Ключевые технологии усиливают растущую роль встраиваемого оборудования

Технология встроенного зрения скоро коснется почти всех аспектов нашей повседневной жизни, но каков статус уже используемых технологий? Какую роль сегодня играет ИИ? Что происходит на границе и в облаке? Эти вопросы были в центре внимания панельной дискуссии по теме «Embedded Vision» в мире встроенных систем 2021 года.

Благодаря достижениям в области сенсоров, процессоров и программного обеспечения, встроенное зрение используется повсюду - от сельского хозяйства до заводов, от автономных транспортных средств до профессионального спорта. Даже пандемия Covid-19 помогла ускорить его развертывание, поскольку системы технического зрения используются в таких приложениях, как общественное наблюдение, инспекция здоровья и безопасности.

Встроенное зрение с поддержкой искусственного интеллекта

Искусственный интеллект (ИИ) набирает обороты во встроенных приложениях для машинного зрения и обработки изображений, поскольку разработчики все чаще применяют глубокое обучение и нейронные сети для улучшения обнаружения и классификации объектов.

Нет сомнений в том, что ИИ открывает новые возможности, но участники дискуссии согласились с тем, что он должен быть проще в использовании. «С одной стороны, есть много преимуществ с точки зрения клиентов», - сказал Олаф Мункельт, управляющий директор MVTec Software. «С другой стороны, технология искусственного интеллекта немного неуклюжа. Мы должны упростить его использование, чтобы клиенты со встроенным машинным зрением могли быстро добраться до точки, в которой они видят дополнительную ценность. Это касается всех этапов рабочего процесса систем на основе ИИ, от маркировки данных, проверки данных, управления данными до обработки с использованием различных технологий, таких как семантическая сегментация, классификация и обнаружение аномалий ». Мункельт призвал к комплексному подходу, чтобы упростить клиентам развертывание проекта встроенного машинного зрения.

Разделяя аналогичную точку зрения, Фредрик Нильссон, глава подразделения машинного зрения в Sick, отметил, что искусственный интеллект и глубокое обучение способны решать задачи, которые сложно решить с помощью традиционной обработки изображений на основе правил. Однако глубокое обучение не заменит традиционную обработку изображений. По его словам, обе технологии будут сосуществовать бок о бок «еще долгое время». «Определенно есть приложения, в которых основанные на правилах [алгоритмы обработки изображений] более применимы, чем глубокое обучение. Мы можем видеть гибридные решения, например, сегментацию объектов с помощью глубокого обучения и применения инструментов измерения ».

По словам Мункельта, сейчас идет гонка на стороне аппаратного ускорителя ИИ. Многие стартапы действительно предлагают «действительно интересное оборудование», которое иногда «работает в 10-20 раз лучше, чем существующее оборудование GPU от известных поставщиков». Забегая вперед, он указал, насколько важной станет скорость обработки данных изображений. «Все в нашем сообществе видений смотрят на эти ускорители ИИ, потому что они могут принести большую пользу».

Что происходит на грани? Что происходит в облаке?

Эти вопросы, заданные облачному провайдеру AWS, предлагают ответ. Если только это не будет более тонким, чем мы думаем.

Когда дело доходит до встроенного видения, AWS преследует две цели. Первое, сказал Остин Эш, глава отдела стратегических OEM-партнерств, IoT, в Amazon Web Services (AWS), снижает порог входа для клиентов, желающих впервые воспользоваться встроенным видением, или тех, кто желает его расширять и масштабировать. . Второй - «предоставить ценность, выходящую за рамки первоначального варианта использования».

