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IDS NXT ocean : Saisir > étiqueter > former > exécuter l'IA

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IDS NXT ocean : Saisir > étiqueter > former > exécuter l'IA

 

L'intelligence artificielle ouvre de nouveaux champs d'application pour la technologie des caméras et le traitement d'image. Les caméras de la gamme IDS NXT sont un parfait exemple de solution facile à utiliser pour l'industrie.

Avec le kit de design-in IDS NXT ocean, les clients disposent d'une solution complète qui, outre les composants matériels requis, inclut également un accès en ligne

une formation intuitive des réseaux neuronaux pour leurs propres applications d'IA. Grâce au logiciel cloud IDS NXT lighthouse, même les non-spécialistes n'ayant aucune connaissance en matière d'intelligence artificielle peuvent, avec leurs propres données d'image, former un classificateur d'IA exploitable immédiatement sur des caméras IDS NXT. Cela simplifie considérablement les premiers pas avec le traitement d'image basé sur l'apprentissage profond.

Matériel, logiciel, infrastructure, connaissances et support, tout est fourni par IDS : le logiciel d'apprentissage pour les réseaux neuronaux et les caméras industrielles IDS NXT, avec leur puissant cœur d'IA (« deep ocean core » ; technologie FPGA qui assure l'exécution des réseaux neuronaux artificiels avec une accélération matérielle), ont été développés en interne. La connaissance de leurs images et de leur évaluation est la seule chose dont les utilisateurs aient besoin pour créer un réseau neuronal. Cela leur permet, par exemple, de résoudre des tâches de traitement d'image avec des objets très divers, comme classifier différents types de fruits ou identifier des pièces défectueuses (pommes avec des marques de meurtrissures ou des différences de couleurs, etc.). Décrire toutes les variations existantes avec le traitement d'image classique serait extrêmement long et, donc, coûteux. Avec l'intelligence artificielle, en revanche, ces difficultés peuvent être résolues en un clin d'œil.

 

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Lu 525 fois Dernière modification le mercredi, 25 mars 2020 09:43

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