Khám phá cách AI định hình cuộc sống của chúng ta với các ứng dụng tiên tiến trong thế giới ảo, thể dục và điện toán biên. Nắm bắt tương lai với Ultralytics TRUNG TÂM.
AI đang cải tạo thế giới chúng ta đang sống như thế nào? Nếu bạn chưa nhận thấy thì bạn đang bị sốc. Từ việc vận chuyển hình đại diện giữa các không gian ảo đến kiến trúc dữ liệu giải mã để tạo ra các huấn luyện viên thể dục ba chiều trong nhà của chúng ta, trí tuệ nhân tạo đã thúc đẩy chúng ta tiến tới một kỷ nguyên sống mới thú vị.
Chúng ta có thể chưa sống trong một bộ phim khoa học viễn tưởng Star Trek nhưng chúng ta đang tiến gần hơn. Dưới đây, chúng ta sẽ thảo luận về các trường hợp sử dụng AI mới bao gồm công nghệ phát hiện đối tượng trong thể dục, phát hiện đối tượng trong điện toán biên và kiểm tra cách điện toán biên với phát hiện đối tượng đang cải thiện việc truyền dữ liệu giữa các thiết bị kỹ thuật số.
Chúng ta hãy đi sâu vào một số trường hợp sử dụng AI mà chúng ta dự đoán sẽ phá vỡ nền tảng mới vào năm 2022.
Phát hiện đối tượng vào năm 2022 là một triển vọng thú vị và đã tạo ra làn sóng trong ngành thể dục. Mirror và Tonal đều là những ví dụ về các công ty thành công thúc đẩy AI trong thể dục - cả hai đều cung cấp một thiết bị gia đình tương tác có thể truyền phát hơn 10.000 bài tập và chiếu chúng lên gương của bạn, tất cả đều nhằm mục đích cải thiện sức khỏe và tập thể dục của bạn.
Nhiều người trong chúng ta thấy tập thể dục là một việc vặt hơn là một sở thích và thậm chí còn miễn cưỡng đặt chân vào phòng tập thể dục. Nhưng từ sự thoải mái tại nhà của bạn, Mirror cho phép bạn theo dõi tiến trình, biểu mẫu và các số liệu khác thông qua phát hiện lập trường.
Ứng dụng tiên tiến này phê bình tư thế và tư thế của mọi người trên video bằng cách sử dụng Ước tính tư thế người - một quá trình dự đoán tư thế của các bộ phận và khớp cơ thể người trong hình ảnh hoặc video.
Nó khác với phát hiện đối tượng bằng cách phân biệt con người với hộp người và phát triển sự hiểu biết về ngôn ngữ cơ thể con người thông qua các thuật toán học máy. Nhưng bằng cách kết hợp Ước tính tư thế con người với học sâu, Mirror sẽ có các mô hình khái niệm về cách mỗi bài tập nên được thực hiện bằng cách phân tích hàng triệu bài tập khác nhau.
Trong quá trình tập thể dục, ứng dụng sử dụng một thuật toán để so sánh vị trí của các khớp của bạn. Bất kỳ sai lệch nào cũng sẽ được phát hiện và làm nổi bật, giảm nguy cơ chấn thương và thúc đẩy cách tập luyện an toàn hơn, tối ưu hơn mà không cần huấn luyện viên cá nhân.
Vision AI trong thể dục đã có một bước nhảy vọt lượng tử trong thời gian gần đây thông qua các ứng dụng sáng tạo như Mirror, điều này chỉ khiến bạn tự hỏi... Ngành công nghiệp thể hình sẽ như thế nào vào năm 2023?
Kể từ khi Mark Zuckerburg đổi thương hiệu Facebook thành Meta, viết tắt của Metaverse, thuật ngữ này đã trở nên nóng bỏng trên môi mọi người. Nhưng chính xác thì nó là gì? Nói tóm lại, metaverse là một thuật ngữ chung đề cập đến các lĩnh vực kỹ thuật số có nghĩa là mở rộng thế giới thực.
Hãy tưởng tượng tham dự các sự kiện ảo, buổi hòa nhạc, gặp gỡ và bạn sẽ có ý tưởng đúng. Nhưng metaverse cũng bao gồm các tương tác 'ảo' đơn giản hơn như đăng nhập vào mạng xã hội và cuộn qua nguồn cấp tin tức của bạn.
