通过虚拟世界、健身和边缘计算领域的尖端应用,探索人工智能如何塑造我们的生活。通过Ultralytics HUB 拥抱未来。
人工智能如何改变我们生活的世界?如果你还没有注意到这一点,那你一定会大吃一惊。从在虚拟空间之间传送化身,到缓解数据架构的拥堵,再到在家中创建全息图健身教练,人工智能已经将我们推向了一个令人兴奋的生活新时代。
我们可能还没有生活在《星际迷航》的科幻幻想中,但我们已经越来越近了。下面,我们将讨论包括健身中的物体检测技术、边缘计算中的物体检测在内的新型人工智能用例,并探讨带有物体检测功能的边缘计算如何改善数字设备之间的数据传输。
让我们深入探讨一下我们预计将在 2022 年取得新突破的一些人工智能应用案例。
2022 年的物体检测技术前景令人振奋,并已在健身行业掀起波澜。Mirror公司和Tonal公司都是在健身领域推广人工智能的成功范例--这两家公司都提供了一种交互式家用设备,可以将超过10,000种锻炼方法串流起来并投射到你的镜子上,目的都是为了改善你的健康和锻炼。
我们中的许多人认为健身是一件苦差事,而不是一种爱好,甚至不愿踏入健身房。但是,Mirror 可以让你在家中就能通过姿态检测来跟踪自己的进步、体形和其他指标。
这款高度先进的应用程序采用人体姿态估算技术(Human Pose Estimation)对视频中人物的姿势和姿态进行评判,该技术可预测图像或视频中人体部位和关节的姿态。
它与物体检测的不同之处在于,通过机器学习算法将人与人箱区分开来,并发展出对人类肢体语言的理解。但是,通过将人体姿势估计与深度学习相结合,Mirror 将通过分析数百万不同的训练,为每项训练的执行方式建立概念模型。
在锻炼过程中,该应用程序会使用一种算法来比较您的关节位置。任何偏差都会被检测出来并突出显示,从而降低受伤的风险,并促进在没有私人教练的情况下以更安全、更优化的方式进行锻炼。
近来,通过 Mirror 等创新应用,健身领域的视觉人工智能已经实现了质的飞跃,这不禁让人猜想......2023 年的健身行业会是什么样子呢?
自从马克-扎克伯格(Mark Zuckerburg)将 Facebook 更名为 Meta(Metaverse 的缩写)后,这个词就成了大家口中的热门话题。但它到底是什么呢?简而言之,"元宇宙 "是一个总括性术语,指的是旨在延伸现实世界的数字领域。
想象一下参加虚拟活动、音乐会和聚会,你就会明白这一点。但元宇宙还包括更简单的 "虚拟 "互动,如登录社交媒体和浏览新闻源。
虽然还没有明确的最终目标,但科学家们正在通过计算机视觉人工智能(人工智能的一个领域,训练计算机从视觉输入中理解有价值的信息,并根据收集到的数据提供建议),努力使元宇宙尽可能令人身临其境。互操作性是元宇宙中计算机视觉人工智能的一个关键要素。这个花哨而又略显吓人的术语基本上就是将虚拟化身和数字物品从一个虚拟领域无缝转移到另一个虚拟领域的过程。
互操作性中的机器学习(ML)算法已经为医疗保健行业带来了巨大的能量。例如,当您接受 CT 扫描时,大量数据将被处理、收集并存储到医疗数据库中。
医生会采取不同的方法,将您的医疗保健信息手动输入数据库。然后利用互操作性将这两种数据分析整合起来,提供快速的疾病诊断。
世界正被数据淹没。虽然数据被称为 "新石油",但现实情况是,过多的数据会带来问题。并非所有数据都是一样的。收集、整理和筛选所收集的数据会消耗时间。
带有对象检测功能的边缘计算为我们减轻了从主数据中心向架构边缘提取数据的沉重负担。但什么是边缘计算,它是如何工作的?
想象一下,在一个由技术设备组成的轨道上,这些设备与主数据库之间传输数据。主数据库需要处理大量信息。数据库的快速处理能力将受到阻碍,造成滞后和中断,从而降低性能。
但有了边缘计算,大部分数据都将分散到外围。机器学习算法让每个边缘设备负责利用本地存储的数据训练分析模型。
每台设备都能完成繁重的工作,过滤出最有价值的数据,然后发送到主数据库进行整体分析。试想一下,一位科学家承担了一个充满研究的项目。他们不需要分析每一个实验的所有数据,而是将这一职责委托给其他研究人员,由他们进行总结汇报。
视觉人工智能正在改变世界,我们在这里介绍的人工智能用例只是冰山一角。但更令人兴奋的是,您还可以通过我们的 ML 部署平台Ultralytics HUB 发掘视觉人工智能的奥妙。
你需要的只是一个想法。有了 Ultralytics HUB,就能轻松创建模型 YOLOv5创建模型,将您的想法变为现实。我们化繁为简,自己完成所有复杂的 MLO 操作,因此您无需了解任何代码,就能享受人工智能带来的乐趣。入门容易,建立第一个 ML 模型更容易。
使用我们的 ML 部署平台很容易上手。您无需具备任何人工智能方面的经验。