Les cas d'utilisation de l'IA transforment votre avenir

Comment l'IA transforme-t-elle le monde dans lequel nous vivons ? Si vous ne l'avez pas encore remarqué, vous allez avoir un choc. Qu'il s'agisse de transporter des avatars entre des espaces virtuels, de décongestionner les architectures de données ou de créer des hologrammes de moniteurs de fitness dans nos maisons, l'intelligence artificielle nous a déjà propulsés vers une nouvelle ère de vie passionnante.

Nous ne vivons peut-être pas encore dans un univers de science-fiction à la Star Trek, mais nous nous en rapprochons. Nous allons aborder ci-dessous de nouveaux cas d'utilisation de l'IA, notamment la technologie de détection d'objets dans le domaine de la remise en forme, la détection d'objets dans l'informatique de pointe, et examiner comment l'informatique de pointe avec détection d'objets améliore la transmission de données entre les appareils numériques.

Jetons un coup d'œil sur quelques-uns des cas d'utilisation de l'IA que nous prévoyons pour 2022.

Vision L'IA dans le domaine du fitness

La détection d'objets en 2022 est une perspective passionnante qui fait déjà des vagues dans l'industrie du fitness. Mirror et Tonal sont deux exemples d'entreprises prospères qui promeuvent l'IA dans le domaine du fitness. Elles proposent toutes deux un appareil domestique interactif capable de diffuser plus de 10 000 séances d'entraînement et de les projeter sur votre miroir, dans le but d'améliorer votre santé et votre exercice physique.

Pour beaucoup d'entre nous, le fitness est plus une corvée qu'un hobby et nous sommes même réticents à l'idée de mettre les pieds dans une salle de sport. Mais depuis le confort de votre maison, Mirror vous permet de suivre vos progrès, votre forme et d'autres paramètres grâce à la détection de la position.

Cette application très avancée analyse la posture et la pose des personnes sur une vidéo en utilisant l'estimation de la pose humaine - un processus qui prédit les poses des parties du corps humain et des articulations dans les images ou les vidéos.

Elle diffère de la détection d'objets en différenciant les personnes d'une boîte humaine et en développant une compréhension du langage corporel humain grâce à des algorithmes d'apprentissage automatique. Mais en fusionnant l'estimation de la pose humaine avec l'apprentissage profond, Mirror aura conceptualisé des modèles de la manière dont chaque exercice devrait être exécuté en ayant analysé des millions de séances d'entraînement différentes.

Pendant l'exercice, l'application utilise un algorithme pour comparer la position de vos articulations. Tout écart est détecté et mis en évidence, ce qui réduit le risque de blessure et permet de s'entraîner de manière plus sûre et plus optimale sans entraîneur personnel.

La vision de l'IA dans le domaine du fitness a déjà fait un bond en avant ces derniers temps grâce à des applications innovantes telles que Mirror, ce qui nous amène à nous demander... à quoi ressemblera l'industrie du fitness en 2023 ?

Vision par ordinateur L'IA dans le métavers

Depuis que Mark Zuckerburg a rebaptisé Facebook Meta, abréviation de Metaverse, le terme est sur toutes les lèvres. Mais de quoi s'agit-il exactement ? En bref, le métavers est un terme général qui désigne les domaines numériques censés prolonger le monde réel.

Imaginez que vous assistiez à des événements virtuels, à des concerts, à des rencontres et vous aurez compris. Mais le métavers comprend également des interactions "virtuelles" plus simples, comme se connecter aux médias sociaux et faire défiler son fil d'actualité.

Bien qu'il n'y ait pas d'objectif final définitif, les scientifiques déplacent des montagnes pour essayer de rendre le métavers aussi immersif que possible en utilisant l'IA de vision par ordinateur - un domaine de l'intelligence artificielle qui entraîne les ordinateurs à donner un sens à des informations précieuses à partir d'entrées visuelles et à fournir des recommandations basées sur les données collectées.Un élément crucial de l'IA de vision par ordinateur dans le métavers est l'interopérabilité. Ce terme sophistiqué et légèrement intimidant désigne essentiellement le processus de transfert transparent d'avatars et d'objets numériques d'un monde virtuel à un autre.

Les algorithmes d'apprentissage machine (ML) dans le domaine de l'interopérabilité ont déjà permis au secteur des soins de santé de se développer. Par exemple, lorsque vous passez un scanner, d'importants volumes de données sont traités, rassemblés et stockés dans une base de données médicale.

Les médecins adopteront une approche différente en saisissant manuellement les informations relatives à vos soins de santé dans une base de données. L'interopérabilité est alors utilisée pour intégrer ces deux analyses de données afin de fournir un diagnostic rapide de la maladie.

Détection d'objets dans l'informatique de pointe

Le monde se noie dans les données. Bien que les données aient été qualifiées de "nouveau pétrole", la réalité est qu'une trop grande quantité de données pose un problème. Toutes les données ne sont pas égales. La collecte, l'organisation et le passage au crible de ce qui a été recueilli grugent l'horloge.

‍Edgecomputing avec la détection d'objets nous a soulagés de ce lourd fardeau qu'est l'extraction des données du centre de données principal vers les bords de son architecture. Mais qu'est-ce que l'informatique de périphérie et comment fonctionne-t-elle ?

Imaginez une orbite de dispositifs techniques qui transmettent des données vers et depuis la base de données principale. Cela fait beaucoup d'informations à traiter. Les capacités de traitement rapide de la base de données seront entravées, ce qui entraînera des décalages et des perturbations qui dégraderont les performances.

Mais avec l'informatique en périphérie, une grande partie de ces données sera dispersée à la périphérie. Grâce aux algorithmes d'apprentissage automatique, chaque périphérique est chargé de former un modèle analytique à partir des données stockées localement.

Chaque appareil fera le gros du travail en filtrant les données les plus précieuses, qui seront ensuite envoyées à la base de données principale pour une analyse globale. Imaginez qu'un scientifique se charge d'un projet très riche en recherches. Au lieu d'analyser toutes les données de chaque expérience, il délègue cette responsabilité à d'autres chercheurs qui lui feront parvenir un résumé.

L'IA de vision est en train de changer le monde en ce moment même et les cas d'utilisation de l'IA que nous avons couverts ici ne sont que la partie émergée de l'iceberg. Mais ce qui est encore plus excitant, c'est que vous pouvez également exploiter les merveilles de l'IA de vision avec notre plateforme de déploiement ML, Ultralytics HUB.

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