Kecerdasan buatan am dan AI industri gunaan
Kecerdasan buatan am menggambarkan matlamat penyelidikan yang luas. Aplikasi AI industri mempunyai tugas lebih khusus: mengenal pasti kesilapan pemasangan, mentafsir corak penderia atau membantu mesin bertindak balas terhadap persekitarannya. Spesifikasi yang berguna menetapkan keputusan, ralat yang boleh diterima dan masa yang tersedia untuk bertindak. Alvexis menentukan skop AI fizikal berdasarkan keperluan nyata ini.
Pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam ialah kaedah dalam reka bentuk tersebut. Pembelajaran terselia memerlukan contoh berlabel yang mewakili keadaan sebenar; pembelajaran tanpa seliaan boleh meneroka corak tanpa label yang ditetapkan terlebih dahulu. Kedua-duanya masih memerlukan ujian keadaan operasi, input yang tidak pasti dan tindak balas selamat apabila tahap keyakinan rendah.
TinyML dan kecerdasan buatan di pinggir
TinyML boleh sesuai apabila model kecil memenuhi had memori dan masa mikropengawal. Beban pemprosesan penglihatan yang lebih besar mungkin memerlukan NPU atau platform pengkomputeran lain. Mulakan dengan keseluruhan laluan daripada penderia kepada keputusan: pemerolehan, prapemprosesan, inferens dan antara muka output. Pilih pemproses selepas mengukur beban kerja itu.
Rujukan teknikal
Apa itu AI Fizikal?
AI fizikal merujuk kepada sistem AI yang mengesan dan berinteraksi dengan dunia fizikal. Kamera menyediakan pemerhatian, perisian mentafsirkannya dan hasilnya memaklumkan seseorang atau menentukan tindakan mesin. Penerangan NVIDIA dalam gambaran keseluruhan AI fizikal menggambarkan hubungan ini antara persepsi, pemikiran dan tindakan dunia nyata. Aplikasi industri tidak perlu menyerupai robot humanoid: stesen pemeriksaan tetap dengan mekanisme tolak yang dikawal boleh mempunyai tujuan yang lebih sempit, berharga.
AI fizikal, AI tepi dan AI robotik menggambarkan aspek yang berbeza dari sistem. AI fizikal menggambarkan hubungannya dengan alam sekitar. Edge AI menggambarkan di mana pengiraan berlaku, berdekatan dengan sumber data. AI robotik menggunakan kecerdasan dalam persepsi, keputusan atau pergerakan robot. Ketiga-tiganya sering bertindih, tetapi get laluan sensor boleh berguna tanpa AI, dan gelung kawalan konvensional boleh menjadi pilihan yang sesuai untuk tugas yang boleh dijangka.
Untuk pembeli, soalan yang berguna adalah spesifik: keputusan operasi yang mana yang sukar hari ini, bukti apa yang akan meningkatkannya, dan bagaimana peningkatan akan diukur? Mula di sana sebelum memilih pemproses, kamera atau model.
Aplikasi AI fizikal di seluruh industri
Dua belas bidang aplikasi berikut merangkumi sektor di laman Alvexis serta memperluas perbincangan kepada perubatan, pengangkutan, peruncitan dan sistem alam sekitar. Ini ialah peluang pembangunan dan contoh skop projek rintis, bukan dakwaan pelaksanaan pelanggan yang telah disiapkan. Pilih sektor untuk melihat persoalan kejuruteraannya.
Periksa proses semasa ia berlaku.
Stesen kamera boleh memeriksa pemasangan, keadaan permukaan atau kehadiran komponen dan menyampaikan keputusan kepada PLC. Pengukuran motor boleh membantu menentukan keutamaan penyelenggaraan. Produk merangkumi pencahayaan, lekapan, pemasaan, antara muka dan aliran kerja pengendali, selain model.
Tentukan projek rintis: Apakah jenis kecacatan yang perlu dikesan? Berapa banyak penolakan salah yang boleh diterima oleh barisan pengeluaran? Ukur kecacatan yang terlepas dan penolakan salah bagi setiap varian produk, bersama-sama masa kitaran.
Terokai aplikasi kilang →Berikan konteks pergerakan yang berguna.
Robot darat dan sistem pengendalian bahan boleh menggabungkan kamera, sensor jarak dan maklum balas pergerakan untuk bernavigasi, mencari muatan atau memeriksa item. Kecerdasan mesti disambungkan kepada seni bina kawalan robot dan tingkah laku pemulihannya.