«Что касается снижения порога входа, мы признаем, что 75% предприятий планируют перейти от пилотного к полноценному операционному внедрению в течение следующих двух-пяти лет. Мы позиционируем себя так, чтобы организовать край и облако уникальным образом ». Далее он пояснил:«Edge чрезвычайно важен, когда речь идет о таких вещах, как задержка, пропускная способность, стоимость передачи данных, даже безопасность и безопасность играют важную роль. Что может сделать облако, так это снизить барьер для входа сюда. Мы можем отслеживать устройства, будь то одно устройство или их группа, и предоставлять предупреждения в реальном времени или механизмы, чтобы понять, что эти устройства делают ». Эти устройства, продолжил Эш, можно обновлять по воздуху. Таким образом, при масштабном управлении встроенными системами технического зрения можно взять модель, обучить ее в облаке, а затем развернуть по воздуху на всех машинах, которым она нужна.

У компаний может не быть специалистов по данным или денег для построения модели. Для Эша снижение барьера для входа означает возможность сделать от десяти до двенадцати изображений аномалии и загрузить их в облако. «Сразу же вы получите модель обнаружения аномалий, которая обнаруживает именно эту аномалию. Затем вы повторяете эту модель, от облака до края ».

В этом году в мире встраиваемых систем Basler и AWS объяснили, как они преодолевают разрыв между периферией и облаком с помощью сотрудничества, охватывающего сервисы AWS «AWS Panorama» и «Amazon Lookout for Vision». AWS Panorama - это устройство машинного обучения (ML) и SDK, которое дает клиентам возможность принимать решения в реальном времени для улучшения операций, автоматизации мониторинга задач визуального контроля, поиска узких мест в производственных процессах и оценки безопасности работников на объектах. Amazon Lookout for Vision - это служба машинного обучения, которая выявляет дефекты и аномалии в визуальных представлениях с помощью компьютерного зрения.

Отвечая на вопрос, может ли встроенное зрение решать критические по времени задачи в облаке, Эш сказал, что будет все больше и больше использоваться граница, поскольку приложения должны быть перемещены ближе к пользователю и к опыту. «Везде, где есть требования к задержке, граница будет приоритетом номер один, но если учесть некоторые из высокоскоростных сетей, которые выходят в онлайн, особенно вещи вокруг 5G, это создает совершенно новую возможность для облака и периферии иметь более тесная совместимость и больше возможностей для использования в облаке ».

Сложность, размер, стоимость

Заглядывая в будущее на следующие несколько лет, участники дискуссии перечислили области, требующие улучшений, чтобы обеспечить более широкое внедрение встраиваемых систем технического зрения.

Сложность «Со старой системой ПК вы купили камеру, вы купили свое оборудование, у вас был один процессор, и программное обеспечение работало на процессоре», - сказал Арндт Дэйк, директор по маркетингу Basler. Однако сегодня «обработка данных - это не один процессор. У вас есть центральный процессор, графический процессор, специальное оборудование для искусственного интеллекта, возможно, интернет-провайдер в SoC. Итак, вместо одного у вас есть четыре аппаратных ресурса, и вам нужно сопоставить программное обеспечение с этими четырьмя ресурсами ». Системы становятся все более сложными, и заказчики борются с постоянно растущей сложностью. Чтобы способствовать проникновению, необходимо продемонстрировать полезность и решить проблему удобства использования. Некоторые компании в настоящее время пытаются объединить все воедино и упростить задачу для клиентов, потому что «чем проще это будет, тем выше уровень принятия и тем шире использование этой технологии», - сказал Дэйк.

Размер :Пришли ли мы к стабильному состоянию с точки зрения размера? - Нет, - ответил Дэйк. «Он станет меньше. Если вы откроете свой смартфон и посмотрите на обработку и функциональность камеры, вы увидите, насколько мелкими могут быть вещи. Смартфон станет нашим эталоном ».

Стоимость :В общем, «все дело в деньгах», - сказал Мункельт. Сегодня некоторые заявки не оправданы из-за завышенных цен. Если стоимость снизится, появятся новые возможности.

В заключение Нильссон сделал вывод, что благодаря более простому использованию, более низким ценам и меньшим размерам устройств, которые подходят для существующих механизмов, встроенное видение станет более доступным для небольших компаний, которые раньше не использовали встроенное видение.

>> Эта статья была первоначально опубликована на наш дочерний сайт EE Times Europe.