 2022 году - захватывающая перспектива, и она уже делает волны в фитнес-индустрии. Примерами успешных компаний, продвигающих ИИ в фитнесе, являются Mirror и Tonal - обе предлагают интерактивное домашнее устройство, которое может транслировать более 10 000 тренировок и проецировать их на твое зеркало, чтобы улучшить твое здоровье и тренировки.
Многие из нас считают фитнес скорее рутиной, чем хобби, и даже не желают заходить в спортзал. Но, не выходя из дома, Mirror позволяет тебе отслеживать свой прогресс, форму и другие показатели с помощью определения положения тела.
Это высокотехнологичное приложение оценивает позу и осанку людей на видео с помощью Human Pose Estimation - процесса, который предсказывает позы частей тела и суставов человека на изображениях или видео.
Она отличается от обнаружения объектов тем, что отличает людей от человеческой коробки и развивает понимание языка человеческого тела с помощью алгоритмов машинного обучения. Но объединив оценку человеческой позы с глубоким обучением, Mirror получит концептуальные модели того, как должно выполняться каждое упражнение, проанализировав миллионы различных тренировок.
Во время тренировки приложение с помощью алгоритма сравнивает положение твоих суставов. Любые отклонения будут обнаружены и выделены, что снижает риск травм и способствует более безопасному и оптимальному способу тренировок без личного тренера.
Видение ИИ в фитнесе уже совершило качественный скачок в последнее время благодаря инновационным приложениям, таким как Mirror, что заставляет тебя только гадать... как будет выглядеть фитнес-индустрия в 2023 году?
С тех пор как Марк Цукербург провел ребрендинг Facebook в Meta, сокращение от Metaverse, этот термин у всех на слуху. Но что именно это такое? Если коротко, то метавселенная - это общий термин, обозначающий цифровые сферы, которые призваны расширить реальный мир.
Представь себе посещение виртуальных мероприятий, концертов, встреч, и ты получишь правильное представление. Но метавселенная включает в себя и более простые "виртуальные" взаимодействия, такие как вход в социальные сети и прокрутка своей новостной ленты.
Хотя конечной цели пока нет, ученые двигают горы, чтобы попытаться сделать метавселенную как можно более захватывающей, используя ИИ компьютерного зрения - область искусственного интеллекта, которая обучает компьютеры воспринимать ценную информацию из визуальных данных и давать рекомендации на основе собранных данных.Важнейшим элементом ИИ компьютерного зрения в метавселенной является совместимость. Этот причудливый и немного пугающий термин, по сути, представляет собой процесс беспрепятственного переноса аватаров и цифровых предметов из одного виртуального царства в другое.
Алгоритмы машинного обучения (ML) в области интероперабельности уже расширили возможности индустрии здравоохранения. Например, когда ты проходишь компьютерную томографию, большие объемы данных будут обрабатываться, собираться и храниться в медицинской базе данных.
Врачи используют другой подход, вручную внося информацию о твоем здоровье в базу данных. Затем используется интероперабельность для интеграции этих двух анализов данных, чтобы быстро диагностировать болезнь.
Мир тонет в данных. И хотя данные называют "новой нефтью", реальность такова, что слишком большое их количество приводит к проблемам. Не все данные созданы одинаковыми. Сбор, систематизация и просеивание собранного съедают время.
Edgecomputing с функцией обнаружения объектов избавили нас от этого тяжкого бремени извлечения данных из основного центра обработки данных на края его архитектуры. Но что такое краевые вычисления и как они работают?
Представь себе орбиту технических устройств, которые передают данные в главную базу данных и обратно. Это очень много информации, которую она должна обработать. Возможности базы данных по скоростной обработке информации будут затруднены, что вызовет задержки и сбои, снижающие производительность.
Но с пограничными вычислениями большая часть этих данных будет распределена по периферии. Алгоритмы машинного обучения возлагают на каждое пограничное устройство ответственность за обучение аналитической модели с помощью данных, которые хранятся локально.
Каждое устройство будет выполнять свою тяжелую работу, отфильтровывая наиболее ценные биты данных, которые затем будут отправлены в главную базу данных для целостного анализа. Подумай об ученом, который берется за проект, густо наполненный исследованиями. Вместо того чтобы анализировать все данные каждого отдельного эксперимента, они делегируют эту обязанность другим исследователям, которые представят обобщенный отчет.
ИИ зрения меняет мир уже сейчас, и рассмотренные здесь примеры использования ИИ - это только верхушка айсберга. Но еще интереснее то, что ты также можешь использовать чудеса искусственного интеллекта с помощью нашей платформы для развертывания ML, Ultralytics HUB .
Все, что тебе нужно, - это идея. С помощью Ultralytics HUBлегко создавать модели с помощью YOLOv5 и воплотить свои идеи в жизнь. Мы делаем все просто и сами выполняем все сложные MLO, поэтому тебе не нужно знать код, чтобы развлекаться искусственным интеллектом. Легко начать и еще легче построить свою первую ML-модель.
Начать работу с нашей платформой для развертывания ML очень просто. Тебе не нужно иметь никакого предыдущего опыта в области ИИ.
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