Tentukan projek rintis: Hadkan kawasan operasi, muatan dan tugas yang dibenarkan. Ukur misi yang diselesaikan, campur tangan pengendali dan masa pemulihan dalam keadaan lalu lintas yang mewakili penggunaan sebenar.
Baca panduan AI Robotik →Hubungkan pemerhatian lapangan dengan keputusan penanaman.
Nod sensor tanah dan iklim, pemprosesan imej setempat dan antara muka pengairan boleh menyokong aliran kerja tanaman yang ditetapkan. Pemasangan, perubahan cahaya matahari, kotoran, ketersediaan kuasa dan komunikasi mempengaruhi reka bentuk elektronik sama seperti inferens.
Tentukan projek rintis: Pilih satu tanaman, persekitaran dan keputusan. Bandingkan pemerhatian dengan rujukan yang dipersetujui dalam keadaan berkaitan, termasuk pengotoran sensor dan gangguan rangkaian.
Jelajahi aplikasi tanaman dan rumah hijau →Awasi haiwan dan persekitaran mereka.
Kamera bersambung dan sensor persekitaran boleh membantu kakitangan menilai aktiviti, keadaan kandang dan perubahan yang memerlukan perhatian. Halangan pandangan, pergerakan haiwan, pencahayaan dan kedudukan sensor menentukan perkara yang boleh diperhatikan dengan andal.
Tentukan projek rintis: Pilih tingkah laku yang boleh diamati dan tindak balas staf. Jejak pengamatan yang terlepas dan amaran gangguan di atas keadaan ladang yang berbeza. Kesimpulan veterinar memerlukan bukti mereka sendiri dan penilaian profesional.
Terokai aplikasi penternakan →Tukar pengukuran peralatan menjadi bukti penyelenggaraan.
Peranti tepi boleh mengumpul maklumat getaran, suhu dan keadaan operasi dari motor, pam atau peralatan tenaga boleh diperbaharui. Hasil yang berguna menghubungkan perubahan dalam pengukuran kepada peristiwa yang boleh dikaji semula dan proses pemeliharaan sedia ada.
Tentukan projek rintis: Tetapkan garis asas untuk setiap rejim operasi. Semak pengulangan amaran, ketersediaan data dan prestasi semasa permulaan, perubahan muatan dan gangguan kuasa.
Terokai aplikasi tenaga →Membuat infrastruktur setempat lebih mudah untuk difahami.
Nod persekitaran, pemantauan peralatan dan analisis aliran lalu lintas agregat boleh menyokong perkhidmatan bandar. Reka bentuk pemprosesan setempat boleh menghasilkan kiraan atau peristiwa bukannya menghantar aliran mentah berterusan, di mana aplikasi membenarkannya.
Tentukan projek rintis: Nyatakan pemilik keputusan, kawasan pengamatan dan maklumat yang disimpan. Nilai ketepatan di sepanjang cuaca dan pencahayaan, bersama dengan masa aktif sensor dan akses pemeliharaan.
Terokai aplikasi bandar pintar →Bina di sekitar keadaan pemasangan yang sukar.
Sensor yang dipasang pada mesin dan get laluan lasak boleh menyediakan data keadaan peralatan, rekod peristiwa setempat dan telemetri tapak kerja. Habuk, getaran, kekuatan penguncian penyambung dan transien bekalan kuasa perlu dimasukkan dalam keperluan produk.
Tentukan projek rintis: Pilih mesin dan keadaan yang boleh diukur. Sahkan pemasangan sensor, pemulihan selepas gangguan bekalan kuasa dan kesinambungan data dalam pemasangan yang dimaksudkan sebelum menilai seluruh armada.
Jalajah aplikasi tapak kerja →Jaga sensor dan komunikasi yang boleh dipercayai di lapangan.
Aplikasi berpotensi termasuk pemantauan keadaan kenderaan, diagnostik penyelenggaraan, rakaman sensor terselaras dan telemetri peralatan. Pengkomputeran, perumah dan antara muka mesti dipilih berdasarkan keperluan persekitaran dan integrasi program.
Tentukan projek rintis: Persetujui keadaan suhu, bekalan kuasa dan komunikasi. Ukur penjajaran cap masa, tingkah laku mula semula dan bukti yang disimpan apabila sambungan tidak tersedia.