Mặc dù không có mục tiêu cuối cùng cuối cùng, các nhà khoa học đang di chuyển những ngọn núi để thử và làm cho metaverse trở nên nhập vai nhất có thể bằng cách sử dụng AI thị giác máy tính - một lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đào tạo máy tính hiểu được thông tin có giá trị từ đầu vào trực quan và đưa ra các khuyến nghị dựa trên dữ liệu thu thập được. Một yếu tố quan trọng của AI thị giác máy tính trong metaverse là khả năng tương tác. Thuật ngữ lạ mắt, hơi đáng sợ này về cơ bản là quá trình chuyển liền mạch hình đại diện và vật phẩm kỹ thuật số từ thế giới ảo này sang vương quốc ảo khác.
Các thuật toán học máy (ML) trong khả năng tương tác đã trao quyền cho ngành chăm sóc sức khỏe. Ví dụ: khi bạn chụp CT, khối lượng lớn dữ liệu sẽ được xử lý, thu thập và lưu trữ trong cơ sở dữ liệu y tế.
Các bác sĩ sẽ thực hiện một cách tiếp cận khác bằng cách nhập thủ công thông tin chăm sóc sức khỏe của bạn vào cơ sở dữ liệu. Khả năng tương tác sau đó được sử dụng để tích hợp hai phân tích dữ liệu này để cung cấp chẩn đoán bệnh nhanh.
Thế giới đang chìm đắm trong dữ liệu. Mặc dù dữ liệu đã được dán nhãn là "dầu mới", nhưng thực tế là quá nhiều trong số đó gây ra vấn đề. Không phải tất cả dữ liệu đều được tạo ra như nhau. Thu thập, tổ chức và sàng lọc thông qua những gì đã được thu thập ăn mòn đồng hồ.
Điện toán biên với tính năng phát hiện đối tượng đã giúp chúng ta giảm bớt gánh nặng nặng nề này trong việc trích xuất dữ liệu ra khỏi trung tâm dữ liệu chính và lên các cạnh của kiến trúc của nó. Nhưng điện toán biên là gì và nó hoạt động như thế nào?
Hãy tưởng tượng một quỹ đạo của các thiết bị kỹ thuật truyền dữ liệu đến và đi từ cơ sở dữ liệu chính. Đó là rất nhiều thông tin để nó xử lý. Khả năng xử lý tốc độ của cơ sở dữ liệu sẽ bị cản trở, gây ra độ trễ và gián đoạn sẽ làm giảm hiệu suất.
Nhưng với điện toán biên, phần lớn dữ liệu này sẽ được trải ra ngoại vi. Các thuật toán học máy đặt mỗi thiết bị cạnh chịu trách nhiệm đào tạo một mô hình phân tích với dữ liệu được lưu trữ cục bộ.
Mỗi thiết bị sẽ thực hiện công việc nặng nhọc của mình bằng cách lọc ra các bit dữ liệu có giá trị nhất, sau đó sẽ được gửi đến cơ sở dữ liệu chính để phân tích toàn diện. Hãy nghĩ về một nhà khoa học tham gia vào một dự án chứa đầy nghiên cứu. Thay vì phân tích tất cả dữ liệu của mỗi thí nghiệm, họ ủy thác trách nhiệm này cho các nhà nghiên cứu khác, những người sẽ báo cáo lại với một bản tóm tắt.
Vision AI đang thay đổi thế giới khi chúng ta nói chuyện và các trường hợp sử dụng AI mà chúng tôi đã đề cập ở đây chỉ là phần nổi của tảng băng chìm. Tuy nhiên, điều thú vị hơn nữa là bạn cũng có thể khai thác những điều kỳ diệu của AI tầm nhìn với nền tảng triển khai ML của chúng tôi, Ultralytics HUB.
Tất cả những gì bạn cần là một ý tưởng. Với Ultralytics HUB, thật dễ dàng để tạo mô hình với YOLOv5 và đưa ý tưởng của bạn vào cuộc sống. Chúng tôi làm cho mọi thứ trở nên đơn giản và tự làm tất cả các MLOps phức tạp, vì vậy bạn không cần phải biết bất kỳ mã nào để có AI thú vị. Thật dễ dàng để bắt đầu và thậm chí còn dễ dàng hơn để xây dựng mô hình ML đầu tiên của bạn.
Thật dễ dàng để bắt đầu với nền tảng triển khai ML của chúng tôi. Bạn không cần phải có bất kỳ kinh nghiệm nào trước đây về AI.
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
