Home Искусственный интеллект Эффективность искусственного интеллекта в анализе цвета | DeepTech

Эффективность искусственного интеллекта в анализе цвета | DeepTech

0
Эффективность искусственного интеллекта в анализе цвета
 | DeepTech

Многие отрасли заинтересованы в применении искусственного интеллекта (ИИ) во все более широком спектре сценариев использования. Одна из новых возможностей предполагает использование такой технологии для анализа цветов.

Делаем дороги безопаснее

«ИИ уже обеспечивает работу многих функций современных автомобилей. Исследователи разработали алгоритмы, которые могут обнаружить уставших или разгневанных водителей».

Соответствующие функции автомобиля могут вызывать вибрацию рулевого колеса, не давая кому-либо заснуть, или подсказывать, когда кому-то следует сделать перерыв, чтобы улучшить свое настроение.

Некоторые автомобили объединить искусственный интеллект с умными датчиками для улучшения процессов обслуживания. Собранные данные могут предупредить водителей или механиков о потенциальных проблемах до того, как появятся видимые признаки проблем.

Многие системы на базе искусственного интеллекта, которые отслеживают нарушения правил дорожного движения, имеют функции цветового анализа. Рассмотрите возможность сканирования номерных знаков. Грязь может частично загораживать цифры или цифры, либо какой-либо аксессуар, например, сцепное устройство для прицепа, может блокировать их, в зависимости от угла обзора камеры. Кроме того, некоторые правонарушители намеренно ездят с поддельными или украденными номерными знаками.

Добавление элемента распознавания цвета к традиционному сканированию номерных знаков позволяет получить более детальную картину. Он может фиксировать цвет транспортного средства и номерного знака, предоставляя властям дополнительную информацию для поиска водителя. Такие системы повышают безопасность дорожного движения, затрудняя незаметное нарушение правил.

Распознавание особенностей краски

ИИ хорошо оснащен для получения больших объемов данных о цветовых вариациях. Алгоритмы могут обрабатывать огромные группы информации и находить в ней закономерности. Эти характеристики побудили некоторых людей разработать инструменты искусственного интеллекта, которые анализируют цвета для лакокрасочной промышленности.

Шервин-Уильямс создала инструмент, который использует распознавание голоса с помощью искусственного интеллекта, чтобы позволить людям описывать свои идеальные оттенки с помощью разговорных фраз. Они могли бы попросить розовый цвет, напоминающий им об огненном закате, или оттенок, напоминающий об определенной исторической эпохе.

Человеческие глаза можно увидеть миллионы оттенков, но описать их непросто. Это связано с различиями в том, как люди воспринимают их относительно личных ориентиров. В то время как один человек может назвать цвет средне-синим оттенком, другой может посчитать его намного темнее.

Однако этот инструмент распознавания голоса позволяет людям давать все более описательные подсказки, как только они увидят некоторые из первых возможностей. В этом случае ИИ должен анализировать фразы людей и переводить их в красочный результат.

Некоторые производители красок также используют инструменты анализа цвета искусственного интеллекта для выявления дефектов в покрасочных цехах. Если окрашенные предметы не соответствуют минимальным стандартам, искусственный интеллект может определить, связано ли это с разовой или постоянной проблемой. В некоторых высокотехнологичных установках используются искусственный интеллект и роботы, что позволяет людям задавать параметры в системе и программировать оборудование, чтобы каждый раз красить поверхности одним и тем же способом. Такие предложения поддерживают контроль качества, обеспечивая единообразие.

Проверка личности людей

Функции распознавания лиц AI встроены во многие смартфоны, и ритейлеры все чаще используют их, чтобы помочь покупателям оплачивать свои товары. Однако все больше данных свидетельствует о том, что ИИ менее эффективен в правильном распознавании людей с более темной кожей.

Иногда виновата предвзятость обучающих данных. Если во время обучения ИИ не будет подвергаться воздействию широкого спектра оттенков кожи, ему будет сложнее точно обнаружить некоторые из них. Другая проблема заключается в том, что в этих системах часто используются лазеры, которые лучше всего работают, когда свет отражается от определенных оттенков кожи.

Инструменты анализа цвета искусственного интеллекта, которые тщательно изучают цвет кожи, также не учитывают сезонные различия. Если кто-то проводит восемь часов в день, работая на открытом воздухе все лето, он почти наверняка будет значительно загорелым в конце сезона.

К счастью, работа над улучшением ситуации ведется. Профессор Гарвардского университета Эллис Монк разработал 10-тоновую шкалу кожи для лучшей инклюзивности. Раньше наиболее часто используемый вариант имел только шесть цветов. Часть разработки новой шкалы включала опрос тысяч взрослых, чтобы узнать, считают ли они, что более последняя версия более реалистична и отражает общество. Большинство так и сделали, особенно если они принадлежали к менее представленным демографическим группам.

Диагностика болезней

Врачи используют цветовые характеристики пациентов для диагностики различных проблем, от обморожения до анемии. Многие врачи рассматривают ИИ как ценный инструмент, помогающий им быстрее подтверждать заболевания пациентов, что приводит к меньшему количеству задержек в лечении. Некоторые приложения искусственного интеллекта невероятно креативны. Хотя многие из них все еще находятся на ранних стадиях разработки, они могут открыть новые возможности для анализа цвета с помощью ИИ.

«В одном случае команда Токийского научного университета разработала вариант с использованием искусственного интеллекта для измерения частоты сердечных сокращений людей путем изучения цвета лица».

Этот подход ориентирован на пульс объема крови, который вызывает небольшие изменения с течением времени, заметные на видеозаписи. Исследователи разработали систему, которая сохраняет точность, несмотря на изменения освещенности окружающей среды.

В другом месте исследователи из Университета Южной Австралии использовали искусственный интеллект для создания инструмента, который проверяет цвет языка пациента в качестве диагностического шага. Когда группа объединила высокотехнологичную визуализацию и машинное обучение, они разработали весьма эффективный вариант.

Готовый инструмент оказался очень точным в диагностике более 10 заболеваний, просто взглянув на язык пациента. Он также отправлял информативные текстовые сообщения пациентам или их поставщикам медицинских услуг.

Понимание ограничений

Прогресс в области анализа цвета с помощью искусственного интеллекта, несомненно, впечатляет. Однако даже самые продвинутые системы имеют недостатки и могут допускать ошибки. Любой, кто задумывается об использовании инструментов искусственного интеллекта, всегда должен делать это, руководствуясь личной справедливостью и опытом. Они добьются наилучших результатов, используя ИИ в качестве дополнительного инструмента, а не позволяя ему принимать все решения.

Читайте также: Бум искусственного интеллекта: наконец-то предложение удовлетворяет спрос?

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here