Jelajahi kejuruteraan sistem lapangan →Hubungkan penderiaan fizikal dengan aliran kerja penjagaan atau makmal yang ditetapkan.
Bidang aplikasi termasuk pengendalian bahan makmal, pemantauan peralatan, pengukuran rehabilitasi dan prototaip penderiaan perubatan. Sokongan keputusan klinikal dan robotik yang bersentuhan dengan pesakit memerlukan program bukti yang berbeza daripada troli penghantaran hospital.
Tentukan projek rintis: Nyatakan pengguna sasaran, populasi pesakit jika berkaitan, input, output dan pihak yang bertindak berdasarkan hasilnya. Libatkan pakar klinikal dan kawal selia sebelum menetapkan dakwaan diagnosis atau rawatan.
Baca panduan kejuruteraan kesihatan →Awasi keadaan kenderaan dan armada secara setempat.
Peralatan rel, jalan raya dan maritim boleh mempunyai keperluan penderiaan dan pencatatan yang mencabar. Contoh projek termasuk pemantauan keadaan subsistem, pemerhatian pemuatan dan get laluan data dalam kenderaan. Gangguan sambungan dan antara muka elektrik mempengaruhi seni bina.
Tentukan projek rintis: Nyatakan platform, kedudukan pemasangan dan aliran kerja pengendali. Ukur perekodan peristiwa yang berguna, penyegerakan dan pemulihan; sahkan sebarang fungsi kawalan melalui proses jaminan program kenderaan itu sendiri.
Jelajah pilihan antaramuka dan gerbang →Bantu kakitangan bertindak balas kepada keadaan fizikal tapak.
Pemerhatian rak, pemantauan peralatan penyimpanan sejuk dan integrasi perkhidmatan robot adalah titik permulaan yang mungkin. Hasilnya harus menjadi tindakan yang jelas untuk seorang anggota staf, bukannya satu lagi suapan yang seseorang harus menonton.
Tentukan projek rintis: Pilih peristiwa dan pihak yang bertanggungjawab terhadap operasi. Ukur amaran berguna, amaran palsu dan masa tindak balas. Gunakan output agregat atau tanpa pengenalpastian individu apabila memenuhi keperluan.
Bincangkan produk untuk operasi perkhidmatan →Hubungkan aset yang tersebar dengan maklumat yang boleh diambil tindakan.
Sistem bangunan, rangkaian air dan stesen alam sekitar boleh menggabungkan penderiaan setempat, inferens keadaan peralatan dan komunikasi. Akses untuk penentukuran, bajet kuasa dan kemudahan penyelenggaraan sering menentukan sama ada projek rintis boleh menjadi pemasangan jangka panjang.
Tentukan projek rintis: Nyatakan kualiti pengukuran, julat operasi dan sela servis. Uji hanyutan bacaan, kehilangan data dan pemulihan komunikasi, selain analisis yang dirancang.
Jelajahi komunikasi lapangan →Seni bina yang dikongsi oleh pelbagai sektor
Aplikasi berubah, tetapi produk masih memerlukan laluan pemerolehan data, pengkomputeran, antara muka fizikal dan tindak balas kerosakan yang ditetapkan. Jangan anggap model AI sebagai keseluruhan sistem. Pemerhatian yang lewat atau tidak terselaras boleh menyebabkan ramalan yang betul tidak dapat digunakan pada antara muka mesin.
| Lapisan | Keputusan untuk dibuat | Bukti untuk dikumpulkan |
|---|---|---|
| Penderiaan | Medan pandangan, lebar jalur, lekap dan penentukuran | Data perwakilan, kualiti isyarat dan titik buta |
| Pengkomputeran | Tugas CPU, pemecutan AI disokong, memori dan bajet termal | Pengukuran beban kerja berterusan pada perkakasan sasaran |
| Integrasi | PLC, bas mesin, rangkaian atau antaramuka operator | Waktu, kehilangan mesej, input-tidak sah dan perilaku mula semula |
| Reka bentuk mekanikal | Perumah, penyejukan, akses servis dan penyambung | Pemasangan dan pengesahan persekitaran |
| Operasi | Siapa yang boleh bertindak, tolak, kemaskini dan pulihkan | Rekod peristiwa, kebolehkesanan versi dan keputusan penerimaan |
Platform sedia ada boleh memudahkan eksperimen pertama. Elektronik tersuai berguna apabila antara muka, dimensi, kuasa, kos atau keperluan persekitaran mewajarkan reka bentuk khusus. Panduan kami tentang perbandingan SoM dan SBC menjelaskan keputusan itu; manakala panduan papan pembawa menggambarkan skop kejuruteraan yang berikut.
Peranan kembar digital dan simulasi
Perwakilan digital berguna apabila menjawab soalan yang boleh diuji: bolehkah robot mencapai sesuatu lokasi, adakah sensor meliputi kawasan yang diperlukan, atau bagaimana proses bertindak balas terhadap perubahan input? Nyatakan andaian model dengan jelas. Visualisasi yang kemas dan model ramalan ialah hasil kerja yang berbeza.
Simulasi menjadikan eksperimen boleh diulang dan membantu mendedahkan kes kegagalan sebelum projek rintis fizikal. Ia tidak membuktikan prestasi bagi setiap bahan sebenar, keadaan pencahayaan atau toleransi mekanikal. Bandingkan output model dengan pengukuran, rekodkan perbezaan dan tentukan bila model boleh dipercayai. Contoh NVIDIA tentang contoh pembelajaran sim-to-real menggambarkan aliran kerja yang bergerak dari simulasi ke robot fizikal; ia adalah aliran kerja rujukan, bukan bukti bagi pelaksanaan Alvexis.
Mulakan dengan satu keputusan dan projek rintis yang boleh diukur
- Huraikan masalah operasi. Identifikasi aliran kerja semasa, kos ralat dan orang yang bertanggungjawab untuk output.
- Kumpulkan pengamatan yang mewakili. Sertakan operasi biasa, variasi dan kes sukar; persetujui data rujukan sebenar yang digunakan untuk pengesahan.
- Tetapkan tindak balas. Tentukan sama ada sistem merekod, memberi amaran, mengesyorkan atau mengawal. Nyatakan bila sistem mesti menyerahkan keputusan kepada manusia.
- Uji seluruh laluan. Ukuran prestasi tugas berguna, umur output, penggunaan sumber yang berterusan dan pemulihan daripada kegagalan.
- Tetapkan sempadan pelepasan. Setuju dengan bukti penerimaan, keadaan pelaksanaan, penyelenggaraan dan tanggungjawab kemaskini.
Mula dalam mod pengamatan apabila praktikal: bandingkan output yang diusulkan dengan aliran kerja sedia ada sebelum membenarkannya mengubah aliran kerja itu. Prototaip yang menjanjikan harus memperolehi tahap tanggungjawab seterusnya melalui bukti.
Bagaimana Alvexis boleh membantu membina produk fizikal
Alvexis membangunkan elektronik tersuai, perisian terbenam dan reka bentuk mekanikal berdasarkan keperluan aplikasi. Projek boleh bermula dengan ForgeEdge-Core, menggunakan ForgeEdge untuk pengkomputeran edge bersepadu atau menggunakan papan pembawa dan perumah khusus apabila diperlukan oleh pemasangan. Pemilihan platform mengikut beban kerja dan rancangan integrasi.
Platform kejuruteraan yang boleh digunakan semula dan pembangunan selari boleh memendekkan laluan kepada prototaip yang berfungsi. Jadual sebenar bergantung pada akses sensor, data aplikasi, semakan papan, perkakasan pembuatan mekanikal dan keperluan penerimaan. Tetapkan kebergantungan ini pada awal projek, bukannya menjanjikan tempoh penyerahan yang sama bagi setiap sektor.
Rujukan teknikal
- NVIDIA: Konsep AI Fizikal
- NVIDIA: aliran kerja pembelajaran robot sim-ke-sebenar
- FDA, Health Canada dan MHRA: ketelusan untuk peranti perubatan yang diaktifkan ML
Contoh sektor ialah kemungkinan kejuruteraan. Prestasi, kesesuaian dan sebarang kelulusan yang berkaitan mesti ditentukan untuk produk dan kegunaan tertentu.
Jelaskan masalahnya, bina sistem yang betul.
Beritahu kami sektor, tugas, persekitaran, sensor dan hasil yang anda perlukan. Kita boleh membincangkan elektronik, perisian, perumah dan langkah pengesahan pertama.
Bincangkan Projek AI Fizikal AndaTeruskan dengan AI robotik →